FR3007371A1 - Procede de gestion du vieillissement d'un composant et de la consommation d'energie notamment d'un vehicule automobile - Google Patents

Abstract

Procédé de gestion d'un véhicule comportant au moins un composant soumis à un processus de vieillissement dépendant du fonctionnement . Selon le procédé - on détermine la relation entre le profil de charge (202) du composant et sa dégradation résultante (205), - on évalue la dégradation du composant à partir d'une relation déterminée , et - on règle la stratégie de fonctionnement (204) de gestion du véhicule sur le fondement de la détérioration évaluée du composant (220).

Description

Domaine de l'invention La présente invention se rapporte à un procédé de gestion d'un véhicule comportant au moins un composant soumis à un processus de vieillissement dépendant du fonctionnement.

L'invention se rapporte également à un programme d'ordinateur qui exécute toutes les étapes du procédé de l'invention appliqué par un calculateur ou une installation de commande ainsi qu'à un produit programme d'ordinateur comportant un code programme enregistré sur un support lisible par une machine pour la mise en oeuvre du procédé lorsque le programme est appliqué par un calcula- teur ou une installation de commande. Etat de la technique Dans le domaine de la technique automobile, il est connu que les composants du véhicule, par exemple la batterie d'entraînement à tension élevée (batterie de traction) d'un véhicule électrique ou hy- bride ou encore le volet d'étranglement installé dans la tubulure d'admission d'un moteur à essence et servant à commander la quantité d'air dans la tubulure d'aspiration subissent un processus de vieillissement dépendant du mode de fonctionnement du véhicule automobile ; il en résulte ainsi la durée de vie du composant. D'autres composants qui subissent un tel processus de vieillissement sont des pièces d'usure telles que les pneumatiques, les garnitures de frein ou le disque d'embrayage. Le document DE 10 2009 024 422 Al décrit un procédé d'évaluation de la durée de vie d'une batterie de véhicule hybride. Selon ce procédé on détermine le vieillissement et la durée de vie prévisible de la batterie en se fondant sur la distribution de fréquence des valeurs d'au moins une grandeur de fonctionnement ou de gestion. En particulier, on détermine la durée de vie prévisible, en appliquant la règle dite du « minimum » selon laquelle on détermine le vieillissement par un cumul linéaire de la détérioration. Le document DE 10 2010 051 016 Al décrit un procédé pour charger une batterie de traction de façon optimale du point de vue du coup et du vieillissement. Selon ce procédé, on génère un état de charge par la charge initiale de la batterie ; cet état est l'optimum du point de vue des valeurs caractéristiques prédéfinies, par exemple le vieillissement de la batterie. Le document DE 10 2007 020 935 Al décrit un procédé de commande d'entraînement d'un véhicule hybride avec une forte solli- citation de la batterie de traction. Selon ce procédé, en fonction de la température de la batterie et du degré de vieillissement de celle-ci, on limite l'entraînement électrique c'est-à-dire le moteur électrique et, le cas échéant, la puissance développée. But de l'invention La présente invention a pour but de développer un pro- cédé reposant sur une prévision de la détérioration pour établir une stratégie de gestion ou de fonctionnement d'un véhicule automobile aussi optimale que possible vis-à-vis du vieillissement d'au moins un composant du véhicule automobile et de l'efficacité du fonctionnement du véhicule, par exemple du point de vue de la consommation d'énergie ou de carburant. L'invention a pour but d'atteindre aussi bien que possible la durée de vie de consigne des composants et de gérer les composants ou véhicules automobiles de façon optimale pour les caractéristiques.

Exposé et avantages de l'invention A cet effet l'invention a pour objet un procédé de gestion d'un véhicule comportant au moins un composant soumis à un processus de vieillissement dépendant du fonctionnement, ce procédé étant caractérisé en ce qu'on détermine la relation entre le profil de charge du composant et sa dégradation résultante, on évalue la dégradation du composant à partir d'une relation déterminée et on règle la stratégie de fonctionnement de gestion du véhicule sur le fondement de la détérioration évaluée du composant. Dans le cas de véhicules électriques ou hybrides les com- posants sont de manière préférentielle les batteries de traction ou les semi-conducteurs de puissance. Toutefois l'invention peut également s'appliquer à d'autres composants d'un véhicule automobile, par exemple des composants de conduite ou ceux de la tubulure d'admission du moteur thermique tels que le volet d'étranglement ou encore de pièces ou de composants d'usure tels que les pneumatiques, les garnitures de frein ou la garniture d'embrayage pour bénéficier des avantages évoqués ci-dessus. Selon l'invention on détermine la détérioration d'un com- posant en déterminant la relation entre le profil de charge ou de sollici- tation et la détérioration qui en résulte. L'évaluation de la détérioration du composant se fait de préférence avec des grandeurs du véhicule ou du système du véhicule. Une telle évaluation n'utilise pas de capteurs supplémentaires en général couteux et la stratégie de gestion de fonctionnement se règle de plus avec un nombre d'interventions aussi réduit que possible dans le système. En variante, on peut fonder la relation entre la détérioration et le profil de charge sur des grandeurs de sollicitation. Ces grandeurs de sollicitation peuvent se déterminer en s'appuyant sur un modèle ou avec des capteurs supplémentaires.

Le procédé selon l'invention permet une adaptation de la stratégie de gestion de fonctionnement du véhicule et notamment il permet d'optimiser les caractéristiques (par exemple la puissance motrice ou la réduction de gaz carbonique CO2) en respectant la durée de vie de consigne du composant concerné. En détectant suffisamment à temps des sollicitations excessives des composants, on peut minimiser les interventions nécessaires au système. Pour chaque stratégie de gestion, de fonctionnement on pronostique la durée de vie prévisionnelle du composant pour un profil de charge donné. Un profil de charge de préférence global c'est-à-dire valable pour plusieurs composants peut être obtenu en tenant compte de différentes conditions de l'environnement, prises séparément ou en combinaison. Dans le cas d'un véhicule, les conditions de l'environnement sont par exemple la courbe de la vitesse en fonction du temps pendant le fonctionnement du véhicule ou encore la courbe de la pente en fonction du temps ou encore la température extérieure ou l'humidité de l'air. On détermine la relation de préférence par un procédé d'approximation ou de régression selon lequel, à l'aide des capteurs équipant le véhicule on détermine la détérioration pour certains profils de charge et par un procédé de régression, on généralise le cas particulier utilisé pour l'appliquer à un domaine plus grand de profil de charge. Le procédé de régression est de préférence appliqué au préalable, par exemple sur un banc d'essai ou lorsqu'on fabrique le composant, en utilisant des capteurs pour déterminer la détérioration. Sur le produit fabriqué en série on pourra alors économiser avantageusement les capteurs supplémentaires qui serviraient à mesurer les grandeurs de sollicitation évoquées, en évaluant la détérioration des composants sans utiliser les capteurs et en se fondant uniquement sur le profil de charge ou de sollicitation passé et sur la stratégie de gestion appliquée. En variante ou en plus, dans l'hypothèse d'un profil de charge restant le même, on pourra évaluer la durée de vie prévisible des composants selon différentes stratégies de gestion. La stratégie de ges- tion appropriée pourra alors être choisie en fonctionnement pour at- teindre la durée de vie souhaitée pour des caractéristiques optimales. Comme le profil de charge reste constant, il n'est pas nécessaire de faire d'autres adaptations. On détermine la détérioration des composants à l'aide d'un paramètre de détérioration D qui représente une fonction croissante, monotone du temps. La fonction est par exemple une fonc- tion linéaire ou une combinaison dans le temps de fonctions partielles localement linéaires. Un tel paramètre de détérioration permet une implémentation techniquement simple et ainsi économique du procédé de l'invention.

Les valeurs du paramètre de détérioration D peuvent se déterminer par un procédé d'apprentissage selon lequel on fait une cumulation linéaire de détériorations partielles. Le procédé d'apprentissage permet d'améliorer la précision de la prévision de détérioration.

