Thèse soutenue

Capteur de courant à Magnéto-Impédance Géante (GMI) souple et portatif
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Auteur / Autrice : Julie Nabias
Direction : Jean-Paul Yonnet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Genie electrique
Date : Soutenance le 14/02/2018
Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de génie électrique (Grenoble)
Jury : Président / Présidente : Christophe Dolabdjian
Examinateurs / Examinatrices : Aktham Asfour, Francisque Pion
Rapporteurs / Rapporteuses : Yann Le Bihan, Charles Joubert

Résumé

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La Magnéto-Impédance Géante (GMI pour Giant Magneto-Impedance) présente un certain nombre d’avantages, tels la haute sensibilité, la haute résolution de détection, la large bande passante et la flexibilité de l’élément sensible qui rendent cette technologie très prometteuse pour la réalisation de capteurs de courant flexibles, sans contact, capables de mesurer à la fois les courants continus (DC) et alternatifs (AC).Ce travail de thèse vise à explorer la faisabilité d’un capteur de courant flexible à base de GMI, en portant une attention particulière sur l’impact des paramètres d’influence qui conditionnent largement les solutions de mise en œuvre du capteur.Les effets de la température et des contraintes mécaniques de flexion et de torsion, qui s’appliquent dans un environnement de mesure réel, sont caractérisés en prenant en compte les grandeurs intrinsèques du fil nécessaires à la réalisation d’un capteur industriel. L’impact de la mise en œuvre et du conditionnement électronique vis-à-vis de ces grandeurs d’influence est aussi étudié. Les effets des perturbations magnétiques externes et de l’excentration du conducteur sous test dans la boucle de mesure sont quantifiés et une solution de blindage est proposée. Enfin, le prototype de capteur obtenu à l’issue de ces travaux est présenté, ainsi que ses performances, en dégageant les pistes d’optimisation et d’amélioration.