Elec 2311 Physique interne des convertisseurs

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Elec 2311Physique interne des convertisseurs
électromécaniques
E. Matagne (cotitulaire, coordonnateur)
ernest.matagne_at_uclouvain.be B. Dehez
(cotitulaire) V. Kluyskens et J. Devries
(assistants) Les documents relatifs au projet et
les renseignements  administratifs  seront
communiqués via iCampus. Merci de vous inscrire
au plus tôt sur le site i-campus du cours. Les
documents relatifs au cours magistral seront
distribués via le site http//perso.uclouvain.be/e
rnest.matagne/ELEC2311/INDEX.HTM Information
scientifique et technique plus vaste que ce qui
est exigé. Vous devez considérer au moins les
informations relatives au projet et les documents
accessibles via les liens figurant dans la
colonne relative à la  matière . Attention !
Mise à jour terminée seulement au premier jour de
la semaine.
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Attention au changement de calendrier
! Permutation des TP avec ceux du cours
LELEC2660 Les TP se donneront le vendredi à 8h30
au local BA01 (au lieu du jeudi à 14h00 au local
Pcur 04)
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Projet propre au cours débutera le vendredi 7
octobre Le cours magistral occupera aussi le
module TP pendant les premières semaines le
projet sera ainsi abordé avec suffisamment de
connaissances préalables. Le site Internet reste
organisé comme sil ny avait quun cours
magistral par semaine ! La matière prévue pour ce
vendredi est donc dans un répertoire
correspondant à la semaine 2 !
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Remarque importante

• Vous devrez acquérir pendant ce cours de
  nouvelles notions cela nest possible que par
  un contact régulier avec ces notions !
• Petit calcul 4 ECTS ? 4/30 13.3 du temps
• Mettre le paquet en début de quadrimestre car la
  fin du quadrimestre est plus chargée (projet
  mécatronique ..)

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Semaine 1
Introduction à la conception
Une suite d étapes.souvent bouleversée

• ? Définition du besoin et sa mathématisation
• ? Identification des degrés de liberté
• ? Choix du modèle et de la méthode d analyse
• ? Validation
• Optimisation
• Vérification finale

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1. Définition du besoin
L étape la plus importante et la plus difficile !
Le  client  a rarement une idée précise de son
besoin (demandes contradictoires) ? prise de
conscience
? utilité d une préétude Importance du
 cahier des charges  Contraintes
supplémentaires d origines diverses ? moins bon
résultat. ? volonté de rendre le texte plus
clair (laspect  juridique  est nécessaire
entre collaborateurs ayant des intérêts
différents) ? respect d une normalisation
(parfois conditions dessai irréalistes) ?
utilisation de notions propres à une technique ou
une situation particulière (vérins
hydrauliques ? vérins électriques) ? référence
à un modèle non valide (valeurs d inductance ou
réponse en fréquence spécifiées pour un
dispositif non linéaire.. ) ? demander comment
les tests seront faits ! ? choix initiaux
arbitraires (client ou autres équipes trop
pressés) ? échange entre les équipes
de logiciels et non de valeurs prévoir
synthèse Situation inconfortable si le respect du
cahier des charges est impossible (par ex.
dynamique contre filtrage du bruit du signal de
commande) et quil nest pas négociable !
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• Lactivité principale du concepteur nest pas
• ? Prendre connaissance du problème
• ? Le résoudre
• Mais
• ? Poser correctement un problème mal posé
• ? Le résoudre

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Mathématisation du besoin
Ce qui se conçoit bien

• Une ou des fonctions objectifs (de préférence
  une seule)
• Elle prend valeur dans un ensemble
  ordonné (souvent R )
• Si possible, raisonner en terme de profit
  ( en )
• Tenir compte de la durée de vie du dispositif ?
• Tenir compte de tous les frais (batteries,
  énergie, manques à gagner causés par le
  dispositif, coût écologique?)
• Actualiser (intérêts et inflation).
• Souvent, optimisation (partielle) sur un
  autre critère (puissance, masse).
• ? Des contraintes externes
• dimensions extérieures, puissance de crête,
  température de la surface, niveau
  d isolation
• Note on peut parfois combiner les contraintes
  et la fonction objectif, par exemple en
  considérant quune solution qui ne vérifie pas
  une contrainte est moins bonne que nimporte
  quelle autre qui les vérifie.

