Abbad
Abbad
Abbad
Mémoire
Présentée par
GHERBI Allel
Et
ABBAD Abdellah
Encadré par :
me
M BENSMAIL SAMIA
En tout premier lieu, nous remercions Allah tout puissant de nous avoir
donné la force et la volonté pour pouvoir finir ce mémoire de Master.
Nos parents :
Pour tous les encouragements qu’ils nous ont fournis malgré leur lourde
responsabilité .Que dieu inchaa Allah les garde pour nous.
A Nos sœurs et nos frères :
Nous vous dédions ce travail de témoignage des liens solides et intimes qui nous
unissent en vous souhaitant un avenir de succès et de bonheur.
A notre encadreur (BENSMAIL Samia)
A touts les enseignant du département génie électrique
A toute la promotion d’électromécanique
A tous nos amis et particulièrement les plut intimes (FACI Younes) en témoignage
des moments inoubliables, des sentiments purs, et des liens solides qui nos unissent.
Introduction générale…………………………………………………………………...1
I.11 Conclusion…………………………….…………………………………………………………………………………….14
Sommaire
II.6 Conclusion…………………………………………………………………………….....23
III.7 Découplage…………………………………………………………………………...….30
Sommaire
IV.1 Introduction……………………………………………………………………………...39
IV.2 Historique…………………………………………………………………..……………39
Conclusion générale…………………………………………………………………………..58
Liste des tableaux
Notation et symbole
Acronymes
MAS Machine Asynchrone.
MCC Machine à Courant Continue.
DFOC Direct Field Oriented Control.
MLI Modulation par Largeur d’Impulsion.
MRAC Commande Adaptative Avec Modèle de Référence.
FC Fuzzy Controler.
CV Commande Vectorielle.
PI Correcteur Proportionnelle Intégrateur.
RLF Régulateur Logique Floue.
RLFA Régulateur Logique Floue Adaptative.
Symboles
Dans ce contexte vient s’insérer notre travail qui est une contribution à l’amélioration de la
commande vectorielle par la logique floue : pour se faire on a subdivisé ce mémoire en quatre
chapitres.
Dans le premier chapitre nous allons présenter quelques généralités sur la machine
Asynchrone à savoir son principe de fonctionnements, ses différents constitutions ainsi les
différentes caractéristiques de cette machine.
Dans le deuxième chapitre on s’intéressera à la modélisation de la MAS en introduisent
des équations mathématique. Une transformation en deux axes sera utilisée a fin de simplifier
la difficulté de résolution des équations aussi pour gagné de temps de calcule.
1
Introduction générale
Face aux limitations des régulateurs conventionnels L’objectif du le quatrième chapitre est
d’appliqué une commande basé sur l’intelligence artificielle qui pour but d’améliorer et
donner des meilleur performances face aux variations paramétriques et perturbations telles
que l'application de charges et changement de consignes. En contre partie, il demande un
calcul relativement plus complexe.
Les résultats de simulation appuis le chois des régulateurs floues notamment le floue
adaptatif, vue l’amélioration obtenu du coté temps de réponse et robustesse tout en gardent un
bon découplage entre le couple et le flux.
2
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
I.1 Introduction
Ce chapitre, débute par un rappel sur la constitution de la machine asynchrone ainsi que
le principe de fonctionnement ; vers les caractéristiques et les applications de la MAS arrivons
aux avantages et inconvénients.
Les moteurs électriques sont généralement classés selon le type du réseau électrique dans
Le quelle le moteur est relié: moteurs à courant continu (DC) et des moteurs à courant
alternatif (CA). Les moteurs avec alimentation AC sont subdivisés en deux synchrones et
asynchrones. La différence fondamentale entre une machine à induction et une machine
synchrone réside dans la vitesse du rotor de la machine à induction sous charge ne coïncide
pas (est asynchrone) avec la vitesse du champ magnétique, généré par la tension
d’alimentation.
Les moteurs à induction sont divisés en deux catégories principales: monophasé et
triphasé, le premier type de moteurs à induction n’est pas étudié dans ce travail. Les moteurs à
induction triphasés sont classés en fonction du type du rotor : rotor à cage et rotor bobiné. La
classification principale est illustrée à la figure (I.1) [6].
