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Le sujet est découpé en quatre parties indépendantes. Il est recommandé aux
candidats de traiter les parties A, B, C et D dans l’ordre afin d’avoir une vision
cohérente de l’installation et du fonctionnement du moteur.
La qualité de la rédaction, la justification et la cohérence des résultats
présentés sont autant d’éléments qui contribuent à produire une copie de qualité. La
précision des résultats numériques doit être adaptée au contexte et à la grandeur
évaluée en choisissant l’unité ou son multiple le plus adapté.
Partie A (pages 5 à 7) :
Le dimensionnement d’un moteur d’entraînement d’une des pompes de
reprise de la station de traitement de Grisheim-sur-Souffel sert de support au calcul
de l’économie d’énergie réalisable lorsqu’un départ classique « moteur asynchrone
IE2 + variateur » est remplacé par un pack SynRM.
Partie B (pages 8 à 11) :
Le principe de fonctionnement des machines synchrones à réluctance est
abordé avant de détailler la constitution du moteur ABB, en particulier celle de son
rotor, élément clé de ses performances qui seront comparées à celles d’un moteur
asynchrone traditionnel.
Partie C (pages 12 à 15) :
Un modèle simplifié dans le repère du rotor est développé puis exploité afin
d’établir l’expression du couple électromagnétique. Le recours à un logiciel d’analyse
par éléments finis permet de prédéterminer la valeur des inductances d’axes d et q et
de quantifier l’influence de la saturation.
Partie D (pages 16 à 23) :
Le modèle du moteur à réluctance est un modèle non linéaire dont les
paramètres principaux sont variables en fonction de l’état de saturation de la
machine. Son contrôle nécessite donc une commande robuste. Après avoir étudié la
commande vectorielle de l’onduleur et sa mise en œuvre dans un DSP, une
commande en régime glissant est appliquée dans le repère du rotor pour générer les
tensions de consignes de l’onduleur.
Le contrôle du couple sans codeur est toujours un défi d’actualité pour les
fabricants, notamment pour les faibles vitesses et en particulier à l’arrêt. L’estimation
de la vitesse nécessite de reconstruire cette grandeur en temps quasi réel.
L’algorithme d’un filtre de Kalman étendu aux systèmes non linéaires est étudié pour
son estimation.