Diagnostic des systèmes de production de l’énergie Hybride Générateur/Mode moteur

Diagnosis of Hybrid Power Generation Systems Generator/Motor Mode

• Auteur / Autrice : Habachi Bilal
• Direction : Nicolas Heraud, Eric Jean Roy Sambatra
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Signal, Productique, Robotique
• Date : Soutenance le 21/10/2022
• Etablissement(s) : Corte en cotutelle avec Université Nord (Antsiranana)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Environnement et sociéte (Corte ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Université de Corse (1975-....). UMR CNRS 6134 "Sciences pour l'Environnement" (SPE)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Eric Jean Roy Sambatra, Dominique Sauter, José Andriamampianina, Jean-Marie Razafimahenina, Nirinarison Jean Razafinjaka, Olaf Malasse, Christian Cristofari
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Dominique Sauter, José Andriamampianina

Mots clés

Mots clés contrôlés

Alimentations (électricité)

Rotors -- Vibrations

Courts-circuits

Détection de défaut (ingénierie)

Mots clés libres

Diagnostic

Défaut de court-circuit entre spires

Détection

MADA

Approche Vectorielle de Park

Vibration

Stator

Ellipse

Diagnosis

Inter-Turn Short Circuit Fault

Detection

DFIM

Park Vector Approach

Vibration

Stator

Ellipse

Résumé

La sophistication et la multiplication des systèmes de production de l'énergie électrique de nos jours, caractérisent les évolutions technologiques ainsi que celles des sociétés humaines. L'énergie électrique provenant des systèmes de production est un facteur essentiel pour le développement et l’amélioration des conditions de vie et des activités industrielles. Dans les systèmes de production de l'énergie électrique, comme dans le domaine des entraînements électriques, pouvant fonctionner à vitesse variable, la machine asynchrone à double alimentation (MADA) occupe de plus en plus de place. Cette machine est particulièrement appréciée car elle offre des avantages par rapport aux autres types de machines électriques comme la fiabilité, la robustesse et un coût moins élevé. C'est ce type de machine qui est monté dans la plupart des éoliennes actuelles.Cependant, malgré les avantages de cette machine, elle n'est pas à l'abri de défaillances. Ces dernières, les plus courantes, sont répertoriées comme suit : a) le court-circuit sur les enroulements statoriques et rotoriques, b) les cassures des barres du rotor, c) les défauts des roulements, d) les défauts d'excentricité de l'entre fer. Dans le cadre de la maintenance, ces types de défauts doivent être détectés à l'état naissant et être localisés, car ils risquent d'engendrer des coûts de maintenance élevés, des arrêts de production et des dégradations importantes du système.Le diagnostic d'un tel système incite les laboratoires de recherches aussi bien industriels que académiques, à mettre au point des dispositifs de surveillance performants. Plusieurs méthodes ont été étudiées dans ce domaine, afin de pouvoir réagir au plus vite et éviter une aggravation nuisible des défauts. Le but, étant d'assurer le fonctionnement du système, la production de l'énergie électrique et la diminution des coûts de maintenance. Ces études sont toujours d'actualité dans les différents centres de recherches.Ce manuscrit de thèse présente de nouvelles méthodologies de diagnostic de défauts de court-circuit entre spires dans l'enroulement statorique d'une MADA. Ces approches peuvent être développées à base d'un modèle ou issues des évolutions des amplitudes des composantes en harmoniques du signal vibratoire ou encore provenant de l'analyse des grandeurs caractéristiques de la forme géométrique des courants suivant les taux de court-circuit. Les grandeurs physiques exploitées sont les vibrations (seulement pour le cas expérimental) et les courants (cas théorique et expérimental). L'exploitation des méthodes présentées recourent à des techniques classiques comme la Transformée de Fourier (T.F) et l'Approche Vectorielle de Park (AVP). La T.F est utilisée afin d'observer l'évolution spectrale des harmoniques et plus particulièrement de leur amplitude. Ensuite, l'AVP est utilisée pour exploiter les grandeurs caractéristiques de la forme géométrique des courants. La MADA est modélisée analytiquement par le modèle des circuits à couplages multiples. Les approches proposées dans ce travail ont été simulées sur Matlab, puis validées sur un dispositif réel exploitant une machine asynchrone à rotor bobiné de 0,3kW. La MADA étudiée peut présenter un taux de court-circuit entre spires de 2,5%, 5%, 10%, 20%, 30% à 40% sur une phase (phase A).

Nowadays, the sophistication and the multiplication of electrical power systems, characterize technological and human society evolutions. Electrical energy from production systems is an essential factor for the development and improvement of living conditions and industrial activities. In electric power systems, as in the field of electric drives, which can be operated at variable speed, the Doubly Fed Induction machine (DFIM) occupies more and more space. This machine is particularly appreciated because it offers advantages over other types of electric machines such as reliability, robustness, and lower cost. It is this type of machine that is used in most current wind turbines.However, despite the advantages of this machine, it is not immune to failures. The most common ones are listed as follows: a) short circuit on stator and rotor windings, b) rotor bar breaks, c) bearing faults, d) eccentricity faults of the iron gap. In the case of maintenance, these types of defects must be detected in their early stages and located, because they can lead to high maintenance costs, production downtime and significant degradation.The diagnosis of such system encourages researches in laboratories, both industrial and academic, to develop effective monitoring devices. Many methods have been studied in this field, in order to be able to react as soon as possible and to avoid a harmful aggravation of defects. The aim is to ensure operation of the system, production of electrical energy and reduction of maintenance costs. These studies are still ongoing in the various research centers.This manuscript presents new methodologies to diagnose short circuit faults between turns in stator winding of a DFIM. These developed approaches are based on a model or from amplitudes of harmonic components of vibratory signal or from characteristics of geometric shape of currents according to short-circuit rates. The analized signals are vibrations (only for experimental case) and currents (theoretical and experimental cases). The presented methods use classical techniques such as the Fourier Transform (FT) and the Park Vector Approach (PVA). The FT is used to observe the spectral evolution of the harmonics and more particularly of their amplitude. Then, PVA is used to exploit characteristics of geometrical shape of currents. The DFIM is analytically modeled by multi-coupled circuit model. In this work, the proposed approaches were simulated on Matlab environment and validated on a real device using a 0.3kW wound rotor asynchronous machine (DFIM). The studied DFIM can be configurated with a short circuit rate between turns of 2.5%, 5%, 10%, 20%, 30% to 40% on one phase (phase A).