3
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
La machine asynchrone est composée d’une partie fixe appelée stator et d’une partie
tournante appelée rotor (figure I.2). Contrairement aux machines synchrone et à courant
continu, seul les enroulements statoriques sont couplés à un réseau d’alimentation dont les
tensions (amplitude et fréquence) définissent l’état magnétique de l’entrefer. Les
enroulements du rotor sont raccordés sur eux mêmes. Le moteur asynchrone ne possède donc
ni enroulement d’excitation ni aimants permanents. Pour ce qui est du flux rotorique
nécessaire pour la formation du couple électromagnétique, il est produit à partir de
l’induction. La figure (I.2) représente la machine asynchrone. Du point de vue mécanique, la
machine asynchrone est subdivisée en trois parties distinctes :
4
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
I.3.1Le stator
C’est la partie fixe du moteur. Une carcasse en fonte ou en alliage léger renferme une
couronne de tôles minces (de l'ordre de 0,5 mm d'épaisseur) en acier au silicium. Les tôles
sont isolées entre elles par oxydation ou par un vernis isolant. Le « feuilletage » du circuit
magnétique réduit les pertes par hystérésis et par courants de Foucault. Les tôles sont munies
d’encoches dans les quelles prennent place les enroulements statoriques destinés à produire le
champ tournant (trois enroulements dans le cas moteur triphasé). Chaque enroulement est
constitué de plusieurs bobines. Le mode de couplage de ces bobines entre elles définit le
nombre de paires de pôles du moteur, donc la vitesse de rotation. [9]
5
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
I.3.2 Le rotor
C’est l’élément mobile du moteur. il est constitué d'un empilage de tôles minces isolées
entre elles et formant un cylindre claveté sur l'arbre du moteur. Cet élément, de par sa
technologie, permet de distinguer deux familles de moteurs asynchrone : ceux dont le rotor est
dit « à cage», et ceux dont le rotor bobiné est dit « à bagues ». [9]
I.3.3 L’entrefer
Cette partie amagnétique (c’est un vide entre le stator et le rotor) est d’épaisseur la plus
faible (de l’ordre du millimètre), cette épaisseur réduite rend la taille de l’entrefer sensible
aux variations dues aux encoches statoriques. Ceci crée des harmoniques dites d’encoches,
pour les réduire, les encoches sont fermées par des cales magnétiques qui maintiennent le
bobinage. [8]
6
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
centrale qui sert de support au corps du rotor il est supporté par un ou plusieurs paliers.ces
derniers soutiennent le rotor et assurent la libre rotation. le second palier est libre pour assurer
les dilatations thermiques de l’arbre.
Une isolation électrique de l’un des paliers assure l’élimination des courants dans l’arbre
dû aux dissymétries des réluctances du circuit magnétique. Ils sont généralement à roulements
[8].
Pour les machines de petite et moyenne puissance. Dans La plupart du temps on trouve aussi
un ventilateur de refroidissement [8].
Figure I.6 : Schéma désignant les éléments constituant une machine asynchrone [8].
7
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
des courants induits dans l’enroulement rotorique lorsque les conducteurs de ce dernier sont
coupés par le champ tournant.
Lorsque le rotor tourne à une vitesse différente du synchronisme ,l’application de la loi
de FARADAY à un des enrouements rotorique montre que celui-ci devient le siège d’une
force électromotrice qui étant court-circuité sur les enroulements va donner naissance a un
courant dont l’intensité est limitée par l’impédance de ce dernier .l’interaction entre ce
courant et le champ glissent va donner naissance a des forces s’exerçant sur les brins du rotor
dont le moment par rapport à l’axe de rotation constituera le couple de la machine lorsque le
champ est sinusoïdales vitesse de rotation est :
= (I.1)
Figure I.7 : Schéma présent principe de fonctionnement d’un moteur asynchrone [10].
8
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
9
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
10
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
Figure I.11 : Les couplages des moteurs asynchrones (étoile et triangle) [13].
n : vitesse de synchronisme, en [ ⁄ ].
f : fréquence de réseau Hz.
11
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
12
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
Figure I.13 : Courbe typique du couple en fonction de la vitesse d’un moteur asynchrone
triphasé de 1 KW.
