FR3134461A1 - Systeme de controle multivariable et anticipatif pour systeme dynamique de vehicule automobile, procede et programme sur la base d’un tel systeme de controle - Google Patents
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Abstract
L’invention concerne un système de commande pour système physique (SP) de véhicule automobile, le système de commande comprenant - un moyen prédiction de consigne déterminant des signaux futurs (),- un moyen de contrôle prédictif (FFN) du type à modèle,- un modèle embarqué (M) configuré pour obtenir des données de prédiction d’états du système physique (SP),le moyen de contrôle prédictif (FFN) étant configuré pour déterminer un signal de commande () et un signal de référence () optimaux sur la base d’états prédits () du modèle embarqué (M),- un bloc tampon (BF) configuré pour mettre en mémoire tampon le signal de commande () et le signal de référence (),- un régulateur rétroactif robuste (FBR) recevant ledit signal de référence () mis en mémoire tampon et un signal de mesure de capteur en sortie du système physique (SP). Figure 4
Description
L’invention se rapporte au domaine des systèmes de contrôle des systèmes dynamiques pour véhicules automobiles, en particulier pour des contrôles de type prédictif. Il s’agit plus particulièrement de contrôle de systèmes dynamiques multivariables (dits « Multiple Inputs-Multiple Outputs » ou MIMO).
L’invention trouve une application particulièrement avantageuse dans le cadre du contrôle de la chaîne d’air de la cathode d’une pile à combustible.
La généricité de la solution proposée permet son application à un grand nombre de problèmes de commande optimales robustes et multivariables rencontrés dans le domaine de l’automobile. La solution proposée est particulièrement appropriée aux piles à combustible car elles doivent répondre avec les dynamiques de plus en plus rapides.
Une solution de contrôle de l’art antérieur est basée sur un contrôle de type rétroactif FB (ou «feedback» en langue anglaise) multivariable linéaire, illustré en .
Ce type de loi de commande considère le système G(s) comme étant un ensemble de modèles linéaires et leurs couplages. Dans l’exemple, le régulateur feedback multivariable permet de conduire les sorties du système et vers les références en tenant compte des incertitudes paramétriques. Le régulateur peut être couplé afin de pouvoir utiliser les composantes non diagonales et dans le calcul des commandes, ou diagonal (découplé). Cette solution peut être accompagnée par une partie en chaine directe FF (ou « feedforward » en langue anglaise).
Une autre solution de contrôle de l’art antérieur est basée sur un contrôle en chaine directe linéaire anticipatif avec rétrocontrôle FB multivariables des actionneurs du système. Cette solution est illustrée en .
Ce type de loi permet de mettre en forme la commande nécessaire pour atteindre l’objectif en tenant compte de valeurs passées et futures de référence si elles sont disponibles. Le calcul d’un filtre numérique permettant l’action anticipatrice se base sur une optimisation hors ligne. Ce filtre est calculé pour un modèle linéaire nominal du système qui permet de mettre en forme la consigne à suivre au feedback. Ce dernier permet de conduire la sortie du système vers la consigne nominale en tenant compte des incertitudes paramétriques ainsi que de bruits de mesure . Le schéma proposé dans l’invention s’inspire de ce schéma de commande.
Une autre solution de contrôle de l’art antérieur est basée sur un contrôle prédictif multivariable basé sur un modèle, de type MPC («L inear Model Predictive Control» en langue anglaise) dit linéaire ou non-linéaire (NMPC – «Nonlinear Model Predictive Control» en langue anglaise), du type présenté en . Dans cette figure, O est un optimiseur, SE est un module de simulation embarquée intégrant un modèle du système MS.
Ce contrôle prédictif implique une loi de commande optimale en ligne. Son principe de fonctionnement est le suivant :
Il utilise le modèle du système MS (linéaire, non linéaire) permettant de calculer l’évolution de ses sorties et états ; un estimateur d’états EE filtre les bruits de mesure et permet d’estimer les états actuels du système ; à chaque pas de temps, une optimisation multi-objectifs détermine les commandes minimisant une fonction de coût FC sur un horizon de temps fini ; des contraintes sur les commandes et/ou les états sont prises en compte ; et les premiers éléments E1 de la commande prédite sont ensuite appliqués au système.
