Synthèses Des Techniques de Commande DTC Associe à L'intelligence Artificielle Appliquée au ...

181 Pages·2017·9.64 MB·French

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Présenté par : ZEGAI Mohammed Lamine
Intitulé
‘‘Synthèses Des Techniques de Commande DTC Associe à
L’intelligence Artificielle Appliquée au Contrôle D’un Moteur
Asynchrone Alimenté par Onduleur Multi-Niveaux’’
Faculté : Génie Electrique
Département : Electrotechnique
Spécialité : Electrotechnique
Option : Commande Des Machines Electriques
Soutenu le 14/12/2017 devant le jury composé de :
Membres de Jury Grade Qualité Domiciliation
BOURAHLA Mohamed PROFESSEUR Président Université d’USTO - Oran
BENDJEBBAR Mokhtar MC -A Encadreur Université d’USTO - Oran
ZEMELLACHE M Kadda PROFESSEUR Examinateur Université d’USTO - Oran
MEROUFEL Abdelkader PROFESSEUR Examinateur Université Djillali Liabes - S.Bel Abbès
MANSOURI Abdellah PROFESSEUR Examinateur Ecole Nationale Polytechnique - Oran
CHENAFA Mohamed PROFESSEUR Examinateur Ecole Nationale Polytechnique - Oran

-
Année Universitaire : 2017 2018
Dédicaces

Je remercie للها tout puissant, qui m’a donné la force de concevoir ce
travail et que le salut et la bénédiction de dieu soient sur notre
prophète Mohamed.

Un grand merci pour ma chère femme ;
Pour ma grande famille ;
Mes chers parents ;
Mes chers frères, ma chère sœur ;
Mes beaux-parents ;
Mon beau-frère, mes belles sœurs ;
Mes amis, voisins et tous qui m’aiment ;
Je dédie ce modeste travail.

Zegai Mohammed Lamine.
REMERCIEMENTS

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire ont été effectués au sein Laboratoire des
Développements des Entrainements Electriques (LDEE) de l’Université d’USTO-Mohamed
Boudiaf D’Oran.
Je commencerais par exprimer ma profonde gratitude envers mon directeur de thèse Monsieur
BENDJEBBAR Mokhtar , Maître de conférences au département d’El électrotechnique
à l’Université d’USTO, d’avoir proposé le sujet sur lequel j’ai travaillé, et qui a assuré la direction
et l’encadrement du travail présenté dans ce mémoire , pour la confiance qu’il m’a témoignée et
pour tous les conseils, ses encouragements , soutient et surtout sa gentillesse afin de nous permettre
l'accomplissement de ce travail.
J’adresse mes remerciements aux membres du jury d’avoir accepté de juger ce travail :
À monsieur BOURAHLA Mohamed, Professeur à l’Université d’USTO d’Oran, pour l’honneur
qu’il ma fait en acceptant la présidence du jury de ce mémoire.
À monsieur ZEMALACHE MEGUENNI Kadda, Professeur à l’Université des Sciences et de la
Technologie d’Oran pour avoir accepté de juger ce travail. Qu’il trouve ici l’expression de mon
respect et ma profonde reconnaissance.
À monsieur MEROUFEL Abdelkader , Professeur à l’université Djillali Liabes à Sidi-Bel-
Abbés pour l’intérêt qu’il a bien voulu porter à ce travail en acceptant de siéger dans ce jury. Qu’il
trouve ici l’expression de mon respect et ma profonde reconnaissance.
À monsieur MANSOURI Abdellah, Professeur à l’Ecole National Polytechnique d’Oran pour
m’honorer de participer en membre dans ce jury. Qu’il trouve ici l’expression de mon respect et ma
profonde reconnaissance.
À monsieur CHENAFA Mohamed, Professeur à l’Ecole National Polytechnique d’Oran pour
avoir accepté de juger ce travail. Qu’il trouve ici l’expression de mon respect et ma profonde
reconnaissance.
Enfin, je ne pourrais terminer ces remerciements sans une pensée à l’ensemble de mes enseignants
qui sont à l’origine de tous mes savoirs !

