Diagnostic des Défauts d’un Système d’Énergie Renouvelable à Base des Techniques Floues

Abstract

في هذا العمل، تمت دراسة الكشف عنعطبإنكسار قضبان الدوار في مولد لا تزامني ذو قفص السنجاب الذي عادة ما يستخدم في أنظمة طاقة الرياح و ذلك على أساس التحليل والمعالجة الرقمية لتيارات الجزء الساكن. و هو عطب شائع يمكن أن يحدث في المولدات اللا تزامنية ذات قفص السنجاب، ما يمثل حوالي 20٪ من الأعطاب المحتملة في هذا النوع من الماكنات. وتستند التقنيات الرقمية المعروضة في هذا العمل إلى تحليل المجال الزمني، تحليل نطاق التردد الذي يحتوي على تحويل فوريه السريع، تقدير الكثافة الطيفية للطاقة (الأساليب غير المتجانسة، الأساليب المتجانسة، وأساليب الاستبانة العالية)، تحويل هيلبرت، مشغل الطاقة كايزر-تيغر، ونظام المنطق الغامض التي يمكن أن تحسن الكشف عن هذا النوع من الأعطاب.

Dans ce travail, la détection de défaut des barres rotoriques cassées dans un générateur asynchrone à cage d'écureuil (GACÉ) habituellement utilisé dans les systèmes d’énergie éolienne a été étudiée sur la base de l'analyse et le traitement numérique des courants statoriques. C'estun défaut commun qui peut se produire dans le rotor des générateurs asynchrones à cage d'écureuil, qui représente environ 20% des défauts éventuels dans ce type de machines. Les techniques numériques présentées dans ce travail sont basées sur l’analyse au domaine temporel, l’analyse au domaine fréquentiel qui contient la transformée de Fourier rapide FFT, l’estimation de la densité spectrale de puissance PSD (méthodes non paramétriques, méthodes paramétriques, méthodes de haute résolution), la transformée de Hilbert, l’opérateur d’énergie Kaiser-Teager, le système de la logique floue qui peuvent améliorer la détection de ce genre de défauts

In this work, fault detection of broken rotor bars in squirrel cage induction generator (SCIG) usually used in wind energy systems has been studied on the basis of analysis and numerical treatment of stator currents. . It is a common defect that can occur in the rotor of squirrel cage induction generators, which represents about 20% of the possible defects in this kind of machines. The numerical techniques presented in this work are based on the time domain analysis, the frequency domain analysis which contains the fast Fourier transform (FFT), the power spectral density (PSD) estimation (nonparametric methods, parametric methods, high resolution methods), the Hilbert transform, the Kaiser-Teager energy operator, the fuzzy logic system that can improve the detection of such defects.