La quasi-totalité des études de machines synchrones à aimants permanents (MSAP) pour les applications aux véhicules hybrides concernent les performances uniquement sur quelques points particuliers d'un cycle de fonctionnement du véhicule (le point de base, le point à grande vitesse ou le point le plus sollicité). Cependant, ces machines électriques fonctionnent souvent à différents couples et à différentes vitesses. Cette thèse s'intéresse donc à l'étude des performances de MSAP sur l'ensemble d'un cycle de fonctionnement en vue de les optimiser sur cycle. Durant cette thèse, l'auteur a contribué à développer les modèles de couple, de défluxage, de pertes cuivre et de pertes magnétiques et les méthodes de calcul de ces pertes à vide et en charge pour les quatre MSAP dont trois machines à concentration de flux et une machine à aimants en surface du rotor et pour trois cycles de fonctionnement : NEDC, Artemis-Urbain et Artemis-Routier. Une validation expérimentale de ces modèles a été effectuée sur un banc d'essai moteur avec deux prototypes de MSAP. Ensuite, les MSAP ont été dimensionnées en vue d'une minimisation des pertes sur cycle et du courant efficace du point de base. Cette combinaison a pour but d'augmenter le rendement de la machine électrique et de minimiser la dimension de l'onduleur de tension associée. Ce problème d'optimisation multi-objectif a été réalisé en utilisant l'algorithme génétique, Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). Ainsi, un Front de Pareto des solutions optimales peut être déduit. Les impacts des modèles de pertes (à vide et en charge) sur l'optimisation sur cycle des machines sont étudiés et l'intérêt de chaque modèle est présenté. Les modèles et méthodes de calcul proposés peuvent être appliqués à tous les cycles de fonctionnement, à différentes MSAP et à différentes applications.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00648727 |
Date | 30 November 2011 |
Creators | Nguyen, Phi-Hung |
Publisher | École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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