Optimisation sur cycle d'un ensemble convertisseur-machine synchone | Applications aux véhicules hybrides. Cet article n’est pas disponible.Optimisation sur cycle d'un ensemble convertisseur-machine synchone | Applications aux véhicules hybrides

Ce livre contribue à développer des modèles de couple, de défluxage, de pertes cuivre et de pertes magnétiques. Des méthodes de calcul de ces pertes, à vide et en charge, ont été appliquées pour les quatre MSAP dont trois machines à concentration de flux et une machine à aimants en surface, et ce pour trois cycles de fonctionnement : NEDC, Artemis-Urbain et Artemis-Routier. Une validation expérimentale des modèles a été effectuée sur un banc d'essai avec deux prototypes de MSAP. Ensuite, les MSAP ont été dimensionnées en vue d'une minimisation des pertes sur cycle et du courant efficace du point de base. Cette combinaison a pour but d'augmenter le rendement de la machine électrique et de minimiser la dimension de l'onduleur de tension associé. Ce problème d'optimisation multi-objectif a été réalisé en utilisant l'algorithme génétique, Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). Ainsi, un Front de Pareto des solutions optimales peut être déduit. Les impacts des modèles de pertes et leur intérêt sur l'optimisation sur cycle des machines sont présentés. Les modèles et méthodes de calcul proposés peuvent être appliqués à tous les cycles de fonctionnement et à différentes MSAP.

Ce livre contribue à développer des modèles de couple, de défluxage, de pertes cuivre et de pertes magnétiques. Des méthodes de calcul de ces pertes, à vide et en charge, ont été appliquées pour les quatre MSAP dont trois machines à concentration de flux et une machine à aimants en surface, et ce pour trois cycles de fonctionnement : NEDC, Artemis-Urbain et Artemis-Routier. Une validation expérimentale des modèles a été effectuée sur un banc d’essai avec deux prototypes de MSAP. Ensuite, les MSAP ont été dimensionnées en vue d’une minimisation des pertes sur cycle et du courant efficace du point de base. Cette combinaison a pour but d’augmenter le rendement de la machine électrique et de minimiser la dimension de l’onduleur de tension associé. Ce problème d’optimisation multi-objectif a été réalisé en utilisant l'algorithme génétique, Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). Ainsi, un Front de Pareto des solutions optimales peut être déduit. Les impacts des modèles de pertes et leur intérêt sur l’optimisation sur cycle des machines sont présentés. Les modèles et méthodes de calcul proposés peuvent être appliqués à tous les cycles de fonctionnement et à différentes MSAP.