13
Chapitre I Généralités sur la machine asynchrone
I.10.1 Avantages
Parmi les avantages de la machine asynchrone et notamment en fonctionnement
moteur, on peut Citer [17] :
sa robustesse mécanique.
son faible coût.
l’absence d’entretien constant.
I.10.2 Inconvénients
L’inconvénient majeur du moteur asynchrone est relié à l’absorption du réactif
qu’il faut parfois Compenser, à des pertes de glissement et surtout à la nécessité de
fonctionner pratiquement au Voisinage de la vitesse de synchronisme.
Le courant de démarrage plus élevé (5 à 8 fois le courant nominal).
Difficile de contrôler la vitesse [17].
I.11 Conclusion
Dans ce chapitre on a présenté quelques généralités sur la machine asynchrone ses
différents constituants ainsi que son principe de fonctionnement, ce qui va contribuer a
entamé les autre chapitres et mètre en évidence le modèle mathématique de la MAS qui
sera l’objectif de la deuxième chapitre.
14
Chapitre II Modélisation de la machine asynchrone
II.1 Introduction
Le modèle mathématique d’une machine électrique est un model de représentation de la
machine réelle permettent de restituer une image de ce que l’on peut observer
expérimentalement, elle apporte un aide appréciable dans la résolution des problèmes
techniques [6].
De plus, la conception d’une chaine de commande passe par une phase de modélisation afin
de dimensionner et valider les stratégies retenue. Mais, on ne peut parler de la commande de
la machine asynchrone, sans qu’on parle du convertisseur qui lui est associé, de son
alimentation et de sa commande [6].
Ce chapitre étudie la modélisation et la simulation d’une machine asynchrone, commencé
par les équations électrique et mécanique jusqu’un atteindre un model de simulation de la
machine asynchrone puis terminé par les résultats de simulation sur Matlab simulink.
15
Chapitre II Modélisation de la machine asynchrone
[ ]=0=[ ]. [ ]+ [∅ ] (II.2)
∅
[ ]= , [ ]= , [ ]= , [ ]= , [∅ ]= ∅
∅
∅ 0 0 0 0
[∅ ]= ∅ , [ ]= 0 0 , [ ]= 0 0
∅ 0 0 0 0
Sachant que les différents flux de la machine s'expriment en fonction des inductances de la
manière suivante:
[φ ] = [L ]. [i ] + [M (θ)]. [i ] (II.3)
[φ ] = [L ]. [i ] + [M (θ)]. [i ] (II.4)
Avec :
[ ]= [ ]=
16
Chapitre II Modélisation de la machine asynchrone
17
Chapitre II Modélisation de la machine asynchrone
= − = p. Ɵ (II.5)
Où
Ɵ : est la position mécanique de l'axe rotorique par rapport à l'axe statorique,
p : nombre de paires de pôles.
[ ] = [ ( )] (II.6)
= [ ( )] [ ] (II.7)
Tel que :
[ ( )] [ ( )] Sont les matrices de passage direct et inverse, elles sont données par :
⎡ cos( ) −sin( )
√ ⎤
⎢ ⎥
[ ( )] = ⎢cos( − ) −sin( − ) √ ⎥ (II.9)
⎢ ⎥
⎣cos( − ) −sin( − ) √ ⎦
Les grandeurs (courants, tensions et flux) transformées, du système diphasé sont égales à la
matrice de Park multipliée par les grandeurs du système triphasé :
V = R .i − φ + (II.10)
V = R .i + φ + (II.11)
V = R .i + (II.12)
18
Chapitre II Modélisation de la machine asynchrone
V = 0 = R .i − φ + (II.13)
V = 0 = R .i + φ + (II.14)
V = R .i + (II.15)
= (II.16)
= (II.17)
Avec :
19
Chapitre II Modélisation de la machine asynchrone
Plusieurs solutions pour orienter le repère « dq » par rapport aux repères triphasés sont
possibles. Dans notre cas, on se fixe les axes d et q solidaires du champ tournant de la
machine. En régime permanent, cette solution fait correspondre des grandeurs continues aux
grandeurs sinusoïdales [33].
