Contribution à l’Optimisation et à la Robustesse de la Commande d’un Moteur Asynchrone par Approche Neuro-Prédictive

Abstract

La machine à induction offre de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines industriels, principalement en raison de sa structure mécanique simple, de sa robustesse et de son faible coût. Cependant, la précision du couple, la rapidité du contrôle, en surplus à la faible distorsion harmonique du courant des entraînements électriques sont des exigences obligatoires dans la plupart des applications industrielles. Pour combler ces exigences, la commande prédictive par modèle (MPC) est prévue être une stratégie de commande effective et avantageuse. Dans ce contexte, la commande prédictive du couple à ensemble fini (FS-PTC) est l'une des stratégies MPC les plus utilisées. Cependant, la FS-PTC conventionnelle est coûteuse en calcul, car elle utilise tous les vecteurs de tension disponibles de l’onduleur pour les prédictions des objectifs de commande ( couple et flux). La charge de calcul augmente rapidement avec l’augmentation du nombre de vecteurs de tension admissibles et d'objectifs à contrôler, ce qui entraîne une faible fréquence d'échantillonnage et donc une dégradation des performances de contrôle. Cette thèse développe, comme premier objectif, un algorithme FS-PTC amélioré basé sur une sélection des vecteurs de prédiction (SVP), ce qui permet de réduire le nombre de vecteurs de tension à prédire et les objectifs à contrôler. Le signe de la déviation du couple ou du flux du stator et la position du flux du stator sont utilisés pour sélectionner les vecteurs de prédiction. La stratégie proposée améliore les performances du FS-PTC classique en termes d'efficience de calcul, de la fonction de coût, de réponses au couple et au flux, de robustesse et de fréquence de commutation. En outre, comme deuxième objectif, le contrôle sans capteur basé sur un observateur de vitesse neuronal est conçu et testé pour une meilleure performance pour toutes les gammes de vitesse, l'observateur assure une immunité à la variation des paramètres et au bruit. Enfin, l'insertion d'une stratégie de minimisation des pertes pour l'optimisation du rendement a été évaluée pour le convertisseur statique. Les performances dynamiques des stratégies proposées sont validées par des résultats expérimentaux et de simulation.