Commande à flux orienté

Développez des algorithmes de commande à flux orienté à l'aide de la simulation

La commande à flux orienté – aussi appelée commande vectorielle – offre plusieurs options de contrôle comme l’optimisation du couple par ampère ou encore le défluxage. Elle concerne différents types de moteurs, notamment les machines à inductance, les machines synchrones à aimants permanents (PMSM, « permanent magnet synchronous machines ») et les moteurs brushless (BLDC).

Le schéma bloc ci-dessous représente une architecture de commande vectorielle qui comprend les composants suivants :

  • Un contrôleur de courant composé de deux contrôleurs proportionnels intégraux
  • Un générateur de courant de référence et un contrôleur de vitesse (optionnel)
  • Des transformées de Clarke, de Park et inverse de Park pour effectuer la conversion entre les référentiels stationnaire et tournant
  • Un algorithme de modulation du vecteur spatial pour transformer les commandes vα et vβ en signaux PWM (MLI) appliqués aux enroulements statoriques
  • Des fonctions de protection et de support, notamment une logique de démarrage et d'arrêt
  • Un observateur (facultatif) pour estimer la position angulaire du rotor si un mode de commande sans capteur est souhaité

Diagramme d’une commande dite vectorielle.

Les ingénieurs qui conçoivent des algorithmes de commande vectorielle effectuent les tâches suivantes :

  • Développement de l'architecture du contrôleur avec deux contrôleurs PI pour la boucle de courant
  • Développement des contrôleurs PI pour les boucles de régulation de vitesse et de position (facultatives)
  • Réglage des gains de tous les contrôleurs PI pour répondre aux exigences de performance
  • Conception d’un modulateur de vecteur d'espace pour le contrôle de MLI (PWM)
  • Conception d’un algorithme pour estimer la position et la vitesse du rotor si un contrôle sans capteur est utilisé (Sensorless)
  • Conception d’algorithmes de maximisation du couple par ampère ou de défluxage pour générer des id_ref et iq_ref optimaux
  • Implémentation des transformées de Clarke, de Park et inverse de Park
  • Conception de la logique de détection de défaillances et de protection
  • Vérification et validation des performances du contrôleur dans différentes conditions de fonctionnement
  • Implémentation d’un contrôleur en virgule fixe ou flottante sur un microcontrôleur ou un FPGA

Simulink® vous permet d'utiliser la simulation multi-cadences pour concevoir, régler et vérifier vos algorithmes de contrôle. Il vous permet également de détecter et corriger les erreurs sur toute la plage de fonctionnement de votre moteur avant le test du matériel. Avec la simulation sous Simulink, vous pouvez réduire le nombre de tests de prototypes et vérifier la robustesse des algorithmes de contrôle dans des conditions de défaillances qui ne peuvent pas être testées facilement sur le hardware. Simulink vous permet de :

  • Modéliser différents types de moteurs, notamment des machines triphasées synchrones et asynchrones. Vous pouvez créer des modèles incluant différents niveaux de fidélité et passer de l’un à l’autre à loisir, depuis des modèles rudimentaires jusqu'aux modèles non linéaires haute fidélité basés sur les flux, créés par importation depuis des outils d'analyse par éléments finis (FEA) tels que ANSYS® Maxwell® et JMAG®
  • Modéliser les contrôleurs de courant, les contrôleurs de vitesse et les modulateurs
  • Modéliser votre onduleur et l'électronique de puissance
  • Régler les gains des contrôleurs à l'aide de techniques de contrôle linéaire, telles que les diagrammes de Bode et le placement de pôles, mais aussi à l’aide de techniques de réglage automatique de contrôleurs PID
  • Modéliser les modes de démarrage, d'arrêt et d'erreurs et concevoir les algorithmes de derating et de protection pour garantir la sécurité en opération
  • Concevoir des algorithmes d’estimation de la position et de la vitesse du rotor
  • Optimiser id_ref et iq_ref pour garantir un minimum de pertes de puissance, vérifier la vitesse nominale du rotor et le bon fonctionnement dans des conditions d’incertitudes paramétriques
  • Concevoir des algorithmes de conditionnement et de traitement du signal pour les entrées/sorties
  • Simuler en boucle fermée le moteur et son contrôleur pour tester les performances système dans des scénarios de fonctionnement normaux et anormaux
  • Générer automatiquement du code C (ANSI, ISO ou optimisé pour un processeur particulier) ainsi que du code HDL pour le prototypage rapide, les tests HIL (Hardware-in-the-loop) et l'implémentation en production

Commande vectorielle avec Simulink

Démarrez par des tâches basiques jusqu’à des opérations plus avancées en suivant des exemples et des tutoriels interactifs.

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