Modélisation et contrôle intelligent du moteur à réluctance variable en vue de son utilisation en énergie propre

Abstract

Le moteur à réluctance variable (MRV) est un type particulier de machine électromagnétique qui a suscité un intérêt sans précédent des industriels et fabricants contemporains, contrairement aux machines à induction ou à aimants permanents. En effet, ceci est dû à ses avantages bien nombreux tels que la simplicité du rotor, robustesse, ne comportant ni balais ni enroulements ni aimants permanents ; ainsi que son aptitude à fonctionner dans une large gamme de puissance, son entraînement facile même dans des conditions extrêmes telles que les mines souterraines et les carrières et particulièrement son usage spécial pour les véhicules électriques légers et lourds, assurant ainsi une durée de vie plus longue et une efficacité remarquable. Cependant, en raison de la forme saillante du rotor, le MRV est caractérisé par des vibrations et du bruit acoustique. Pour résoudre ce problème et afin de l’adapter aux mieux de ces capacités et performances et pour sa meilleure utilisation dans les conditions minières fortement désavantagés, nous proposons d'employer des techniques intelligentes telles que le régulateur de réseau de neurones artificiels (ANN) et celui d'ordre fractionnaire (PIα). Ces deux derniers associés au contrôle direct du couple (DTC), donnent de meilleurs résultats après les avoir comparés avec certains schémas de commande et de contrôle cités dans des publications récentes. Une ultime comparaison entre le (ANN) et le (PIα) sous environnement Matlab/Simulink a confirmé la prédominance du régulateur d'ordre fractionnaire (PIα).