Contribution to Rotor Position and Speed Estimation for Synchronous Machine Drive Using High Frequency Voltage Injection : Application to EV/HEV Powertrains

par Amir Messali

Thèse de doctorat en Automatique, productique et robotique

Sous la direction de Malek Ghanes.

Le président du jury était Xuefang Lin-Shi.

Le jury était composé de Malek Ghanes, Xuefang Lin-Shi, Maurice Fadel, Gildas Besançon, Philippe Martin, Mohamed Assaad Hamida, Mohamad Koteich, Abdelkader Bouarfa.

Les rapporteurs étaient Maurice Fadel, Gildas Besançon.

  • Titre traduit

    Contribution à l’estimation de position des machines synchrones par injection des signaux à haute fréquence : Application à la propulsion des véhicules électriques/hybrides


  • Résumé

    Cette thèse s’inscrit dans le cadre de la chaire Renault/Centrale Nantes sur l’amélioration des performances des véhicules électriques (EV/HEV). Elle est dédiée à la problématique de l’estimation de la position/vitesse des moteurs synchrones à aimants permanents (MSAP) sans capteur mécanique, en utilisant les techniques d’injection de signaux haute fréquence (HF) sur toute la plage de vitesse des MSAP. Dans ce cadre, plusieurs contributions ont été proposées dans les parties de démodulation/traitement du signal et d’algorithmes de poursuite des techniques d’injection HF, afin d’améliorer l’estimation de la position/vitesse des MSAP par rapport aux méthodes existantes. Dans la partie démodulation/traitement du signal des techniques d’injection HF, les contributions ont consisté à proposer des solutions originales permettant de réduire les effets de filtrage dans la chaine d’estimation et de rendre cette dernière indépendante des paramètres (électriques) de la machine. Dans la partie poursuite, les contributions portent essentiellement sur l’exploitation de la fonction signe de l’erreur de position (à la place de l’erreur de position) comme information de mesure, pour estimer la position, la vitesse et l’accélération des MSAP sans capteurs mécaniques avec des observateurs par modes glissants d’ordre 1 (classiques, étapes par étapes et adaptatifs). Les contributions proposées dans les deux parties ont pour avantages d’une part, de robustifier la chaine d’estimation en la rendant indépendante des paramètres électriques et mécaniques. Et d’autre part, d’améliorer la précision et les performances de la chaine d’estimation, et par conséquent du contrôle des MSAP sans capteurs mécaniques, dans les phases transitoires et en régimes permanents avec une méthode de réglage aisée. Les méthodes d’estimation développées ont été testées en simulation et en expérimentation sur un banc d’essai de machines électriques. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence les performances de ces méthodes en terme de suivi de trajectoire et de robustesse sur toute la plage de fonctionnement des MSAP sans capteurs mécaniques.


  • Résumé

    This thesis is part of the Renault / Centrale Nantes Chair on improving the performance of electric vehicles (EV / HEV). It is dedicated to the problem of estimating the position / speed of self-sensing permanent magnet synchronous motors (PMSM) without mechanical sensors, using high frequency (HF) signal injection techniques over the full speed range of PMSM. In this context, several contributions have been proposed in the demodulation / signal processing and tracking algorithms parts of HF injection techniques, in order to improve the estimation of the position / speed of the MSAP compared to the existing methods. In the demodulation / signal processing part of the HF injection techniques, the contributions consisted of proposing original solutions making it possible to reduce the filtering effects in the estimation chain and to make the latter independent of the electrical machine parameters. In the tracking part, the contributions mainly concern the use of the function sign of the position error (instead of the position error) as measurement information, to estimate the position, the speed and the acceleration of self-sensing PMSM with firstorder sliding mode observers (conventional, step-by-step and adaptive). The contributions proposed in both parts have the advantages of robustifying the estimation chain by making it independent of electrical and mechanical parameters on the one hand. On the other hand, they allow improving the accuracy and performance of the estimation chain, and therefore the control of self-sensing PMSM, in transient and steady-state phases with an easy tuning method. The estimation methods developed were tested in simulation and experimentation on a test bench of electrical machines. The results obtained made it possible to highlight the performances of these methods in terms of trajectory tracking and robustness over the entire operating range of PMSM self-sensing control.


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