COMPARATIVE STUDY BETWEEN SENSORLESS VECTOR CONTROL AND NONLINEAR CONTROL FOR PMSM BASED ON EXTENDED KALMAN FILTER (EKF)

AbstractThis paper presents the performance of sensorless nonlinear control compared with vector control of permanent magnets synchronous machine using Extended Kalman Filter (EKF) is used for estimating the speed. The robustness of the control is tested for the parameter variation and for the machine operating at low speed. The simulation results show the robustness of the filter and the overall drive system.Keywords: permanent magnets synchronous machine, vector control, input/output control, estimation, EKF

Closed-Loop Drive Detection and Diagnosis of Multiple Combined Faults in Induction Motor Through Model-Based and Neuro-Fuzzy Network Techniques

In this paper, a fault detection and diagnosis approach adopted for an input-output feedback linearization (IOFL) control of induction motor (IM) drive is proposed. This approach has been employed to detect and identify the simple and mixed broken rotor bars and static air-gap eccentricity faults right from the start its operation by utilizing advanced techniques. Therefore, two techniques are applied: the model-based strategy, which is an online method used to generate residual stator current signal in order to indicate the presence of possible failures by means of the sliding mode observer (SMO) in the closed-loop drive. However, this strategy is not able to recognise the fault types and it can be affected by the other disturbances. Therefore, the offline method using the multi-adaptive neuro-fuzzy inference system (MANAFIS) technique is proposed to identify the faults and distinguish them. However, the MANAFIS required a relevant database to achieve satisfactory results. Hence, the stator current analysis based on the HFFT combination of the Hilbert transform (HT) and Fast Fourier transform (FFT) is applied to extract the amplitude of harmonics due to defects occur and used them as an input data set for the MANFIS under different loads and fault severities. The simulation results show the efficiency of the proposed techniques and its ability to detect and diagnose any minor faults in a closed-loop drive of IM

CONTRIBUTION A LA MODELISATION PAR LA METHODE DES VOLUMES FINIS D’UN TRANSFORMATEUR DE COURANT

Le travail présenté dans ce mémoire concerne l’étude et la mise œuvre d’un modèle prédictif pour retranscrire le comportement électromagnétique du transformateur de courant TC, afin de pouvoir déterminer sa plage de fonctionnement. Des modèles basés sur la modélisation électrique et la méthode des volumes finis MVF sont implémentés. Dans ce contexte, nous avons développé le code de calcul MVF2D sous l’environnement Matlab. La formulation en potentiel vecteur magnétique pour le modèle magnétostatique est implémentée. La non linéarité magnétique est traitée par la technique M-B. Deux types de maillage sont associés au code de calcul : rectangulaire et triangulaire généré par GMSH. Dans le but de valider le code MVF2D, nous avons effectué des essais sur le TC au sein du laboratoire. La modélisation électrique et électromagnétique produit des résultats très proches de la mesure expérimentale. Mots clés Transformateur de courant TC, modélisation électrique, MVF, magnétostatique, non linéarité magnétique, maillage, GMSH

Contrôle non linéaire de la machine asynchrone en vue du diagnostic des défauts en utilisant des techniques avancées

Ce travail de thèse est une contribution à l’approche de surveillance des défauts et à la commande par linéarisation entrée-sortie du moteur asynchrone dans un entraînement en boucle fermée. Trois types de défauts sont pris en compte dans la machine: cassures de barres, court - circuits entre spires dans les enroulements statoriques et l’excentricité statique du rotor. L’approche est conçue pour détecter et identifier les défauts simples et mixtes pendant le fonctionnement de la machine en utilisant des techniques avancées. A cette fin, deux procédures sont appliquées à la surveillance des défauts : - la stratégie basée sur le modèle avec connaissance à priori, qui génère des résidus de vitesse rotorique et du courant statorique via la technique de génération des résidus pour indiquer la présence de défaut au moyen d’un observateur à grand gain dans l’entraînement en boucle fermée. Cependant, cette stratégie n’est pas en mesure de reconnaître le type de défauts, car elle peut être affectée par les perturbations, - la stratégie basée sur des techniques avancées à savoir les réseaux de neurones (RN) et le réseau neuro - flou (MANFIS) qui sont appliqués afin d'identifier et classer ces défauts. Néanmoins, les techniques avancées ont besoin d’une base de données pertinente pour obtenir des résultats satisfaisants. L’analyse du courant statorique, basée sur la combinaison HFFT de la transformée de Hilbert (TH) et de la transformée de Fourier rapide (FFT), est donc appliquée pour extraire les amplitudes des raies et les utiliser comme données d’entrées pour les réseaux RN et MANFIS. Les résultats obtenus montrent l'efficacité du système de surveillance des défauts et sa capacité à détecter et classer pratiquement toutes les défaillances mineures dans un entrainement à base d’un moteur asynchrone