Optimization of electrical models of the railway traction system : Application to virtual testing with Hardware In the Loop control unit
Optimisation des modèles électriques du système de traction ferroviaire. : Application aux essais virtuels avec l'unité de contrôle
Résumé
Validation and verification are the most important issues in railway applications due to cost and security reasons. Among various methods of validation, real time simulator (RTS) is the best tool due to the availability, low price, low risk of danger and so on. In this case having an accurate system model considering physical phenomena would be necessary to improve its representativity of measurements and reduce the number of tests on test bench or train. The aim is to develop the electrical model of traction chain (TC) subsystems to be implemented on RTS. To do so, the limitations of subsystems are identified at the beginning of this thesis by comparing the measurements on train or test bench and RTS. These subsystems are such as: asynchronous motor (ASM), pantograph bounce, transformer, and PEM fuel cell (PEMFC). To improve these subsystems model, the bond graph methodology is used to model energy exchanges within TC components. This method allows us to create the state equations of whole desired system considering physical phenomena. The ASM model is improved considering the variation of magnetizing inductance based on state variable. The bond graph methodology leads to achieve the state equations of the system that can be easily simulated on the real time simulator. The proposed model improves fundamental current accuracy by 7% compared to the test bench. The pantograph bounce model considering its nonlinear arc behavior includes all significant parameters such as variable disconnection length in this thesis. Pantograph arc phenomenon is integrated in the input side of TC; this allows to study the effect of pantograph bounce on input power chain including the power supply, catenary and power transformer. The model is established using bond graph to express differential equations of system that can be easily implemented on RTS. The improved transformer model considers the nonlinear magnetizing inductance using the bond graph methodology. The magnetizing inductance model is provided by applying the two methodologies: Jiles-Atherton (JA) model and the combination of JA model and curve fitting method. It shows that the JA method is highly representative for the steady and transient state while the maximum value of inrush current is less than nominal value. The combination of JA method and curve fitting model permit us to have the most accurate response even when the transformer is in deep situation region; where maximum value of inrush current is more than 2 times of nominal current. The parameter identification of JA model is also studied in the case of having non ideal test condition. It is highlighted that an uncomplete hysteresis cycle, including extremum point and coercive field are mandatory for an accurate parameter identification. The proposed identification process is applied to a real application case; then the simulations are compared to test bench measurements. Having an accurate model of PEMFC system requires considering several auxiliary circuits. However, in industrial application, the accurate model of PEMFC system and corresponding information are not often provided by the designer. Moreover, the simplicity and representativity of model is required to be compatible with overall TC model. The model has to be suitable for system simulation and not design simulation. In this thesis, a simplified model of PEMFC system is proposed using the experimental profile mission. The impact of all the environment system of PEMFC stack is estimated using the average of polarization curve on several operational points. The parameter identification process is done, and finally, the train measurements is compared with the simulation results. These studies are completed by doing the sensitivity analysis on the identified parameters. The compatibility of proposed models is validated by implementing the models in overall TC simulation including the control system. The simulation results are compared by test bench measurements
La validation et la vérification sont des questions importantes dans les applications ferroviaires pour des raisons de coût et de sécurité. Parmi les différentes méthodes de validation, le simulateur en temps réel (RTS) est le meilleur outil en raison de sa disponibilité, de son faible prix, du faible risque de danger, etc. Dans ce cas, il serait nécessaire de disposer d'un modèle de système précis tenant compte des phénomènes physiques pour améliorer sa représentativité des mesures et réduire le nombre de tests sur banc d'essai ou sur train. L'objectif est de développer le modèle électrique des sous-systèmes de la chaîne de traction (CdT) à mettre en œuvre sur le RTS. Pour ce faire, les limites des sous-systèmes sont d'abord identifiées en comparant les mesures sur le train ou le banc d'essai et le RTS. Ces sous-systèmes sont tels que: moteur asynchrone (MAS), saut du pantographe (SdP), transformateur et pile à combustible (PEMFC). Pour améliorer le modèle de ces sous-systèmes, la méthodologie des Bond Graph (BG) est utilisée pour modéliser les échanges d'énergie au sein des composants de la CdT. Cette méthode nous permet de créer les équations d'état de l'ensemble du système souhaité en tenant compte des phénomènes physiques qui peuvent être facilement mis en œuvre sur le RTS. Le modèle de MAS est amélioré en tenant compte de la variation de l'inductance de magnétisation basée sur la variable d'état obtenue par la méthodologie du BG. Le modèle proposé améliore la précision fondamentale du courant de 7% par rapport au banc d'essai. Le modèle de SdP, compte tenu de son comportement en arc non linéaire, inclut tous les paramètres significatifs dans cette thèse. Le phénomène d'arc de pantographe est intégré dans le côté entrée du CdT, y compris l'alimentation électrique, la caténaire et le transformateur de puissance. Le modèle est établi en utilisant un BG pour exprimer les équations différentielles du système. Le modèle de transformateur amélioré prend en compte l'inductance magnétisante non linéaire en utilisant la méthodologie du BG. Le modèle d'inductance magnétisante est fourni en appliquant les deux méthodologies : Le modèle Jiles-Atherton (JA) et la combinaison du modèle JA et de la méthode d'ajustement des courbes. Il montre que la méthode JA est très représentative pour l'état établi et transitoire. La combinaison de la méthode JA et du modèle d'ajustement des courbes nous permet d'obtenir la réponse la plus précise même lorsque le transformateur se trouve dans une zone de situation profonde, où la valeur maximale du courant d'appel est plus de deux fois supérieure au courant nominal. L'identification des paramètres du modèle JA est également étudiée dans le cas où les conditions d'essai ne sont pas idéales. Il est souligné qu'un cycle d'hystérésis incomplet, incluant le point extrême et le champ coercitif, est obligatoire pour une identification précise des paramètres. Pour avoir un modèle précis du système PEMFC, il faut prendre en compte plusieurs circuits auxiliaires. Cependant, dans les applications industrielles, le modèle précis du système PEMFC et les informations correspondantes ne sont pas souvent fournis par les fournisseurs. En outre, le modèle doit être simple et adapté à la simulation du système et non au dimensionnement. Dans cette thèse, un modèle simplifié de système PEMFC est proposé en utilisant la mission de profil expérimental. L'impact de tout le système environnemental de la pile PEMFC est estimé en utilisant la moyenne de la courbe de polarisation. Le processus d'identification proposé est appliqué à un cas d'application réel pour quatre sous- systèmes ; ensuite les simulations sont comparées aux mesures. Ces études sont complétées par l'analyse de sensibilité des paramètres identifiés. La compatibilité des modèles proposés est validée par la mise en œuvre des modèles dans une simulation globale de CdT, y compris le système de contrôle. Les résultats des simulations sont comparés aux mesures.
Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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