Présentée par Abdelwahab Aïtouche Université des Sciences et Technologies de Lille Hautes Etudes d’Ingénieur Surveillance et commande Tolérante aux Fautes. Application à un véhicule tout électrique Présentée par Abdelwahab Aïtouche Equipe de Recherche SFSD Laboratoire d'Automatique , Génie Informatique et Signal

Introduction Automobile est un domaine d'application privilégié Enjeux Nécessité de rendre les véhicules plus sûrs, moins polluants, moins gourmands en énergie Systèmes d'assistance : ABS, EPS, limiteur et régulateur de vitesse Parking automatique, …. Enjeux Sur le plan scientifique: développer des algorithmes de commande permettant d'assurer la conduite automatique en toute sécurité et avec des performances dynamiques satisfaisantes. Sur le plan technologique: développer de nouveaux capteurs permettant de mesurer l'environnement du véhicule quelque soient les circonstances (pluie, brouillard, etc.). This article is organized as follows: First we introduce the problem of fault tolerant control and after we introduce the new concept known as “temporary estimability” and then one generalize this definition using pseudo-observability index (will be recalled). We show the link between this notion and redundancy degree. We show an example and we conclude at the end of this speech.

Introduction Challenge Traiter des données complexes à cause de la multiplication de capteurs Rendre le véhicule sûr de fonctionnement en présence de défaillances de capteurs et/ou d’actionneurs This article is organized as follows: First we introduce the problem of fault tolerant control and after we introduce the new concept known as “temporary estimability” and then one generalize this definition using pseudo-observability index (will be recalled). We show the link between this notion and redundancy degree. We show an example and we conclude at the end of this speech.

Capteurs intelligents Introduction Quelques exemples d’application en Nord Pas de Calais Véhicules autonomes Le LAMIH a développé instrumenté un véhicule hybride afin de réaliser le suivi automatique d'un véhicule. La plateforme "TRAVEL" Un train de véhicule automatisé "ROBUCAR" a été réalisé au LAGIS Capteurs intelligents This article is organized as follows: First we introduce the problem of fault tolerant control and after we introduce the new concept known as “temporary estimability” and then one generalize this definition using pseudo-observability index (will be recalled). We show the link between this notion and redundancy degree. We show an example and we conclude at the end of this speech.

Contexte et problématique défaut défaut défaut défaut procédé Actionneurs capteurs contrôleur consigne Tolérance aux fautes : Comment le système réagit suite à l’apparition d’une ou de plusieurs défaillances : de capteur(s) ? d’actionneur(s) ? du procédé ? This article is organized as follows: First we introduce the problem of fault tolerant control and after we introduce the new concept known as “temporary estimability” and then one generalize this definition using pseudo-observability index (will be recalled). We show the link between this notion and redundancy degree. We show an example and we conclude at the end of this speech. du contrôleur ? Peut-on continuer à atteindre les objectifs fixés au départ ? Phase d’analyse du système Phase de mise en place d’une commande tolérante aux fautes

Contexte et problématique L’application s’intéresse à l’aptitude qu’à un véhicule (RoBuCar) à suivre des objectifs même après la perte d’un ou de plusieurs actionneurs. B ROBUCAR ROBUCAR Actionneurs moteur électrique sur les roues motrices angle de braquage de l’essieu arrière angle de braquage de l’essieu avant A On suit une trajectoire à la vitesse désirée capteur de vitesse pour la roue AvG capteur de vitesse pour la roue AvD capteur de vitesse pour la roue ArG capteur de vitesse pour la roue ArD capteur des angles de braquage Av et Ar centrale inertielle GPS (position du véhicule en x et en y) Capteurs la sécurité des passagers

Contexte et problématique

Contexte et problématique

Contexte et problématique Problématique : En cas de défaillance majeure de certains actionneurs, que se passe-t-il ? Et comment le système peut-il réagir ? ROBUCAR Peut-on continuer à suivre les consignes en trajectoire et en vitesse ? Actionneurs moteur électrique sur les roues motrices Angle de braquage de l’essieu arrière Angle de braquage de l’essieu avant capteur de vitesse pour la roue AvG capteur de vitesse pour la roue AvD capteur de vitesse pour la roue ArG capteur de vitesse pour la roue ArD capteur des angles de braquage Av et Ar centrale inertielle GPS (position du véhicule en x et en y) Capteurs