ZEGAI Mohammed Lamine.
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Résumé
Le progrès qui était dans le domaine de micro-informatique et dans l’électronique de puissance permet
la naissance de plusieurs stratégies de la commande vectorielle du moteur asynchrone triphasé, parmi
ces stratégies qui ont un succès considérable dans le secteur industriel, la commande directe du couple.
Cette méthode même si elle porte plusieurs avantages par rapport aux autres commandes vectorielles
représentées dans la rapidité dans le temps de réponse et les insensibilités aux variations paramétriques
du moteur asynchrone , mais elle a aussi des inconvénients représentées dans la irrégularité dans
la fréquence de commutation et des ondulations remarquables aux niveaux du flux statorique et dans le
couple électromagnétique.
Pour dominer ces problèmes et améliorer les performances de cette commande, on a fait dans
la première étape des modifications dans l’algorithme de commutation avec les changements
nécessaires dans les autres composants dans le schéma général selon la DTC avec l’onduleur à multi-
niveaux. Ensuite on a proposé de transformer le noyau de l’algorithme obtenu de DTC par l’utilisation
des techniques d’intelligence artificielle représentants respectivement par les réseaux de neurones
artificiels, la logique floue, les systèmes neuro-flous.
Mots clés : Moteur asynchrone, La commande directe du couple, Onduleur à multi-niveaux,
Les réseaux de neurones artificiels, La logique floue, Les systèmes neuro-flous.

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Abstract
The progresses of micro-processing and in the power electronics allow to create many strategies of the
vector control for induction motor of the three-phase, one these strategies which have a great success
in the industrial world, the direct torque control (DTC).
This method has a lot of advantages which the response time is quick and not sensible for all variation
in parameters of the induction motor, but in the same time, it has a many disadvantages which
represented the irregular in frequency of the switches, and a high ripple in the stator flux and in the
torque produced by the asynchronous motor.
For avoid there problems and to improve this strategy of control, we replace in first time the classical
table switching by an other to allow the controlling the multi-levels inverter. Then we propose to
progress the new algorithm by using the artificial intelligence, represented in the artificial neural
networks, the fuzzy logic, and neuro-fuzzy systems.
Keywords : Induction motor, Direct torque control, Multi-levels inverter, Artificial neural networks,
Fuzzy logic, Neuro-fuzzy systems.
Contribution de l’auteur

I. Publications Internationales :

01 M. L. Zegai , M. Bendjebbar, K. Belhadri, F.Lakhdari “Adaptive Neuro-Fuzzy Speed
Regulator Applied in Direct Torque Control for Induction Motor Drive Using
Multilevel Inverter’. International Review of Automatic Control (IREACO),
Vol. 9, N. 4 , ISSN 1974-6059, July 2016, pp.182-191.
02 K.Belhadri, B.Kouadri , M.L. Zegai, "Adaptive Neural Control Algorithm Design for
Attitude Stabilization of Quadrotor UAV". International Review of Automatic
Control (IREACO) , Vol. 9, N. 6 , ISSN 1974-6059, November 2016, pp.390-396.

