Optimisation des performances du moteur à réluctance variable (MRV) par l’algorithme FFA (firefly algorithm)

Abstract

Ce travail a pour objectif de montrer l’impact des algorithmes d’optimisations en particuliers FFA « firefly algorithme » l’algorithme de luciole en français qui est une métaheuristique récente inspirée du comportement social des lucioles dans la nature sur les performances d’une machine à réluctance variable à double saillance (MRVDS) commandée en courant par hystérésis ou en tension Des simulations réalisées avec le logiciel Matlab montrent qu’en associant algorithmes d’optimisations et la commande de la MRV nous arrivons a trouver les angles θon ,θoff optimales de la croissance et de décroissance du courant d’alimentation de la machine ce qui permet de minimiser les ondulation de couple.

يهدف هذا العمل إلى إظهار تأثير خوارزميات التحسين ، ولا سيما خوارزمية الحشرة المضيئة ، وهي عبارة عن خوارزمية التحسين المثلي حديثة مستوحاة من السلوك الاجتماعي لليراعات في الطبيعة على أداء الالة ذات الممانعة المغناطيسية المتغيرة MRV)) بالاعتماد على نموذج ساكن للخصائص الكهرومغناطيسية محدد من طرف تطبيق البرنامج Femm باستعمال طريقة العناصر المنتهية MEF بالتأثير علي فعاليات الالة MRVDS)) مثل تموج عزم الدوران وجواب السرعة الالة المتحكم فيها بالتيار الكهربائي HCC مع وجود حلقة التحكم في السرعة . المحاكاة الذي يتم إجراؤها بواسطة برنامج Matlab ، يوضح أنه من خلال الجمع بين خوارزميات التحسين والتحكم في MRV ، نصل إلى إيجاد الزوايا المثلى θon ،,θoff لنمو وانحسار تيار التغذية للآلة والذي يسمح بتقليل تموجات عزم الدوران.