Description de l'unité d'enseignement : Condition monitoring and fault detection I Condition monitoring and fault detection I M2 Semestre ECTS S9 4 20 12 8 Condition monitoring and diagnostics of electrical machines - Methods of monitoring. - Faults in stationary apparatus. - Faults in rotating machines. - Methods for analysing data. - Methods for diagnosing machine condition. Advances in electrical machines monitoring and diagnosis - Electrical machines diagnosis. - Basic problem of monitoring and diagnostic. - Monitoring and diagnosis techniques. - AI based techniques. Actionneurs électriques (M1) Humberto HENAO (PR2, 63ème section), Gérard-André CAPOLINO (PR1, 63ème section), Ewen Ritchie & Dr. Brigitte Bak-Jensen (Aalborg University), Fiorenzo Filippetti (University of Bologna)
Description de l'unité d'enseignement : Condition monitoring and fault detection II Condition monitoring and fault detection II M2 Semestre ECTS S9 4 20 12 8 Insulation test for electromagnetic devices - Tests for the quality control and diagnosis of the status of electrical machines insulating systems. - High potential tests (hipot tests). - Surge tests. - Loss tangent/power factor tests. - Partial discharge tests. Electrotechnique ( M1), Actionneurs électriques (M1) Humberto HENAO (PR2, 63ème section), Gérard-André CAPOLINO (PR1, 63ème section), Manes Fernadez Cabanas (University of Oviedo)
Description de l'unité d'enseignement : Control in power energy I Control in power energy I M2 Semestre ECTS S9 4 20 12 8 Field oriented and direct torque/power controls - DTC scheme for induction machines. - Performance improvement of DTC scheme. - DSVM-DTC. - FOC versus DTC. Non-linear control of electromechanical systems Actionneurs électriques (M1), Commande d actionneurs électriques (M1) Franck BETIN (PR2, 63 ème section), Gérard-André CAPOLINO (PR1, 63 ème section), Domenico Casadei (University of Bologna)
Description de l'unité d'enseignement : Control in power energy II Control in power energy II M2 Semestre ECTS S9 4 20 12 8 Sensorless drives Actionneurs électriques (M1), Commande d actionneurs électriques (M1) Franck BETIN (PR2, 63 ème section), Gérard-André CAPOLINO (PR1, 63 ème section)
Description de l'unité d'enseignement : Electromagnetic Devices I Semestre ECTS Electromagnetic Devices I M2 S9 4 20 12 8 Computer-aided design and optimisation of electromagnetic devices - Inverse electromagnetic problems. - Numerical optimization techniques. - Geometric parameterization techniques. - Design sensitivity analysis. - Applications solved by stochastic optimization methods. - Applications solved by deterministic optimization methods. Transient and harmonics in electromechanical systems - General methodology. - Basic definitions. - Effect of saturation. - Effect of slotting and airgap variation. - Mmf computation. - Application to induction machines. - Application to synchronous machines. Actionneurs électriques (M1) Humberto HENAO (PR2, 63 ème section), Gérard-André CAPOLINO (PR1, 63 ème section), Vasile Topa (Technical University of Cluj-Napoca)
Description de l'unité d'enseignement : Electromagnetic Devices II Semestre ECTS Electromagnetic Devices II M2 S9 2 20 12 8 Small electric motors and actuators - Basic concepts of small electronically-commutated motors. - Small electronically-commutated permanent-magnet (or brushless DC) motors. - Small electronically-commutated variable-reluctance (or switched reluctance) motors. - Small electronically-commutated variable-reluctance and permanentmagnet (or hybrid) motors. - Small electronically-commutated piezoelectric (or travelling-wave ultrasonic) motors. Actionneurs électriques (M1) Humberto HENAO (PR2, 63 ème section), Gérard-André CAPOLINO (PR1, 63 ème section), Mircea Radulescu (Technical University of Cluj-Napoca)
Description de l'unité d'enseignement : Power Systems I Semestre ECTS Power Systems I M2 S9 4 20 12 8 Understand the energy and economic challenges of the electricity market. Liberalized electricity market - Liberalisation of the electricity market: status. - European integrated grid. - Energy sources for electricity in Europe. - Energy flow control in the grid. - Power quality improvement. Power quality - Power quality. - Distributed generation. Réseaux électriques (M1) Humberto HENAO (PR2, 63 ème section), Gérard-André CAPOLINO (PR1, 63 ème section), Ronnie Belmans & Johan Driesen (Catholic University of Leuven)
