Contribution à la commande robuste des machines asynchrones et synchrones à aimants permanents

Abstract

Le travail présenté dans cette thèse concerne, l’application des techniques de la commande robuste et de l’automatique moderne dans le réglage de la machine asynchrone et la machine synchrone à aimants permanents. Après avoir modélisé les deux machines nous avons, dans un premier lieu commandé la vitesse et la position de la machine asynchrone. Ainsi nous avons appliqué: la commande robuste par retour d’état, la commande robuste H∞, la commande adaptative par modèle de référence, et la commande adaptative supervisée par réseaux de neurones artificielles. Ensuite nous nous sommes intéressé à la commande de la machine synchrone à aimants permanents, en appliquant: la commande robuste par retour d’état, la commande adaptative par modèle de référence et la commande adaptative par la méthode du Backstepping et H∞. Les résultats de simulation obtenus ont permis l’évaluation des performances de ces techniques pour le maintient des objectifs de réglage en présence de fortes perturbations et erreurs de modélisation. Cette thèse est organisée en deux parties: La première partie concerne la commande des moteurs asynchrones et la deuxième partie est consacrée à la machine synchrone à aimant permanent. Dans la première partie, après une modélisation, nous proposons les modèles de découplage par orientation du champ et par bouclage linéarisant du moteur asynchrone. Une adaptation paramétrique est effectuée pour assurer et garantir le découplage. Il convient donc d’étudier la robustesse des lois de commande, afin d’être capable de garantir la stabilité et un certain degré de performances en dépit des incertitudes de mesure et d’identification. Dans ce sillage nous avons organisé cette thèse en plusieurs chapitres: un chapitre dans lequel le réglage par retour d’état robuste par placement des pôles est exposé en utilisant le modèle du moteur alimenté par onduleur en utilisant la stratégie delta (hystérésis). Une autre étude propose le réglage d’état robuste par la norme H∞ des matrices de transfert. Le réglage d’état adaptatif avec observateur d’état est proposé dans le quatrième chapitre comme une autre alternative pour le contrôle de la vitesse. L’objectif de l’observateur est de trouver la meilleure estimation de l’ensemble des variables définissants l’état du système compte tenu des mesures effectuées périodiquement sur les entrées et les sorties du système. Contrairement à l'estimateur, l’observateur est constitué non seulement du modèle de système mais aussi d’une boucle de retour correctrice dont le rôle est de réduire la sensibilité aux variations paramétriques. Le système adaptatif par modèle de référence (MRAS) a été proposé dans le chapitre cinq pour résoudre un problème dans lequel les spécifications sont données en terme de modèle de référence, qui dicte comment la sortie du système doit répondre au signal de commande. Les réseaux de neurones offrent d’intéressants résultats lorsqu’on les utilise pour l’approximation de fonction sur la base d’exemples, il est donc naturel de penser à appliquer ces techniques en identification de processus. C’est l’objet du prochain chapitre qui traitera de la commande supervisée de la machine asynchrone. On se propose d’identifier la partie commande (régulateur et le bloc assurant l’orientation du flux) par un réseau de neurones artificiels. En vue d’optimiser le comportement d’une machine dans différentes situations d’utilisation, l’implémentation de lois de commande non linéaires adaptatives devient indispensable. La commande neuro-adaptative permet de garantir certaines performances qui sont difficiles à obtenir dans d’autres cas; le système de commande résultant est dit intelligent ou à base de connaissance. Son objectif reste le même que celui d’une commande adaptative conventionnelle. L’avantage d’un tel système est sa capacité à assurer les performances désirées pour un domaine d’incertitude plus large. Dans la deuxième partie, nous proposons: Les paramètres électriques et mécaniques des machines synchrones ont tendance à varier, il est donc intéressant de penser à régler la vitesse de cette machine à l’aide de commandes robustes, réputées pour l’invariance des performances des systèmes de commande résultant vis à vis des variations paramétriques. Nous consacrons un chapitre, dans lequel nous appliquons les commandes non linéaires à placement de pôles robuste pour le réglage de la vitesse de la machine synchrone à aimants permanents. Le Backstepping est une méthode récursive qui combine entre le choix de la fonction de Lyapunov et la synthèse de la commande par retour d’état. Le Backstepping peut résoudre le problème de stabilité, de poursuite et de commande robuste avec des conditions moins restrictives que d’autres méthodes. Ce travail qui a fait une publication d’une publication dans une revue internationale est proposé dans le dernier chapitre.