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1/47 Contrôle des systèmes rapides non linéaires Application au moteur à allumage commandé turbocompressé à distribution variable Guillaume COLIN 12 octobre.

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1 1/47 Contrôle des systèmes rapides non linéaires Application au moteur à allumage commandé turbocompressé à distribution variable Guillaume COLIN 12 octobre 2006

2 2/47 Introduction Evolution des normes de pollution Engagement des constructeurs sur les émissions de CO 2 Optimisation du fonctionnement du moteur Contrôle moteurAugmentation du nombre degrés de liberté

3 3/47 Introduction Emissions de CO 2 Emissions de CO 2 Motorisations à allumage commandé (AC) Motorisations à allumage commandé (AC) Motorisations diesel Motorisations diesel Technologies principalement étudiées pour améliorer le rendement du moteur AC Technologies principalement étudiées pour améliorer le rendement du moteur AC Mélange pauvre homogène ou stratifié Mélange pauvre homogène ou stratifié Distribution variable seule Distribution variable seule Downsizing : Déplacement, à iso performance, des points de fonctionnement moteur vers des zones à meilleur rendement Downsizing : Déplacement, à iso performance, des points de fonctionnement moteur vers des zones à meilleur rendement Meilleur choix technologique à court terme Moteur à allumage commandé turbocompressé à distribution variable Challenge : contrôler ce système complexe

4 4/47 Plan de la présentation 1. Problématique 1.1 Moteur AC turbocompressé à distribution variable 1.1 Moteur AC turbocompressé à distribution variable 1.2 Phénomènes associés 1.3 Méthodologie 2. Contrôle dun moteur turbocompressé 2.1 Contrôle du papillon par modèle interne 2.2 Contrôle prédictif de la wastegate 2.3 Conclusion partielle 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 3.1 Observateur de masse dair 3.1 Observateur de masse dair 3.2 Contrôle des déphaseurs 3.3 Résultats au banc moteur 3.4 Résultats sur véhicule 3.5 Conclusion partielle 4. Conclusions et perspectives

5 5/47 1. Problématique 1.1 Moteur AC turbocompressé à distribution variable 1.2 Phénomènes associés 1.3 Méthodologie

6 6/47 Moteur AC turbocompressé à distribution variable Amélioration du rendement Boucle BPOptimiser Boucle BPOptimiser Boucle HP Ouverture Ouverture du papillon du papillon Réduction cylindrée Baisse de la performance TurbocompressionAugmentation du temps de réponse V PMH V PMB V cyl p cyl + - Suivi de couple à consommation minimale 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions Gaz résiduels Distribution pilotée Réduction des émissions polluantes Balayage dair Injection directe

7 7/47 Moteur AC turbocompressé à distribution variable Objectif principal Objectif principal Contrôler le couple en minimisant les polluants et la consommation Moyens dactions Moyens dactions Injecteurs Injecteurs Bobines dallumage Bobines dallumage Chaîne dair Chaîne dair Papillon Papillon Wastegate Wastegate Déphaseurs Déphaseurs 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions

8 8/47 Phénomènes associés Avantages Avantages Pertes par pompage Pertes par pompage NOx NOx Nécessité : de les estimer de les contrôler Inconvénients Inconvénients instabilité de combustion instabilité de combustion Favorise le cliquetis Pas de mesure directe Gaz résiduels Gaz résiduels Gaz déchappement qui restent dans le cylindre une fois les soupapes fermées et avant la nouvelle combustion 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions (Giansetti et al. 2006)

9 9/47 Nécessité : de lestimer de le contrôler Inconvénients Inconvénients Richesse dans le cylindre différente de la richesse à léchappement Richesse dans le cylindre différente de la richesse à léchappement Pas de mesure directe Pas de mesure directe Balayage dair Balayage dair Quand p man >p cyl >p exh Avantages Avantages Vidange des gaz brûlés Vidange des gaz brûlés recul de la limite cliquetis recul de la limite cliquetis Diminution du temps de réponse Diminution du temps de réponse Phénomènes associés 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

