Overview

Ce mémoire de thèse relate la mise au point d'une méthodologie d'identification en boucle fermée de la machine asynchrone, grâce à une prise en compte explicite de l'algorithme de commande vectorielle. Fondamentalement, l'identification directe pose des problèmes en raison des perturbations stochastiques que l'on retrouve sur la variable de commande via la boucle de régulation, ce qui rend l'estimation asymptotiquement biaisée. Nous proposons de remédier à ce problème grâce à une identification indirecte sur la base de la connaissance du correcteur. De plus, nous étendons le champ d'application de cette approche en identifiant préalablement un correcteur équivalent à l'aide d'une technique de moindres carrés surparamétrisés. Outre l'élimination du biais asymptotique, les études comparatives réalisées en simulation stochastique ont montré que l'approche indirecte fournit des estimées plus précises, et cela pour une excitation de la machine uniquement constituée par les variations du couple de charge.Cette nouvelle méthodologie a permis d'améliorer la détection des défauts, grâce à une meilleure réjection des fausses alarmes.