Diagnostic d'une génératrice asynchrone à double alimentation : application à l'énergie éolienne

par Hakim Ouyessaad

Thèse de doctorat en Physique - Automatique

Sous la direction de Houcine Chafouk et de Dimitri Lefebvre.


  • Résumé

    Les travaux de recherche présentés dans cette thèse portent sur la mise en oeuvre d’une méthodologie de diagnostic pour la génératrice asynchrone à double alimentations (GADA) d’une éolienne. Dans une première étape, les différentes méthodes de diagnostic avec et sans modèle ont été présentées ainsi que les différentes défaillances qui peuvent se produire sur ce type de génératrices. Le diagnostic à base d’observateurs est privilégié. Dans la deuxième étape, l’approche multimodèle de type Takagi-Sugeno (T-S) est utilisée pour représenter le fonctionnement de la génératrice. Le modèle T-S obtenu après la transformation polytopique est caractérisé par une équation d’état linéaire à paramètres variants (LPV) et par une équation de sortie linéaire. La troisième partie de notre travail est consacrée à la synthèse d’un multiobservateur à entrées inconnues. Cet observateur est utilisé pour la détection des défauts des capteurs de courant dans la génératrice, ainsi que des défauts dus à la variation des résistances du rotor et du stator, qui se manifestent par un changement de la température dans la génératrice. Dans la partie finale de notre travail, nous avons utilisé le formalisme H∞ afin de concevoir un générateur de résidus en introduisant une ‘’dynamique virtuelle’’ dans l’erreur d’estimation d’état. L’approche proposée est appliquée à la détection de défauts du réseau électrique sur la génératrice, les défauts considérés sont les creux de tension.


  • Résumé

    The research presented in this thesis focuses on the doubly fed induction generator (DFIG) of a wind turbine diagnosis methodology implementation. Firstly, diagnosis based model methods and those without model have been investigated. In our research works, diagnosis based model and observer has been selected. Moreover, a various faults affecting the generator behavior have been presented. Then, the Takagi-Sugeno multiple models approach has been used in order to represent the generator behavior as an LPV system. The obtained T-S model by the polytopic transformation is characterized by an LPV state equation and a linear output equation. The third part of this work is dedicated to the design of an unknown input multi-observer to estimate unknown inputs and to detect the current faults of the generator sensors. Otherwise, the designed unknown input multi-observer has been used to detect the generator system faults, i. E. The faults due to both rotor and stator resistors variation witch is apparent in the change of generator temperature. Finally, H∞ formalism has been considered to design a residual generator for faults detection. Hence, a 'virtual dynamic' has been introduced in the state estimation error dynamic equation. The proposed approach has been applied to the electric network fault detection in the generator; the considered faults concern the grid voltage dip.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (166 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 156-165

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  • Bibliothèque : Université de Rouen. Service commun de la documentation. Section sciences site Madrillet.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 14/ROUE/S060
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