Diagnostic des machines électriques

Résumé

Contributions consacrées au diagnostic des entraînements électriques, et en particulier des machines électriques : diagnostics par modélisation, en boucle fermée, par observateurs, par la mise en oeuvre d'une méthode d'invalidation de modèle, par traitement du signal, par réseaux de neurones, et dans un convertisseur statique.

Contributeur(s)
- Trigeassou, Jean-Claude (1946-....). Éditeur scientifique
Éditeur(s)
- Hermès science publications-Lavoisier
Date
- impr. 2011
Notes
- Notes bibliogr. Index
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (376-VI p.) : ill. ; 24 cm
Collections
- Traité EGEM
Sujet(s)
- Machines électriques
ISBN
- 978-2-7462-2236-6
Indice
- 621.33 Transformateurs et machines électriques, traction électrique
Quatrième de couverture
- Traité EGEM
  Electronique - Génie Electrique - Microsystèmes
  Génie électrique
  Le traité Electronique, Génie Electrique, Microsystèmes répond au besoin de disposer d'un ensemble de connaissances, méthodes et outils nécessaires à la maîtrise de la conception, de la fabrication et de l'utilisation des composants, circuits et systèmes utilisant l'électricité, l'optique et l'électronique comme support.
  Conçu et organisé dans un souci de relier étroitement les fondements physiques et les méthodes théoriques au caractère industriel des disciplines traitées, ce traité constitue un état de l'art structuré autour des quatre grands domaines suivants :
  
