Optimisation de la commande vectorielle de la machine asynchrone avec les méthodes stochastiques (Algorithmes génétique et recuit simulé)

Abstract

Les machines électriques sont essentielles dans les domaines mécaniques et électriques, et constituent le pilier de l'industrie. Les professionnels et les scientifiques travaillent sans cesse à l'amélioration de leur efficacité, leur fiabilité et à la diminution de leur coût et leur poids. Bien que la régulation classique à base de régulateur de type PI réalise le découplage entre le flux et le couple, ses performances en terme de temps de réponse et de dépassement reste limitées. Ces limitations son principalement dues au choix des paramètres de ces régulateurs. Par conséquent, dans cette thèse, nous avons utilisé des méthodes stochastiques (Algorithmes génétique et recuit simulé) pour optimiser les gains des régulateurs PI utilisés dans la commande vectorielle à flux rotorique orienté pour les moteurs asynchrones double alimentation (MADA) afin d'améliorer les performances.

Electrical machines are essential in both mechanical and electrical fields, and form the backbone of industry. Professionals and scientists are constantly working to improve their efficiency, their reliability and to reduce their cost and weight. Although conventional regulation based on a PI-type regulator performs the decoupling between the flux and the torque, its performance in terms of response time and overshoot remains limited. These limitations are mainly due to the choice of the parameters of these regulators. Therefore, in this thesis, we used stochastic methods (Genetic Algorithms and Simulated Annealing) to optimize the gains of the PI regulators used in the oriented rotor flux vector control for double-fed asynchronous motors (MADA) in order to improve the performance.

الآلات الكهربائية ضرورية في كل من المجالات الميكانيكية والكهربائية ، وتشكل العمود الفقري للصناعة. يعمل المحترفون والعلماء باستمرار على تحسين كفاءتهم وموثوقيتهم وتقليل التكلفة والوزن. على الرغم من أن التنظيم التقليدي المستند إلى منظم من النوع PIيؤدي إلى الفصل بين التدفق وعزم الدوران ، إلا أن أداؤه من حيث وقت الاستجابة والتجاوز لا يزال محدودًا. ترجع هذه القيود بشكل أساسي إلى اختيار معلمات هذه الهيئات التنظيمية. لذلك ، في هذه الأطروحة ، استخدمنا الطرق العشوائية (الخوارزميات الجينية والتليين المحاكي) لتحسين مكاسب منظمات PIالمستخدمة في التحكم في ناقل تدفق الدوار الموجه للمحركات غير المتزامنة ذات التغذية المزدوجة (MADA) من أجل تحسين الأداء.