Du fait de sa robustesse et de son faible coût, la machine synchro-réluctante (MSR) constitue une alternative intéressante à la machine asynchrone. A pertes égales, une MSR bien optimisée offre un couple et par suite un rendement plus élevés. Ainsi, la MSR est très compétitive pour les applications à haute vitesse, à forte puissance ou à haute température. Cette thèse se propose d’optimiser les machines synchro-réluctantes à rotor massif et avec barrières de flux pour produire le maximum de couple avec un facteur de puissance le plus élevé possible. Pour cela, une modélisation originale utilisant des réseaux de perméances non linéaires a été mise au point pour les deux types de MSR. Les modèles proposés sont significativement plus rapides et aussi précis que les modèles par éléments finis. De plus, la réalisation d’un prototype à barrières de flux a permis de les valider expérimentalement. / Because of its robustness and its low cost, the synchronous reluctance motor (SynRM) is an interesting alternative to the induction motor. At equal losses, a correctly optimized SynRM offers a higher torque and then a higher efficiency. Thus, the SynRM is very comptetitive for high speed, high power or high temperature applications. This thesis intends to optimize massive rotor and flux barrier rotor SynRM to produce the maximum torque with the highest possible power factor. For this purpose, an original non linear reluctance network modeling of synchronous reluctance motors with a massive or a flux barrier rotor was developed. The proposed models are significantly faster than the finite element ones and take accurately into account the saturation of all ferromagnetic parts of the motor. The construction of a flux barrier rotor prototype allowed an experimental validation of the modeling approach.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2006INPL042N |
Date | 05 October 2006 |
Creators | Raminosoa, Tsarafidy |
Contributors | Vandoeuvre-les-Nancy, INPL, Sargos, François-Michel |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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