Malheureusement, les solutions de l’art antérieur ne sont pas pleinement satisfaisantes notamment pour les raisons suivantes :
Les lois de commande linéaires ne tiennent pas compte de non linéarités du système dans leur synthèse. Certaines informations non prises en compte, telles que les couplages, peuvent rendre ces régulateurs inefficaces.
Les lois de commande linéaires ne permettent pas de prendre en compte explicitement et en temps réel des contraintes sur la commande et/ou sur les états.
Les régulateurs MPC nécessitent la connaissance de l’état du système et donc d’estimateurs d’état qui sont sensibles aux bruits de mesure et aux incertitudes paramétriques du système.
Les régulateurs MPC implantés en temps réel demandent un temps de calcul important pour optimiser la commande, notamment pour les systèmes non linéaires multivariables.
Les régulateurs MPC n’utilisent pas classiquement les futures valeurs de référence dans l’optimisation si elles sont disponibles ou estimables.
L’invention vise à pallier les problèmes de l’art antérieur, et notamment à proposer une solution tenant compte des dispersions paramétriques du système, des contraintes sur la commande et/ou sur les états, des bruits de mesure et incertitudes paramétriques du système.
Pour atteindre cet objectif, l’invention propose un système de commande pour système physique de véhicule automobile, le système de commande comprenant
- un moyen prédiction de consigne configuré pour déterminer des signaux futurs de consigne,
- un moyen de contrôle prédictif à base de modèle,
- un modèle embarqué configuré pour obtenir des données de prédiction d’états du système physique,
le moyen de contrôle prédictif étant configuré pour déterminer un signal de commande et un signal de référence optimaux sur la base d’états prédits du modèle embarqué et des signaux futurs de consigne,
- un bloc tampon en sortie dudit moyen de contrôle prédictif, configuré pour mettre en mémoire tampon le signal de commande et le signal de référence,
- un régulateur rétroactif robuste en sortie du bloc tampon, et en amont système physique, le régulateur rétroactif robuste recevant ledit signal de référence mis en mémoire tampon qu’il compare au signal de mesure de capteur en sortie du système physique.
- un moyen prédiction de consigne configuré pour déterminer des signaux futurs de consigne,
- un moyen de contrôle prédictif à base de modèle,
- un modèle embarqué configuré pour obtenir des données de prédiction d’états du système physique,
le moyen de contrôle prédictif étant configuré pour déterminer un signal de commande et un signal de référence optimaux sur la base d’états prédits du modèle embarqué et des signaux futurs de consigne,
- un bloc tampon en sortie dudit moyen de contrôle prédictif, configuré pour mettre en mémoire tampon le signal de commande et le signal de référence,
- un régulateur rétroactif robuste en sortie du bloc tampon, et en amont système physique, le régulateur rétroactif robuste recevant ledit signal de référence mis en mémoire tampon qu’il compare au signal de mesure de capteur en sortie du système physique.
Avantageusement, un estimateur d’état n’est pas nécessaire, le moyen de contrôle prédictif utilisant les états prédits du modèle embarqué qu’il intègre.
En outre, la performance de la loi de commande est peu dépendante du temps d’optimisation utilisé par le moyen de contrôle prédictif grâce au bloc tampon.
De plus, le moyen de contrôle prédictif peut intégrer la connaissance des signaux futurs de référence grâce au modèle embarqué et au moyen de prédiction de consigne. L’effet des dispersions paramétriques du système est pris en compte et contré par le régulateur rétroactif robuste.
La solution permet d’améliorer les transitoires du système lors d’une sollicitation de la pile à combustible qui s’avère être un système comportant certaines dynamiques particulièrement lentes vis-à-vis du reste de la chaîne de traction.
