Contribution à la modélisation et au pronostic des défaillances d'une machine synchrone à aimants permanents

Contribution to the modelisation and failure prognosis in a synchrone permanent magnet motor

• Auteur / Autrice : Riham Ginzarly
• Direction : Ghaleb Hoblos, Nazih Moubayed
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, signal, productique, robotique
• Date : Soutenance le 26/09/2019
• Etablissement(s) : Normandie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, information et ingénierie des systèmes (Caen)
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation de la thèse : Université de Rouen Normandie (1966-....) - Ecole supérieure d'ingénieurs en génie électrique (Rouen)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en systèmes électroniques embarqués (Saint-Étienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; 2001-...)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Paul Honeine, Khadija El Kadri Benkara
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Farid Meibody-Tabar, Mohand Arab Djeziri

Mots clés

Mots clés contrôlés

Automobiles électriques

Moteurs à aimants permanents

Modèles de Markov cachés

Éléments finis, Méthode des

Temps entre défaillances, Analyse des

Ingénierie des systèmes

Fiabilité

Mots clés libres

Véhicule électrique hybride

Machine électrique

Machine à aimants permanents

Modèles à éléments finis

Pronostic

Modèle de Markov caché

Durée de vie restante

Démagnétisation

Court-circuit

Excentricité

Hybrid electric vehicle

Electrical machine

Permanent magnet machine

Finite element model

Prognosis

Hidden Markov model

Remaining useful life

Demagnetization

Turn to turn short circuit

Eccentricity

Résumé

L’objectif de ce travail est d’élaborer un modèle performant/précis de la machine électrique permettant de proposer une technique de pronostic. Dans cette thèse, nous commençons par un état de l’art sur les véhicules électriques hybrides (VHE), les différents types de machines électriques utilisées dans les VHE ainsi que les différents types de défauts pouvant survenir dans ces machines électriques. Nous identifions également les indicateurs de défauts appropriés aux différents défauts considérés. Ensuite, une synthèse de techniques de pronostic pouvant être appliquées est proposée. Le modèle à éléments finis électromagnétiques, thermiques et vibratoires (FEM) de la machine à aimants permanents est présenté. Le modèle est élaboré en fonctionnement normal et défaillant. Les types de défauts considérés sont : démagnétisation, court-circuit et excentricité. Une comparaison entre les deux approches analytique et FEM (méthode numérique) pour la modélisation de machines électromagnétiques est effectuée. Les indicateurs de défauts analysés pour l’extraction les plus pertinents utilisent les différents signaux mesurées suivants : le couple, la température ainsi que les signaux vibratoires en états sains et défectueux. L’approche de pronostic adoptée qui est le modèle de Markov caché (HMM) est développée. L'aspect technique de la méthode est présenté et le module du pronostic est formulé. La méthode de HMM est utilisée pour détecter et localiser les défauts à petites amplitudes. Une stratégie systématique a été développée. Le vieillissement de l’équipement de la machine, en particulier des éléments sensibles comme la bobine de stator et l’aimant permanent, est une question très importante pour le calcul du RUL (Remaining Useful Life). Une stratégie d’estimation pour le calcul RUL est présentée et discutée. La configuration en boucle fermée est très importante. Elle est adoptée par tous les systèmes de véhicules disponibles. Par conséquent, les mêmes étapes mentionnées précédemment s'appliquent également à une configuration en boucle fermée. Un modèle global où l’entrée du FEM de la machine provient de l’onduleur modélisé est élaboré.

The core of the work is to build an accurate model of the electrical machine where the prognostic technique is applied. In this thesis we started by a literature review on hybrid electric vehicles (HEV), the different types of electrical machine used in HEV’s and the different types of faults that may occur in those electrical machine. We also identify the useful monitoring parameters that are beneficial for those different types of faults. Then, a survey is presented where all the prognostic techniques that can be applied on this application are enumerated. The electromagnetic, thermal and vibration finite element model (FEM) of the permanent magnet machine is presented. The model is built at healthy operation and when a fault is integrated. The considered types of faults are:demagnetization, turn to turn short circuit and eccentricity. A confrontation between analytical and FEM (numerical method) for electromagnetic machine modeling is illustrated. Fault indicators where useful measured parameters forfault identification are recognized and useful features from the measured parameters are extracted; torque, temperature and vibration signal are elaborated for healthy and faulty states. The strategy of the adopted prognostic approach which is Hidden Markov Model (HMM) is explained. The technical aspect of the method is presented and the prognostic model is formulated. HMM is applied to detect and localize small scale fault small scale faults were where a systematic strategy is developed. The aging of the machine’s equipment,specially the sensitive ones that are the stator coil’s and the permanent magnet, is a very important matter for RUL calculation. An estimation strategy for RUL calculation is presented and discussed for those mentioned machine’s components. Closed loop configuration is very important; it is adopted by all available vehicle systems. Hence, the same previously mentioned steps are applied for a closed loop configuration too. A global model where the input of the machine’s FEM comes from the modeled inverter is built.