II. Conférences Internationales :

01 M. L. Zegai , M. Bendjebbar, K. Belhadri, B.Hamane, M.L. Doumbia and P.M
Koumba.” Direct Torque Control of Induction Motor Based On Artificial Neural
Networks with Estimate and Regulation Speed Using the MRAS and Neural PID
Controller”.IEEE Electrical Power and Energy Conference EPEC 2015 , LONDON,
pp. 320-325, 2015.
02 M. L. Zegai , M. Bendjebbar and K. Belhadri.” Artificially Intelligent Based in Neural
Networks And Neuro Fuzzy Algorithms Controllers For Direct Torque Control Of
Induction Motor” .Third International Conference on Power Electronics and
Electrical Drives ICPEED’14, ORAN (Algérie) ,10-11 Déc.2014.
03 M. L. Zegai , M. Bendjebbar and K. Belhadri.” Direct Torque Control Of Induction
Machine Based In Sliding Mode Speed Controller”. Third International Conference on
Power Electronics and Electrical Drives ICPEED’14, ORAN (Algérie) ,10-11
Déc.2014.
04 M. L. Zegai , M. Bendjebbar and K. Belhadri.” Sensorless speed based in simplified
extended Kalman filter estimator applied in DTC for induction motor ‘.2eme Conférence
Internationale sur l'Electronique, l'Electrotechnique et l’Automatique. CIEEA’13,
ORAN (Algérie),22-24 Nov.2013.
05 M. L. Zegai , M. Bendjebbar and K. Belhadri.” Sensorless speed based in MRAS
estimator applied in direct torque control of induction motor”.2eme Conférence
Internationale sur l'Electronique, l'Electrotechnique et l'Automatique . CIEEA’13,
ORAN (Algérie),22-24 Nov.2013.
06 M. L. Zegai , M. Bendjebbar and K. Belhadri.” Direct Torque Control of Induction
Motor Based On Artificial Neural Networks Controller” .Second International
Conference on Power Electronics and Electrical Drives ICPEED’12, ORAN (Algérie)
,11-12 Déc.2012.
07 M. L. Zegai , M. Bendjebbar and K. Belhadri.” Amélioration de la Commande DTC
Appliquée au Moteur d’Induction par des modifications sur les Algorithmes des tables de
commutation” Second International Conference on Power Electronics and Electrical
Drives ICPEED’12, ORAN (Algérie) ,11-12 Déc.2012.
08 M. L. Zegai , M. Bendjebbar and K. Belhadri.” Improve the Direct Torque Control with
Fuzzy Voltage Source Inverter-Fed Applied in Induction Motors”. Conférence
Internationale sur la Maintenance, la Gestion, la Logistique et l’Electrotechnique
CIMGLE’2012, ORAN (Algérie) ,19-21 Nov.2012.
09 M. L. Zegai , M. Bendjebbar and K. Belhadri.” Direct Torque Control of Induction
Motor Based On Neuro-Fuzzy Controller”. Conférence Internationale sur la
Maintenance, la Gestion, la Logistique et l’Electrotechnique CIMGLE’2012, ORAN
(Algérie) ,19-21 Nov.2012.
10 M. L. Zegai , M. Bendjebbar and K. Belhadri.” Tuning of PID Speed Controller in DTC
of Induction Motor Based on PSO Algorithm ”. International Conference on
Electromechanical Engineering ,ICEE ‘2012, SKIKDA (Algérie) ,20-21 Nov.2012.
11 M. L. Zegai , M. Bendjebbar and K. Belhadri.” Direct Torque Control of Induction
Motor Based On Neuro-Fuzzy Controller”. International Conference on
Electromechanical Engineering ,ICEE ‘2012, SKIKDA (Algérie) ,20-21 Nov.2012.
12 M. L. Zegai , M. Bendjebbar and B. Hamane.” Direct Torque Control of Induction Motor
Based On Fuzzy Controller”. Conférence Internationale sur l’Automatique et la
Mécatronique. CIAM’2011, ORAN (Algérie), 22-24 Nov.2011.
PRINCIPALES NOTATIONS
Généralement les notations utilisées en électrotechnique et en automatique sont très
variées. Les principales notations utilisées dans ce mémoire sont rapportées
ci-dessous, d’autres significations se trouvent explicitées dans le texte.

