Développement de modèles prédictifs du vieillissement du système d'isolation des machines électriques grâce à approche hybride IA /Physique
FR |
EN
| Auteur / Autrice : | Nesrine Djeddou |
| Direction : | Fabrice Morganti, Olivier Deblecker |
| Type : | Projet de thèse |
| Discipline(s) : | Sciences pour l'Ingénieur Génie Electrique |
| Date : | Inscription en doctorat le 26/09/2024 |
| Etablissement(s) : | Artois en cotutelle avec Université de Mons |
| Ecole(s) doctorale(s) : | Sciences, Technologie, Santé |
| Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : LSEE - Laboratoire Systèmes Electrotechniques et Environnement |
Mots clés
FR |
EN
Mots clés libres
Résumé
FR |
EN
Ce travail de recherche s'inscrit dans la continuité des deux thèses initiées dans le projet ANR Labcom MYEL et a pour objectif principal d'estimer la durée de vie d'un des composants de la chaîne de traction à savoir les bobinages du moteur électrique de traction. La dégradation du bobinage et plus particulièrement de l'isolant du fil de cuivre s'explique par la forme des signaux fournis par l'onduleur. Les modèles développés s'appuieront principalement par une approche hybride de type IA/Physique qui pourra fournir des indications quant à la cause de la dégradation (température, vieillissement de l'isolant, apparition de décharges partielles, ).