زاة ا ا  اث ا UNIVERSITE 20 AOUT 1955 SKIKDA ﺟﺎﻣﻌﺔ20 اوت1955 –

 زاة ا ا  اث ا UNIVERSITE 20 AOUT 1955 SKIKDA ﺟﺎﻣﻌﺔ20 اوت1955 – ﺳﻜﻴﻜﺪة FACULTE DE TECHNOLGIE ﺟﻴﺎﻛﻠﻴﺔ اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮ DEPARTEMENT DE GENIE MECANIQUE ﻗﺴﻢ اﻟﻬﻨ ﺪﺳﺔ اﻟﻤﻴﻜﺎﻧﻴﻜﻴﺔ Thèse de Doctorat Sciences Présentée en vue de l’obtention du diplôme de Doctorat en Sciences Option : Electromécanique Présentée par : Benzahioul Samia Devant le Jury : Président : Dr. M. LEGOUERA Pr. Université du 20 Août 1955-Skikda Rapporteur : Dr. A. METATLA M.C Université 20 Août 1955- Skikda Examinateurs : Dr. Y. SOUFI M.C Université de Tébessa Dr. Y. KOURD M.C Université de Souk Ehrass Dr. R. KELAIA M.C Université 20 Août 1955- Skikda Année 2018 Surveillance et Diagnostic de Défauts Dans les Systèmes Electriques - 2 - S. Benzahioul Thèse de doctorant Sciences DEDICACE A Mon marié Abderrezak Mes enfants Islam, Infel et Serdaj Mes parents et mes proches A tous ceux qui m’ont nourrie de leur savoir - 3 - S. Benzahioul Thèse de doctorant Sciences REMERCIEMENTS J’adresse mes plus sincères remerciements à Monsieur METATLA Abderrezak, Maîtres de conférences à l’université 20 Août 1955 Skikda, de m’avoir encadré et encourager durant cette période. Je remercie Monsieur LEGOUIRA Messaoud, Professeur à l’université 20 Août 1955 Skikda, de l’honneur qu’il me fait en présidant le jury de cette Thèse de doctorat en Sciences. Je tiens à témoigner à Monsieur SOUFI Youcef, maître de conférences à l’université de Tébessa, et également à KOURD Yahia, maître de conférences à l’université de Souk E Ahras ainsi que Monsieur KELAIA Ridha maître de conférences à l’université 20 Août 1955 Skikda, pour avoir accepté de participer au jury de cette thèse de doctorat en Sciences. Il serait dommage, dans ces remerciements, d’oublier mes proches et l’ensemble des amis et collègues de l’Université 2O Août 1955 Skikda, qui m’ont soutenue pour la réalisation de ce travail. - 4 - S. Benzahioul Thèse de doctorant Sciences ــــــــــــــــــــ ص ا"! ر ا    او ط ا  و ھذا را إ و و #ر زا%& ا#%'   ر ا)ر!ت ا!ر , و ا"رى#%' )ر!ت ا!ر#ر+ % ؤھ و- إ#.! !ذك ,   دة 2 #%'  ل  ا)ر!ت ا!ر ر %  ادات#%' ن إطب " ب دة  !ر%)"  ض ا , #%!%!% , .... 7أ . #%9 و ط   ا#%' رة  ردود ا)ر!ت ا!ر-  طب  !س9ھذه ا , ده ا" ب م ف ن ا"-! ن ال ا# %ت )د%+ ر ا  ل%ون و ا ) ون  ھذا ال ن طو%   ا  %- طء و   ل آن طور و ؤ ر %  دا   !س % ر   ض ا) ت اوف ا!ل ن ا ل و ھدا%  اردود #%9    ا  ھذا ا )ث ا  د ف -! # %ت )د%+ دة وب  ا)رك% ص ا%-و #%' ا!ر , و د ار) أر  # %ت )د%+ #%' طب  ا)ر!ت ا!ر9ص ا%- ف و-! . #%+ا ا"و : وم  ص  أ" س  ا رة و ا     در ا ز  و ا رات ا  طرأ  ر ازن%&  #%'%ز%.ر ا%د+ا . ا#%  ا#%+ :   و ر!ز أ#%2% د  اذج ار )رك #% ا د#)ب  ا% ا ر#ر+  ) ب%B  Cاط ( C ا)رك  وود اط#)و . #   ا#%+ا : #%'%ز%.ر ا%د+رات ا طرأ  ا%%& #% ا)ظ#  و أ    ا#%2% د  اذج ار و ود ا"طء#)  . # ارا#%+ا : و ر!ز ا ورة ن #  اذ!ء ا ط و#%+ ق% و ط#%+%+) ت%  ا  ل دة ب دة أواع ن ا"طء  ا)رك ا!ر '%ال ر . # د#%' ص ا"طء   وى ا)ر!ت ا!ر%- ف و-! #%.!    ھدا ا )ث% ا) لG'ا  ا ل+ % و#% #%' ا!ر#  ا"ظ%  ر طرق أرى و%.وح ن ال طو . - 5 - S. Benzahioul Thèse de doctorant Sciences RESUME Dans ce travail nous avons présenté de nouvelles techniques de surveillance et diagnostic de défauts dans la machine asynchrone (moteur à induction) par deux grandes familles de diagnostic, l’une est basée sur un modèle de référence telle que, l’analyse des résidus structurés, l’analyse spectrale et l’estimation paramétriques, et l’autre sans modèle de référence, comme les techniques basées sur les Machines Learning. La méthode des résidus structurés et l’analyse fréquentielle sont utilisées pour la détection et l’identification de défauts de cassure de barre, portion d’anneaux et les différents types de défauts d’excentricité. La méthode basée sur l’estimation paramétrique utilisée dans ce travail pour objectif de détecter le défaut de court circuit dans ‘une bobine à noyau de fer. La méthode d’intelligence artificielle (Machines Learning) développée dans ce travail, est utilisée pour détecter et classifier les défauts de roulement, cassure de barre et le défaut de court circuit à partir d’une base de données réelle. Les résultats expérimentaux obtenus montrent la robustesse et la précision des méthodes présentes dans cette thèse pour la détection et le