Ces deux pulsation sont reliées à la vitesse mécanique du rotor (Ω) par l'équation suivant :
− =p. (II.18)
Ainsi, en partant des équations (II.9), (II.10), (II.11), (II.12), et en utilisant la relation (II.16)
qui lie les flux aux courants, on obtient l'équation matricielle suivante qui en globe les
différentes équations électriques de la machine exprimées dans le repère d,q :
⎡ ⎤
− . 0 − . 0 0 ⎤⎢ ⎥
⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡
⎢ . . 0 ⎥. ⎢ ⎥+⎢ 0 0 ⎥ ⎢⎢ ⎥
⎥ (II. 19)
0 ⎢ 0 − . − . ⎥ ⎢ ⎥ ⎢0 0 0⎥
⎢ ⎥
0 ⎣ . 0 . ⎦ ⎣ ⎦ ⎣0 0 ⎦⎢ ⎥
⎣ ⎦
Cette relation représente les équations de la machine asynchrone, dans le repère de PARK
solidaire du champ tournant, en régime permanent sinusoïdal.
= . ( . − . ) (II.20)
Ω
J +fΩ = - (II.21)
20
Chapitre II Modélisation de la machine asynchrone
Avec :
J : moment d inertie de la machine [Kg ].
f: coefficient de frottement. [N.m /rad. ].
: Couple résistant impose a l arbre de la machine [N.m].
: Couple électromagnétique développe par la machine [N.m].
p : nombre de pairs de pôles.
Ω : vitesse mécanique donnée par : Ω=
21
Chapitre II Modélisation de la machine asynchrone
160 30
140 25
20
120
15
Cem(N.m)
100
W(rad/s)
10
80
5
60
0
40
-5
20 -10
0 -15
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
t(s) t(s)
20
Ic
15 Ib
Ia
10
0
Iabc(A)
-5
-10
-15
-20
-25
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
t(s)
22
Chapitre II Modélisation de la machine asynchrone
II.6 Conclusion
Dans ce deuxième chapitre nous avons étudié la modélisation de la machine asynchrone,
cette modélisation nous a permis d’établir un modèle mathématique de cette machine. Le
modèle de la MAS est un modèle de trois équations différentielles dont les coefficients sont
des fonctions périodiques du temps. L’utilisation de la transformation de Park nous a permet
de réduire le système d’états électrique de la machine de trois à deux équation et de réduire la
complexité du modèle.
23
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
III.1 Introduction
Contrairement au modèle de la machine à courant continu, le modèle de la machine
asynchrone présente un couplage naturel entre le courant qui crée le couple électromagnétique
et le courant qui crée le flux magnétique, ce qui va rendre la commande plus difficile
Plusieurs méthode a été développé pour commandé la MAS parmi ces méthode il a la
commande vectorielle, se qui sera l’objectif de se chapitre[33].
III.2 Commandes de la machine à induction
III.2.1 Commande scalaire
La commande scalaire, permet de contrôler le couple en régime permanent avec le
maintient du flux dans la machine à une valeur fixe. Ce type de contrôle convient surtout à
des performances moyennes de fonctionnement de la machine asynchrone.
Cette commande est ce, nonobstant ses inconvénients vis-à-vis ses performances,
beaucoup utilisé dans l'industrie car elle est favorisée par sa simplicité et son coût plutôt bon
marché. Mais néanmoins il existe dans la littérature des travaux qui visent à son amélioration
en utilisant des techniques modernes tel que l'optimisation des régulateurs par logique floue,
ou par l'adjonction d'algorithme stabilisant, tout en restant simples à mettre en œuvre. [19]
24
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
25
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
26
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
Trois choix sont possibles pour fixer l’orientation du flux représenté dans la figure (III
(III-1), soit
Orienter le flux rotorique avec la condition : = et =0
Orienter le flux statorique avec la condition
co : = et =0
Orienter le flux d’entrefer avec la condition : = et =0
La commande vectorielle à orientation du flux rotorique est la plus utilisée car elle permet
d’obtenir un couple de démarrage important, ainsi elle
elle élimine l'influence des réactances de
fuite rotorique et statorique et donnent de meilleurs résultats que les méthodes basées sur
l'orientation du flux statorique ou d'entrefer. [24]
27
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
position du flux dans les référentiels tournant (d.q) est également nécessaire à l'élaboration
des modèles du flux, du couple et des courants de référence du système de commande .Cette
mesure permet de concevoir une commande vectorielle complètement découplée (flux et
couple) par contre l'installation de capteurs de flux augmente le coût de fabrication. Pour cette
raison, une deuxième méthode basée sur l'estimation (boucle ouverte) ou observation (boucle
fermée) du flux à partir de mesures effectuées sur le montage (courants, tensions, vitesse) est
généralement utilisée [3].
