Modélisation de la MADA par commande

La machine asynchrone à doubles alimentation présente l’avantage d’être robuste, peu coûteuse et de construction simple. Cette simplicité s’accompagne toutefois d’une grande complexité physique liée aux interactions électromagnétiques entre le stator et le rotor.

Modélisation de la MADA

modélisation

La machine asynchrone à double alimentation est constituée à un stator analogue à celui des machines classiques : [21]
* Machine asynchrone à cage : Si les enroulements rotoriques de la MADA sont court-circuités, son fonctionnement s’apparente alors à celui d’une Machine asynchrone à cage.
* Machine synchrone : Si le rotor de la MADA est le siège d’un flux constant 1, alors son fonctionnement est du même type que celui d’une machine synchrone à inducteur bobiné (à pôles lisses).
* Machine à courant continu : C’est le cas dual du cas précédent. Si on considère que le stator de la MADA est le siège d’un flux constant, alors son fonctionnement peut s’apparenter au fonctionnement d’une machine à courant continu dont le collecteur mécanique serait remplacé par un collecteur électronique (onduleur).

La MADA, avec les répartitions de ses enroulements et sa géométrie propre, st très complexe pour se prêter à une analyse tenant compte de sa configuration exacte. Il est alors nécessaire d’adopter les hypothèses simplificatrices suivantes afin de pouvoir élaborer un modèle simple.

. La machine est symétrique et à entrefer constant.
. Le circuit magnétique n’est pas saturé et parfaitement feuilleté, il en résulte que les pertes fer et les pertes par hystérésis sont négligeables et que seules les enroulements sont parcourus des courants.
. La f.m.m créée dans une phase au stator et au rotor, est à distribution sinusoïdale le long de l’entrefer.
. L’influence de l’effet de la température n’est pas prise en compte, alors les coefficients d’inductances propres sont constants et les coefficients d’inductances mutuelles sont fonction de la position de leur magnétique.

Modèle de la MADA dans le repère dq

La transformation de Park

La transformation de Park est constituée d’une transformation triphasébiphasé suivie d’une rotation. Elle permet de passer du repère (bc) vers le repère (αβ), puis vers le repère (dq). Le repère (αβ)est toujours fixe par rapport au repère (abc) ; par contre le repère (dq) est mobile ; il forme avec le repère fixe (αβ) un angle, appelé de la transformation de Park ou angle de Park.

La machine asynchrone à double alimentation est constituée à un stator analogue comme les machine classiques (asynchrone à ou cage synchrone), formé de tôles magnétique munies d’encoches dans lesquelles viennent s’insérer les enroulements.

Commande Vectoriel

Cette technique consiste à ramener le comportement de la MAS, du point de vue variation de vitesse, à celui du moteur à courant continu, en effectuant un découplage entre le flux et le couple électromagnétique.

la machine à induction est de construction simple, robuste, supporte les surcharges et nécessite peu d’entretien. En revanche, la commande de la machine à induction est difficile. Cette difficulté vient du fait que dans cette machine le couple électromagnétique résulte de l’interaction entre les courants imposés dans les enroulements du stator et les courants induits dans le rotor. Par conséquence, toute variation du couple induite par augmentation ou diminution du courant statorique se traduit aussi par une évolution du flux induit dans le rotor. Donc pour obtenir un contrôle dynamique performant du couple, il fau par un système de commande extérieur à la machine, réaliser un découplage des grandeurs du couple et du flux .

Commande vectorielle directe en Puissance active et réactive de
la MADA

Cette commande présente des avantages pour les entraînements à vitesse variable de haute performance ainsi que pour les systèmes de générations d’énergie. Elle est simple à mettre en oeuvre, mais pas la plus performance.

Leur principe est de capter les tensions et les courants du réseau afin d’avoir une mesure direct des puissances actives et réactives. Cette commande n’est pas compliquée par rapport d’autre commande (commande indirecte) parce qu’elle a l’avantage de faire appel à moins de paramètres. Elle consiste à compenser les termes de couplage et contrôler les tensions rotoriques.