10 10/47 Phénomènes associés Nécessité de contrôler Nécessité de contrôler Gaz brûlés résiduels Gaz brûlés résiduels Balayage dair Balayage dair Contrôle par une variable unique Contrôle par une variable unique Masse de gaz recirculés Intérêt Intérêt Réduction du nombre de variables à contrôler RGM = m gaz brûlés, - m air balayé, si m gaz brûlés > m air balayé sinon 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

11 11/47 Méthodologie Objectifs : contrôler la chaîne dair Suivi de couple en minimisant les polluants Variables contrôlées Variables manipulées CoupleMasse dair Papillon Wastegate Polluants Masse de gaz brûlés Déphaseurs admission et échappement 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

12 12/47Méthodologie Moteur 1. identification Simulateur moteur Modèle 0D-BF/HF Temps réel Modèle 0D/1D-HF ou 3. Schéma de Contrôle Modèle 0D-BF 2. apprentissage de variables non mesurées Contrôle moteur 4. Pré-calibration 5. Validation du contrôle Utilisation de modèles Utilisation de modèles Apprentissage Apprentissage Pré-calibration Pré-calibration Validation Validation Minimisation des essais sur moteur Minimisation des essais sur moteur 6. apprentissage de variables mesurées 7. Calibration 8. Test du contrôle 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

13 13/47 Modèles pour le contrôle moteur Combinaison de modèles Combinaison de modèles Modèles physiques Modèles physiques Modèles neuronaux Modèles neuronaux Modèles non linéaires globaux Modèles non linéaires globaux Modèles statiques ou dynamiques Modèles statiques ou dynamiques Modèles aisément embarquables Modèles aisément embarquables Approche générique de modélisation et de contrôle Approche générique de modélisation et de contrôle Propriétés des modèles neuronaux Propriétés des modèles neuronaux Approximateurs universels Approximateurs universels Parcimonieux Parcimonieux Flexibles Flexibles Facilement dérivables Facilement dérivables 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

14 14/47 Périmètre des travaux MOTEUR À COMBUSTION INTERNE Modèles physiques 0D BF ou HF – 1D CONTRÔLE MOTEUR AUTOMATIQUE Modèles « commande » Contrôle par modèle interne Commande prédictive Observateurs Papillon Gaz résiduels Balayage dair Turbocompresseur Commande optimale Distribution pilotée Masse dair Chaîne dair Contrôle à base de modèles

15 15/47 2. Contrôle dun moteur turbocompressé 2.1 Contrôle du papillon par modèle interne 2.2 Contrôle prédictif de la wastegate 2.3 Conclusion partielle

16 16/47 Consignes Relation entre le couple indiqué et la masse dair Relation entre le couple indiqué et la masse dair Relation entre la masse dair et la pression collecteur Relation entre la masse dair et la pression collecteur Contrôle en pression collecteur Contrôle en pression collecteur 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

17 17/47 Schéma général de contrôle m air_sp S thr WG Superviseur Consigne en Couple indiqué Chaîne dair p man_sp Modèle de pression collecteur Contrôle du papillon p man Contrôle de la WasteGate p int Contrôle de la masse dair 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

18 18/47 Contrôle par modèle interne du papillon Modèle inverseSystème Sortie Perturbations Consigne Système inverse + - Modèle direct Filtre Principe du contrôle par modèle interne Principe du contrôle par modèle interne Caractéristiques Caractéristiques Synthèse et implémentation faciles Synthèse et implémentation faciles Restriction aux systèmes stables uniquement Restriction aux systèmes stables uniquement Connaissance dun modèle Connaissance dun modèle Réglage aisé : uniquement le filtre Réglage aisé : uniquement le filtre = Consigne 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

19 19/47 Contrôle par modèle interne du papillon Variable contrôlée : p man Variable contrôlée : p man Variable manipulée : S thr Variable manipulée : S thr 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable Perturbations Modèle direct de pression collecteur Collecteur Modèle inverse de pression collecteur Filtre de robustesse S t h r T man N e T man N e p i n t p mansp p i n t p man

20 20/47 Contrôle par modèle interne du papillon Modèle direct Modèle direct Papillon Soupape Collecteur D cy l D t h r S t h r p i n t p man Modèle inverse statique Modèle inverse statique Filtre de robustesse : 1 er ordre Filtre de robustesse : 1 er ordre Equation de Barré de Saint Venant Cartographie de remplissage 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

