LP20 : Conversion de puissance électromécanique

Biblio

• Tout en un PSI, Dunod. Un chapitre “moteur synchrone” un truc du genre. Il y a tout, c’est fouilli, mais il y a toutes les infos dont on a besoin.
• Précis, Electrotechnique PSI, chapitre 4, machines synchrones. Il y a les manips possibles aussi, c’est sympa
• Physique exercices incontournables PSI, de J.-N. BEURY, chapitre 19 pour le calcul du couple.

Slides utiles

Des photos de livres, c’est plutot pratique au cas où

• PDF : Lien du PDF

• pptx : LP 20.pptx

On peut en intro faire une aiguille entre deux bobines, avec un déphasage de π/2, au départ avec une seulement, puis deux pour montrer la nécessité d’avoir un champ tournant. On la garde sous le coude

On peut traiter dans l’ordre :

I Organisation machine synchrone

1) Le schémas global rotor, stator, entrefer 2) circuit statorique : une spire puis deux, le nombre de pôles n’est pas central ici 3) Circuit rotorique

On va les assembler pour faire tourner

II Fonctionnement

1) Calcul du couple 2) Condition de synchronisme : retour sur l’aiguille, et avec un tachymètre voir cette condition vérifiée ! 3) Réversibilité?

III Bilan de puissance

Partie un peu résumé pour faire le bilan, montrer qu’on a bien converti de la puissance…

Manip :

Une aiguille, deux bobines avec ferro doux, un GBF avec un T et un circuit qui déphase de π/2 (passe bas d’ordre 1) ou alors le GBF synhro sur les deux voies, et un tachymètre avec potence.

Code pour le champ glissant

# Ce programme permet d'illustrer la création d'un champ tournant à partir de trois bobinages différents alimentés par des courants triphasés 
# Il permet de tracer quatres courbes en fonction du temps : le champ créé par chaque bobinage à répartition spatiale sinusoïdale alors qu'ils sont décalés de 120° et 
# alimentés par un système de courants sinusoïdaux triphasés, ainsi que la résultante de ces trois champs

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import *

#on choisit le nombre de paires de pôles
p=1
# on va étudier sur tour du rotor soit 360 degrés avec un pas de calcul de 0,1 degré
plage=360
pas=0.1
x = np.arange(0, plage, pas)

# On fixe la fréquence des courants
Freq = 2 # fréquence assez faible pour que le phénomène soit visible à l'oeil quand t évolue
# On fixe les paramètres de l'évolution temporelle
Tf = 20 # durée de l'évolution de t en secondes
dt = 0.01 # pas de l'évolution de t
times = np.arange(0, Tf, dt) #on va faire évoluer le temps entre 0 et Tf par pas de dt

# On créé une figure à quatre sous-figures.
# Les trois premières sous-figures sont les champs stationnaires supposés radiaux créés par les trois bobinages statoriques, déphasés spatialement de 120 degrés
plt.figure(1)
plt.subplot(411)
s1 = cos(2*p*pi*x/360) #s1 à t = 0
wave1 = plot(x, s1)[0]
plt.grid(b='on',which='both', axis='both', color='blue')
plt.axis([0, plage, -1, 1])
plt.ylabel('H1 (A/m)')
plt.subplot(412)
s2 = cos(-2*pi/3)*cos(2*p*pi*x/360-2*pi/3) #s2 à t = 0
wave2 = plot(x, s2)[0]
plt.grid(b='on',which='both', axis='both', color='blue')
plt.axis([0, plage, -1, 1])
plt.ylabel('H2 (A/m)')
plt.subplot(413)
s3 = cos(-4*pi/3)*np.cos(2*p*pi*x/360-4*pi/3) #s3 à t = 0
wave3 = plot(x, s3)[0]
plt.grid(b='on',which='both', axis='both', color='blue')
plt.axis([0, plage, -1, 1])
plt.ylabel('H3 (A/m)')
plt.subplot(414)
s=s1+s2+s3 #s à t = 0
# la dernière sous-figure représente la somme des trois champs précédents : cette somme n'est plus stationnaire et "glisse" dans l'entrefer
wave = plot(x, s, color='red')[0]
plt.grid(b='on',which='major', axis='both', color='blue')
plt.axis([0, plage, -2, 2])
plt.ylabel('H1+H2+H3')
plt.xlabel('position angulaire (degrés)')
plt.show()


for t in times:
    s1 = cos(2*pi*Freq*t)*cos(2*p*pi*x/360) #on calcule la nouvelle valeur de s1 à t
    wave1.set_ydata(s1) #on actualise le graphe de s1
    s2 = cos(2*pi*Freq*t-2*pi/3)*np.cos(2*p*pi*x/360-2*pi/3) #on calcule la nouvelle valeur de s2 à t
    wave2.set_ydata(s2) #on actualise le graphe de s2
    s3 = cos(2*pi*Freq*t-4*pi/3)*np.cos(2*p*pi*x/360-4*pi/3) #on calcule la nouvelle valeur de s3 à t  
    wave3.set_ydata(s3) #on actualise le graphe de s3
    s = s1+s2+s3
    wave.set_ydata(s) #on actualise le graphe de s
    plt.pause(dt)