Symbole Signification
Rs Résistance statorique [Ω].
Rr Résistance rotorique [Ω].
L Inductance statorique [H].
s
L Inductance rotorique [H].
r
L Inductance mutuelle propre [H].
m
ls Inductance propre d’enroulement statorique [H].
lr Inductance propre d’enroulement rotorique [H].
M Inductance mutuelle statorique [H].
s
M Inductance mutuelle rotorique [H].
r
M Inductance mutuelle entre le stator et rotor [H].
sr
M Inductance mutuelle entre le rotor et stator [H].
rs
f Coefficient de frottement [N.s/rad].
J Moment d’inertie [kg.m2].
P Nombre de paire de poles.
d et q Axes direct et quadrature.
α et β Axes alpha et beta.
x et x Composantes de la grandeur x dans le repère (d-q).
d q
x et x Composantes de la grandeur x dans le repère ((cid:734)-(cid:735)).
α β
φ Flux [Wb].
ωréf Vitesse de référence [rad/s].
ωs Pulsation électrique statorique [rad/s].
ωr Pulsation électrique rotorique [rad/s].
Ω Vitesse mécanique [rad/s].
θ La position du flux statorique
θe Angle électrique [Rad].
θs Position angulaire du stator [rad/s].
θr Position angulaire du rotor [rad/s].
C Couple électromagnétique [N.m].
em
C Couple résistant [N.m].
r
e L’écart entre la consigne et la mesure.
V Tension [V].
I Courant [A].
S Opérateur de Laplace.
μ (x) Degré d’appartenance.
V et V Tensions de phases (stator et rotor) [V].
sa,b,c ra,b,c
i et i Courants statoriques et rotoriques de phases [A].
sa,b,c ra,b,c
σ Coefficient de dispersion.
t Temps continu [s].
ABRÉVIATIONS

ANFIS Contrôleur d’inférence neuro-flou adaptatif ;
ANN Artificial neural networks (Réseaux de neurones artificiels) ;
DTC Direct torque control (Commande directe du couple) ;
DTFC Commande floue directe du couple ;
DTNFC Commande neuro-floue directe du couple ;
DTNFC-SVM La commande neuro-floue directe du couple avec la modulation
vectorielle ;
DTNNC Commande neuronale directe du couple ;
FL Logique floue ;
FOC Field oriented control (Flux rotorique orienté);
GTO Gate turn off ;
IGBT Insolated gate bipolar transistor ;
MAS Machine asynchrone ;
MLI Modulation par largeur d’impulsion ;
NF Neuro-flou ;
NPC Neutral point clamped (Convertisseur clampé par le neutre) ;
RLF Régulateur flou ;
RNA Réseaux de neurones artificiels ;
PI Proportionnel-intégrale ;
SVM Space vector modulation (Modulation vectorielle) ;
LISTE DES TABLEAUX

