Contribution ? la robustification des techniques de contr?le MPC appliqu?es aux syst?mes ?lectriques

par Jean Sawma

Thèse de doctorat en G?nie ?lectrique et ?lectronique - Cergy

Sous la direction de ?ric Monmasson et de Ragi Ghosn.

Soutenue le 30-11-2016

à Cergy-Pontoise en cotutelle avec l'Universit? Saint-Joseph (Beyrouth). Ecole sup?rieure d'ing?nieurs de Beyrouth , dans le cadre de ?cole doctorale Sciences et ing?nierie (Cergy-Pontoise, Val d'Oise) , en partenariat avec Syst?mes et applications des technologies de l'information et de l'?nergie (Paris) (laboratoire) et de Syst?mes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie / SATIE (laboratoire) .

Le jury était composé de Serge Pierfederici, Maurice Fadel, Flavia Khatounian.

Les rapporteurs étaient Nicolas Patin, Serge Pierfederici.


  • Résumé

    La commande pr?dictive de type Model Predictive Control (MPC) s?est impos?e au fil du temps dans de nombreux domaines industriels. Elle permet en effet d?optimiser avec succ?s les performances du syst?me contr?l? tout en respectant de nombreuses contraintes propres ? l?application vis?e. Cependant, l?utilisation de la commande MPC dans les domaines de la commande de moteurs et de g?n?rateurs demeure probl?matique. En effet, ces applications ? forte dynamique imposent de choisir de faibles p?riodes d??chantillonnage, or, ce type d?algorithme demande de r?soudre pour chaque p?riode d??chantillonnage un probl?me d?optimisation complexe. Cette difficult? est renforc?e car le champ applicatif vis? portant sur les applications embarqu?es a?ronautiques o? la vitesse de base des machines ?lectriques est tr?s ?lev?e, de m?me que leur fr?quence d?alimentation. De plus, du fait que les syst?mes ?tudi?s sont embarqu?s, il est ?galement tr?s important de minimiser les pertes ?nerg?tiques de l?ensemble convertisseur-machine. Dans ce contexte la commande pr?dictive par approche MPC peut ?tre d?un grand int?r?t. De plus, ce type d?application int?gre des contraintes suppl?mentaires li?es ? l?environnement s?v?re dans lequel ?voluent ces syst?mes, contraintes additionnelles de fiabilit? qu?il faut bien s?r ajouter dans l?algorithme de commande pr?dictif. La cons?quence imm?diate sera de renforcer la complexit? des algorithmes et donc rendre plus difficile l?implantation en temps r?el. Cependant, les gains attendus en termes de performance et de fiabilit? sont importants. Le sujet propos? demande ainsi dans une premi?re partie, de synth?tiser une loi de commande pr?dictive d?un actionneur synchrone a?ronautique. Une mission type sera choisie et l?optimisation portera ? la fois sur le niveau des performances du contr?le que la minimisation de la d?pense ?nerg?tique. Par ailleurs, une ?tude de robustesse sera men?e qui prendra en compte l?impact de l?environnement de l?actionneur. L?aspect robustesse sera ainsi int?gr? ? l??tude de la commande. La seconde partie du travail portera sur le portage de l?algorithme sur cible FPGA. Une attention toute particuli?re sera apport?e ? la minimisation du temps de calcul sans d?t?rioration des performances, le tout sous contrainte de place. Il faudra privil?gier une architecture de type Syst?me-sur-Puce qui allie la flexibilit? d?un ou plusieurs c?urs processeurs et de modules mat?riels d?di?s ? l?acc?l?ration de certaines parties critiques du traitement.

  • Titre traduit

    Contribution to the Robusti cation of Model Predictive Control Techniques for Electrical System Applications


  • Résumé

    Nowadays, Model Predictive Control (MPC) has emerged in many industrial fields. It allows the optimization of the controlled drive performances while respecting a number of constraints specific to the application. However, the use of MPC in the fields of motors and generators control remains problematic. Indeed, these highly dynamic applications require small sampling periods. However, these types of algorithms necessitate the resolution of complex optimization problems at each sampling period. These difficulties are reinforced in our case as the chosen field is the aeronautical embedded applications where the drive speed, as well as the frequency, is important. In addition, as the systems are embedded ones, it is important to minimize the overall energy losses of the inverter-drive system. In this context, the Model Predictive Control can be of great interest. Moreover, this type of applications integrates additional constraints related to the harsh environment in which the systems evolve, such as the reliability, which must be added in the predictive control algorithm. The immediate consequence of these constraints results in an increase of the complexity of the algorithms and therefore it becomes more difficult to implement in real time. However, the expected gains in performance and reliability are important. The proposed subject requires in the first part, to synthesize a predictive control law of an aeronautical synchronous drive. A typical mission will be selected and the optimization will be performed on both the performance level of the control and the minimization of the energy cost. Furthermore, a robustness study is to be conducted that takes into account the environmental impact of the motor drive. The second part will be on the implementation of the algorithm on FPGA target. Particular attention will be paid to minimizing the computational time without any degradation in the performances. Focus will be upon architectures of the type System-on-chip (SoC) that combines the flexibility of one or more processor cores and dedicated hardware modules for accelerating critical parts of the treatment.


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