Commande directe du couple (DTC-SVM) d’une MASDE associée à Deux Onduleurs Multiniveaux en Cascade avec un Redresseur à MLI Piloté par DPC

Abstract

Pour des applications de forte puissance, les machines multiphasées sont de plus en plus utilisées pour des raisons de fiabilité et de segmentation de puissance. Nous nous proposons ici d’étudier l’exemple le plus courant des machines multiphasées, la machine asynchrone double étoile (MASDE). Cette thèse, présente en premier lieu la modélisation de la MASDE, cette dernière est très importante pour l’étude, l’analyse et la simulation de la commande de la machine. L’alimentation de la MASDE est assurée par deux onduleurs multiniveaux à travers deux sources de tension continue différentes: «réseau électrique_redresseur triphasé_ filtre RLC» et «générateur photovoltaïque commandé par la technique MPPT». Pour commander la tension de bus continu à l’entrée de l’onduleur et afin d’obtenir un facteur de puissance unitaire et un courant de forme sinusoïdale, nous avons opté à piloter notre redresseur par la commande directe de puissance DPC. Pour améliorer le découplage entre le flux et le couple, une technique de commande dite commande directe du couple (DTC) a été appliquée. Cette stratégie de commande ne cherche pas les tensions à appliquer à la machine, mais le meilleur état de commutation de l’onduleur pour satisfaire les exigences de l’utilisateur. Une amélioration a été apportée à cette technique de commande pour réduire les ondulations du couple, améliorer la qualité de la forme du courant et travailler avec une fréquence de commutation constante, elle s’agissait de la DTC-SVM multiniveaux. La commande directe du couple de la MASDE, utilisant des régulateurs classiques PI présente certains inconvénients tels que : la sensibilité aux variations paramétriques de la machine, un grand rejet de perturbation, un temps de réponse élevé, …etc. . Pour améliorer les performances du système à commander, on a appliqué des techniques de réglage robustes à savoir : la logique floue, le mode glissant, le mode glissant flou, et les réseaux de neurone artificiels.