Il convient de souligner que la stratégie de gestion ou de fonctionnement sera réglée ou établie en fonction de la détérioration réelle et de la détérioration de consigne et contrairement à l'état de la technique, notamment pour une détérioration réelle critique, on passera à une stratégie de gestion moins protectrice ou non protectrice. La solu- tion de l'invention permet ainsi, par comparaison avec l'état de la tech- nique, à la fois une économie de puissance ou de carburant (en augmentant la composante électrique de fonctionnement) du véhicule ou de l'entraînement électrique, dans le sens de l'augmentation et aussi de la réduction et ainsi d'appliquer une stratégie de gestion qui accélère ou qui retarde le processus de vieillissement ou de détérioration des com- posants respectifs. Le comportement du véhicule s'adapte par la stratégie de gestion respective au comportement individuel de détérioration pour le conducteur ou encore le comportant du véhicule sera différent selon l'histoire antérieure différente du fonctionnement du véhicule. Dessins La présente invention sera décrite ci-après de manière plus détaillée à l'aide d'exemples de procédé de gestion d'un véhicule ayant un composant subissant un processus de vieillissement dépen- dant du fonctionnement, représentés dans les dessins annexés dans lesquels : - la figure 1 montre les étapes du procédé selon un premier développement de l'invention, - la figure 2 montre les étapes du procédé selon un second dévelop- pement de l'invention, - la figure 3 explicite l'influence statistique du mode de conduite d'un véhicule sur son comportement en accélération, - la figure 4 montre l'apprentissage devant l'invention d'une courbe de régression, - la figure 5 montre un essai selon l'invention d'une courbe de régres- sion entraînée comme indiqué à la figure 4, - la figure 6 montre un comportement caractéristique de défaillance d'un composant selon la stratégie de gestion, - la figure 7 montre un exemple de réalisation d'un procédé selon l'invention pour en déduire une stratégie de gestion appropriée. Description de modes de réalisation de l'invention Le procédé décrit ci-après repose sur une prévision ou une évaluation de la défaillance ou de la durée de vie d'un composant ou d'une pièce d'un véhicule automobile selon lequel pour une stratégie de gestion donnée on définit un profil de charge selon une détérioration quantifiée des composants ou de la pièce. Il est clair que l'on pourra utiliser des grandeurs de capteur déjà obtenues pour améliorer la qualité de la prévision. Une stratégie de gestion peut s'appliquer au niveau du véhicule ou du composant. Au niveau du véhicule, on pourra par exemple appliquer une limitation du régime (vitesse de rotation) ou une limitation du couple pour agir sur le processus de vieillissement d'un composant. Pour le composant, par exemple dans le cas d'une batterie de traction, on peut influencer en variante ou en plus le processus de décharge et/ou de charge. Un profil de charge global peut se déduire par exemple dans le cas d'un véhicule à partir de la courbe de vitesse/temps ou de l'évolution de la température d'un composant. De telles courbes de temps peuvent être réalisées en variante par des procédés statistiques tels que la formation d'une valeur moyenne de la vitesse, de la variance de la vitesse, de la fréquence des classes d'accélération ou d'éléments analogues. Selon un développement préférentiel, on décrit la durée de vie passée du composant par un paramètre de détérioration D qui correspond à une fonction monotone croissante du temps. A l'instant t=0 on a D=0 c'est-à-dire qu'au début, le composant est considéré comme intact à 100 `)/0. L'instant auquel on a la valeur D=1 correspond à l'instant de la défaillance potentielle du composant avec une probabilité de défaillance donnée. Les valeurs de D peuvent se déterminer par un procédé d'apprentissage selon lequel on détermine les valeurs de D par un cumul linéaire de détériorations partielles. Comme les composants du véhicule ainsi concernés vieillissent avec le jeu oscillant de la tension mécanique ou un cycle de température, on pourra déterminer les détériorations partielles à partir d'une courbe de Wiihler avec une probabilité définie de défaillance. La courbe de Wiihler décrit la relation entre la charge d'un composant et sa durée de vie. On a deux procédures possibles : 1. Mesure/Simulation des grandeurs d'entrée d'un mo- dèle de durée de vie pendant le fonctionnement et calcul de la variation de D. 2. Evaluation de la variation de D par un procédé d'apprentissage. Le procédé Wiihler est appliqué dans la construction mé- canique de façon connue pour déterminer la tenue d'une pièce. De tels essais de Wiihler sont par exemple exécutés pour des variations de tem- pérature. La relation entre le profil de charge et la détérioration d'un composant peut se faire de manière analytique ou en s'appuyant sur des données. Dans l'exemple de réalisation de la figure 1 du procédé de l'invention appliqué à l'exemple d'une batterie de traction, d'un véhi- cule électrique évoqué dans le préambule, on détermine la détérioration ou la relation indiquée à l'aide d'une régression fondée sur des données, c'est-à-dire en déterminant une fonction de régression appropriée pour décrire cette relation. Dans cet exemple de réalisation, on détermine pour quelques profils de charge, la détérioration par des capteurs sup- plémentaires installés dans le véhicule. A l'aide du procédé de régression décrit de manière plus détaillée ensuite, on peut alors généraliser pour passer de cet exemple à un domaine plus grand de profils de charge ou de sollicitations en interpellant ou en extrapolant.

