Diagnostic des machines asynchrones : modeles et outils parametriques dedies a la simulation et a la detection de defauts

par Emmanuel Schaeffer

Thèse de doctorat en Sciences et techniques

Sous la direction de Éric Le Carpentier.

Soutenue en 1999

à Nantes .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    L'interet grandissant des industriels pour la maintenance predictive des entrainements electriques justifie le developpement actuel de recherches interdisciplinaires. C'est dans ce cadre que nous nous interessons au diagnostic des courts-circuits de la machine asynchrone utilisee en vitesse variable. Notre travail s'articule autour de la modelisation de la machine, a deux niveaux distincts. D'une part, les besoins specifiques au diagnostic necessitent la conception de nouveaux outils pour la simulation de la machine avec defaut. Nous proposons un modele de simulation adapte, fonde sur l'approche de type circuit. Les parametres du modele (inductances propres et mutuelles) sont calcules par la methode des elements-finis en regime stationnaire. L'entrainement a vitesse variable est simule a l'aide de matlab-simulink. Une machine asynchrone a conjointement ete rebobinee afin de pouvoir realiser des courts-circuits realistes et reversibles. Le modele de simulation et la machine experimentale nous permettent d'obtenir des signaux synthetiques et experimentaux similaires de la machine avec defaut. D'autre part, nous proposons un modele de comportement simple, a cinq parametres. Ce modele prend intrinsequement en compte l'existence, au sein de la machine, d'un champ stationnaire du au court-circuit. Les parametres sont estimes par une methode d'erreur de prediction sur le modele d'erreur de sortie. En utilisant les signaux synthetiques et experimentaux precedents, nous montrons que l'estimation des cinq parametres permet de localiser la phase en defaut, et de determiner le nombre de spires en court-circuit, a plus ou moins 1% du nombre de spires en serie par phase (pour la machine testee).


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  • Détails : 101 p.
  • Annexes : 80 ref.

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