  Electronique et micro-électronique
  
  Optoélectronique
  
  Génie électrique
  
  Microsystèmes
  
  Chaque ouvrage développe aussi bien les aspects fondamentaux qu'expérimentaux du domaine qu'il étudie. Une classification des différents chapitres contenus dans chacun, une bibliographie et un index détaillé orientent le lecteur vers ses points d'intérêt immédiats : celui-ci dispose ainsi d'un guide pour ses réflexions ou pour ses choix.
  Les savoirs, théories et méthodes rassemblés dans chaque ouvrage ont été choisis pour leur pertinence dans l'avancée des connaissances ou pour la qualité des résultats obtenus.
Tables des matières
- - Diagnostic des machines électriques
  - Jean-Claude Trigeassou
  - hermes Science
  - Lavoisier
  - Avant-propos17
  - Jean-Claude Trigeassou
  - Chapitre 1. Les défauts des machines électriques et leur diagnostic23
  - Sadok Bazine et Jean-Claude Trigeassou
  - 1.1. Introduction23
  - 1.2. Constitution des machines asynchrones26
  - 1.2.1. Le stator26
  - 1.2.2. Le rotor27
  - 1.2.3. Les paliers27
  - 1.3. Les défaillances des machines asynchrones27
  - 1.3.1. Défaillances mécaniques31
  - 1.3.2. Défaillances électriques32
  - 1.4. Panorama des méthodes de diagnostic des machines asynchrones33
  - 1.4.1. Méthodes de diagnostic avec modèle analytique35
  - 1.4.2. Méthodes de diagnostic sans modèle analytique39
  - 1.5. Conclusion42
  - 1.6. Bibliographie42
  - Chapitre 2. Modélisation des défauts de bobinage de la machine asynchrone pour son diagnostic47
  - Emmanuel Schaeffer et Smaïl Bachir
  - 2.1. Introduction47
  - 2.1.1. Modèle de simulation versus modèle de diagnostic47
  - 2.1.2. Objectifs48
  - 2.1.3. Méthodologie49
  - 2.1.4. Organisation du chapitre50
  - 2.2. Cadre d'étude et méthodologie générale50
  - 2.2.1. Hypothèses de travail50
  - 2.2.2. Equivalence entre systèmes de bobinage51
  - 2.2.3. Machine diphasée équivalente sans défaut59
  - 2.2.4. Prise en compte d'un défaut de bobinage statorique62
  - 2.3. Modèle de la machine avec défaut d'isolation statorique65
  - 2.3.1. Equations électriques de la machine en présence d'un court-circuit statorique65
  - 2.3.2. Modèle d'état dans un repère quelconque69
  - 2.3.3. Extension du modèle aux trois phases du stator73
  - 2.3.4. Validation du modèle74
  - 2.4. Généralisation de l'approche à la modélisation couplée de défauts statorique et rotorique77
  - 2.4.1. Equations électriques en présence d'un déséquilibre rotorique79
  - 2.4.2. Modèle généralisé de la machine avec défaut stator et rotor83
  - 2.5. Méthodologie de surveillance de la machine asynchrone84
  - 2.5.1. Estimation paramétrique pour le diagnostic de la machine asynchrone84
  - 2.5.2. Validation expérimentale de la stratégie de surveillance88
  - 2.6. Conclusion93
  - 2.7. Bibliographie94
  - Chapitre 3. Diagnostic en boucle fermée de la machine asynchrone97
  - Imène Ben Ameur Bazine, Jean-Claude Trigeassou, Khaled Jelassi et Thierry Poinot
  - 3.1. Introduction97
  - 3.2. Identification en boucle fermée99
  - 3.2.1. Problématique de l'identification en boucle fermée99
  - 3.2.2. Problématique de l'identification pour le diagnostic des machines électriques101
  - 3.3. Méthodologie générale d'identification en boucle fermée de la machine asynchrone103
  - 3.3.1. Prise en compte de la commande103
  - 3.3.2. Identification de la machine par décomposition de la boucle fermée105
  - 3.3.3. Résultat d'identification109
  - 3.4. Diagnostic en boucle fermée de défauts simultanés stator/rotor111
  - 3.4.1. Modèle général de défauts de la machine asynchrone111
  - 3.4.2. Estimation paramétrique avec information a priori112
  - 3.4.3. Détection et localisation114
  - 3.4.4. Comparaison de résultats d'identification par approche directe et approche indirecte117
  - 3.5. Conclusion119
  - 3.6. Bibliographie120
  - Chapitre 4. Diagnostic des machines asynchrones par observateurs123
  - Guy Clerc et Jean-Claude Marques
  - 4.1. Introduction123
  - 4.2. Présentation des modèles126
  - 4.2.1. Modèle triphasé d'une machine asynchrone sans défaut126
  - 4.2.2. Modèle de Park d'une machine asynchrone sans défaut130
  - 4.2.3. Modèles des machines asynchrones avec défaut135
  - 4.3. Les observateurs135
  - 4.3.1. Principe135
  - 4.3.2. Description des observateurs139
  - 4.3.3. Observateur étendu146
  - 4.4. Application des observateurs au diagnostic150
  - 4.4.1. Utilisation du modèle de Park150
  - 4.4.2. Utilisation du modèle triphasé155
  - 4.4.3. Analyse spectrale du couple reconstruit par observateur155
  - 4.5. Conclusion159
  - 4.6. Bibliographie159
  - Chapitre 5. Surveillance thermique de la machine asynchrone163
  - Luc Loron et Emmanuel Foulon
  - 5.1. Introduction163
  - 5.1.1. Finalités de la surveillance thermique des machines asynchrones163
  - 5.1.2. Principales méthodes de surveillance thermique des machines asynchrones165
  - 5.2. Estimation paramétrique en temps réel par filtre de Kalman169
  - 5.2.1. Intérêt et spécificités du filtre de Kalman170
  - 5.2.2. Mise en oeuvre d'un filtre de Kalman étendu171
  - 5.3. Modèles électriques pour la surveillance thermique176
  - 5.3.1. Modèles continus176
  - 5.3.2. Modèle d'ordre complet177
  - 5.3.3. Modèle discrétisé et étendu181
  - 5.4. Moyens expérimentaux183
