Commande prédictive avancée du courant des moteurs synchrones à aimant permanent

dc.contributor.authorBedra Abd El Mounaim
dc.contributor.authorLatrech Messaoud
dc.date.accessioned2026-09-01T08:02:52Z
dc.date.issued2026
dc.descriptionMaster's thesis in electromechanics.2026
dc.description.abstractLes machines synchrones à aimants permanents (MSAP) occupent une place importante dans les systèmes d’entraînement électriques modernes grâce à leur rendement élevé, leur forte densité de puissance et leurs excellentes performances dynamiques. Ces caractéristiques expliquent leur utilisation croissante dans les véhicules électriques, les applications industrielles et les systèmes d’énergie renouvelable. Ce mémoire présente une étude des différentes techniques de commande appliquées aux MSAP. Dans un premier temps, un état de l’art est réalisé en présentant les principales caractéristiques des machines à aimants permanents ainsi que les différentes méthodes de commande du courant, notamment la commande linéaire à base de régulateurs PI, la commande par hystérésis, la commande prédictive du courant, la commande prédictive Deadbeat et la commande prédictive modulée. Dans un second temps, une modélisation détaillée de la MSAP et de l’onduleur de tension à deux niveaux est développée. Les transformations de repères, les modèles continus et discrets ainsi que la commande vectorielle par orientation de flux sont étudiés afin d’établir une base théorique adaptée aux techniques de commande avancées. Enfin, une stratégie de commande prédictive avancée du courant est présentée. Cette approche repose sur l’utilisation de l’algorithme d’optimisation Grey Wolf Optimizer (GWO) afin d’améliorer la robustesse du système face aux variations paramétriques et aux perturbations de charge. Une comparaison avec la commande prédictive classique met en évidence l’amélioration des performances dynamiques, de la précision du suivi du courant et de la qualité globale de la commande. تُعدّ المحركات المتزامنة ذات المغناطيس الدائم من أهم الآلات الكهربائية المستخدمة في أنظمة القيادة الحديثة، وذلك بفضل كفاءتها العالية وكثافة قدرتها المرتفعة وأدائها الديناميكي الممتاز. وقد ساهمت هذه المزايا في انتشار استخدامها في المركبات الكهربائية والتطبيقات الصناعية وأنظمة الطاقة المتجددة. يتناول هذا العمل دراسة مختلف تقنيات التحكم المطبقة على المحركات المتزامنة ذات المغناطيس الدائم. في البداية، تم تقديم دراسة نظرية لأهم خصائص هذه المحركات وطرق التحكم في التيار، بما في ذلك التحكم الخطي المعتمد على منظمات ، PIوالتحكم بالهسترة، والتحكم التنبئي بالتيار، والتحكم التنبئي من نوع ، Deadbeatوالتحكم التنبئي المعدّل. بعد ذلك، تم تطوير نموذج رياضي مفصل للمحرك المتزامن ذي المغناطيس الدائم وللعاكس ثنائي المستوى .)(2L-VSIكما تمت دراسة تحويلات المراجع الرياضية والنماذج المستمرة والمتقطعة، بالإضافة إلى التحكم الموجه بالمجال) ، (FOCبهدف توفير أساس نظري مناسب لتقنيات التحكم المتقدمة. وأخيراً، تم تقديم استراتيجية متقدمة للتحكم التنبئي في التيار تعتمد على خوارزمية Grey Wolf Optimizer ) ،(GWOوذلك من أجل تحسين متانة النظام في مواجهة تغير المعلمات واضطرابات الحمل. وقد أظهرت المقارنة مع التحكم التنبئي التقليدي تحسناً في الاستجابة الديناميكية ودقة تتبع التيار والأداء العام لمنظومة التحكم
dc.identifier.citationBedra Abd El Mounaim, Latrech Messaoud.Commande prédictive avancée du courant des moteurs synchrones à aimant permanent.2master. Speciality of Electromechanics.2026.faculty of technology .University of Echahid Hama Lakhdar - El Oued.
dc.identifier.urihttps://archives.univ-eloued.dz/handle/123456789/42449
dc.language.isofr
dc.publisherUniversité Echahid Hamma Lakhdar - El Oued
dc.relation.ispartofseriesElectromechanics N°: 621/214
dc.subjectMSAP
dc.subjectonduleur triphasé a 2-nivaux
dc.subjectFOC
dc.subjectcommande prédictive du courant
dc.subjectGrey Wolf Optimizer
dc.subjectmodélisation
dc.subjectvéhicules électriques.
dc.subjectالمحرك المتزامن ذو المغناطيس الدائم، العاكس ثنائي المستوى، التحكم الموجه بالمجال، التحكم التنبئي بالتيار، خوارزمية الذئب الرمادي، النمذجة، المركبات الكهربائية
dc.titleCommande prédictive avancée du courant des moteurs synchrones à aimant permanent
dc.typemaster

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
621-214.pdf
Size:
6.84 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: