Modélisation dynamique et estimation temps réel des ondulations de couple pour les machines synchrones à réluctance variable // Dynamic modeling and real-time estimation of torque ripple in synchronous relectance motors

Cette thèse porte sur la modélisation dynamique et l'estimation temps réel des ondulations de couple pour les machines synchrones à réluctance variable (SynRel). Les machines SynRel sont des alternatives prometteuses aux machines à aimants permanents car elles ne nécessitent pas de terres rares, mais elles souffrent d'ondulations de couple causant bruit et vibrations.
L'objectif est de développer des modèles dynamiques qui capturent précisément ces ondulations en tenant compte des non-linéarités magnétiques et saturations croisées. La méthodologie consiste à établir un pont entre les modèles par éléments finis (FEA) très précis mais trop complexes et des modèles simplifiés exploitables en temps réel pour la commande.
Des estimateurs temps réel seront conçus pour prédire les ondulations sans capteur de couple coûteux. L'approche sera validée expérimentalement sur un banc d'essai du laboratoire Ampère. Les modèles développés permettront d'implémenter des stratégies de commande avancée pour minimiser les ondulations de couple.
Cette recherche combine automatique, génie électrique et validation expérimentale.
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This thesis focuses on the dynamic modeling and real-time estimation of torque ripple in synchronous reluctance machines (SynRel). SynRel machines are promising alternatives to permanent magnet machines since they do not require rare-earth materials; however, they suffer from torque ripple that causes noise and vibrations.
The objective is to develop dynamic models capable of accurately capturing these ripples while accounting for magnetic nonlinearities and cross-saturation effects. The methodology consists in bridging the gap between highly accurate but computationally complex finite element analysis (FEA) models and simplified models suitable for real-time control applications.
Real-time estimators will be designed to predict torque ripple without relying on costly torque sensors. The approach will be experimentally validated on a test bench at the Ampère laboratory. The developed models will enable the implementation of advanced control strategies to minimize torque ripple.
This research combines control theory, electrical engineering, and experimental validation.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

INSA Lyon

160 EEA - Electronique, Electrotechnique, Automatique de Lyon

Étudiant de Master ou d'école d'ingénieur avec de bonnes connaissance en automatique (commande, observation, modélisation de systèmes dynamiques) et génie électrique (machines électriques, électronique de puissance), et ayant une appétence marquée pour la modélisation multi-physique et la validation expérimentale. Des compétences en simulation par éléments finis, en programmation (Matlab/Simulink), et en systèmes temps réel seront fortement appréciées. Un goût pour le travail expérimental en laboratoire est essentiel.
Master's or engineering student with strong knowledge in control systems (control, observation, modeling of dynamic systems) and electrical engineering (electrical machines, power electronics), with a strong interest in multi-physical modeling and experimental validation. Skills in finite element simulation, programming (Matlab/Simulink), and real-time systems are highly valued. A keen interest in hands-on experimental work in the laboratory is essential.