Diagnostic des entraînements électriques : Détection de courts-circuits statoriques dans la machine asynchrone par identification paramétrique

This paper is concerned by the short-circuit detection in the stator of induction machines used for variable speed drives. We propose to modify the well-known Park model by introducing an additional electrical parameter which supervision allows to detect faults. For this, the model parameters are estimated by means of a prediction error method for an output error model. We test our approach with experimental measurements obtained thanks to a speci cally designed motor, which allows to simulate stator short-circuits. The results show the e ectiveness of the proposed method. 1 Problématique et contraintes L'utilisation de la machine asynchrone a été pendant longtemps restreinte aux applications à vitesse constante. Des applications comme le pompage o shore ont d'ailleurs motivé les premiers travaux sur le diagnostic de ces machines [4, 6, 8]. Puis les progrès de l'électronique de puissance et de la commande ont permis d'utiliser la machine asynchrone dans la plupart des applications industrielles à vitesse variable (traction, robotique, machine outils,.). Cependant, l'interface de puissance de la chaîne d'asservissement (l'onduleur) et les conditions d'utilisations souvent très sévères (vibration, humidité, couple transitoire important) mettent les bobinages à rude épreuve. Les courtscircuits statoriques sont ainsi une des principales causes de défaillance des entraînements électriques [1]. Nous nous intéressons donc à la détection précoce de courts-circuits d'un nombre très faible de spires dans les machines utilisées en vitesse variable. En e et, un courtcircuit de quelques spires est quasiment indétectable par les commandes industrielles actuelles et modi e très peu les performances dynamiques de l'asservissement. Par contre, le courant circulant dans ces spires est de dix à vingt fois supérieur au courant nominal de la machine, et l'échauement anormal qui s'ensuit risque rapidement d'entraîner une destruction en cascade des isolants statoriques, et donc l'arrêt inopportun du c÷ur même du processus industriel. Parmi les di érentes approches possibles, nous proposons de détecter les courts-circuits par le suivi des paramètres estimés d'un modèle de la machine. Les contraintes de cette approche sont multiples. Tout d'abord, il faut répertorier les signaux utilisables. On peut distinguer les signaux toujours disponibles (ceux déjà utilisés par la commande, comme les courants), les signaux parfois disponibles (la position) et les signaux à éviter comme la mesure des tensions et des ux, car ils nécessiteraient l'ajout de capteurs supplémentaires. De plus, notre objectif étant de surveiller la machine pendant son fonctionnement, il faut aussi tenir compte des pro ls demandés de vitesse ou de couple de la machine, c'est à dire de l'excitation du système à identi er. Par contre, l'urgence de la détection n'est pas une contrainte en soi. Les méthodes en ligne ou hors ligne sont donc envisageables. En n, il faut trouver un modèle de la machine adapté au diagnostic, c'est à dire susceptible de mettre en évidence un défaut mais sufsamment simple pour rester identi able. Dans [7], nous avons utilisé le modèle classique de Park pour véri er la faisabilité de notre approche. Nous proposons ici de modi er ce modèle en introduisant un paramètres électrique supplémentaire permettant de caractériser le défaut. La partie 2 de l'article présente ainsi le système expérimental et les procédures d'acquisition. Dans les parties 3 et 4, nous détaillons le modèle proposé et son identi cation. En n, les résultats sont analysés en partie 5. 2 Système expérimental et procédures d'acquisition Pour nos expérimentations, nous avons utilisé une machine asynchrone de 1; 5 kW spécialement rebobinée avec des prises intermédiaires permettant de réaliser des courtscircuits entre spires d'une même phase. Le nombre ns de spires en court-circuit peut varier de 0; 7 % à 35 % du nombre total de spires par phase avec une progression sensiblement géométrique : ns 2 [0; 2; 4; 8; 16; 22; 46; 92]. La machine est alimentée par un onduleur à modulation de largeur d'impulsion. Une commande vectorielle standard permet d'asservir son couple électromagnétique et de réguler le module du ux rotorique. La vitesse est mesurée par un codeur incrémental 1024 points et les signaux sont échantillonnés à 1 kHz. Pour les acquisitions, nous avons dé ni le protocole d'excitation suivant : le couple de consigne est maintenu constant pendant 0:2 s et son module est choisi au hasard dans [0; Tn], où Tn est le couple nominal de la machine. Le signe de la consigne est modi é pour maintenir la vitesse de la machine dans la plage désirée. De plus, tous les enregistrements ont été faits à température constante. 3 Modèle entrée/sortie dédié à la détection de court-circuit 3.1 Les données disponibles La transformation de Concordia T23 permet de passer d'une représentation triphasée de la machine et des différents signaux électriques à une représentation diphasée équivalente. On pose alors : i = {s {s = T23 2 4 {sb {sc 3 5 ; u = us us = T23 2 4 usb usc 3 5 (1) où isx et usx, avec x 2 fa; b; cg, sont les courants et les tensions des phases de la machine. On est alors amené à manipuler des vecteurs tournants que l'on peut projeter dans di érents repères : y = P (pÆ)i u = P (pÆ)u P = cos(pÆ) sin(pÆ) sin(pÆ) cos(pÆ) (2) où pÆ est l'angle repérant le repère de projection, et p le nombre de paires de pôles de la machine. La transformation consistant à projeter les signaux dans un repère tournant à wx = p _ Æ a pour e et de translater leur spectre fréquentiel de wx 2 . La gure 1 montre ainsi un exemple d'acquisitions de y et u obtenues dans le repère statorique ; alors que la gure 2 montre la première composante de y obtenue dans le repère rotorique tournant à wm = p _ , étant la position du rotor. 3.2 Modèle d'état continu 3.2. 1 Modélisation classique On note le vecteur ux rotorique projeté dans le repère d'écriture, ws la pulsation des grandeurs statoriques 0 0.5 1 1.5 2 −10 0 10