diagnostic de défauts dans le moteur à induction. - 6 - S. Benzahioul Thèse de doctorant Sciences ABSTRACT In this work we have presented new approaches to the monitoring and diagnosis of defects in the induction motor by two major diagnostic families, one based on a reference model such as structured residual analysis, spectral analysis and parametric estimation. The second family of approaches used in this work those without reference model such as Machine Learning. The structured residual method and frequency analysis are used for the detection and identification of bar breaking defects, ring portions and different types of eccentricity defects. The method based on the parametric estimation presented in this work used for detect the short circuit fault of the stator windings. The methods of artificial intelligence (Machines Learning) presented in this work are used to detect and classify rolling faults, bar breaks and short circuit faults from a real database. - 7 - S. Benzahioul Thèse de doctorant Sciences SOMMAIRE Introduction générale 15 Chapitre –I- METHODES DE DIAGNOSTIC I.1 Introduction 19 I.2 Méthodes de diagnostic externe 20 I.2.1 Reconnaissance de formes (RdF) 20 I.2.1.1 La phase d’analyse 22 a. Détermination de l’espace de représentation 22 b. Réduction de l’espace de représentation 22 c. Détermination de l’espace de décision 22 d. Choisir de la méthode de discrimination 23 I.2.2 Réseaux de neurones artificiels 23 I.2.3 Algorithme des réseaux de neurones et leurs schémas de principe 24 I.2. 3.1 Algorithme Perceptron 24 I.2.3.2 Algorithme perceptron multicouches 25 I.2.3.3 Algorithme de Hopfield 25 I.2.3.4 Réseaux de propagation arrière (Gradient) 26 I.2.3.5 Réseaux de Kohonen 27 I.2.4 Systèmes experts 27 I.2.4.1 Moteur d’inférence 27 I.2.4.2 Base de données 27 I.2.4.3 Base de connaissance 28 I.2.4.4 Règle de production 29 I.2.5 Diagnostic par des outils de traitement de signal 29 I.2.5.1 Transformation de Fourier discrète 29 I.2.5.2 Transformée de Fourier rapide 30 I.2.5.3 Périodogramme 31 - 8 - S. Benzahioul Thèse de doctorant Sciences I.2.5.3.1 Périodogramme simple 31 I.2.5.3.2 Périodogramme modifié 32 I.3 Méthodes de diagnostic internes 33 I.3.1 Estimation d’état par observateur 33 I.3.2 Observateur à entrée inconnue 35 I.3.3 Utilisation de l’espace de parité 37 1.3.4 Estimation paramétrique 38 I.4 Conclusion 39 CHAPITRE II MACHINE ASYNCHRONE : CONSTRUCTION & DEFAUTS II.1 Introduction 41 II.2 Eléments de constitution de la machine asynchrone 41 II. 2.1 Stator 42 II.2.2 Rotor 43 II.2.3 Paliers 44 II.3 Terminologie de références et définitions adoptées 44 II.4 Définitions générales 44 II.5 Domaines de la connaissance 45 II.6 Caractéristique du module 45 II.7 Critères liés aux diagnostics 46 II.8 Défauts de la machine asynchrone 47 II.9 Etudes statistiques 47 II.10 Causes de défauts de la machine asynchrone 49 II.11 Types de défauts 49 II.11.1 Défauts du stator 49 II.11.1 .1 Défaut d'isolation des spires 49 II.11.1 .2 Défauts de courts - circuits 49 II.11.1.3 Déséquilibre d'alimentation 50 - 9 - S. Benzahioul Thèse de doctorant Sciences II.11.1.4 Défauts de circuit magnétique 50 II.11.2 Défauts du rotor 50 II.11.3 Défauts de l'arbre 51 II.12 Conclusion 51 CHAPITRE III MODELISATION DE LA MACHINE ASYNCHRONE EN VUE DE DIAGNOSTIC III.1 Introduction 53 III.2 Modélisation de la machine dans un régime quelconque 53 III.3 Transformation triphasée-diphasée 54 III.4 Transformation de Park 57 III.5 Modèle proposé en vue de diagnostic 59 III.5.1 Hypothèses de modélisation 59 III.5.2 Modèle proposé 60 III.6 Calcul des inductances 65 III.7 Equation mécanique de la machine 66 III.8 Résultats de simulation et interprétation 67 III.9 Conclusion 69 CHAPITRE IV SYNTHESE DE DEFAUTS ET SIMULATIONS NUMERIQUES IV.1 Introduction 71 IV.2 Caractéristique de la machine étudiée 71 IV. 3 Utilisation de la méthode basée sur le suivi et la signature des grandeurs 71 IV. 4 Cas de défaut de rupture de barres, portion d’anneaux et défauts d’excentricités 72 IV. 4.1 Cas de défaut de barre 73 IV. 4.2 Cas de cassure de deux barres 75 IV.4.3 Cas de trois barres cassées 76 IV. 5 Cas de défauts d’excentricité 77 uploads/Litterature/ best-diano.pdf

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