Contexte et problématique

Contexte et problématique Principe de la commande tolérante active aux fautes du point de vue capteurs et actionneurs : Système non linéaire FDI Commande Pas de composant défaillant détecté Capteurs défaillants détectés et localisés FTE Composants en défaut détectés Actionneurs défaillants détectés et localisés Actionneurs défaillants Actionneurs Sains Capteurs défaillants Capteurs Sains FTC consigne défaut 3 Commande défaut 3

Sommaire Introduction Contexte et problématique 1. Description du véhicule autonome 2. Modélisation du véhicule 3. Lois de commande du véhicule en modes nominal et dégradé 4. Mise en place d’un module de surveillance This article is organized as follows: First we introduce the problem of fault tolerant control and after we introduce the new concept known as “temporary estimability” and then one generalize this definition using pseudo-observability index (will be recalled). We show the link between this notion and redundancy degree. We show an example and we conclude at the end of this speech. 5. Stratégie et mécanisme de reconfiguration 6. Simulations et résultats Conclusion et perspectives

Description de Robucar Robucar est un prototype de véhicule électrique servant de plate-forme expérimental pour des études d’automatique menées au laboratoire LAGIS de Lille. Le véhicule possèdent 10 moteurs à courant continu: 4 moteurs de traction 4 moteurs de freinage 2 moteurs pour les directions avant et arrière du véhicule 1 Batteries de 12 volts 60Ah 2 Le châssis 3 Roue avant droite 4 Panneau de contrôle avant 5 Vérin électrique de direction avant 6 Roue avant gauche 7 Batteries 8 Roue arrière gauche 9 Vérin électrique de direction arrière 10 Panneau de contrôle arrière

1. Description de Robucar Les caractéristiques générales du véhicule sont les suivantes : Longueur hors tout : 1,90m Largeur hors tout : 1,20 m Poids total avec batteries : 300 kg motorisation : 4 moteurs électriques de 1 kW 4 roues motrices et directrices Vitesse théorique maximale : 30 km/h Autonomie : 3 heures d'utilisation continue Capacité d'accueil : 2 personnes avec bagages Conduite automatique ou manuelle

1. Description de Robucar Ce véhicule présente quelques imperfections mécaniques telles que du frottement dans le système de transmission. Le module de traction est présenté plus précisément sur la figure suivante: 1 : interface moteur 2 : Biellette de direction 3 : moteur de 1200 Watts 4 : roue 6 : Amortisseur 7 : Encodeur incrémental

1. Description de Robucar Encodeur incrémental de mesure de la vitesse des roues Encodeur absolu de mesure de la longeur de la tige du vérin

1. Description de Robucar Synoptique de l’architecture matérielle de Contrôle/Commande

1. Description de Robucar Schéma fonctionnel d’un nœud

1. Description de Robucar Schéma de l’architecture de RobuCar

2. Modélisation non linéaire de la dynamique du véhicule ROBUCAR Hypothèses de modélisation : Environnement non perturbant (absence d’obstacle) La vitesse du véhicule ne dépasse pas 20 km/h (c’est une contrainte de RoBuCar) On étudie le véhicule sur trois degrés de liberté : dynamique longitudinale, latérale et lacet Angle de braquage faible (- de 10°)

2 Modélisation non linéaire de la dynamique du véhicule Schéma du véhicule

2 Modélisation non linéaire de la dynamique du véhicule Description des entrées, sorties et états du système : Les entrées de commande (Ui couples de traction appliqués sur chacune des roues Uf et Ur: couple de braquage des roues avants et arrières) Les sorties : vitesse de rotation de la roue i : angle de braquage des roues Av et Ar , : coord de la position du véhicule : vitesse de lacet Les vitesses de rotation des roues i, les vitesses et positions longitudinales et latérales du véhicule, les angles de braquage des roues avant et arrières et leurs dérivées et la vitesse de lacet du véhicule Les états du système :

2 Modélisation non linéaire de la dynamique du véhicule Equations du modèle Equations moteur de traction-roue-chaussée Moment d’inertie du moteur+roue 1 Coeff de frottement visqueux du système électromécanique sur la roue 1 (roue+moteur) Rayon de la roue Force d’impact longitudinale issue du contact roue1 / chaussée Force d’impact transversale issue du contact roue1 / chaussée

2 Modélisation non linéaire de la dynamique du véhicule PFD projeté sur l’axe longitudinal et transversal Equations moteur de direction-roue-chaussée Moment d’inertie du moteur de braquage +charge Coefficient de frottement visqueux Equation d’évolution de la vitesse de lacet Moment d’inertie du véhicule autour de l’axe de lacet

2 Modélisation non linéaire de la dynamique du véhicule Expression des forces d’impact longitudinales et latérales issue des contacts roue / chaussée Les Fxi sont des fonctions non linéaires du glissement sur la roue i : Gi. Forme canonique de Fxi en fonction de Gi: Approximation: De même, les Fyi sont des fonctions non linéaires de l’angle de dérive sur la roue i.

