Modélisation, détection et classification des défauts rotoriques de la machine asynchrone à cage

Abstract

Le travail présenté dans cette thèse est consacré au diagnostic des défauts rotoriques de la machine asynchrone à cage, à savoir les défauts de rupture barres et les défauts d’excentricité. Nous nous intéressons plus précisément à la modélisation, à la détection et à la classification par réseau de neurones de ces défauts. Dans une première étape, nous utilisons l’approche de la FMM et de la perméance pour développer les modèles analytiques de l’induction magnétique dans l’entrefer et de tirer les fréquences des composantes spécifiques au défaut qui apparaissent dans le spectre du courant statorique. Les expressions développées sont exploitées par la suite pour déterminer les inductances propres et mutuelles de la machine, lesquelles sont injectées dans le modèle général écrit en se basant sur l’approche des circuits couplés magnétiquement. Les résultats satisfaisants de simulation sont validés et consolidés par des essais expérimentaux. Les résultats de ces essais ont permis également d’appliquer la technique de l’analyse spectrale du courant statorique pour détecter la présence de défauts et de les classifier selon leur nature, en utilisant les réseaux de neurones artificiels.