21 21/47 Contrôle par modèle interne du papillon Moyens expérimentaux Moyens expérimentaux Prototypage rapide du contrôle Prototypage rapide du contrôle Moteur Smart 3 cylindres turbocompressé Moteur Smart 3 cylindres turbocompressé Résultats très satisfaisants Résultats très satisfaisants Temps de réponse Temps de réponse Dépassement Dépassement Sollicitation du papillon Sollicitation du papillon 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

22 22/47 Contrôle de la wastegate Caractéristiques du contrôle du turbo Caractéristiques du contrôle du turbo Variable à contrôler Variable à contrôler Variable manipulée Variable manipulée Variable détat Variable détat Contraintes Contraintes Système non linéaire Système non linéaire Dynamique lente du turbocompresseur Dynamique lente du turbocompresseur Papillon le plus ouvert possible Papillon le plus ouvert possible Temps de calcul limité Temps de calcul limité Contrôle classique Contrôle classique Non linéarités + dynamique du turbo Résultats médiocres Résultats médiocres Commande prédictive Commande prédictive 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable Non linéarités

23 23/47 1ère étape 1ère étape Modèle de référence exponentielle 2ème étape 2ème étape Modèle de prédiction linéaire ou non physique/générique physique/générique 3ème étape 3ème étapeMinimisation Intérêts Intérêts Concept intuitif Concept intuitif Système dynamique, multivariable, non linéaire Système dynamique, multivariable, non linéaire Inconvénients Inconvénients Calculs lourds : systèmes rapides Calculs lourds : systèmes rapides Stabilité Stabilité Commande prédictive Référence Sortie prédite du système temps FuturPassé Sortie mesurée Signal de commande BO Signal de commande BF Consigne t + t p t + t c t + t e t 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

24 24/47 Commande prédictive Problème de minimisation Problème de minimisation Sous contraintes avec modèle non linéaire : calculs lourds Sous contraintes avec modèle non linéaire : calculs lourds Sous contraintes avec modèle linéaire : calculs assez lourds Sous contraintes avec modèle linéaire : calculs assez lourds Sans contraintes avec modèle linéaire : calculs légers Sans contraintes avec modèle linéaire : calculs légers Risque de pertes de performances Linéarisation instantanée Linéarisation instantanée Minimisation avec modèle linéarisé Minimisation avec modèle linéarisé Avec contraintes : résolution itérative (programmation quadratique) Avec contraintes : résolution itérative (programmation quadratique) Sans contraintes : résolution directe (analytique + saturation) Sans contraintes : résolution directe (analytique + saturation) 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

25 25/47 Contrôle prédictif de la wastegate Choix du modèle de prédiction Modèle physique Modèle physique Non linéaire Non linéaire Difficile à dériver Difficile à dériver Basé sur des cartographies pauvres Basé sur des cartographies pauvres Impliquant des variables non mesurées Impliquant des variables non mesurées Modèle identifié à partir de données Modèle identifié à partir de données Modèle neuronal Apprentissage Apprentissage Génération des signaux Génération des signaux Banc moteur ou simulateur Banc moteur ou simulateur Optimisation de la structure Optimisation de la structure Validation : corrélations, tests de prédiction Validation : corrélations, tests de prédiction mesuré estimé calculé 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

26 26/47 Contrôle prédictif de la wastegate Schéma de commande 2 ème étape : Modèle neuronal de prédiction 2 ème étape : Modèle neuronal de prédiction 1 ère étape : Modèle de référence 1 ère étape : Modèle de référence sous les contraintesavec m i n WG J WG m i n · WG · WG max J = t p P j = 1 [( p i n t re f ( t + j ) ¡ ^ p i n t ( t + j )] 2 + ½ t p ¡ 1 P j = 0 ¢WG ( t + j ) 2 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 3 ème étape : Minimisation 3 ème étape : Minimisation ^ p i n t ( t + 1 ) = f nn ( p i n t ( t ) ; WG ( t ) ; D cy l ( t )) ) p i n t ( t + 1 ) = a t + b t p i n t ( t ) + c t WG ( t ) p mansp ! p i n t re f