2 Modélisation non linéaire de la dynamique du véhicule Ecriture des équations sous forme d’état Le système peut s’écrire sous la forme : Où : Dans la suite, nous n’utiliserons pas le moteur de direction arrière

3 Lois de commande du véhicule en modes nominal et dégradé Loi de commande du véhicule en mode nominal Linéarisation par bouclage linéarisant et commande par retour d’état : Avec cette commande, nous suivons des consignes de vitesses de rotation des roues et de dérivées d’angle de braquage

3. Lois de commande du véhicule en modes nominal et dégradé Loi de commande du véhicule en mode nominal En réalité, nous souhaitons suivre une trajectoire à une vitesse désirée. En amont, du système précédent, nous rajoutons un module pour suivre les consignes en trajectoire et vitesse.

3. Lois de commande du véhicule en modes nominal et dégradé Module de planification de trajectoire muni d’un contrôleur :

3 Loi de commande du véhicule en modes nominal et dégradé Loi de commande du véhicule en mode nominal

3. Lois de commande du véhicule en modes nominal et dégradé Loi de commande du véhicule en mode nominal

3. Loi de commande du véhicule en modes nominal et dégradé L’angle de lacet

3. Lois de commande du véhicule en modes nominal et dégradé Lois de commande du véhicule en mode dégradé De même pour chaque défaillance d’actionneur, une loi de commande est calculée hors ligne de manière à suivre la trajectoire. exemple: pour une perte de l’actionneur de direction avant, le nouveau système à commander est de la forme: où

3. Lois de commande du véhicule en modes nominal et dégradé Exemple de la détermination d’une commande sans l’actionneur de direction avant: Planification de trajectoire tolérante aux fautes Système linéarisé par bouclage linéarisant et commandé par retour d’état Estimateur de la position de RobuCar trajdes

3. Lois de commande du véhicule en modes nominal et dégradé k3 Contrôleur : Soit un PID Soit un contrôleur à mode glissant où la surface de glissement est :

Evaluation des résidus 4. Mise en place d’un module de surveillance (détection et localisation des défauts) Méthodes basées sur l’intelligence artificielle : diagnostic qualitatif Méthodes basées sur une modélisation des signaux ou du système : diagnostic quantitatif Soit par analyse des signaux Soit par une approche à base de modèle de système : modèle procédé Génération de résidus Evaluation des résidus Analyse des défauts résidus Localisation des défauts défauts Prise de décision En qualitatif : Reconnaissance de forme, réseau de neurones, systèmes experts, systèmes d’interférence floue

Evaluation des résidus Mise en place d’un module de surveillance (détection et localisation des défauts) Méthodes basées sur une modélisation du système : diagnostic quantitatif modèle procédé Génération de résidus Evaluation des résidus Analyse des défauts résidus Localisation des défauts défauts Prise de décision matrice d’incidence par les relations de redondances analytiques théorie de l’élimination pour générer les résidus En présence de défaillance(s), les caractéristiques des résidus changent En qualitatif : Reconnaissance de forme, réseau de neurones, systèmes experts, systèmes d’interférence floue L’évaluation des résidus se fait : soit par des méthodes statistiques soit par un seuillage fixe ou adaptatif

Mise en place d’un module de surveillance (détection et localisation des défauts) modèle procédé Génération de résidus Evaluation des résidus Analyse des défauts résidus seuillage Localisation des défauts défauts Prise de décision Analyse des défauts : Exemple de matrice d’incidence

Evaluation des résidus Mise en place d’un module de surveillance (détection et localisation des défauts) Génération des résidus : modèle procédé Génération de résidus Evaluation des résidus Analyse des défauts résidus Localisation des défauts défauts Prise de décision Par identification paramétrique : Par un estimateur d’état : par les relations de redondances analytiques : Le système étant non linéaire, nous avons choisi la théorie de l’élimination pour générer les résidus

