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Titre: Diagnostic et commande tolérante en mode dédradé des systèmes d'entraînements electriques
Auteur(s): Mekki, Hemza
Boukhetala, Djamel, Directeur de thèse
Benzineb, Omar, Directeur de thèse
Chrifi-Alaoui, Larbi, Directeur de thèse
Mots-clés: Commande tolérante aux défauts (FTC)
FTC implicite
FTC passive
FTC active
Commande et observateur par mode glissant (SMC et SMO)
Machines synchrones à aimants permanents (MSAP)
Machine asynchrone (MAS)
Détection et reconstruction de défauts
Date de publication: 2018
Résumé: Le problème de la tolérance aux défauts (FTC) appartient au domaine de la commande des systèmes complexes dans lesquels l'information et l'expertise interdisciplinaires sont nécessaires. Ce travail propose trois stratégies de commande FTC dédiées aux systèmes d’entrainements électriques MSAP et MAS en présence de défauts typiques. A cet effet, une commande par mode glissant (SMC), dotée d’une surface de glissement intégrale, est adoptée. Cette dernière peut ramener la sortie à suivre le signal de référence avec de meilleures performances dynamiques et statiques en présence de perturbations (FTC passive). Cependant, la commande SMC ne peut pas prendre en compte l’effet des défauts du système. En effet, une combinaison appropriée entre la SMC adoptée et le modèle interne peut compenser l'effet des défauts. Malgré cet avantage, la FTC implicite conçue ne peut être efficace que lieu que lorsque les caractéristiques de défauts sont connues a priori. En effet, pour résoudre les problèmes des approches passives et implicites, une combinaison entre la commande robuste proposée (SMC) et l'observateur SMO est proposée où l’observateur est utilisé pour détecter et reconstruire les défauts en ligne et pour estimer une partie du vecteur d'états. Par conséquent, cette combinaison peut étendre la tolérance à une large classe de défauts additive (FTC Active). La stabilité en boucle fermée est prouvée selon le théorème de Lyapunov. Les résultats obtenus dans l’état sain et en présence de défauts confirment la faisabilité des approches proposées.
Description: Thèse de Doctorat : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2018
URI/URL: http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/974
Collection(s) :Département Automatique

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