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Actuellement, on optimise souvent en fonction de
lutilisation. Cela conduit à des fonctions
objectif ou à des contraintes complexes. Souvent,
lévaluation de ces fonctions nécessite une
simulation temporelle (donc de nombreuses
analyses du dispositif).
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Exemple dimensionner une génératrice pouvant
fonctionner dans une large gamme de vitesse
Une étude du fonctionnement en régime suffit,
mais pour un grand nombre de vitesses !
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(No Transcript)
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Autre exemple actionneur pour vérin de fusée
Durée de vie de quelques minutes on doit
considérer le transitoire mécanique (une partie
importante du couple sert à vaincre linertie),
mais pas forcément le transitoire électrique
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(No Transcript)
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Schéma de calcul de la fonction objectif dans le
cas où une simulation temporelle est nécessaire
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Il est important de limiter le nombre de
fonctions objectifs
Un objectif
Deux objectifs solution courbe de
Pareto Définie par m points, donc nombre de
calculs croissant
Le nombre dévaluations des fonctions objectifs à
effectuer croît exponentiellement avec le nombre
de fonctions objectifs. Le résultat est aussi
plus difficile à utiliser en pratique.
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• Parfois, il nest pas possible de faire létude
  avec une seule fonction objectif
• ? désir de garder une palette de choix afin de
  pouvoir prendre une décision rapide par la suite
  (en cours de négociation ou pour pouvoir réagir à
  lévolution des circonstances)
• ? désir de garder secrètes certaines motivations
  ou informations
• Loptimisation multiobjectif est beaucoup plus
  difficile et coûteuse en moyens informatiques que
  loptimisation simple objectif. Il est donc
  particulièrement important dans ce cas de
  disposer dun modèle simplifié du dispositif. Il
  peut arriver quune partie des solutions soient
  obtenues avec une structure et une autre partie
  avec une structure différente !
• Méthodes
• faire un grand nombre doptimisations
  monoobjectif en transformant les fonctions
  objectif non utilisées en contraintes ou en
  combinant les objectifs avec des poids variables.
• méthodes spécifiques (voir dernier cours)

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2. Identification des degrés de liberté

• On assiste à lémergence de deux philosophies
• Optimisation topologique on laisse à
  lordinateur beaucoup de liberté dans la
  recherche de loptimum, par exemple en imposant
  seulement quun convertisseur électromécanique
  comporte une partie mobile en rotation par
  rapport à une partie fixe.
• Optimisation en fonction de paramètres
  constructifs on impose le respect dune
  structure générale, par exemple celle dune
  machine cylindrique à stator triphasé classique
  et aimants montés en surface.

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Optimisation topologique
Avantages

• réel on peut obtenir des solutions nouvelles
  quune personne ayant une culture
  électrotechnique naurait pas imaginées
• illusoire pas besoin davoir une formation
  dans le domaine !

Inconvénients

• nombre danalyses du dispositif extrêmement
  grand
• actuellement, impossible de faire par ce moyen
  une optimisation selon un objectif complexe
• la solution obtenue nest pas nécessairement
  réalisable techniquement

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Optimisation topologique Exemple remplissage
de matière
Le résultat (a) semble aberrant. Une personne
ayant une culture électrotechnique y reconnaît
une structure stratifiée destinée à orienter
verticalement le flux. Il est alors possible de
terminer loptimisation de façon plus classique.
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Optimisation selon des paramètres
constructifs (optimisation paramétrique)

• Avantages
• optimisation plus rapide (moins de degrés de
  liberté)
• donc possibilité dutiliser des fonctions
  objectifs plus sophistiquées
• le résultat est réalisable si les contraintes
  ont été bien posées
• Inconvénients
• le résultat dépend du choix de la structure,
  donc de lexpertise du concepteur
• certaines solutions innovantes risquent de ne
  pas être envisagées

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Optimisation selon des paramètres constructifs

• Une étude préliminaire permet souvent d éliminer
  certaines structures
• (recours aux expressions fondamentales, des
  densités de force par exemple)
• ? Les structures retenues doivent être optimisées
• séparément
• (la valeur de B optimum pour l une n est
  pas forcément l optimum de l autre...)
• avec le même soin
• La comparaison est facile à biaiser rester
  méfiant.