Table des matières

Introduction générale
I Chapitre1 : Modélisation de la MADA par commande
vectorielle directe classique
I.1 Introduction
I.2 Modélisation de la MADA
I.2.1 modélisation
I.2.2 Equations magnétique
I.2.3 Equation mécanique
I.3 Modèle de la MADA dans le repère dq
I.3.1 La transformation de Park
I.3.2 Choix de référentiel dq
I.3.2-a Lié au stator
I.3.2-b Lié au rotor
I.3.2-c Lié au champ tournant
I.3.2-d Mise sous forme d’équation d’état
I.4 Commande Vectoriel
I.4.1 Modèle de la MADA dans le repère de Park
I.4.2 Commande vectorielle directe en Puissance active et réactive de la MADA
I.5 Modélisation de l’alimentation
I.6 Résultats de simulation avec régulateur PI classique
I.6.1 Interprétation des résultats
I.7 Conclusion
Chapitre2 : Régulation de vitesse par la logique floue
I.8 Introduction
I.9 Historique
I.10 Intérêt et utilisation de la logique floue
I.10.1 Intéret
I.10.2 Utilisation pour le contrôle
I.10.3 La capitalisation du savoir-faire
I.10.4 Domaines d’applications
I.11 Principe de la logique floue
I.12 Théorie des ensembles floue
I.12.1 Ensemble floue
I.12.2 Fonction d’appartenance
I.12.2-a difiérentes formes des fonctions d’appartenance
I.12.2-b variable linguistique
I.12.2-c intervalles d’inférence
I.12.3 Opérateurs de la logique oue
I.13 conception d’un contrôleur à logique floue
I.13.1 Stratégie de fuzzication
I.13.2 base de données
I.13.3 base de règles
I.13.4 Inférence
I.13.5 Stratégie de défuzzication
I.14 Avantages et inconvénients de la commande par la logique floue
I.15 Développement du contrôleur flou
I.15.1 Description du contrôleur
I.16 Résultats de simulations avec régulateur PI floue
I.16.1 Interprétations des résultats
I.17 Conclusion
Chapitre3 : Commande par réseaux de neurones
I.18 Introduction
I.19 Historique des réseaux de neurones
I.20 Domaines d’application des réseaux de neurones
I.21 Définition des réseaux de neurones
I.21.1 Neurone biologique
I.21.2 Les neurones formels
I.21.3 Architecture des réseaux de neurones articiels
I.21.3-a Les réseaux de neurones non bouclés
I.21.3-b Les réseaux de neurones bouclés
I.22 Apprentissage des réseaux de neurones
I.23 Modèles des réseaux de neurones
I.23.1 Algorithme de la rétropropagation du gradient
I.24 Avantages et inconvénients des réseaux de neurones
I.25 Développement du contrôleur neuronal
I.26 Résultats de simulations avec régulateur PI neurone
I.26.1 Interprétations des résultats
I.27 Conclusion
Chapitre4 : Commande Neuro-Floue adaptative pour la régulation de vitesse
I.28 Introduction
I.29 Pourquoi le neuro-flou
I.30 Définition du neuro-flou
I.31 Méthodes neuro-flou
I.31.1 Réseau flou neuronal
I.31.2 Système neuronal/flou simultanément
I.31.3 Modèles neuro-flous coopératifs
I.31.4 Modèles neuro-flous hybrides
I.32 Les types d’implantation des réseaux neuro-flous
I.32.1 systèmes d’inférence neuro-flou adaptatifs (ANFIS)
I.32.2 Algorithme d’apprentissage
I.33 Application de la commande Neuro-flou
I.33.1 Synthèse d’un contrôleur neuro-flou ANFIS pour la régulation de vitesse
I.33.1-a Identification du contrôleur flou RLF5 par le système neuro-flou ANFIS
I.33.1-b Apprentissage du contrôleur flou RLF5
I.34 Simulation et Interprétation
I.34.1 Interprétation des résultats
I.35 Conclusion
Chapitre5 : combinaisons des commandes 
I.36 Introduction
I.37 Résultat de simulation des configuration
I.37.1 Configuration 1
I.37.2 Configuration 2
I.37.3 Configuration 3
I.37.4 Configuration 4
I.37.5 Configuration 5
I.37.6 Configuration 6
I.37.7 Configuration 7
I.37.8 Configuration 8
I.37.9 Configuration 9
I.37.10 Configuration 10
I.37.11 Configuration 11
I.37.12 Configuration 12
I.37.13 Configuration 13
I.37.14 Configuration 14
I.37.15 Configuration 15
I.37.16 Configuration 16
I.38 Comparaison entre les combinaisons
I.39 conclusion
Conclusion générale

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