28
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
⎧ = + −
⎪
⎪ = + +
(III.1)
⎨ = + − =0
⎪
⎪
⎩ = + + =0
Les équations de Park. (3.3), munies de la contrainte = 0, débouchent donc sur les
propriétés enchaînées de la manière suivante :
- l'axe d est aligné systématiquement sur le vecteur flux rotorique tel que =
- la composante du courant rotorique est toujours nulle si le flux rotorique est maintenu
constant.
En effet, on a :
= = =0
=0 =0
=0= + −
L’évolution du couple suit celle de iqr qui peut alors être contrôlé par . En effet, on a :
= + =0 =−
= (III.2)
Les équations des machines dans un référentiel lié au champ tournant, deviennent
= + + −
(III.3)
= + + +
+ = (III.4)
=( + ) −
(III.5)
=( + ) +
= (III.6)
29
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
On a:
= (III.7)
Ω
= − − Ω (III.8)
∗
= ∫ PΩ + ∗ dt (III.9)
∗
∗
ou = (III.10)
lié au champ tournant, est donné par dt 0 .L’intégration de la pulsation statorique
III.7 Découplage
Les équations statoriques comprennent en effet des termes qui font intervenir des courants
de l'autre axe. En supposant que le flux rotorique varie très lentement, les équations
s’écrivent:
30
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
=( + ) −
(III.11)
=( + ) +
=
1+
= (III.12)
31
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
Avec :
= (III.14)
1
∗
=
+
∗
= − (III.15)
Avec :
∗
=( + ) (III.16)
=− + (III.17)
∗ = (III.18)
∗ ∗
Les tensions Vds et Vqs sont alors reconstituées à partir des tensions et figure (3.6) Tel
que:
∗
= −
∗
= − (III.19)
32
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
On obtient alors le schéma bloc simple et identique pour les deux axes [03] :
= | |
. Pour | |≥ (III.21)
Avec
: Vitesse de rotation nominale.
: Flux rotorique nominale
33
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
Avec :
: Délais dans la boucle de vitesse.
, : Gain et constant de temps du régulateurs PI.
: Délai introduit par le filtrage de la vitesse
= .
. . .
. . .
(III.22)
et en boucle fermée :
= (1 + ) (III.23)
34
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
a
c MAS
b
_ _ _
−2 1 1
= 1 −2 1 (III.24)
1 1 −2
= + + (III.25)
Avec :
35
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
36
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
70
100
60
90 W
W* 50
80
40
70
60 30
Cem(N.m)
W(rad/s)
50 20
40 10
30 0
20 -10
10 -20
0 -30
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
t(s) t(s)
30
0.8
20
Frd(Wb)
Isdq(A)
0.6
10
0.4
0
0.2
-10
-20 0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
t(s) t(s)
37
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
25
20
15
10
5
Ia(A)
-5
-10
-15
-20
-25
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
t(s)
II.13 Conclusion
Dans ce chapitre, on a présenté la simulation de la commande vectorielle indirecte à flux
rotorique orienté de la machine asynchrone. Cette commande permet de traiter la machine
asynchrone de façon semblable à la machine à courant continu à excitation séparée.
L’utilisation du réglage conventionnel à base de régulateur proportionnel intégral donne de
bonnes performances.
Nous montrons en simulations les performances de la commande ; le découplage entre le
flux et le couple est complètement assuré, le choix des régulateurs est justifié, à savoir, la
rapidité de la réponse et son dépassement acceptable.
Les résultats de simulation obtenus montrent une bonne poursuite de la vitesse aux
valeurs de références correspondantes, mais la réponse reste un peut perturbée.
Pour éviter ce problème, des régulateurs robustes ou des techniques adaptatives sont
recommandées. D’ou l’émergence des techniques de l’intelligence artificielle telle que la
technique neuronale, les algorithmes génétiques et la logique floue, ce dernier fera l’objet du
quatrième chapitre.