Selon le procédé de régression évoqué, après le départ 100 d'un programme présenté à la figure 1, on délimite 105 tout d'abord les composants à analyser ou la pièce du véhicule par rapport au système principal pour minimiser ou éviter les interactions entre le ou les composants et le système. Dans l'étape 110 suivante, on déter- mine les relations de coopération entre les composants pour le méca- nisme de détérioration, c'est-à-dire quels procédés au plan du système produisent ou stimulent le mécanisme de détérioration du ou des composants. Dans l'étape 115, on définit les critères de défaillance des composants, c'est-à-dire à partir de quel niveau les composants doivent être considérés comme défaillants. Puis on détermine dans l'étape 120 les données d'entrée nécessaires à la fonction de régression c'est-à-dire qu'à partir de la quantité des couples statistiques évoqués ci-dessus et des données de l'histogramme, on définit des grandeurs qui influencent la détérioration des composants (en connaissant le mécanisme de détérioration). Sur le fondement des données d'entrée obtenues, c'est-à- dire en fonction des différents scénarios de charge ou de sollicitation.

Dans l'étape 125 on détermine les moments ou instants de défaillance réels des composants. Pour des scénarios de charge notamment du point de vue de la phase d'entraînement décrite ultérieurement, on distingue entre les données d'entraînement et les données d'essai. On peut évaluer les instants par une modélisation (par exemple en simulant) ou encore à partir de défaillances réelles des différents composants d'un véhicule en fonctionnement réel pour une détermination plus précise. Les quantités de données disponibles peuvent être augmentées par la mise en réseau de véhicules. Les données d'entraînements décrites ci-dessus permet- tent d'entraîner la fonction de régression 130. Pour cela, on établit une relation entre les données d'entrée et les instants de défaillance. L'évaluation et la sélection d'une seule fonction de régression se fait dans le présent exemple de réalisation par des procédés statistiques connus tels que le procédé des moindres carrés en appliquant à la fois des jeux paramétrés de régression tels que le polynôme de Taylor, des réseaux neuronaux ou des machines à vecteur d'appui et aussi des procédés de régression non paramétrés comme par exemple le procédé de Gauss. La figure 4 montre le résultat caractéristique d'une fonction de régression appliquée de cette manière.

A l'aide des données d'essai 132, selon l'étape 135 comme le montre la figure 5 on vérifie la fonction de régression à chaque fois trouvée ou choisie. La qualité du contrôle dépend essentiellement de ce que la plage des valeurs des données d'entrée pour les données d'essai ne diffère pas trop fortement de la plage des valeurs de données d'entraînement car l'extrapolation qui serait alors nécessaire pour les données occasionnerait des erreurs considérables. Les figures 4 et 5 montrent des valeurs du paramètre d'évaluation D pour différents cycles de fonctionnement réels et générés. Les courbes 400, 500 représentent des temps de défaillance évalués par la fonction de régression et les courbes 405, 505 représentent les temps de défaillance obtenues réellement. La routine présentée à la figure 1 est exécutée de préfé- rence pour chaque stratégie de gestion définie au préalable. En variante certains paramètres des stratégies de fonctionnement peuvent servir de grandeurs d'entrée pour la fonction de régression, ce qui permet un réglage en continu des paramètres de la stratégie de gestion. La fonction de régression est alors une image du profil de charge et du paramètre de la stratégie de gestion appliqué au paramètre de détérioration D. Le choix précis du paramètre de la stratégie de gestion est un problème d'optimisation consistant à chercher des paramètres de la stratégie de gestion qui sont transposés de la fonction de régression à la valeur D souhaitée. Une fonction de régression obtenue comme décrit peut s'appliquer selon l'exemple de réalisation de la figure 2. Après le départ 200 de la routine de la figure 2 on détermine de manière cyclique et au préalable de façon empirique, des segments de temps en fonction du profil de charge 202 dans le segment de temps précédent ainsi que de la stratégie de gestion présente 204 selon le procédé ci-dessus pour pro- nostiquer 205 une détérioration du composant considéré. La valeur Dn qui résulte d'un cycle de détérioration n est additionnée à la valeur Di de la détérioration existante (addition 210). Cela permet de déterminer la durée de vie déjà consommée par le composant à partir de la valeur respective de D. A l'étape 212 on mémorise la valeur actuelle de D.