Selon une variante, le régulateur rétroactif robuste reçoit en outre un signal de bruit. Cela permet de prendre en outre en compte le bruit de mesure dans la régulation.
Selon une variante, le système de commande comprend en outre un moyen d’optimisation de commande et de référence sur la base des formules :
avec un vecteur de commande ,
et un vecteur de consigne ,
en considérant
un temps , où est une période d’échantillonnage et est un entier positif ;
un horizon d’anticipation , où est le nombre d’échantillons composant cet horizon ;
des futures valeurs du signal de consigne composent un vecteur , ces valeurs étant mises à une valeur initiale de consigne utilisateur au démarrage ;
un horizon d’anticipation
des futures valeurs du signal de consigne composent un vecteur
un horizon de prédiction , où est un nombre d’échantillons composant cet horizon ;
un temps de calcul , avec , où est un nombre entier minimal de périodes nécessaires pour une optimisation.
un temps de calcul
Cela permet d’avoir une valeur précise d’optimisation de commande.
Selon une variante, le bloc tampon comprend un moyen de stockage configuré pour stocker, lors d’une optimisation courante du moyen de contrôle prédictif, les commandes et références obtenues à une optimisation précédente.
Cela permet de mettre à profit une optimisation précédente pour une commande suivante.
Selon une variante, le bloc tampon comprend en outre un moyen sélecteur configuré pour appliquer successivement les commandes et références issues du moyen de stockage.
Cela permet d’appliquer des commandes optimisées.
L’invention porte en outre sur un procédé de commande pour système physique de véhicule automobile, le procédé de commande comprenant les étapes suivantes :
- déterminer, par un moyen prédiction de consigne, des signaux futurs de consigne,
- déterminer, par contrôle prédictif du type à modèle, un signal de commande et un signal de référence optimaux sur la base d’états prédits d’un modèle embarqué et des signaux futurs de consigne,
- mettre en mémoire tampon le signal de commande et le signal de référence,
- mettre en œuvre une régulation rétroactive robuste sur la base dudit signal de référence mis en mémoire tampon comparé à un signal de mesure de capteur en sortie du système physique.
- déterminer, par un moyen prédiction de consigne, des signaux futurs de consigne,
- déterminer, par contrôle prédictif du type à modèle, un signal de commande et un signal de référence optimaux sur la base d’états prédits d’un modèle embarqué et des signaux futurs de consigne,
- mettre en mémoire tampon le signal de commande et le signal de référence,
- mettre en œuvre une régulation rétroactive robuste sur la base dudit signal de référence mis en mémoire tampon comparé à un signal de mesure de capteur en sortie du système physique.
Selon une variante, le procédé de commande comprend en outre une étape d’optimisation de commande et de référence sur la base des formules :
avec un vecteur de commande ,
et un vecteur de consigne ,
en considérant
un temps , où est une période d’échantillonnage et est un entier positif ;
un horizon d’anticipation , où est le nombre d’échantillons composant cet horizon ;
des futures valeurs du signal de consigne composant un vecteur , ces valeurs étant mises à une valeur initiale de consigne utilisateur au démarrage ;
un horizon d’anticipation
des futures valeurs du signal de consigne composant un vecteur
un horizon de prédiction , où est un nombre d’échantillons composant cet horizon ;
un temps de calcul , avec , où est un nombre entier minimal de périodes nécessaires pour une optimisation satisfaisante.
un temps de calcul
Selon une variante, l’étape de mise en mémoire tampon comprend une étape de stockage pour stocker, lors d’une optimisation courante de l’étape de détermination par contrôle prédictif, les commandes et références obtenues à une optimisation précédente.
Selon une variante, l’étape de mise en mémoire tampon comprend une étape de filtrage par sélecteur pour appliquer successivement les commandes et références issues de l’étape de stockage.
Un autre objet de l’invention concerne un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes d’un procédé de commande selon l’invention, lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur.
L’invention porte en outre sur un véhicule automobile comprenant un système de commande selon l’invention.
