Résumé
Les paliers magnétiques actifs (PMA) guident un arbre en rotation sans contact mécanique par lévitation magnétique. Ils autorisent des vitesses élevées, sans friction, et répondent à des enjeux d’efficacité énergétique et de décarbonation.
Contrairement aux paliers radiaux, constitués de paquets de tôles, les PMA axiaux sont massifs, induisant des courants de Foucault importants ; la saturation magnétique ajoute de fortes non linéarités, rendant la simulation transitoire coûteuse. Nous visons la construction de modèles dynamiques réduits compatibles temps réel, à partir de simulations par éléments finis.
Nous introduisons d’abord une méthode de réduction d’ordre fondée sur une décomposition orthogonale aux valeurs propres (POD), associée à une hyper réduction des non linéarités. Nous proposons ensuite une approche hybride « modèle + données » basée sur un circuit électrique équivalent de type réseau de Cauer. Un espace réduit de l'erreur du modèle est identifié, puis un réseau récurrent prédit les poids de correction, améliorant la prédiction du flux magnétique et permettant la reconstruction des champs.
Enfin, nous explorons des modèles hybrides informés par la physique où les résistances et inductances du circuit équivalent sont corrigées par réseaux de neurones, conduisant à une équation différentielle universelle (UDE) pour une prédiction précise du flux, compatible temps réel.
