Ilhem SLAMA-BELKHODJA

Les progrès récents en commande des machines électriques sont dus à ceux de l’électronique numérique, notamment par l’implantation d’algorithmes complexes. Basées sur les microprocesseurs, les solutions numériques sont équipées d’unités arithmétiques et logiques (ALU) qui prennent en charge les calculs, et remplacent avantageusement les solutions analogiques, qui manquaient de fiabilité. Cet article porte sur la présentation des différentes solutions numériques utilisées de nos jours, logicielles, matérielles et maintenant hybrides, pour l'implantation des algorithmes de commande de machines électriques. Sont précisés les avantages et inconvénients de chacune d’entre elles, à travers des exemples illustratifs spécifiques.

Découvrez l’intérêt économique et énergétique offert par les convertisseurs multi-fonctions associés à des systèmes de génération à base de sources d’énergie renouvelables. L’avantage des CMFs est qu’ils assurent l’amélioration de la qualité d’énergie électrique, notamment la qualité de l’onde courant.

Connaissez-vous les apports et la contribution des nouvelles solutions numériques utilisées de nos jours dans le pilotage des convertisseurs d'électronique de puissance ? Couramment, ces solutions numériques sont répertoriées en trois familles : logicielles, matérielles et hybrides.

Découvrez les problèmes de distorsion de l’onde de courant, leurs origines et les solutions de compensation des courants harmoniques et réactifs consommés par des charges non linéaires. Leurs corrections permettent d’éviter la dégradation de la qualité de l’énergie électrique.

Les entraînements électriques à vitesse variable sont régis par des algorithmes de commande. Aujourd’hui, l’utilisation des FPGA pour l’implantation de ces algorithmes apporte des performances accrues. Il est possible d’implanter plusieurs algorithmes assurant différentes fonctionnalités et travaillant indépendamment. Néanmoins l’implantation des algorithmes doit se faire en respectant une méthodologie qui permet de résoudre l’adéquation entre l’algorithme à implanter et son architecture en vue d’effectuer une implantation optimisée en termes de ressources consommées et de temps de calcul, tout en réduisant le temps de développement.