État de l’art

L’identification au démarrage et en ligne des paramètres de la machine asynchrone à cage ainsi que la commande vectorielle adaptative passent par la réalisation d’estimateurs de flux, de position, de vitesse et de couple électromagnétique. La clé de cette identification et de cette commande vectorielle repose sur le développement d’un estimateur ou d’un observateur précis en module et en phase du flux.

Les capteurs de courants et de tensions sont de plus en plus disponibles sur le marché grand public; ils sont précis et de coûts abordables, ce qui permet d’en acquérir très

facilement et de concevoir des estimateurs précis de flux, position, vitesse et couple électromagnétique.

Dans la littérature, plusieurs types d’estimateurs de flux ont été développés. Les estimateurs de flux employant des réseaux de neurones ou la logique floue se sont avérés complexes non seulement dans la conception et le temps d’entraînement mais aussi lors de l’implantation [25]-[28]. Leurs performances se dégradent s’ils sont utilisés sur une machine autre que celle pour laquelle, ils ont été conçus. Quant aux filtres de Kalman, leur implantation correcte implique un modèle d’ordre cinq de la machine rendant ipso facto l’algorithme complexe et onéreux pour une implantation temps réel [29]. Les recherches se sont ensuite retournées vers les filtres passe-bas classiques qui avaient un problème lié au choix de la fréquence de coupure, conférant à la commande une plage de fonctionnement restreinte [références des annexes A et B]. Des algorithmes à base de filtres passe-bas modifiés (pseudo-intégrateurs) ont été développés, donnant lieu à des algorithmes combinant plusieurs filtres [30]-[32]. Les solutions les plus simples et les plus performantes utilisent :

- Des filtres passe-bas en cascades : cette méthode réduit l’influence de la fréquence de coupure sur le module du flux, cependant la phase du flux reste affectée [33]. Il advient que cette solution, quoique utilisée, n’est pas propice à une estimation exacte du couple en régime harmonique.

- Des filtres passe-haut : récemment, ils ont été utilisés pour filtrer la force électromotrice avant et après son intégration [34]. La précision au niveau de la phase demeure là encore un problème, ce qui engendrera une erreur sur le couple en régime harmonique.

Dans la chronologie de cet état de l’art, nous y apportons les points suivants :

- Des filtres passe-haut en cascade avec auto adaptation du gain et de la phase (AAIA) : ces algorithmes sont très précis pour l’estimation en ligne du flux et du couple électromagnétique en régime harmonique. Combinés avec les algorithmes des filtres passe-bas hand-shake (FPB-HSF), ces algorithmes peuvent même être

utilisés en régime non harmonique tout en conservant la fréquence de coupure des filtres identique à celle de la fréquence nominale de la machine [35][36].

- Des filtres hand-shake en cascade : un intégrateur pur peut aussi être utilisé en série avec un FPH-HSF placé en cascade avec un FPB-HSF sans affecter le module et la phase du flux estimé [36][annexe D].

La commande vectorielle indirecte à flux rotorique orienté (CIFRO) se fait généralement avec une chaîne de retour de la vitesse ou de la position du rotor. Cependant, les capteurs précis de vitesse et de position sont très onéreux, alors avec les DSP de plus en plus performants et moins chers, la CIFRO sans capteur est de plus en plus développée. L’estimation de la vitesse se fait alors, à travers des grandeurs électriques de la machine (tensions, courants, force électromotrice, flux, positions) et des paramètres de la machine (inductances, résistances, constante de temps). On distingue deux grandes catégories à savoir les estimateurs de vitesse et les observateurs de vitesse [5, pp. 406].

Dans la littérature, les commandes vectorielles sans capteur mécanique de vitesse ont une stabilité assurée par la boucle de régulation de la vitesse. Dans la plupart des cas, la vitesse est estimée soit en dérivant directement la position du flux ou indirectement à travers le rapport entre le module de la force contre électromotrice et le module du flux. Le flux étant estimé à partir d’intégrateur pur ou de filtre passe-passe, alors les problèmes de dérive et de fréquence de coupure des filtres posent là encore des problèmes [5] (contrairement aux EVBO, [37]). Dans la littérature, les différentes méthodes estiment la vitesse mécanique à partir de la pulsation électrique et des paramètres de la machine. En général l’expression de la pulsation électrique obtenue est fonction de la résistance statorique, ce qui ne facilite pas l’estimation de la vitesse mécanique d’autant plus que la résistance statorique (Rs) est variable [5].

L’un des meilleurs algorithmes pour l’estimation en ligne des résistances statoriques et rotoriques [38], utilise une structure de réseau de neurones floue

(Fuzzy-Neural-Network). Cette structure est complexe et utilise également la connaissance des

Plusieurs travaux démontrent déjà qu’à flux constant les inductances varient très peu lors d’une commande vectorielle avec une boucle de courants et ces variations n’affectent que très peu la commande à flux orienté. D’ailleurs, lors de l’identification des paramètres de la machine asynchrone à cage, l’inductance statorique (L_s) est supposée égale à l’inductance rotorique (L_r); cette valeur n’affecte pas pour autant la commande à flux orienté (CFO).

L’inertie et le frottement n’interviennent pas dans le contrôleur à flux rotorique orienté. Dans la littérature, seules les commandes à base d’encodeurs optiques de faibles précisions opérant en basses vitesses ont besoin d’une estimation de l’inertie pour faire des interpolations correctes lors de l’estimation de la vitesse. Aussi, certaines commandes sans capteur à base de filtre de Kalman nécessitent la connaissance de l’inertie et du coefficient de frottement [39]. Nous, n’aurons donc pas à estimer l’inertie et le fortement mécanique, étant donné que nous ne travaillons pas avec des encodeurs optiques ou avec des filtres de Kalman. En outre, l’inertie et le coefficient de frottement ne sont pas toujours nécessaires lors du design du contrôleur de vitesse à base de PI surtout que de nos jours les PI de vitesse sont très souvent adaptatifs [40].

L’état de l’art en matière d’estimation du flux et de commande vectorielle sans capteur mécanique se trouve être fait à travers plusieurs publications du chercheur J. Holtz [41][42].

N.B. : Le domaine des très faibles vitesses n’est pas traité dans cette thèse. La plage de vitesse couverte par ce travail de recherche va des faibles vitesses aux hautes vitesses (de 5% à 150% de la vitesse synchrone de base). Les capteurs de vitesse mécanique grand public ont généralement une étendue de mesure commençant à 100 tours/minute et allant jusqu’au delà la vitesse de base (annexe F). En outre, à courant nominal et en très faible vitesse (machine mécaniquement chargée), la vitesse de glissement devient alors non négligeable, voire supérieure à la vitesse mécanique : les pertes sont alors très importantes. Toutefois, tout en conservant un bon rendement, des réducteurs de vitesse peuvent être utilisés afin d’obtenir des vitesses très faibles (cf. chapitre 9 et annexe F).