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Dans le choix de la structure, ne pas se limiter
aux solutions classiques.
Exemple les machines à phases séparées (a) ont
été utilisées dans les nouveaux domaines
(machines à déplacement linéaire et machines
discoïdes) avant que lon pense à les utiliser
aussi pour les machines rotatives,
traditionnellement à champ tournant (b).
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• Un choix judicieux des paramètres permet de
  simplifier le calcul de la fonction objectif et
  des contraintes, ainsi que loptimisation.
• ? Réduire le nombre de degrés de liberté
• en éliminant des contraintes
• en effectuant des optimisations partielles
• (exemple du partage d une fenêtre magnétique
  entre deux enroulements)
• en remettant à plus tard la détermination des
  paramètres non dimensionnants (nombre de
  spires ?)
• Rendre les contraintes faciles à vérifier dès le
  début de lanalyse
• Si possible, par le choix des paramètres, faire
  apparaître les contraintes sous la forme dun
  intervalle de variation des paramètres.
• Hiérarchiser les contraintes
• vérifiées en cours de calcul (en abrégeant
  lanalyse quand une contrainte vitale nest pas
  respectée)
• vérifiées seulement sur le résultat final (les
  remplacer par une pénalité, surtout si on na pas
  de point de départ qui les vérifie toutes)

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3. Choix d un modèle
? Nombre de dimensions géométriques considérées
(4 si temps et espace pleinement considérés)
Réduire ce nombre si possible
(symétries, passage à un modèle 2 D ou de type
circuit, recours aux phaseurs...) ? Échelles
considérées temps commutations des
semi-conducteurs (ns, ms), période électrique
(ms, ms) (...50 Hz, 1 MHz), évolution
mécanique  (s), vieillissement (années) espace
atomes, molécules, monocristaux denture, pas
polaire.univers. ? Autres caractéristiques
importantes degré de généralité, possibilité
d extension et d adaptation précision (quelle
est la quantité d information significative ? )
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Rappel important sur les modèles
? Les systèmes de traitement de linformation
(dont notre cerveau) nont pas daccès direct à
la réalité. ? Nous utilisons toujours un modèle,
à savoir une création de l esprit qui correspond
à notre perception de la réalité et sur laquelle
nous pouvons raisonner
On peut rêver d un modèle idéal rendant compte
parfaitement de la réalité cest utopique et de
toute façon un tel modèle serait inutilisable.
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3. Choix d une méthode d analyse
? Le choix est lié à celui du modèle ! Les
méthodes analytiques nécessitent une modélisation
plus simple. ? Autres caractéristiques
importantes prix (achat de logiciels,
ressources informatiques, main d œuvre...) possi
bilité d extension et d adaptation durée de
mise au point et programmation durée par cas
traité (temps calcul, temps interactif) fiabili
té (programmes certifiés et l utilisateur ?
) absence d erreurs aléatoires (gênantes pour
les comparaisons ) possibilité de calculer
toutes les grandeurs souhaitées
(forces) facilités graphiques (entrée données,
interprétation des résultats... illustration
 publicitaire  des rapports parfois à éviter)
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4. Validation
Approximations du modèle Risque d erreur
(programmation) ? comparaison avec une autre
méthode (moins efficace mais suffisamment
sûre) ? comparaison avec l expérience (maquettes
? prototypes)
On teste la méthode d analyse, pas le résultat
final !
Une maquette peut être assez éloignée du résultat
final. Elle doit être disponible suffisamment
tôt. On peut valider la méthode sans attendre la
fin de létude. Elle permet de fixer la valeur de
certains paramètres (comme ceux qui servent à
calculer les dimensions des têtes de bobines par
exemple)
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5. Optimisation
? Le choix de la méthode doptimisation doit
tenir compte des caractéristiques des problèmes
délectrotechnique fonction objectif souvent
implicite (pas de forme analytique) pas de
calcul de ses dérivées autre que
numérique calcul compliqué ? bruit
numérique non linéarités peaux de
bananes fréquentes contraintes compliquées
(difficulté de trouver un point de départ
acceptable si on ne remplace pas certaines par
une pénalité) ? Il faut utiliser des méthodes
robustes (l invariance est de bon augure) On y
reviendra lors dune prochaine séance.
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6. Vérification finale

• Semblable à la validation, mais effectuée sur le
  dispositif tel que finalement retenu
  (prototypes)
• La possibilité de vérification est limitée dans
  le cas dune optimisation multi-objectifs car
  lensemble des solutions retenues est alors
  infini.

• Rappel
• Changement dhoraire pour les TP
• Les séances de TP des premières semaines seront
  remplacées par le cours magistral.