Description de l'unité d'enseignement : Power Systems II Semestre ECTS Power Systems II M2 S9 2 20 12 8 Simulation of electromagnetic transients Modern DC power supplies - Regulation regarding input current harmonic content. - Basic methods: passive filters. - Fundamental of resistor emulators. - Dynamic limitations and methods to solve them. - Single stage solutions. Réseaux électriques (M1), Electronique de puissance (M1) Humberto HENAO (PR2, 63 ème section), Gérard-André CAPOLINO (PR1, 63 ème section), Arturo Fernandez Gonzalez & Javier Sebastian Zuniga (University of Oviedo)
Parcours «Master on Advanced Control Engineering» System Identification and Modelling de présence par étudiant : 40 heures (20 Cours, 12, 8 ) Pré requis : Représentation des systèmes : fonction de transfert et représentation d état. Objectifs : Savoir modéliser un système et l identifier sous forme boite noire - Physical modelling - Non parametric time and frequency domains methods o Correlation o Fourier and spectral analysis - Parameter estimation methods o Linear regression and least squares methos o Maximum likelihood method o Instrumental variable method - Convergence and consistency - Recursive methods - Identification criterion and model validation - Experimental aspects - Model reduction Linear control techniques and applications de présence par étudiant : 40 heures (20 Cours, 12, 8 ) Pré requis : Notion de calcul matriciel Objectifs : Acquérir les méthodes de base de l automatique pour analyser et synthétiser les systèmes linéaires dans l espace d état. Ce cours traite les systèmes SISO et MIMO continus et discrets. State space : representation, resolution, simulation - Observability, controllability - Stability - Observers - State feedback - Pole Shifting method - Decoupling : transfer function approach and state space formalism Advanced Process Control de présence par étudiant : 40 heures (20 Cours, 12, 8 ) Pré requis : Automatique de base Objectifs : Apprendre la théorie et la pratique des méthodes de commande avancée - Internal model method - Self tuning regulators - Adaptive control - Predictive control - Robust control
Signals, measurement and information technology de présence par étudiant : 40 heures (20 Cours, 12, 8 ) Pré requis : Aucun Objectifs : Savoir traiter l information à partir d acquisitions de mesures - Measurements handling - Information theory basics - Discrete Fourier Transform (DFT) - Spectrum Analysis of Deterministic Signals - Stochastics of time-discrete processes - Spectrum Estimation - Recursive filters - Non-recursive filters - Adaptive Filters Optimisation and optimal control de présence par étudiant : 40 heures (20 Cours, 12, 8 ) Pré requis : Aucun Objectifs : Savoir appliquer les methods de commande optimale - Calculus of variations - Optimal control principles - Linear quadratic control - Kalman filtering - LQG/LTR - H infinity methods - Case study Diagnostic and fault tolerant control systems de présence par étudiant : 40 heures (20 Cours, 12, 8 ) Pré requis : Aucun Objectifs : Savoir diagnostiquer un système dynamique et mettre en œuvre des stratégies de contrôle tolérant les fautes. - Diagnostic methods - Design of Active Fault Tolerant Control Systems (FTCS) - Design of Passive FTCS - Advanced Active FTCS Method Non Linear Control Engineering de présence par étudiant : 40 heures (20 Cours, 12, 8 ) Pré requis : Base mathématiques en analyse Objectifs : - Non linear systems fundamentals - Phase plane analysis - Describing function analysis - Lyapunov theory - Feedback linearization - Sliding control - Applications
Genetic Algorithms, Neural Networks and Fuzzy Logic de présence par étudiant : 40 heures (20 Cours, 12, 8 ) Pré requis : Aucun Objectifs : Apprendre et savoir appliquer les méthodes neuro-flous pour la modélisation, l optimisation et la commande des systèmes - Fuzzy logic basics - Fuzzy control - Neural networks - Neuro-fuzzy modelling - Genetic algorithms Industrial computer engineering de présence par étudiant : 40 heures (20 Cours, 12, 8 ) Pré requis : Aucun Objectifs : Savoir traiter l information sur système informatique pour suivre ou contrôler un processus en temps réel. - Computer architecture - Computer interfacing and data acquisition - Industrial networks - Real time operating systems - Micro-processors programming