Supervision et Diagnostic d’un système par le modèle Bond-graph
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University of Tlemcen
Abstract
Ce mémoire présente une approche de supervision et de diagnostic des moteurs à
courant continu basée sur la modélisation Bond Graph. L’objectif principal est de détecter
et d’isoler les défauts électriques et mécaniques à l’aide des Relations de Redondance
Analytique (RRA).
Les modèles Bond Graph des moteurs à excitation série et shunt ont été développés
sous l’environnement Symbols Shakti. Les RRAs ont été générées automatiquement sous
FDIPad afin de produire les résidus de surveillance et d’analyser la détectabilité ainsi que
l’isolabilité des défauts.
Les résultats de simulation montrent que les résidus restent stables en fonctionnement
normal et réagissent significativement lors de l’apparition des défauts, ce qui confirme
l’efficacité de l’approche proposée pour la surveillance et le diagnostic des moteurs à courant
continu.