38
Chapitre III Commande vectorielle de la machine asynchrone
39
Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
IV.1 Introduction
La logique floue est une description mathématique d’un processus basée sur la théorie des
ensembles flous, introduite en 1965 par le professeur Lotfi Zadeh. En effet, les ordinateurs, avec
leur fonctionnement exact par tout ou rien (1 ou 0), ont commencé à se répandre sur une grande
échèle. Par contre, la logique floue permettait de traiter des variables non exactes dont la valeur peut
varier entre 1 et 0. Initialement .son but est, comme en automatique classique, de traiter des
problèmes de commande de processus c’est-à-dire de gérer un processus en fonction d’une consigne
donnée, par action sur les variables qui décrivent le processus, mais son approche est différente de
celle de l’automatique classique. Elle se sert le plus souvent des connaissances des experts ou
d’opérateurs qualifiés travaillant sur le processus [28].
Dans ce chapitre, nous présenterons les notions de base de la théorie de la logique floue, puis le
principe de la conception d’un régulateur PI flou et un PI flou à gain flou adapté (adaptation de gain
de sortie), pour le réglage de la vitesse d’une machine asynchrone. Une étude comparative entre la
commande vectorielle classique et celle basée sur la logique floue (classique et adaptative).
IV.2 Historique
D’après quelques points de repère historique, on peut situer dans le temps le développement
de la logique floue et ses applications.
1965 : Le Prof. L. A. Zadeh de l’Université de Berkeley Californie pose les bases théoriques de la
logique floue.
1974 : Première application du réglage par la logique floue appliquée à une turbine à vapeur. Suivie
en 1980 par une application sur un four à ciment, et en 1983 sur un épurateur d’eau.
1985 : Premiers produits industriels Japonais utilisant le principe de la logique floue appliqué à des
problèmes de réglage et de commande, développement de processeurs dédiés à des applications de
réglage par la logique floue [29].
IV.3 Pourquoi la logique floue ?
La plupart des problèmes auxquels sont confrontés les êtres humains sont modélisables
mathématiquement, mais est-ce vraiment une manière de représenter la réalité ? Les problèmes en
monde réel nécessitent parfois des informations exemple : « si le feu est rouge, si je suis proche du
feu et si ma vitesse est moyenne, alors je freine doucement ».
Le fait d’apprécier les données de manières approximatives et imprécises et non de manières
quantitatives est un raisonnement flou. Le cerveau humain fonctionne donc en logique flou [30].
39
Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
La vitesse est considérée à 100% comme élevée à partir de 100 Km/h, et 0% en dessous. La logique
floue, à l’inverse, permet des degrés de vérification de la condition ″ la vitesse est elle élevée
élevée″.
40
Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
⎧ < ≤
⎪
µ(x)= 1 < ≤
(IV.2)
⎨ < ≤
⎪
⎩ 0
c) fonction d’appartenance gaussienne :
Avec - ∞ x∞
41
Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
La figure (IV.3) représente les formes de ces trois types de fonction d’appartenance.
symbole Signification
NG Négatif grand
NM Négatif moyen
EZ Environ zéro
PM Positif moyen
PG Positif grand
PP Positif petit
NP Négatif petit
Tableau IV.1 : Symbole de cinq intervalles ou sous ensembles flous.
42
Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
Cas de l’opérateur OU : la réalisation de cet opérateur se fait par exemple par le calcul du
maximum ou par la formation de la moyenne arithmétique des deux degrés d’appartenance μ1i (x1)
et μ2j (x2) aux deux ensembles flous i et j de x1 et x2 respectivement, c'est-à dire
μ( , ) = (μ ( )+μ ( )) (IV.5)
Cas de l’opérateur ALORS : cet opérateur permet d’évaluer le degré de vérité des propositions
floues, il est réalisé par plusieurs méthodes tel que le produit des deux fonctions d’appartenance
μ1i (x1) et μ2j (x2) des deux ensembles flous i et j de x1 et x2 respectivement, c'est-à-dire
μ( , ) = μ ( )μ ( ) (IV.6)
Les opérations minimum et maximum présentent l’avantage de la simplicité des calculs, par
contre, elles privilégient l’une des deux variables. Les opérations de produit et valeur moyenne sont
plus complexes à calculer mais elles produisent un résultat qui tient compte des valeurs de deux
variables
IV.6 Système floue
A partir des données réelles, l’objectif de la logique floue est de travailler dans l’univers flou
pour modéliser au mieux les comportements humains face à certains problèmes. La logique floue
devra néanmoins repasser dans l’univers des réels pour répondre à ces problèmes. Le mécanisme de
la logique floue s’articule autour de trois grandes étapes : la fuzzification, l’inférence floue et la
défuzzification. Afin d’illustrer au mieux cette nouvelle partie, nous mettons en place le
raisonnement flou pour le calcul d’une note d’un élève qui vient de faire un exposé, et il est jugé sur
la méthode et la présentation. Au lieu d’appliquer des coefficients pour trouver sa note globale,
nous appliquons la logique floue [30].