  - 5.4.1. Présentation générale du banc d'essais184
  - 5.4.2. Instrumentation thermique186
  - 5.4.3. Instrumentation électrique187
  - 5.5. Résultats expérimentaux192
  - 5.5.1. Réglage du filtre de Kalman192
  - 5.5.2. Prise en compte de la saturation magnétique195
  - 5.6. Conclusion198
  - 5.7. Annexe : caractéristiques des machines asynchrones198
  - 5.8. Bibliographie199
  - Chapitre 6. Diagnostic de la résistance interne d'une batterie plomb-acide automobile par la mise en oeuvre d'une méthode d'invalidation de modèle : application à l'estimation de la démarrabilité203
  - Jocelyn Sabatier, Mikaël Cugnet, Stéphane Laruelle, Sylvie Grugeon, Isabelle Chanteur, Bernard Sahut, Alain Oustaloup et Jean-Marie Tarascon
  - 6.1. Introduction203
  - 6.2. Modèle fractionnaire d'une batterie plomb-acide pour la phase de démarrage206
  - 6.3. Identification du modèle fractionnaire208
  - 6.3.1. Algorithme d'identification à erreur de sortie208
  - 6.3.2. Calcul des sensibilités de la sortie210
  - 6.3.3. Validation des paramètres estimés211
  - 6.3.4. Application à des signaux de démarrage211
  - 6.4. La résistance d'une batterie comme estimateur de démarrabilité212
  - 6.5. Validation de modèle et estimation de la résistance d'une batterie215
  - 6.5.1. Approche fréquentielle de la validation de modèle215
  - 6.5.2. Application à l'estimation de la résistance d'une batterie219
  - 6.5.3. Estimateur de résistance simplifié222
  - 6.6. Vers un estimateur d'état batterie226
  - 6.7. Conclusion228
  - 6.8. Bibliographie228
  - Chapitre 7. Diagnostic de défauts électriques et mécaniques de la machine asynchrone par traitement du signal233
  - Hubert Razik et Mohamed El Kamel Oumaamar
  - 7.1. Introduction233
  - 7.2. Le spectre du courant absorbé235
  - 7.3. Le traitement du signal236
  - 7.3.1. Le transformée de Fourier236
  - 7.3.2. Périodogramme238
  - 7.4. Analyse de signaux issus de campagnes d'expérimentations239
  - 7.4.1. Perturbations induites par une barre cassée240
  - 7.4.2. Les défauts de roulements247
  - 7.4.3. Excentricité statique252
  - 7.4.4. Les courts-circuits entre spires261
  - 7.5. Conclusion265
  - 7.6. Annexes265
  - 7.6.1. Annexe A265
  - 7.6.2. Annexe B266
  - 7.7. Bibliographie266
  - Chapitre 8. Diagnostic des défauts de la machine asynchrone par réseaux de neurones269
  - Monia Ben Khader Bouzid, Najiba Mrabet Bellaaj, Khaled Jelassi, Gérard Champenois et Sandrine Moreau
  - 8.1. Introduction269
  - 8.2. Méthodologie d'utilisation des RNA dans le domaine du diagnostic270
  - 8.2.1. Choix des indicateurs de défauts271
  - 8.2.2. Choix de la structure du réseau272
  - 8.2.3. Construction de la base d'apprentissage et de test273
  - 8.2.4. Apprentissage et test du réseau274
  - 8.3. Description du système de surveillance275
  - 8.4. Problématique de la détection276
  - 8.5. Procédure proposée pour la détection robuste277
  - 8.5.1. Génération des résidus d'estimation278
  - 8.6. Signature des défauts stator et rotor279
  - 8.6.1. Analyse du résidu en régime sain279
  - 8.6.2. Analyse du résidu en présence du défaut statorique280
  - 8.6.3. Analyse du résidu en présence du défaut rotorique281
  - 8.6.4. Analyse du résidu en présence de défaut simultané stator/rotor286
  - 8.7. Détection des défauts par le réseau de neurones RN_d288
  - 8.7.1. Extraction des indicateurs des défauts288
  - 8.7.2. Séquence d'apprentissage du réseau RN_d288
  - 8.7.3. Structure du réseau RN_d289
  - 8.7.4. Résultats d'apprentissage du réseau RN_d291
  - 8.7.5. Résultats de test du réseau RN_d291
  - 8.8. Diagnostic du défaut statorique295
  - 8.8.1. Choix des indicateurs de défaut pour le réseau RN_cc296
  - 8.8.2. Séquence d'apprentissage du réseau RN_cc299
  - 8.8.3. Structure du réseau RN_cc300
  - 8.8.4. Résultats d'apprentissage du réseau RN_cc300
  - 8.8.5. Résultats de test du réseau RN_cc301
  - 8.8.6. Validation expérimentale du réseau RN_cc303
  - 8.9. Diagnostic du défaut rotorique308
  - 8.9.1. Choix des indicateurs de défaut du réseau RN_bc310
  - 8.9.2. Séquence d'apprentissage du réseau RN_bc310
  - 8.9.3. Résultats d'apprentissage, de test et de validation311
  - 8.10. Système complet de surveillance de la machine asynchrone312
  - 8.11. Conclusion313
  - 8.12. Bibliographie315
  - Chapitre 9. Détection et diagnostic de défauts dans un convertisseur statique317
  - Mohamed Benbouzid, Claude Delpha, Zoubir Khatir, Stéphane Lefebvre et Demba Diallo
  - 9.1. Introduction317
  - 9.2. Détection et diagnostic319
  - 9.2.1. Une approche réseaux de neurones319
  - 9.2.2. Une approche logique floue328
  - 9.2.3. Analyse multidimensionnelle des données333
  - 9.3. Fatigue thermique des modules électroniques de puissance et modes de défaillance344
  - 9.3.1. Présentation des modules électroniques de puissance dans l'optique du diagnostic344
  - 9.3.2. Causes et principaux types de dégradations des modules électroniques de puissance354
  - 9.3.3. Effet des dégradations des interconnexions sur les caractéristiques électriques et usage potentiel pour le diagnostic361
  - 9.3.4. Effet des dégradations des interfaces sur les caractéristiques thermiques et usage potentiel pour le diagnostic364
  - 9.4. Conclusion367
  - 9.5. Bibliographie368
  - Index373
Origine de la notice:
- FR-751131015