Metodologias para análise de incertezas paramétricas em conversores de potência

Abstract

Le développement de la technologie des semi-conducteurs dans les trente dernières années a augmenté le nombre des nouvelles applications dans lesquelles les dispositifs d électronique de puissance sont utilisés. L'augmentation de la rapidité de commutation des transistors a permis que la conversion de puissance se produise de façon de plus en plus performante. Cet avantage apporte un nouveau challenge dans la phase de conception, lié à la Compatibilité Électromagnétique. En effet, les impulsions rapides de tension et courant dans les convertisseurs de puissance sont une source d émissions électromagnétiques conduites indésirables. Des méthodologies de modélisation précises, qui prennent en compte une grande partie des effets parasites, ont été développées pour évaluer le niveau de ces émissions conduites. Lorsque ces méthodologies sont confrontées aux mesures, les résultats sont en concordance dans une large gamme de fréquence, elles peuvent donc être considérées comme des outils fiables de pronostic. Néanmoins, la plupart des paramètres du modèle d un système électronique ne peuvent pas réellement être déterminés précisément : les conditions d opération sont souvent mal connues (variations de température ou d'humidité) ; les paramètres caractéristiques des composants présentent une certaine dispersion de production ; des interférences externes sont imprévisibles. Dans ce contexte, il est intéressant de développer des méthodologies de modélisation qui soient capables de prendre en compte des incertitudes paramétriques. Dans cette thèse, deux méthodologies d analyse d incertitudes, adaptées aux convertisseurs de puissance, sont proposées. Les incertitudes paramétriques sont modélisées en utilisant des fonctions de densité de probabilité et l objectif de l analyse proposée est de déterminer les moments statistiques, la fonction de densité de probabilité ou la limite supérieure probabiliste des émissions conduites d un convertisseur de puissance quelconque. Des techniques pour aborder les difficultés liées aux non-linéarités, au temps de simulation important et au nombre élevé de dimensions sont discutées. Les méthodologies proposées sont appliquées à des problèmes test et à des problèmes réels, et les résultats sont comparés aux méthodologies classiques. La précision des résultats des méthodologies proposées est similaire aux techniques classiques, mais le temps de calcul est considérablement réduit. Finalement, ce travail ouvre des possibilités de développements nouveaux pour l analyse des incertitudes des systèmes non-linéaires et à grande échelle.The development of semiconductor technology in the last decades has boosted numerous new applications in which power electronic devices have been employed. The fast switching of transistors has allowed power conversion to be performed with high efficiency. However, this improvement brought a new challenge in design: the Electromagnetic Compatibility. Both fast pulses of voltage and current, inside power converters, are a source of unwanted conducted electromagnetic emissions. High accurate modeling methodologies, which takes into account most of the parasitic phenomena, have been developed, in order to compute the level of conducted emissions of electronic devices. When these methods are confronted with measurement, they show good agreement in a large frequency range, and thus they are considered a trustful prediction tool for electronic systems design. Nevertheless, most of the parameters of the model of any electronic system, in reality, cannot be determined precisely, due to unknown operation conditions (i.e.: temperature or humidity variations), production dispersion of the components or unpredictable external interference. In this context, it is of great interest to develop modeling methodologies that are able to take into account parametric uncertainties. In this thesis, two methodologies for uncertainty analysis of power converters are proposed. In the first, namely Polynomials per Frequency, the parametric uncertainty is modeled using probability density functions and the objective of the proposed analysis is to determine the statistical moments, the probability density function or a probabilistic upper bound for the conducted emissions of an arbitrary power converter. In the second methodology, namely Adaptive Unscented Transform, techniques to tackle the difficulties of nonlinearity, long simulation time and high-dimensionality are discussed. The proposed methodologies are applied to benchmark and real-world problems and the results are confronted to classical approaches. The accuracy of the gotten results is similar to those obtained by classical methods, although the required computational time is significantly reduced. Finally, this work leaves many possibilities for further development in the field of uncertainty analysis of nonlinear and highdimensional systems.LYON-Ecole Centrale (690812301) / SudocSudocFranceF