Synthèse par une approche métaheuristique d'une commande adaptative neuronale de la machine synchrone à aimants permanents avec stabilité garantie

 

Pierre Sicard

Université du Québec à Trois-Rivières

 

Domaine : énergie

Programme projet de recherche en équipe

Concours 2013-2014

Le respect de l'environnement a fait intervenir des solutions technologiques vertes misant sur les ressources électriques comme la production d'énergie éolienne et les véhicules électriques et hybrides. Les machines synchrones à aimants permanents (MSAP) constituent une solution technologique clairement associée à l'amélioration de l'efficacité énergétique de ces systèmes dans un marché en pleine expansion.

La mise en place de solutions novatrices exige la création de prototypes de plus en plus exigeants en termes de rapidité de mise en marché et devient un élément compétitif crucial. Ce projet de recherche s'inscrit dans cette perspective par le développement d'algorithmes de commande à base d'intelligence artificielle avec stabilité garantie pour les MSAP. L'intérêt novateur des lois de commande proposées est qu'elles ne requièrent pas de lourds travaux d'identification de modèle, répondant ainsi à un besoin essentiel de commande « universelle » ne requérant que des informations minimales des machines. Une approche par métaheuristiques constituera un outil algorithmique important et original pour la syntonisation des correcteurs et leur adaptation pour une implémentation efficace. L'expertise et les résultats de recherche profiteront au marché en développement des fabricants de véhicules électriques et hybrides au Québec et pourront aussi contribuer à l'industrie éolienne.

Considérant le vaste marché des MSAP, les retombées industrielles vont bien au-delà du Québec par la mise en fonction plus aisée des systèmes et par les économies énergétiques associées à l'adoption de ces machines.