27 27/47 Contrôle prédictif de la wastegate Schéma de commande Comparaison entre 3 approches Commande prédictive non linéaire neuronale sous contraintes Commande prédictive linéarisée neuronale sous contraintes Commande prédictive linéarisée neuronale saturée Différences négligeables (100%) 4% (4%) 0.06% (0.06%) 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable temps de calculs très différents mais temps de calculs très différents

28 28/47 Contrôle prédictif de la wastegate Résultats au banc moteur Solution choisie Solution choisie Commande prédictive neuronale linéarisée saturée Commande prédictive neuronale linéarisée saturée Comparaison avec un contrôle PID Comparaison avec un contrôle PID Moyens expérimentaux Moyens expérimentaux Prototypage rapide du contrôle Prototypage rapide du contrôle Moteur Smart 3 cylindres turbocompressé Moteur Smart 3 cylindres turbocompressé Objectifs satisfaits Objectifs satisfaits Temps de calcul <0.5ms Temps de calcul <0.5ms Pas de dépassement Pas de dépassement Bon suivi Bon suivi Faible sollicitation des actionneurs Faible sollicitation des actionneurs Papillon le plus ouvert possible Papillon le plus ouvert possible 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

29 29/47 Conclusion partielle Structure générale Structure générale Structure générique (masse dair) Structure générique (masse dair) Décomposition en blocs interconnectés Décomposition en blocs interconnectés Contrôle à base de modèles Contrôle à base de modèles Facilité de réglage Facilité de réglage Application Application Contrôle de la pression collecteur par modèle interne Contrôle de la pression collecteur par modèle interne Performances très satisfaisantes Performances très satisfaisantes Réglage aisé Réglage aisé Contrôle prédictif neuronal du turbocompresseur Contrôle prédictif neuronal du turbocompresseur Excellentes performances Excellentes performances Approche générique et rapide Approche générique et rapide 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable

30 30/47 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 3.1 Observateur de masse dair 3.2 Contrôle des déphaseurs 3.3 Résultats au banc moteur 3.4 Résultats sur véhicule 3.5 Conclusion partielle

31 31/47 Schéma général de contrôle m air_sp Superviseur Consigne en Couple indiqué Chaîne dair (papillon, turbo) Contrôle de la masse dair p man_sp Modèle de pression collecteur Δm air Contrôle des déphaseurs darbre à cames RGM sp VCT in VCT exh Contrôle de la masse de Gaz Recirculés p ma n Contrôle du papillon et de la WasteGate 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions Capteurs Actionneurs Chaîne dair (papillon, turbo, distribution variable)

32 32/47 Modèle statique de pression collecteur Relation directe entre couple et masse dair Relation directe entre couple et masse dair Relation m air p man ? Relation m air p man ? Prise en compte des déphaseurs dans le modèle Prise en compte des déphaseurs dans le modèle Prise en compte du biais de modèle Prise en compte du biais de modèle 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable p mansp = f nn ( m a i rsp ; N e ; VCT i n ; VCT ex h ) p mansp = f nn ( m a i rsp ¡ ¢ m a i r ; N e ; VCT i n ; VCT ex h ) p mansp = f ( m a i rsp ; N e )

33 33/47 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable Observateur de masse dair Objectif Objectif Estimer la masse dair enfermée dans le cylindre Estimer biais de modèle Modèle statique Modèle statique Données disponibles Données disponibles Apprentissage (en simulation, 6800 points) Apprentissage (en simulation, 6800 points) Validation (en simulation et au banc moteur, 80 points) Validation (en simulation et au banc moteur, 80 points) f ( p man ; N e ; VCT i n ; VCT ex h ) 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions m a i rcy l = ´ vo l ( p am b ; T man ) p am b V cy l r T man

34 34/47 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable Observateur de masse dair Comparaison des modèles statiques sur les données de validation Comparaison des modèles statiques sur les données de validation Problème Problème Biais de lestimateur (boucle ouverte) dû à lerreur intrinsèque du simulateur estimer ce biais RMSE (mg) BancSimuCoefficients Neuronal Polynomial linéaire en p man Polynomial Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions

