Commande Vectorielle Optimale De La Machine À Induction Alimentée Par Un Convertisseur Matriciel, Etude Comparative.
2009
Thèse de Doctorat
Génie Eléctrique Et Eléctronique

Université Mohamed Khider - Biskra

T
Tazerart, Farid

Résumé: bstract Le point de départ de cette étude à été d’aller vers une ‘‘ Commande vectorielle optimale d’une machine à induction alimentée par un convertisseur matriciel ’’ et ensuite, de faire une étude comparative des résultats obtenus en simulation entre un convertisseur direct matriciel est celui d’un convertisseur indirect à circuit intermédiaire à tension continue. Nous avons présenté en premier temps quelques généralités sur les convertisseurs de fréquence les plus utilisés. Ce qui nous a permis de découvrir une nouvelle technologie de convertisseur direct connu sous le nom ‘‘convertisseur matriciel’’. Nous avons ensuite, modélisé le système global, machine à induction, et convertisseur matriciel, le convertisseur matriciel a été commandé par l’algorithme modifié de Venturini. En suite, nous avons présenté en premier lieu, une étude théorique concernant la commande vectorielle, qui est introduite afin de pouvoir commander la machine asynchrone avec le maximum de dynamique, en deuxième lieu, nous avons appliqué une commande vectorielle optimale dans le but de minimiser les pertes du moteur en régime permanent. Nous avons abordé les techniques classiques d’optimisation, tel que l’algorithme d’optimisation basé sur le modèle mathématique des pertes, et l’algorithme l’optimisation par le facteur de puissance. Finalement nous avons fait une étude théorique concernant la conversion indirecte de fréquence basée sur le principe de fonctionnement à facteur de puissance unitaire à l’entrée du convertisseur, ceci afin de comparer ce dernier avec les performances du convertisseur matriciel. Mots-clés : Machine asynchrone, Modélisation, Convertisseur matriciel, Algorithme de Venturini, Harmoniques, Commande vectorielle optimale, Pertes fer, Minimisation des pertes, Commutations.

Mots-clès:

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