MODULATION DE LARGEUR D'IMPULSIONS VECTORIELLES SPATIALES ALÉATOIRES CHAOTIQUE DESTINÉE AUX ENTRAÎNEMENT DE MOTEURS À INDUCTION DANS LES APPLICATIONS INDUSTRIELLES
SVPWM for Industrial Motor Drives
DOI :
https://doi.org/10.59277/RRST-EE.2024.69.4.6Mots-clés :
Entraînements à induction à distorsion harmonique totale, Génération d'impulsions aléatoires, Facteur de propagation harmonique, Modulation de largeur d'impulsion de vecteur spatial aléatoire chaotiqueRésumé
Dans cette ère industrielle, la commande des moteurs à induction joue un rôle essentiel, notamment dans le contrôle de la vitesse. L'ajustement de la vitesse est essentiel dans toutes les stratégies de contrôle du point de vue de l'application. Il existe différentes méthodologies de modulation de largeur d'impulsion pour régler la vitesse et réduire les harmoniques. Parmi les diverses stratégies de modulation de largeur d'impulsion (PWM), la PWM à vecteur spatial (SVPWM) s'avère la meilleure pour la réduction des harmoniques dans les applications d'entraînement à fréquence variable. La topologie SVPWM est modifiée en incorporant un certain caractère aléatoire, générant des impulsions de commutation pour l'onduleur, contrôlant ainsi les entraînements du moteur à induction. Un algorithme randomisé chaotique est synthétisé dans le SVPWM primitif et appelé SVPWM aléatoire chaotique (CRSVPWM). Il est prouvé à partir des résultats que l'efficacité et les performances sont plus élevées pour les entraînements à induction SVPWM randomisés chaotiques que pour toutes les méthodes conventionnelles de PWM, ayant des harmoniques plus élevées, un indice de modulation plus faible et moins de flexibilité. CRSVPWM présente les avantages d'une meilleure tension de sortie fondamentale, d'une réalisation numérique plus simple, de performances harmoniques améliorées et d'une extrême simplicité dans la sélection vectorielle. Il est simulé via MATLAB 2021R et une validation expérimentale basée sur le matériel a été effectuée à l'aide de l'environnement de la suite de conception Vivado avec Spartans-6 FPGA (XC6SLX9-2tqg144).
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