Contribution aux Techniques de Contrôle pour Optimiser les Performances des Moteurs à Réluctance Variable par des Algorithmes Intelligents

Abstract

الملخص: تهدفهذهالأطروحة،وهيعبارةعنمساهمةفيتقنياتالتحكملتحسينأداءمحركاتالترددالمتغير (MRV) بواسطةالخوارزمياتالذكية،إلىالحصولعلىآلةأكثرفائدةللاستغلالفيالعديدمنالمجالات. بعدالإلمامبمختلفأشكالوتكويناتجهازومحاكاةالمحرك (MRV)،بالإضافةإلىمبادئتشغيلهالأساسية،اتضحسريعًاأناللاخطيةفيهذاالجهازتعيقالجهودالمبذولةلإنشاءنموذجافتراضيدقيقيضاهيدقةالنموذجالحقيقي. ولذلك،تمدراسةمنهجالعناصرالمحدودةواستخدامهلمراعاةالتفاعلاتالكهرومغناطيسيةالميكانيكية،واقترانالدوائرالكهربائية،وغيرهامنالسلوكياتاللاخطية.تمتحديدالخصائصالساكنةللنموذجالأولي (MRV12/8) باستخدامطريقةالعناصرالمحدودة (FEM) لمواقعمختلفةللدواروإعداداتتيارالإثارة. علاوةعلىذلك،تمحسابنتائجالنموذجالمغناطيسيالديناميكيباستخدامطريقةالخطواتالزمنيةللعناصرالمحدودة.بعدربطالنتائجالثابتةوالديناميكية،اكتشفناأنتموجاتعزمالدوران العيبالرئيسيومعلماتالتحكملهاتأثيركبيرعلىأداءMRV. طُبقتتقنياتالتحكمDITCوHCC،بالإضافةإلىحلقةتحكمفيالسرعة،علىالنموذجالديناميكيغيرالخطيلمحركالترددالمتغير،المُطورمنبياناتثابتةمستسقاةمننموذجالعناصرالمحدودة. وأظهرتالنتائجالمُستخلصةمنهذهالاستراتيجياتضرورةتحسينمعاييرالتحكملرفعأداءمحركالترددالمتغير. يتمتعمحركالترددالمتغير 12/8 بإمكاناتكبيرةللتحسين. وكانالهدفهوتطويراستراتيجيةتحكمجديدة،تعتمدعلىخوارزمياتذكية،لهذاالنوعمنالمحركات. وقدسعتهذهالتقنيةإلىدمجخوارزميةتحسينسربالجسيماتمتعددةالأهداف (MO-PSO) لزواياالتبديل،وتمتمقارنةجهدالتغذية (θon،θoff) و (∆H) بالمعاييرالقياسيةللتحققمنصحةالطريقةالمقترحة. وقدتمإثباتمتانةهذاالتحسينبشكلواضحمنخلالاستجابةالسرعةالسريعةلاضطراباتالحمل،فضلاًعنالانخفاضالكبيرفيتموجعزمالدوران.

Résumé: Dans cette thèse, une Contribution aux Techniques de Contrôle pour Optimiser les Performances des Moteurs à Réluctance Variable (MRV) par des Algorithmes Intelligents, vise à obtenir une machine plus utile pour l'exploiter dans de nombreux domaines. Après avoir pris connaissance des multiples formes et topologies du MRV ainsi que de ses principes de fonctionnement de base. Il est rapidement apparu que la non-linéarité de la machine entrave les efforts pour créer un modèle virtuel aussi précis que le modèle réel, l'approche par éléments finis a été étudiée et utilisée pour cela, pour tenir compte des interactions électromagnétiques-mécaniques, du couplage des circuits électriques et d'autres comportements non-linéaires. En utilisant MEF pour divers emplacements de rotor et réglages de courant d'excitation, les propriétés statiques du prototype MRV 12/8 ont été trouvées. De plus, les résultats du modèle magnétodynamique ont été calculés à l'aide de la méthode des pas de temps MEF. Suite à la corrélation des résultats statiques et dynamiques, nous découvrons que les ondulations de couple - le principal inconvénient - et les paramètres de contrôle, qui ont un impact important sur les performances du MRV. Les techniques de commande DITC et HCC, associées à une boucle de contrôle de la vitesse, ont été appliquées au modèle dynamique non-linéaire du moteur à réluctance variable, développé à partir des données statiques issues de la MEF. Les résultats obtenus à partir de ces stratégies ont mis en évidence la nécessité d’optimiser les paramètres de commande afin d’améliorer les performances du MRV. Le moteurs à Réluctance Variable 12/8 présente un potentiel d'amélioration significatif. L'objectif était de développer une nouvelle stratégie de commande, basée sur des algorithmes intelligents, pour ce type de moteur. Cette technique visait à intégrer un algorithme d'optimisation par essaim de particules multi-objectif (MO-PSO) pour les angles de commutation, et de la tension d'alimentation (θon, θoff) et la bande d’hystérisé (∆H) ont été comparées aux paramètres standard pour vérifier la validité de méthode proposée. La robustesse de cette optimisation s’est clairement manifestée par une réponse rapide de la vitesse lors des perturbations de charge, ainsi que par une réduction significative de l’ondulation du couple.