Exploration de méthodologies pour la maintenance prédictive de machines électriques synchrones et de leurs onduleurs associés, intégrés dans un véhicule électrifié

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Direction de recherche

En raison de l'introduction rapide et massive de véhicules électrifiés (Hybrid Electric Vehicle, Plug-In Hybrid Electric Vehicle, Electric Vehicle) sur le marché du transport routier dans un avenir proche, la fiabilité de fonctionnement des motorisations électriques et de leur électronique de puissances associées devient un enjeu industriel majeur. En effet, tout défaut de fonctionnement peut entraîner des surconsommations énergétiques, nécessiter des temps et des coûts d’immobilisation pour diagnostic et réparations, voire mettre en danger la sécurité des passagers. Par ailleurs, les environnements de fonctionnement des systèmes électriques dans ces véhicules sont généralement très contraints par les aspects vibratoires et thermiques. De plus, les systèmes électriques sont soumis à des cycles transitoires fréquents et répétés, qui les sollicitent mécaniquement et thermiquement.  La maintenance prédictive (MP) a été proposée dans différents domaines industriels afin d’améliorer la fiabilité du fonctionnement normal et de réduire les coûts liés aux temps d’arrêt imprévus. Elle est basée sur le franchissement d’un seuil prédéfini (indicateur de défaut) qui permet de donner l'état de dégradation des composants d’un système avant leur détérioration complète. La plupart des méthodes proposées sont développées dans des conditions de laboratoire favorables et avec une résolution spectrale très importante (pour les méthodes basées sur l’analyse fréquentielle), et ne sont généralement pas compatibles avec un fonctionnement embarqué contraint par les puissances de calcul des contrôleurs.
Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de développer une méthodologie pour le déploiement de techniques de maintenance prédictive de machines électriques synchrones à aimants permanents et leur électronique de puissance (onduleur) associé, spécifiquement adaptée à une utilisation dans un véhicule routier pour l’électrification du système de propulsion, et d’entreprendre une première validation à l’aide de scénarios d’utilisation représentatifs (cycle normalisé WLTC, cycles RDE). Cette méthodologie permet d’optimiser la structure du système de surveillance.

Mots clefs: Maintenance prédictive, Machine synchrone à aimant permanent, détection des défauts, commande tolérant au défaut, Maintenance conditionnelle, traitement signale et données, analyse statistique

  • Directeur de thèse    Pr. DIALLO Demba, Laboratoire Génie électrique et électronique de Paris (GeePs - UMR8507, CentraleSupélec, CNRS, Paris-Saclay, Sorbonne Université) – Dr. DELPHA Claude, Laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S - UMR8506, CentraleSupélec, CNRS, Paris-Saclay)
  • Ecole doctorale    (ED 575) ELECTRICAL, OPTICAL, BIO: PHYSICS_AND_ENGINEERING (EOBE)
  • Encadrant IFPEN    Dr. SARABI Siyamak, Ingénieur de recherche en électronique de puissance et contrôle, département système électrifiés, siyamak.sarabi@ifpen.fr
  • Localisation du doctorant    IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France  - GeePs, Gif-sur-Yvette, France 
  • Durée et date de début    3 ans, début au plus tôt le 1er octobre 2020 
  • Employeur    IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France
  • Qualifications    Master 2 ou diplôme d’ingénieur en génie électrique
  • Connaissances linguistique    Bonne maîtrise de l’anglais indispensable, français souhaitable
  • Autres qualifications    Bonne maitrise en Matlab/Simulink, bonne connaissance en statistiques et traitement de donnée et signale, bonne connaissance en machine électrique et l’onduleur de tension. 
     
Contact
Encadrant IFPEN 
Dr. SARABI Siyamak
Ingénieur de recherche en électronique de puissance et contrôle, département systèmes électrifiés
Texte libre

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