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Thèse soutenue

Application du filtre de Kalman et de l'observateur de Luenberger à la commande et à la surveillance de la machine asynchrone

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Auteur / Autrice : Ismail Zein
Direction : Luc Loron
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Contrôle des systèmes
Date : Soutenance en 2000
Etablissement(s) : Compiègne

Résumé

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La machine asynchrone peut accéder aux applications à vitesse variable et surpasser les performances de la machine à courant continu grâce aux commandes utilisées par les variateurs modernes. Cependant, les algorithmes de commande ou de surveillance de la machine sont sensibles aux paramètres électriques de la machine, qui peuvent varier sous l'effet de phénomènes tels que l’échauffement du stator et du rotor, la saturation magnétique ou encore l'effet pelliculaire. Par ailleurs, on s'intéresse, de plus en plus, à la commande de la machine sans capteur mécanique, celui-ci étant coûteux et fragile. Dans ce contexte, ce document considère l'estimation des variables mécaniques et des paramètres électriques de la machine asynchrone en temps réel, avec le souci d'alléger l'implantation des algorithmes d'estimation. Dans cet objectif, nous avons établi qu'il était beaucoup plus intéressant d'exploiter un modèle d'ordre réduit (ordre 2) de la machine. Ainsi, à partir de ce modèle nous avons proposé et comparé plusieurs estimateurs basés sur des observateurs de Luenberger et des filtres de Kalman. Les estimations à partir de données expérimentales ou de simulations montrent que le filtre de Kalman et le modèle d'ordre 2 forment un outil très performant pour les applications en temps réel, notamment pour l'identification de la machine. Cette approche permet d'utiliser des périodes de discrétisation supérieure à 10 ms tout en ayant une précision élevée des estimations. Ceci garantit une implantation économique en temps réel.