44
Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
IV.6.1 La fuzzification
La fuzzification ou l’interface avec le flou, établit une représentation adéquate des
connaissances. L’opération de fuzzification permet d’assurer le passage des grandeurs physiques
d’entrée du système en variables linguistiques qui peuvent être traitées par les inférences [31].
Comment fuzzifier ?
• Déterminer les variables floues d’entrée et de sortie du modèle
• Déterminer pour chacune de ces variables leurs ensembles flous associés (plusieurs ensembles
flou par variable) ainsi que leur univers de discours
• Déterminer la fonction d’appartenance de chacun des ensembles flous [30].
notation Méthode
Présentation médiocre moyenne Excellente
Médiocre mauvaise mauvaise Moyenne
moyenne mauvaise moyenne Excellente
excellente moyenne excellente Excellente
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Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
Nous notons Ri la règle de décision numéro i et N le nombre de règles déclenchées par x0 qui
est le couple (note présentation, note méthode), si nous prenons comme exemple, un élève ayant eu
19 à sa présentation et 13.5 pour sa Méthode : x0 = (19, 13.5). Regardons à quels ensembles
appartient cet élève. La présentation de notre élève est donc 1 excellente. Cependant, sa méthode est
à 0.75 moyenne et 0.25 excellente. De tels résultats déclenchent alors deux règles de décisions R1
et R2.
est .
( . )
est .
( . )
47
Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
Dans notre exemple, les liaisons entre les prémisses sont des « ET » logique. Pour trouver le degré
d’activation il va donc falloir utiliser l’opérateur « MIN », et ce pour chaque règle de décision
déclenchée :
R1 : MIN (1, 0.75) = 0.75 est le degré d’activation de R1. La proposition de R1 est vraie
à 0.75.
R2 : MIN (1, 0.25) = 0.25 est le degré d’activation de R2. La proposition de R2 est vraie
à 0.25.
48
Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
Si nous continuons avec notre exemple et avec l’implication de Mamdani pour les règles de
décisions, nous obtenons la fonction de conclusion finale en prenant le maximum des fonctions
d’appartenance de conclusion de chaque règle.
IV.6.3 La défuzzification
Cette dernière étape permet de repasser du monde flou au monde réel, Différentes méthodes
sont applicables lors de cette étape : la méthode du centre de gravité (COG : center of gravity) qui
consiste à prendre pour décision l’abscisse du centre de gravité de la surface sous la fonction
d’appartenance de conclusion finale [30].
49
Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
Figure IV.14 : Schéma synoptique d’un contrôleur flou de vitesse à gain de commande fixe.
50
Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
Les deux entrées du contrôleur flou sont l’erreur de vitesse et sa variation [36]:
- L’erreur de vitesse notée « e » est définie par :
e = Ω∗ − Ω (IV.11)
- La variation de l’erreur de vitesse ∆e est définie par :
∆e=e(t+ ∆t)-e(t)= e (k+1)-e(k) (IV.12)
La sortie du régulateur correspond à la variation de la commande ou du couple électromagnétique
∗
notée∆ .
La sortie du contrôleur flou est la loi de commande, elle est fonction de l’erreur et de sa variation
C=f( e, ∆e) . Pour un régulateur flou type PI, l’action de commande C sera considérée comme une
variation de commande, donc, l’action à un moment k +1 sera l’action précédente à l’instant k plus
une proportion de la variation de commande comme le montre l’équation (IV.13) :
∗ ∗ ∗
(K+1) = (K) + ∆ ∗ .∆ (IV.13)
Avec :
∗
∆ ∗ : Gain associé à la commande (K+1), en général choisi faible pour assurer la stabilité du
système.
