Modélisation et contrôle intelligent du moteur à réluctance variable
Pour la traction de véhicule électrique
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Au fil des dernières décennies, les véhicules hybrides ont offert une double solution au double défi de l'aggravation de la pollution environnementale et de l'épuisement croissant des réserves d'énergie fossile. Les moteurs à réluctance variable (MRV), une catégorie économique de machines polyphasées largement intégrée dans les voitures hybrides, se présentent comme une option particulièrement pertinente à cet égard. Cependant, ils sont caractérisés par leur forte non-linéarité. Traditionnellement, il a été possible de minimiser les variations de couple grâce à l'appl...
Au fil des dernières décennies, les véhicules hybrides ont offert une double solution au double défi de l'aggravation de la pollution environnementale et de l'épuisement croissant des réserves d'énergie fossile. Les moteurs à réluctance variable (MRV), une catégorie économique de machines polyphasées largement intégrée dans les voitures hybrides, se présentent comme une option particulièrement pertinente à cet égard. Cependant, ils sont caractérisés par leur forte non-linéarité. Traditionnellement, il a été possible de minimiser les variations de couple grâce à l'application de contrôleurs conventionnels ou intelligents. Les premiers, sensibles aux variations des paramètres moteurs et à la méthode de réglage utilisée, requièrent un modèle mathématique détaillé spécifique à chaque moteur. En revanche, les seconds proposent une solution pratique à la non-linéarité prononcée des MRV. L'objectif de ce projet est d'explorer diverses techniques de contrôle en vue de développer un contrôleur pratique visant à minimiser les variations de couple dans les MRV. Une version embarquée est enfin élaborée à l'aide de l'outil "Xilinx System Generator" et testée sur un véhicule électrique.
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