FacultéPolytechnique. Dimensionnement optimal de convertisseurs continu-continu isolés par la méthode des plans d expériences Travail de fin d études

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1 FacultéPolytechnique Dimensionnement optimal de convertisseurs continu-continu isolés par la méthode des plans d expériences Travail de fin d études Stijn Coorevits Promoteurs : Prof. O. Deblecker Ir C. Versèle 16 mars 2011

2 Plan de l exposé 1. Contexte de l étude 2. Méthode des plans d expériences 3. Application aux convertisseurs auxiliaires en ferroviaire 4. Extension du domaine d étude 5. Conclusions 2

3 La conception en électronique de puissance Nature : Multi-physique Multi-variable Fortement contraint Conception optimale difficile 3

4 Principe du convertisseur DC/DC (DC) régulée (DC) fréquence f s Étage onduleur(transistors) Transformateurréalisant l isolation galvanique (fréquence f s ) et ajustant la tension de sortie Étage redresseur(diodes) Filtre (LC) de sortie(limitation des ondulations de courant et tension) T s = 1/f s 4

5 Pertes de puissance Transistors commutation conduction Transformateur pertes Joule pertes magnétiques Diodes conduction Pertes prises en compte dans l étude 5

6 Outil d évaluation de topologies développépar Alstom Transport Feuille de calcul Excel Évaluation mono-variable etmono-objectif(masse, pertes ou coût) des topologies de convertisseurs DC/DC Àpartir du cahier des charges : topologie, tension d entrée V d, tension de sortie V o, fréquence de découpage f s Intégration d une couche d optimisation multi-objectif Optimisation multi-variable et multi-objectif Conception optimale des convertisseurs Algorithme génétique NSGA-II Historique de l étude Démarche originale en électronique de puissance 6

7 Optimisation par algorithmes génétiques (1) Basés sur la théorie de l évolution (Darwin) Inspirés des mécanismes génétiques Mutation Croisement Remplacement Information génétique = chromosome Variables discrètes Topologie Variables continues Fréquence 7

8 Optimisation par algorithmes génétiques (2) variables d optimisation Tensions d entrée V d de sortie V o Puissance P o fonctions objectif contraintes 100 générations (itérations): 40 Intel Core2Duo 1.8 GHz 8

9 Plan de l exposé 1. Contexte de l étude 2. Méthode des plans d expériences 3. Application aux convertisseurs auxiliaires en ferroviaire 4. Extension du domaine d étude 5. Conclusions 9

10 Modélisation par la méthode des plans d expériences (1) Ajuster un modèle mathématique : Aux réponses masse, pertes et coût d un convertisseur DC/DC domaine d étude facteurs x i et x j 10

11 Modélisation par la méthode des plans d expériences (2) Avantages de la méthode des plans d expériences Approche méthodologique de la modélisation Permet de tirer un maximum d informations à partir d un minimum d essais Exploitation des outils de l analyse statistique (p-value, intervalles de confiance, coefficient de corrélation) Démarche originale en électronique de puissance Programmation sous MATLAB Une «expérience»= résultat d optimisation pour un jeu de facteurs donné(v d, P o ) V d P o Optimisation NSGA-II (200s) y = Masse Pertes Cout 11

12 Modélisation par la méthode des plans d expériences (3) Système d équations Vecteur des réponses pour les n essais Vecteur des coefficients Estimation des coefficients Vecteur des résidus Matrice de calcul X 12

13 Modélisation par la méthode des plans d expériences (4) Modèle quadratique complet : Plan composite extension du modèle linéaire bonnes performances statistiques plan pour surfaces de réponses p-value 13

14 Modélisation par la méthode des plans d expériences (5) point le plus proche du point idéal Cahier des charges Tension d entrée V d Puissance P o masse pertes coût 14

15 Plan de l exposé 1. Contexte de l étude 2. Méthode des plans d expériences 3. Application aux convertisseurs auxiliaires en ferroviaire 4. Extension du domaine d étude 5. Conclusions 15

16 Application aux convertisseurs auxiliaires en ferroviaire (1) Alimentation de la climatisation, de l éclairage, dans les véhicules ferroviaires Cahier des charges typique en ferroviaire 2 facteurs Le choix de la topologien est pas une variable d optimisation 16

17 Surfaces de réponse en masse Stockage intégral de l énergie Noyau en nanocristallin Flyback P o = 100 kw V d = 1500 V V o = 600 V f s = 2,6 khz Nanocristallin Aluminium IGBT = 6500V/200A M = 1130 kg P = 8kW Noyau en ferrite 17

18 Application aux convertisseurs auxiliaires en ferroviaire (3) Origine de la masse élevée du flyback: fonctionnement du «transformateur»en inductances couplées Choix du matériau nanocristallin (B sat =1,2 T) permet de diminuer le volume du noyau La masse du flyback est due principalement àcelle de son élément magnétique 18

19 Application aux convertisseurs auxiliaires en ferroviaire (4) Origine de la masse des autres topologies : Pont complet La masse de l inductance augmente avec la puissance (mais aussi avec la tension d entrée) 19

20 Surfaces de réponse en pertes calibres V/I pertes Joules élevées [Flyback] 20

21 Plan de l exposé 1. Contexte de l étude 2. Méthode des plans d expériences 3. Application aux convertisseurs auxiliaires en ferroviaire 4. Extension du domaine d étude 5. Conclusions 21

22 Extension du domaine d étude (1) III 2 nouveautés : 1. considération de transistors MOSFET 2. N trans, association de transistors en // 22

23 Surfaces de réponse en pertes 23

24 Pertes Tendances principales Push-pull (V d -) Push-pull (V d -) Forward (V d -) Forward (V d -) Demi-pont (V d +) Pont complet (V Pont complet d +) Pont complet (V d +) Demi-pont (V d +) Demi-pont V d -/V d + : faible/haut niveau de tension de la zone considérée Masse ( coût) Push-pull (V d -) Pont complet Demi-pont Pont complet Demi-pont Pont complet Demi-pont 24

25 Plan de l exposé 1. Contexte de l étude 2. Méthode des plans d expériences 3. Application aux convertisseurs auxiliaires en ferroviaire 4. Extension du domaine d étude 5. Conclusions 25

26 Conclusions Les méthodes de plans d expériences ont permis de tirer les tendances en termes de masse, pertes et coût Les plans d expériences offrent une approche méthodologique rigoureuse à la modélisation Plans composites Analyse statistique (p-value, R 2, ) Les surfaces de réponses résultent d un dimensionnement optimal par algorithme génétique (NSGA-II) Certaines tendances bien connues ont pu être mises en évidence (masse élevée du flyback, ) 26

27 Perspectives Comparer des convertisseurs optimaux tirés des surfaces de réponse avec des réalisations existantes Envisager l association de cellules de conversion d énergie DC/DC en série et en parallèle 27

28 Merci de votre attention 28

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