A partir de la valeur obtenue pour la durée de vie con- sommée on peut calculer la durée de vie résiduelle des composants. Sur le fondement du profil de charge appliqué dans le segment de temps précédent ou de plusieurs profils de charge appliqués dans les segments de temps précédents, on pronostique dans l'étape 215, la durée de vie résiduelle pour plusieurs stratégie de gestion. Sur le fondement des résultats de ces pronostics, on sélectionne ou on règle 220 la stratégie de gestion respective qui donne la performance (caractéristique) maximale, par exemple une puissance motrice maximale ou une économie maximale de gaz CO2 tout en garantissant dans les mêmes con- ditions, la fiabilité nécessaire des composants ou de la pièce considérés.

Ce réglage des stratégies de gestion peut être prédéfini dans des intervalles de temps fixes ou en quittant un intervalle de tolérance prédéfini de manière empirique autour d'une courbe caractéristique de consigne de la détérioration D.

Les figures 6 et 7 montrent un exemple de réalisation d'une stratégie de gestion pour la sélection indiquée. La figure 6 montre les droites de défaillance Weibull 600- 620 pour différentes stratégies de gestion prédéfinies. Une répartition de Weibull donne de façon connue, comme les lignes Wiihler, la probabilité d'une durée de vie de composants électroniques, le matériau etc. Pour des raisons de clarté, les droites de défaillance 600-620 sont classées ici selon leur intérêt pour le procédé de défaillance des composants. La figure 7 montre un exemple d'application du procédé de l'invention selon lequel on prévoit la détérioration d'un composant de véhicule automobile en cas de changement de conducteur. Dans le dia- gramme présenté on a tracé le paramètre de détérioration D en fonction du temps t. l'instant t total représente la durée de vie de consigne du composant. L'instant du changement de conducteur FW est indiqué par une flèche verticale 702. Pour le changement de conducteur, on sup- pose que le second conducteur qui conduit après l'instant FW a une conduite du véhicule qui économise plus les composants que le premier conducteur qui conduisait avant l'instant FW. La figure 7 montre notamment une courbe de détériora- tion 710 représentant l'évolution de la détérioration ou celle du para- mètre de détérioration D ainsi qu'une stratégie de gestion 712 qui en est le fondement. Les valeurs sur la courbe du paramètre de détérioration D sont formées dans l'exemple de réalisation par un cumul linéaire de détériorations partielles des composants. Dans le cas d'application présent, au début on a une stratégie maximale c'est-à-dire une stratégie de gestion du véhicule correspondant au taux de détérioration le plus grand possible des composants. Il faut remarquer qu'une valeur plus faible de la stratégie de gestion dans le diagramme présenté correspond à un taux de détérioration élevé et inversement une valeur plus élevée de la stratégie de gestion correspond à un taux de détérioration plus faible.