L’invention sera davantage détaillée par la description de modes de réalisation non limitatifs, et sur la base des figures annexées illustrant des variantes de l’invention, parmi lesquelles :
L’invention concerne un système de commande pouvant inclure un algorithme de commande.
La solution proposée fait suite à celle de la demande co-pendante FR2112299 qui ne développe pas les systèmes autres que monovariables sans anticipation. L’invention présente est étendue aux systèmes multivariables non linéaires et permet l’action anticipatrice. L’algorithme NMPC détermine les commandes optimales à appliquer au système ainsi que les trajectoires nominales que doivent suivre ses sorties. L’action anticipatrice est permise grâce à une connaissance des futures valeurs des consignes. Cette action permet de mieux maîtriser les phénomènes transitoires du système.
La robustesse de la régulation est assurée par le régulateur rétroactif FBR multivariable dont les sorties s’ajoutent à celles de la commande NMPC. Ce régulateur robuste FBR permet de maintenir le système autour de sa trajectoire optimale en réagissant à l’effet des dispersions paramétriques du système ainsi qu’aux perturbations non mesurées. Le bruit de mesure ainsi que les dispersions paramétriques doivent être pris en compte lors de la synthèse du régulateur rétroactif FBR. Cette synthèse peut être de type , -synthèse, CRONE, QFT, etc.
L’algorithme de commande proposé permet de tenir compte du temps de calcul de l’optimisation NMPC. Les signaux de commande et de référence sont actualisés quand chaque nouvelle optimisation se termine, en utilisant la connaissance de futures valeurs des consignes. Lors d’une optimisation, les signaux de commande et de référence résultant de l’optimisation précédente sont appliqués.
L’intérêt de l’invention réside notamment dans l’anticipation possible tenant compte des futurs signaux de consigne et de perturbations ; une meilleure prise en compte des couplages et du coté multivariable du système physique ; une optimisation d’une fonction de coût multi-objectifs par la commande NMPC ; la robustesse vis-à-vis des incertitudes paramétriques et des bruits ; le temps de calcul de l’optimisation pris en compte ; la prise en compte des contraintes temporelles lors de la détermination de la commande prédictive NMPC optimale ; la prise en compte des contraintes fréquentielles lors de la synthèse du régulateur rétroactif FBR ; et l’inversion dynamique du modèle non linéaire nominal du système commandé grâce à la commande NMPC.
L’invention proposée consiste à associer un algorithme NMPC générant une commande prédictive et un régulateur linéaire robuste FBR générant une commande rétroactive.
Le régulateur rétroactif repose sur :
- un modèle incertain multivariable du comportement linéaire du système à commander. Il permet de prendre en compte des points de fonctionnement potentiels, du comportement non linéaire, des variations paramétriques, des couplages ;
- des contraintes fréquentielles portant sur performances de la boucle fermée relatives aux signaux de consigne, perturbations, commandes et sorties ;
- une optimisation hors ligne d’une fonction de coût sous contraintes pour régler les paramètres du régulateur ;
- un signal de référence compatible avec les performances atteignables du système à commander.
- un modèle incertain multivariable du comportement linéaire du système à commander. Il permet de prendre en compte des points de fonctionnement potentiels, du comportement non linéaire, des variations paramétriques, des couplages ;
- des contraintes fréquentielles portant sur performances de la boucle fermée relatives aux signaux de consigne, perturbations, commandes et sorties ;
- une optimisation hors ligne d’une fonction de coût sous contraintes pour régler les paramètres du régulateur ;
- un signal de référence compatible avec les performances atteignables du système à commander.
L’algorithme NMPC repose sur :
- un modèle embarqué M multivariable (non linéaire, linéaire aux paramètres variants etc.) caractérisant finement le comportement nominal du système à commander ;
- une fonction de coût multi-objectifs (quadratique, linéaire, non linéaire) permettant une optimisation des performances ;
- des contraintes portant sur la commande, les états et les sorties à asservir ;
- un pas de temps permettant une bonne discrétisation du modèle embarqué et conforme aux capacités du calculateur ;
- un horizon de prédiction permettant un calcul satisfaisant de la fonction de coût, notamment couvrant la durée des phénomènes transitoires à maitriser ;
- un optimiseur permettant une optimisation en ligne de la commande prédictive avec des temps de calcul raisonnables ;
- une connaissance des futures consignes donnée par une prédiction de consigne qui est utilisée dans l’optimisation.
