commande tolérante aux défauts avancée d’un convertisseur électrique multicellulaire basée sur les données

Abstract

Les convertisseurs électroniques de puissance(multicellulaire) ont été largement utilisés dans les véhicules à énergie nouvelle, les robots industriels, la transmission de courant continu haute tension, l'électrolyse haute puissance et les systèmes d'entraînement à moteur. Cependant, en raison de l'exposition à des environnements de travail médiocres, le convertisseur est susceptible de subir des pannes critiques en raison du vieillissement de l'appareil, d'une surcharge, de conditions de fonctionnement inattendues. Dans ce travail, proposée une approche de diagnostic prédictif basé sur une technique d'apprentissage automatique intégrant un mécanisme de détection de dérive est utilisé afin d'effectuer un diagnostic précoce des défauts des condensateurs (simple et multiple) Des échantillons de données qui ne représentent que des conditions de fonctionnement normales sont utilisés. Afin de l'adapter à une situation où les données sur les comportements défectueux ne sont pas disponibles. Un indice de santé qui mesure la différence entre les conditions de fonctionnement normales et actuelles a été établie pour détecter la dérive (dégradation) au stade précoce. Lorsqu'une dégradation (défaut) est détectée, l'isolation est obtenue en tenant compte de la dynamique séparée des interrupteurs. Les caractéristiques liées à ces derniers sont extraites afin de construire un espace de caractéristiques qui permet de séparer l'inconduite (région ou classe) des différents commutateurs. Au final une nouvelle structure permettant l’intégration d’une commande tolérante aux défauts est proposée. Les résultats expérimentaux sont obtenus à l'aide d'un standard qui représente le véritable fonctionnement d'un transducteur multicellulaire sur MATLAB / Simulink et est en accord avec l'efficacité et la robustesse de l'approche proposée.