∗
∆ : La variation du couple de commande.
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Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
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Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
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Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
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Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
Cem(N.m)
W(rad/s)
50 20
40 10
30 0
20 -10
10 -20
0 -30
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
t(s) t(s)
Figure IV.20: Vitesse de rotation Figure IV.21: Couple électromagnétique
50
PI flou adaptative
PIclassique
phi rif
1 40 PI flou
PI flou
PI flou adaptative
PI classique
30
0.8
20
Frd(wb)
Isq(A)
0.6
10
0.4
0
0.2
-10
0 -20
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
t(s) t(s)
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Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
35 10
20
8
PI flou
PI flou adaptative 6
4
PI flou adaptative
30 PI flou 2
15
0
PI classique
PI classique -2
-4
-6
25
10 -8
-10
20 5
Isd(A)
I(a)
15 0
-5
10
-10
5
-15
0
-20
-5
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
t(s) t(s)
Figure IV.24: Courant statorique (Isd) Figure IV.25: Courant statorique (Isa)
Donc on peut dire que le but de cette étude est abouti avec satisfaction vue les résultats
améliorées par l’application des commande d’inélégances artificiel par rapport celles obtenus par la
commande classique
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Chapitre IV Application de la logique floue à la commande de la MAS
obtenus par simulation montrent que RLFA est très robuste. La réponse en vitesse poursuit
correctement le modèle de référence choisi.
Une comparaison des résultats de simulation de la commande de la machine asynchrone par des
correcteurs classiques PI et un correcteur flou et PI floue adaptative a été faite. Compte tenu des
résultats, le PI flou semble pouvoir remplacer le PI conventionnel pour améliorer les performances
de ce dernier en améliorant le temps de répons et la stabilité du système et donc du contrôle
vectoriel. L’apport de la commande adaptative proposé pour le contrôle de vitesse d’une machine
asynchrone est appréciable au niveau de la robustesse.
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Conclusion générale
Dans ce travail, nous avons étudié par simulation numérique en utilisent le MATLAB-
simulink la commande vectorielle d’une machine asynchrone ; en utilisant PI classique, floue
et floue adaptatif.
Pour cela nous avons structuré notre travaille en 4 chapitres.
Dans le premier chapitre nous avons présenté des généralités sur la machine asynchrone
.pour mieux comprendre son fonctionnement nous avons détaillé les différents constituants de
la machine.
Le deuxième chapitre était consacré à la modélisation de la MAS, où on a présenté son
modèle mathématique qui décrit le fonctionnement de la machine.
Nous avons procédé a la simulation sur MATLAB simulink qui constitue un outil puissent
pour étudié le comportement de la machine, les résultats obtenus ont montrés un couplage
naturelle entre les différentes grandeurs de la machine, ce qui rend sa commande difficile.
Dans le troisième chapitre nous avons présenté les différentes méthodes utilisé pour
commander la MAS et on s’est intéressé à la commande vectorielle avec orientation de flux
rotorique, les résultats de simulation ont montrés que cette méthode à permis de découpler le
couple et le flux et rends le comportement de la MAS similaire à celui de la MCC.
Le but du quatrième chapitre est l’amélioration des résultats obtenus en utilisant la
commande vectorielle classique qui est basée sur l’utilisation des régulateur PI
conventionnelles, pour cela on les a changés par des régulateur flous et flous à gain adaptatif,
ce qui permis d’améliorer les performances dynamiques de la machine et diminuer les
perturbations dans le régime transitoire notamment les pics du courant et du couple qui ont
été considérablement réduits.
En fin on peut considérer que le but de cette étude est atteint avec des résultantes de
simulation satisfaisantes, néanmoins, on peut toujours les améliorés, dans ce but nous
proposons :
D’utiliser d’autres techniques de commandes avancées.
D’utiliser les algorithmes génétiques pour déterminer les paramètres des
régulateurs flous.
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ANNEXE A
Le régulateur PI
=1.6
=45
ANNEXE B