Browsing by Author "LAYADI, Noureddine"

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    Commande tolérante aux défauts de la machine asynchrone double étoile
    (Université de M'sila, 2020-01) LAYADI, Noureddine
    De nos jours, les machines multiphasées sont de plus en plus utilisées pour des raisons de fiabilité et de segmentation de puissance. Cette thèse présente la commande tolérante aux défauts, passive et active de la machine asynchrone double étoile, en utilisant des techniques de la commande non linéaires basées sur la théorie de stabilité de Lyapunov. Dans la première partie, on fait un état d’art sur la commande tolérante aux défauts avec les deux approches: passive et active en présentant plusieurs algorithmes de commandes puis, la description et la modélisation de la machine asynchrone double étoile à l’état sain et défectueux qui nous permet d'étudier son comportement dans les différents régimes de fonctionnement. Nous développons une loi de commande tolérante aux défauts passive basée sur la commande robuste par backstepping dans le cas d’un défaut de phase ouverte et dans le cas d’un défaut de cassure de barres rotorique. En ce qui concerne l’approche active, nous appliquons des méthodes issues de la théorie de l’intelligence artificielle telle que la commande floue type-2 adaptative et la commande par réseaux de neurones artificiels dans le cas d’un défaut rotorique. Une analyse comparative de ces méthodes a été faite sur la base des résultats de simulation et des indicateurs de performance obtenus sur la machine asynchrone double étoile défectueuse. Ces résultats ont prouvé que ces trois approches proposées garantissent la stabilité du système en boucle fermée à l’état sain et défectueux.
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    Commande tolérante aux défauts de la machine asynchrone double étoiles
    (UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF - M’SILA, 2020) LAYADI, Noureddine
    De nos jours, les machines multiphasées sont de plus en plus utilisées pour des raisons de fiabilité et de segmentation de puissance. Cette thèse présente la commande tolérante aux défauts, passive et active de la machine asynchrone double étoile, en utilisant des techniques de la commande non linéaires basées sur la théorie de stabilité de Lyapunov. Dans la première partie, on fait un état d’art sur la commande tolérante aux défauts avec les deux approches : passive et active en présentant plusieurs algorithmes de commandes puis, la description et la modélisation de la machine asynchrone double étoile à l’état sain et défectueux qui nous permet d’étudier son comportement dans les différents régimes de fonctionnement. Nous développons une loi de commande tolérante aux défauts passive basée sur la commande robuste par backstepping dans le cas d’un défaut de phase ouverte et dans le cas d’un défaut de cassure de barres rotorique. En ce qui concerne l’approche active, nous appliquons des méthodes issues de la théorie de l’intelligence artificielle telle que la commande floue type-2 adaptative et la commande par réseaux de neurones artificiels dans le cas d’un défaut rotorique. Une analyse comparative de ces méthodes a été faite sur la base des résultats de simulation et des indicateurs de performance obtenus sur la machine asynchrone double étoile défectueuse. Ces résultats ont prouvé que ces trois approches proposées garantissent la stabilité du système en boucle fermée à l’état sain et défectueux. Abstract Nowadays, multiphase machines are more and more used for reasons of reliability and power segmentation. This thesis presents the passive and active fault tolerant control of the double star induction machine, using nonlinear control techniques based on Lyapunov stability theory. In the first part, we make a state of art on fault-tolerant control with both approaches : passive and active by presenting several control algorithms then, the description and the modeling of the double star induction machine in the healthy and defective state that allows us to study its behavior in the different operating modes. We develop a passive fault-tolerant control law based on robust backstepping control in the case of an open phase fault and in the case of a broken rotor bars fault. With regard to the active approach, we apply methods from artificial intelligence theory such as adaptive type-2 fuzzy control and artificial neural network control in the case of a rotor fault. A comparative analysis of these methods was made on the basis of simulation results and performance indicators obtained on the defective double-star induction machine. These results have shown that these three proposed approaches guarantee the stability of the closed-loop system in a healthy and defective state.