- un modèle embarqué M multivariable (non linéaire, linéaire aux paramètres variants etc.) caractérisant finement le comportement nominal du système à commander ;
- une fonction de coût multi-objectifs (quadratique, linéaire, non linéaire) permettant une optimisation des performances ;
- des contraintes portant sur la commande, les états et les sorties à asservir ;
- un pas de temps permettant une bonne discrétisation du modèle embarqué et conforme aux capacités du calculateur ;
- un horizon de prédiction permettant un calcul satisfaisant de la fonction de coût, notamment couvrant la durée des phénomènes transitoires à maitriser ;
- un optimiseur permettant une optimisation en ligne de la commande prédictive avec des temps de calcul raisonnables ;
- une connaissance des futures consignes donnée par une prédiction de consigne qui est utilisée dans l’optimisation.
L’association de l’algorithme NMPC et du régulateur linéaire robuste est permise grâce à la logique décrite ci-dessous :
- soit le temps , où est la période d’échantillonnage et est un entier positif ;
- soit l’horizon d’anticipation de l’algorithme NMPC , où est le nombre d’échantillons composant cet horizon.
- soit le temps
- soit l’horizon d’anticipation de l’algorithme NMPC
Les futures valeurs du signal de consigne composent un vecteur .
Au démarrage, elles sont mises à la valeur initiale de la consigne utilisateur .
Avec l’avancement du temps, on décale les prédictions des consignes d’un pas de temps. On complète la derrière valeur du vecteur des prédictions par la valeur prédite de la consigne à l’horizon d’anticipation .
Un chronogramme est donné en pour montrer le principe.
Optionnellement, on peut mettre à jour l’intégralité du vecteur des consignes par des nouvelles trajectoires issues du prédicteur de consignes.
L’association de l’algorithme NMPC et du régulateur linéaire robuste BFR est permise grâce à la logique décrite ci-dessous. Elle décrit la procédure pour un signal de référence et identique pour plusieurs.
Par ailleurs, en revenant à la logique :
- soit l’horizon d’anticipation de l’algorithme NMPC , où est le nombre d’échantillons composant cet horizon ;
- soit le temps de calcul de l’algorithme NMPC avec , où est le nombre entier minimal de périodes nécessaires pour une optimisation.
- soit le temps de calcul
Les résultats de l’optimisation déclenchée à un instant sont le vecteur de commande et le vecteur de consigne .
Pour assurer la continuité de la commande, lors d’une optimisation en cours, les premières commandes et signaux de référence appliqués qui ont été obtenus lors de l’optimisation précédente sont :
Ce fonctionnement est permis grâce à différentes sous-parties et notamment à un bloc tampon composé de deux blocs suivants :
- un espace de stockage S1, illustré en , qui permet lors de l’optimisation NMPC courante lancée à l’instant de conserver les commandes et références obtenues par l’optimisation NMPC précédente ;
- un sélecteur S2, illustré en , qui applique successivement au système piloté les commandes et références issues du bloc de stockage S1.
- un espace de stockage S1, illustré en
- un sélecteur S2, illustré en
Le fonctionnement de ces deux blocs est réalisé avec .
La figure 7 correspond à et . Le trait en pointillé du graphique, à savoir correspond au début de l’optimisation en cours.
Aux instants et les échantillons de commande et de référence de l’optimisation en cours seront figés par des ceux des instants et de l’optimisation précédente (lancée à l’instant ). La ligne verticale en trait continu du graphique délimite la longueur des signaux optimisés.
Afin que la contrainte portant sur le signal de commande prédictif utilisée par l’optimisation NMPC soit adaptée, le niveau de la commande réellement appliqué au système (qui dépend également de la commande rétroactive) est régulièrement transmis à l’algorithme NMPC.