35 35/47 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable Observateur de masse dair Idée : Reboucler lestimateur sur la pression collecteur Idée : Reboucler lestimateur sur la pression collecteur Bilan des débits au collecteur Bilan des débits au collecteur ½ _ X = AX + BU Y = CX ½ d p man d t = r T man V man ( D mesure ¡ D cy l ¡ ¢D cy l ¡ D b a l aye ) _ ¢D cy l = 0 avec: ½ X k + 1 = A d X k + B d U k + w ( k ) Y k = CX k + v ( k ) Filtre de Kalman 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions U = D mesure D cy l D b a l aye 1 A X = µ p man ¢D cy l ¶ ¢ m a i r

36 36/47 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable Observateur de masse dair Estimateur rebouclé : Estimateur rebouclé : Résultat au banc moteur Résultat au banc moteur ^ m a i rcy l = ´ vo l ( p am b ; T man ) p am b V cy l r T man + ¢ m a i r 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions

37 37/47 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable Contrôle des déphaseurs Schéma de contrôle Schéma de contrôle Estimateur neuronal de la masse de gaz recirculés Estimateur neuronal de la masse de gaz recirculés m i n J 0 · VCT i n · 40 0 · VCT ex h · 40 \ RGM = f nn ( p man ; N e ; VCT i n ; VCT ex h ) J = ³ \ RGM ¡ RGM sp ´ 2 + ½ 1 ¢VCT 2 i n + ½ 2 ¢VCT 2 ex h 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions

38 38/47 Tests de la structure de contrôle Couple constant pour toute la plage utile de RGM Couple constant pour toute la plage utile de RGM Test de la sensibilité du contrôle en couple Résultats dynamiques au banc moteur (moteur F5P, IFP) Résultats dynamiques au banc moteur (moteur F5P, IFP) 2000 tr/min, 35Nm 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions

39 39/47 Tests de la structure de contrôle Variation de consigne de couple Variation de consigne de couple Comparaison contrôle classique/contrôle RGM Résultats dynamiques au banc moteur (moteur F5P, IFP) Résultats dynamiques au banc moteur (moteur F5P, IFP) 2000tr/min, 10Nm 210Nm 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions

40 40/47 Point de référence Choix des consignes Structure de contrôle Structure de contrôle Iso-couple avec différentes masses de gaz recirculés Iso-couple avec différentes masses de gaz recirculés Possibilité doptimisation Possibilité doptimisation Quelle est la meilleure consigne à donner au contrôle? Essai stationnaire à iso-couple de consigne, iso-masse dair, iso-richesse à 1500 tr/min Essai stationnaire à iso-couple de consigne, iso-masse dair, iso-richesse à 1500 tr/min Point à choisir 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions Point instable à supprimer

41 41/47 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable Conclusion partielle Structure générale Structure générale Structure générique (variables internes de haut niveau) Structure générique (variables internes de haut niveau) Décomposition en blocs interconnectés Décomposition en blocs interconnectés Contrôle à base de modèles Contrôle à base de modèles Facilité de réglage Facilité de réglage Application Application Construction destimateurs et dobservateurs Construction destimateurs et dobservateurs Nombreuses grandeurs physiques non mesurées Nombreuses grandeurs physiques non mesurées Contrôle des déphaseurs Contrôle des déphaseurs Optimisation dun critère Optimisation dun critère Améliore le temps de réponse Améliore le temps de réponse Du banc moteur au véhicule Du banc moteur au véhicule Stratégies de gestion moteur novatrices Stratégies de gestion moteur novatrices 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 4. Conclusions

42 42/47 4. Conclusions et perspectives

43 43/47 Conclusions et perspectives Downsizing Downsizing Combinaison de nombreuses technologies existantes Combinaison de nombreuses technologies existantes Gestion du moteur complexe Gestion du moteur complexe Recours à des techniques évoluées de contrôle et de modélisation Recours à des techniques évoluées de contrôle et de modélisation Contrôle dun système rapide non linéaire Contrôle dun système rapide non linéaire Méthodologie reposant sur des commandes à base de modèles Méthodologie reposant sur des commandes à base de modèles Applications Applications Moteur AC turbocompressé Moteur AC turbocompressé Moteur AC turbocompressé à distribution variable Moteur AC turbocompressé à distribution variable 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions

44 44/47 Conclusions et perspectives Commande du papillon par modèle interne Commande du papillon par modèle interne Performance très satisfaisantes Performance très satisfaisantes Réglage aisé Réglage aisé Commande prédictive du turbocompresseur Commande prédictive du turbocompresseur Non linéarités modèle neuronal Non linéarités modèle neuronal Linéarisation et saturation temps réel Linéarisation et saturation temps réel Performances pas de dépassement Performances pas de dépassement Commande des déphaseurs Commande des déphaseurs Variable de haut niveau RGM Variable de haut niveau RGM Sollicitation des actionneurs réglable Sollicitation des actionneurs réglable Temps de réponse en couple amélioré Temps de réponse en couple amélioré Observateur de masse dair Observateur de masse dair Modèle neuronal validé sur simulateur Modèle neuronal validé sur simulateur Biais de modèle filtre de Kalman Biais de modèle filtre de Kalman 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions

45 45/47 Conclusions et perspectives Downsizing Downsizing Amélioration du temps de réponse et du suivi de couple Amélioration du temps de réponse et du suivi de couple Contrôle de la masse de gaz brûlés Contrôle de la masse de gaz brûlés Décomposition du contrôle en modules Décomposition du contrôle en modules Structure simple et caractère générique Structure simple et caractère générique Extension du schéma initial aux déphaseurs Extension du schéma initial aux déphaseurs Variables internes : masse dair / masse de gaz recirculés Variables internes : masse dair / masse de gaz recirculés Schéma de contrôle proposé Schéma de contrôle proposé Découplage couple/polluants optimisation Découplage couple/polluants optimisation Nouvelles possibilités offertes Nouvelles possibilités offertes 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions

46 46/47 Conclusions et perspectives Perspectives « Énergétique » Perspectives « Énergétique » Quantification du balayage dair à laide de mesures et de modèles physiques Quantification du balayage dair à laide de mesures et de modèles physiques Travail nécessaire sur le superviseur Travail nécessaire sur le superviseur Observateur des espèces dans le cylindre et des polluants générés Observateur des espèces dans le cylindre et des polluants générés Trajectoires dynamiques des variables de haut niveau : masse dair, masse de gaz brûlés, masse dair balayée Trajectoires dynamiques des variables de haut niveau : masse dair, masse de gaz brûlés, masse dair balayée … Perspectives « Automatique » Perspectives « Automatique » Apprentissage dun modèle neuronal sur des données de simulation (exhaustives) tout en étant proche des mesures (limitées) Apprentissage dun modèle neuronal sur des données de simulation (exhaustives) tout en étant proche des mesures (limitées) Pertinence des signaux didentification des modèles dynamiques non linéaires Pertinence des signaux didentification des modèles dynamiques non linéaires Optimisation globale dun système Optimisation globale dun système … 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions

47 47/47 Merci de votre attention

48 48/47 Résultats sur véhicule Moyens expérimentaux (IFP) Moyens expérimentaux (IFP) Véhicule Renault VelSatis Véhicule Renault VelSatis Moteur identique au banc Moteur identique au banc Exemple obtenu sur une partie dun cycle européen normalisé Exemple obtenu sur une partie dun cycle européen normalisé 1. Problématique 2. Contrôle dun moteur AC turbocompressé 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variable 4. Conclusions et perspectives

49 49/47 Schéma général de contrôle Modèle de pression collecteur p man_sp NeNe 2 Contrôle prédictif neuronal de la WasteGate p int p man Contrôle avec prépositionnement du papillon 4 3 m air_sp Super - viseur Consigne en Couple indiqué S thr WG Chaîne dair Contrôle de la masse dair RGM sp VCT in VCT exh VCT in VCT exh NeNe Contrôle optimal des déphaseurs darbre à cames 5 Contrôle de la masse de Gaz Recirculés Observateur de masse dair Δm air p man D mesure 1 ^ m a i rcy l

50 50/47 Modèle de pression collecteur p mansp = f nn ³ ( m a i rsp ¡ ¢ m a i r ) r T man p am b V cy l ; N e ; VCT i n ; VCT ex h ´ Equation générant la consigne de pression collecteur :


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