Les lignes interrompues 705-705' représentent la limite supérieure et la limite inférieure d'une plage de tolérance pour une courbe caractéristique de consigne 700 du paramètre de détérioration D ; en cas de dépassement vers le haut ou vers le bas de cette plage de tolérance par la courbe de détérioration 710, on modifie la stratégie de gestion 712. A l'instant t 1 (c'est-à-dire au point 715) la valeur actuelle de détérioration de la courbe de détérioration 710, dépasse le seuil de tolérance supérieur 705. C'est pourquoi on modifie la stratégie de gestion 712 pour permettre un fonctionnement du véhicule qui économise le composant. Comme conséquence du mode de fonctionnement plus protecteur et notamment du fait du changement de conducteur 702 à l'instant FW la valeur de détérioration passe en dessous du seuil de tolérance inférieure à l'instant t2 (c'est-à-dire au point 720). C'est pourquoi on modifie de nouveau la stratégie de gestion 712 pour permettre un mode de gestion ou de conduite du véhicule qui détériore plus for- tement les composants. La sélection de réglage de la stratégie de gestion 712 se- lon l'étape 220 sera explicitée à l'aide d'un scénario d'application décrit ci-après pour la gestion ou la fonction d'un véhicule automobile qui est délimitée par la ligne en traits interrompus 225 par rapport à la routine décrite à la figure 2. Dans l'étape 230 du scénario on compare la durée de vie consommée du composant, calculée comme décrit ci-dessus et une courbe caractéristique de consigne prédéfinie montrant que la valeur actuelle de la durée de vie consommée s'éloigne considérablement de la courbe caractéristique de consigne. On en conclût 235 que le con- ducteur du véhicule détériore trop fortement les composants par sa conduite. Dans le cas présent, il s'agit du volet d'étranglement. La comparaison avec la courbe caractéristique de consigne se fait de préférence en appliquant une plage de tolérance prédéfinie. Si la plage de tolérance est dépassée vers le haut ou vers le bas, on lance un nouveau pronostic 240 à l'aide des grandeurs statistiques ci-dessus concernant le comportement de conduite 237 présent. La nouvelle prévision se fait en se fondant sur une stratégie de gestion sélectionnée 245 moins dommageable. Si la plage de tolérance n'est pas dépassée ni vers le haut ni vers le bas, on revient au début 205 de la routine comme l'indique la flèche en traits ponctués. L'influence de la conduite est explicitée aux figures 3a-3c représentant les résultats statistiques d'accélérations mesurées pour trois conducteurs différents. Dans le cas de la figure 3a, le conducteur conduit sur un trajet d'essai d'une manière la plus détendue. Dans le cas de la figure 3b, le conducteur conduit aussi normalement que possible et dans la figure 3c, il a une conduite sportive. Comme cela apparaît, la répartition des valeurs d'accélération saisies en fonction croissante du caractère sportif du style de conduite devient plus plate c'est-à-dire que la forme pointue de la courbe diminue. Une répartition plus large selon la figure 3c englobe également un certain nombre de valeurs d'accélérations relativement élevées et qui diminuent la durée de vie de certains composants du véhicule.

Selon le présent scénario (figure 7), on suppose qu'après la moitié de la durée de vie de consigne des composants on a un changement de conducteur ; du fait du comportement de conduite du nouveau conducteur, le gradient de détérioration chute. Une nouvelle comparaison 230 de la durée de vie consommée du composant avec la plage de tolérances de la courbe caractéristique de consigne montre ainsi que l'on est passé sous la limite inférieure de tolérance. On en conclut 235 que la stratégie de fonctionnement ou de gestion actuelle en combinaison avec l'influence du conducteur est moins dommageable pour les composants que cela ne serait autorisé et en même temps on n'utilise pas les performances maximales possibles (c'est-à-dire que la durée de vie actuelle serait plus longue que ce qui serait habituellement nécessaire). C'est pourquoi on effectue de nouveau une prévision 240 en tenant compte du comportement actuel 237 du conducteur. Comme la conduite actuelle n'est que peu dommageable pour les composants, on remet la stratégie de gestion 245 sur la stratégie maximale précédente. Il est à remarquer que les limites de tolérance évoquées ne sont que préférentielles et la comparaison évoquée avec la courbe caractéristique de consigne peut se faire selon la dynamique souhaitée du système également sans limite de tolérance.

Le procédé décrit ci-dessus peut être réalisé soit sous la forme d'un programme de commande appliqué par un appareil de commande existant, servant à commander (gérer) un moteur thermique ou encore sous la forme d'une unité de commande appropriée. 10