L’invention porte en outre sur un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes d’un procédé de commande tel que décrit précédemment, lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur. En particulier, l’invention peut être intégrée dans un ordinateur de commande de véhicule automobile.
L’invention concerne également un véhicule automobile comprenant un système de commande tel que décrit précédemment.
L’intérêt de l’invention en utilisation réside notamment dans une utilisation de la prédiction des signaux de consigne (ou moyen de prédiction MP) pour une meilleure optimisation anticipative des trajectoires et des commandes de systèmes comportant des phénomènes de type retard ou des dynamiques lentes ; un maintien des performances grâce à une robustesse vis-à-vis des dispersions paramétriques ; une maitrise de la sensibilité aux bruits de mesure ; une détermination d’une méthodologie générique adaptée aux contraintes d’une classe importante de systèmes à commander (non linéaires, multivariables, à paramètres dispersés, etc.) ; une implantation temps réel qui est compatible avec les performances de calculateurs automobiles série.
Claims (10)
- Système de commande pour système physique (SP) de véhicule automobile, le système de commande comprenant
- un moyen prédiction de consigne (MP) configuré pour déterminer des signaux futurs de consigne (
- un moyen de contrôle prédictif (FFN) à base de modèle,
- un modèle embarqué (M) configuré pour obtenir des données de prédiction d’états du système physique (SP),
le moyen de contrôle prédictif (FFN) étant configuré pour déterminer un signal de commande (
- un bloc tampon (BF) en sortie dudit moyen de contrôle prédictif (FFN), configuré pour mettre en mémoire tampon le signal de commande (
- un régulateur rétroactif robuste (FBR) en sortie du bloc tampon (BF), et en amont système physique (SP), le régulateur rétroactif robuste (FBR) recevant ledit signal de référence ( - Système de commande selon la revendication 1, comprenant en outre un moyen d’optimisation de commande et de référence sur la base des formules :
avec un vecteur de commande
et un vecteur de consigne
en considérant
un temps
un horizon d’anticipation
des futures valeurs du signal de consigne composant un vecteur
un horizon de prédiction
un temps de calcul - Système de commande selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que le bloc tampon (BF) comprend un moyen de stockage (S1) configuré pour stocker, lors d’une optimisation courante du moyen de contrôle prédictif (FFN), les commandes (
- Système de commande selon la revendication 3, caractérisé en ce que le bloc tampon (BF) comprend en outre un moyen sélecteur (S2) configuré pour appliquer successivement les commandes et références issues du moyen de stockage (S1).
- Procédé de commande pour système physique (SP) de véhicule automobile, le procédé de commande comprenant les étapes suivantes :
- déterminer, par un moyen prédiction de consigne (MP), des signaux futurs de consigne (
- déterminer, par contrôle prédictif du type à modèle, un signal de commande (
- mettre en mémoire tampon le signal de commande (
- mettre en œuvre une régulation rétroactive robuste sur la base dudit signal de référence ( - Procédé de commande selon la revendication 5, comprenant en outre une étape d’optimisation de commande et de référence sur la base des formules :
avec un vecteur de commande
et un vecteur de consigne
en considérant
un temps
un horizon d’anticipation
des futures valeurs du signal de consigne composant un vecteur
un horizon de prédiction
un temps de calcul - Procédé de commande selon l’une quelconque des revendications 5 à 6, caractérisé en ce que l’étape de mise en mémoire tampon comprend une étape de stockage pour stocker, lors d’une optimisation courante de l’étape de détermination par contrôle prédictif, les commandes (
- Procédé de commande selon la revendication 7, caractérisé en ce que l’étape de mise en mémoire tampon comprend une étape de filtrage par sélecteur (S2) pour appliquer successivement les commandes et références issues de l’étape de stockage.
- Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes d’un procédé de commande selon l’une quelconque des revendication 5 à 8, lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur.
- Véhicule automobile comprenant un système de commande selon l’une quelconque des revendications 1 à 4.
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