Tableau II.1 Modélisation sous forme d’état d’une machine asynchrone 19
alimentée en tension………………………………………………………..
Tableau II.2 Table de vérité de l’onduleur de tension à deux niveaux ……………. 26
Tableau II.3 Description des séquences de conduction des interrupteurs…………. 29
Tableau III.1 La position du flux statorique dans l’intervalle [0 2π]……………….. 40
Tableau III.2 Table de contrôle de flux………………………………………………….. 42
Tableau III.3 Table de commande du couple…………………………………………… 43
Tableau III.4 Table de localisation selon I.Takahashi pour le réglage du flux
44
et du couple (DTC classique)……………………………………………..
Tableau III.5 Table de commutation sans séquences nulles…………………………… 45
Tableau III.6 Grandeurs électriques correspondantes à chacune des configurations
49
d’un bras K d’onduleurs à trois niveaux à structure NPC……………
Tableau III.7 Table d’excitation des interrupteurs de l’onduleur à trois niveaux
49
à structure NPC……………………………………………………………..
Tableau III.8 Table de commutation de commande DTC appliqué à l’onduleur
55
à 3-niveaux de type NPC…………………………………………………..
Tableau IV.1 Les différentes fonctions d'activations les plus utilisées dans les
69
RNA…………………………………………………………………………...
Tableau IV.2 Les propriétés de régulateur neuronal proposé………………………... 82
Tableau V.1 Exemple d’une matrice d’inférence……………………………………… 94
Tableau V.2 Règles d’inférences floues appliquées sur le régulateur DTC……….. 102
Tableau VI.1 Les avantages des systèmes neuro-flous………………………………... 118
Tableau VI.2 Angle d’incrément du vecteur de tension de référence………………... 128
Tableau VI.3 Calcul des vecteurs de tension dans un onduleur à trois niveaux….... 129
Tableau VI.4 Tableau d'étude comparative entre les méthodes proposées…………. 145
LISTE DES FIGURES
Figure II.1 Moteur asynchrone triphasé……………………………………………… 11
Figure II.2 Représentation schématique d’une machine asynchrone triphasée… 12
Figure II.3 Synoptique de représentation d’état…………………………………….. 18
Figure II.4 Schéma global d'un MAS à vitesse variable avec son alimentation… 20
Figure II.5 Représentation du redresseur triphasé à double alternance à diode. 21
Figure II.6 Représentation de la tension redressée…………………………………. 21
Figure II.7 Représentation de filtre passe-bas……………………………………… 22
Figure II.8 Représentation de la tension filtrée……………………………………… 22
Figure II.9 Représentation d’un onduleur à deux niveaux avec sa charge……… 23
Figure II.10 Principe d’élaboration de la MLI vectorielle………………………….. 26
Figure II.11 Calcule des temps de commutation T1 et T2 du premier secteur……. 27
Principe de la génération de la MLI vectorielle à partir des vecteurs
Figure II.12 28
d’état…………………………………………………………………………
Figure II.13 Organigramme de la MLI vectorielle de l’onduleur à deux niveaux. 29
Figure II.14 La réponse du courant statorique……………………………………... 30
Figure II.15 La réponse du flux rotorique…………………………………………… 30
Figure II.16 La réponse du couple électromagnétique…………………………….. 30
Figure II.17 La réponse de la vitesse de rotation…………………………………….. 30
Figure III.1 Le couple produit en fonction des flux et ……………………….. 37
Figure III.2 Evolution du vecteur flux statorique dans le plan α,β………………... 37
Pilotage du vecteur flux statorique à l ’̅𝜙ai(cid:3046)de d𝜙̅e(cid:3045)s vecteurs tension
Figure III.3 37
fournis par un onduleur de deux niveaux………………………………..
Evolution du flux et du couple pour les différents vecteurs de
Figure III.4 39
tensions possibles…………………………………………………………..
Contrôleur à hystérésis à deux niveaux et sélection des tensions
Figure III.5 41
correspondant……………………………………………………………….
Contrôle du couple électromagnétique à l'aide d'un comparateur
Figure III.6 43
à hystérésis à trois niveaux……………………………………………….
Schéma synoptique de la commande directe du couple pour un
Figure III.7 46
onduleur à deux niveaux appliquée sur une machine asynchrone…...
Figure III.8 Onduleur à trois niveaux à structure NPC alimenté une MAS………. 47
Figure III.9 Bras de l’onduleur triphasé à trois niveaux…………………………… 48
Figure III.10 Différentes configurations d’un bras k de l’onduleur à trois niveaux. 48
Vecteurs tension que peut fournir l'onduleur à multi-niveaux de
Figure III.11 51
tension………………………………………………………………………..
Figure III.12 Représentations la sélection des vecteurs de tension………………… 53
Contrôle du flux statorique et du couple électromagnétique à l'aide
Figure III.13 54
des comparateurs à hystérésis à trois et cinq niveaux…………………
Schéma synoptique de la commande directe du couple pour un
Figure III.14 56
onduleur à trois niveaux appliquée sur une machine asynchrone…...
Figure III.15 La réponse des tensions d’alimentation Vsa, Vsb, Vsc………………. 57
Figure III.16 La trajectoire du flux statorique dans le plan référentiel (α, β)…… 57
Figure III.17 La réponse du module du flux statorique……………………………… 57
Figure III.18 La réponse du courant statorique ……………………………………… 58
Figure III.19 La réponse de la vitesse de rotation…………………………………… 58
La trajectoire des tensions d’alimentation dans le plan référentiel
Figure III.20 58
(α, β)………………………………………………………………………….
Figure III.21 La réponse du couple électromagnétique……………………………… 58