Evaluation des résidus Analyse des défauts résidus 4. Mise en place d’un module de surveillance (détection et localisation des défauts) modèle procédé Génération de résidus Evaluation des résidus Analyse des défauts résidus Localisation des défauts défauts Prise de décision seuillage Exemples de résidus : 5 10 -5 50 100 150 200 2 -2 10 15 20 25 Système avec défaut à t=75 non détection Système sans défaut fausse alarme En présence de défaillance(s), les caractéristiques des résidus changent L’évaluation des résidus se fait :soit par un seuillage fixe ou adaptatif soit par des méthodes statistiques

4. Mise en place d’un module de surveillance (détection et localisation des défauts) Grâce à la redondance existante dans les informations suivantes: Connaissance du modèle du véhicule Connaissance de la valeur des entrées du système Connaissance de la valeur des sorties du système Nous pouvons calculer des résidus. Ici, 6 résidus sont calculés en ligne:

si |R5| > seuil_5, l’actionneur 5 est en défaut 4 Mise en place d’un module de surveillance (détection et localisation des défauts) R1 R2 R3 R4 R5 R6 si |R5| > seuil_5, l’actionneur 5 est en défaut

5. Stratégie et mécanisme de reconfiguration tf ta défaut 2

5. Stratégie et mécanisme de reconfiguration Soit le système sans défaut suivant Pour ce système, une commande est calculée : CN Lorsqu’un défaut d’actionneur apparaît (défaillance 1), le système s’écrit : en cas de reconfiguration : où Pour ce cas de défaillance, une commande est calculée : Cf1 La commande est calculée afin que le système en défaut ait dans la mesure du possible, des performances similaires en boucle fermée au système sans défaut. De la même manière, pour chaque cas de défaillance, une commande est calculée : Cf2, Cf3, …, Cfi

6. Simulations et résultats Simulation du système suite à l’occurrence d’un défaut sur l’actionneur de traction de la roue avant gauche sur l’actionneur de direction des roues avant sans considérer de valeurs limites pour les entrées de commande en considérant des valeurs limites pour les entrées de commande

Défaut sur l’actionneur de direction avant (sans saturation) à t = 21s Trajectoires mesurées et trajectoire désirée

Défaut sur l’actionneur de direction avant (sans saturation) à t = 21s Les entrées de commande (avec le PID) u1 u2 u3 u4 u6 u5

Défaut sur l’actionneur de direction avant (sans saturation) à t = 21s Les entrées de commande (avec la commande à mode glissant) u1 u2 u3 u4 u6 u5

Défaut sur l’actionneur de direction avant (sans saturation) à t = 21s L’angle de lacet

Défaut sur l’actionneur de direction avant (avec saturation) à t = 21s Trajectoires mesurées et trajectoire désirée

Défaut sur l’actionneur de direction avant (avec saturation) à t = 21s Les entrées de commande (avec le PID) u1 u2 u3 u4 u6 u5

Défaut sur l’actionneur de direction avant (avec saturation) à t = 21s Les entrées de commande (avec la commande à mode glissant) u1 u2 u3 u4 u5 u6

Défaut sur l’actionneur de direction avant (avec saturation) à t = 21s L’angle de lacet

6. Simulations et résultats Conclusion sur les simulations : Bon suivi des consignes en trajectoire et en vitesse sans présence de défaut mais aussi en cas de défaillance sur un moteur de traction Suivi plus difficile en cas de défaillance sur le moteur de direction et surtout lorsque la valeur des entrées de commande est limitée

Conclusions Mise en place d’un système tolérant aux fautes d’actionneurs sur un véhicule électrique Modélisation non linéaire de la dynamique de RobuCar en considérant l’ensemble du véhicule (sur 3 degrés de liberté) Mise en place d’un module de surveillance Mise en place d’une commande tolérante aux fautes

Perspectives Amélioration du module de surveillance en terme de temps de réponse et de précision. Prise en compte d’autres types de pannes pour le module de surveillance Adaptation de la commande à d’autres performances désirées en suivi de trajectoire ou à d’autres objectifs (exemple suivi de véhicule dans un convoi) Implantation de la méthode proposée sur le véhicule : Regarder l’influence des basculements de la loi de commande et s’il y a lieu recherche d’un moyen pour adoucir ces discontinuités Extension du travail aux pannes de capteurs, du procédé ou des régulateurs