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1/47
Contrôle des systèmes rapides non linéaires
Application au moteur à allumage commandé turbocompressé
à distribution variable
Guillaume COLINGuillaume COLIN
12 octobre 200612 octobre 2006
2/47
IntroductionIntroduction
Evolution des normes de pollution Evolution des normes de pollution
Engagement des constructeurs sur les émissions de COEngagement des constructeurs sur les émissions de CO22
Optimisation du fonctionnement du moteurOptimisation du fonctionnement du moteur
Contrôle moteurContrôle moteur Augmentation du Augmentation du nombre nombre degrés de libertédegrés de liberté
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
g/km
Euro I Euro II Euro II Euro IV Euro V
Normes
Evolution des normes européennes de pollution
CO/10
HC+NOx
HC
Nox
Emissions de CO2 (données ACEA)
100
120
140
160
180
200
1995 2000 2005 2010
Années
g/k
m
)
Objectifs
Essence
Diesel
3/47
IntroductionIntroduction
Emissions de COEmissions de CO22
Motorisations à allumage commandé (AC) Motorisations à allumage commandé (AC) Motorisations dieselMotorisations diesel
Technologies principalement étudiées pour Technologies principalement étudiées pour améliorer le améliorer le rendementrendement du moteur AC du moteur AC Mélange pauvre homogène ou stratifiéMélange pauvre homogène ou stratifié Distribution variable seuleDistribution variable seule Downsizing : Déplacement, à iso performance, des points de Downsizing : Déplacement, à iso performance, des points de
fonctionnement moteur vers des zones à meilleur rendementfonctionnement moteur vers des zones à meilleur rendement
Meilleur choix technologique à court termeMoteur à allumage commandé
turbocompressé à distribution variable
Challenge : contrôler ce système complexe
4/47
Plan de la présentationPlan de la présentation
1. Problématique1. Problématique 1.1 Moteur AC turbocompressé à distribution variable1.1 Moteur AC turbocompressé à distribution variable
1.2 Phénomènes associés1.2 Phénomènes associés1.3 Méthodologie1.3 Méthodologie
2. Contrôle d’un moteur turbocompressé2. Contrôle d’un moteur turbocompressé2.1 Contrôle du papillon par modèle interne2.1 Contrôle du papillon par modèle interne2.2 Contrôle prédictif de la wastegate2.2 Contrôle prédictif de la wastegate2.3 Conclusion partielle2.3 Conclusion partielle
3. Extension au moteur turbocompressé à distribution 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution variablevariable
3.1 Observateur de masse d’air3.1 Observateur de masse d’air3.2 Contrôle des déphaseurs3.2 Contrôle des déphaseurs3.3 Résultats au banc moteur3.3 Résultats au banc moteur3.4 Résultats sur véhicule3.4 Résultats sur véhicule3.5 Conclusion partielle3.5 Conclusion partielle
4. Conclusions et perspectives4. Conclusions et perspectives
5/47
1. Problématique1. Problématique
1.1 Moteur AC turbocompressé à distribution variable1.1 Moteur AC turbocompressé à distribution variable
1.2 Phénomènes associés1.2 Phénomènes associés
1.3 Méthodologie1.3 Méthodologie
6/47
Moteur AC turbocompressé à distribution variableMoteur AC turbocompressé à distribution variable
Amélioration du rendementAmélioration du rendement
Boucle BPBoucle BP OptimiserOptimiserBoucle HPBoucle HP
Ouverture Ouverture du papillondu papillon
Réduction cylindréeRéduction cylindrée
Baisse de la performanceBaisse de la performance
TurbocompressionTurbocompression
Augmentation Augmentation du temps de réponsedu temps de réponse
VPMH VPMB
Vcyl
pcyl
+-
Suivi de couple à consommation minimale
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions
-
+
+
Gaz résiduelsGaz résiduels
Distribution pilotéeDistribution pilotée
Réduction des émissions polluantes
Balayage d’airBalayage d’air
Injection directeInjection directe
7/47
Moteur AC turbocompressé à distribution variableMoteur AC turbocompressé à distribution variable
Objectif principalObjectif principalContrôler le couple Contrôler le couple
en minimisant les polluantsen minimisant les polluants
et la consommationet la consommation
Moyens d’actionsMoyens d’actions InjecteursInjecteurs Bobines d’allumageBobines d’allumage Chaîne d’airChaîne d’air
PapillonPapillon WastegateWastegate DéphaseursDéphaseurs
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions
pman
Tman
Sthr
WG
Dcyl
Dthr
VCTexhVCTin
Sonde de richesse
turbine
compresseur
PapillonCollecteur
pint
pamb
Tamb
WasteGate
Déphaseur admission Déphaseur échappement
8/47
Phénomènes associésPhénomènes associés
AvantagesAvantages
Pertes par pompagePertes par pompage NOxNOx
Nécessité : de les estimer de les contrôler
InconvénientsInconvénients
instabilité de combustioninstabilité de combustion
Favorise le cliquetisFavorise le cliquetis
Pas de mesure directePas de mesure directe
Gaz résiduelsGaz résiduelsGaz d’échappement qui restent Gaz d’échappement qui restent dans le cylindre une fois les dans le cylindre une fois les soupapes fermées et avant la soupapes fermées et avant la nouvelle combustionnouvelle combustion
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions
(Giansetti et al. 2006)
9/47
Nécessité : de l’estimer de le contrôler
InconvénientsInconvénients Richesse dans le cylindre différente de la Richesse dans le cylindre différente de la
richesse à l’échappementrichesse à l’échappement Pas de mesure directePas de mesure directe
Balayage d’airBalayage d’airQuand pQuand pmanman>p>pcylcyl>p>pexhexh
AvantagesAvantages Vidange des gaz brûlés Vidange des gaz brûlés
recul de la limite cliquetisrecul de la limite cliquetis Diminution du temps de réponseDiminution du temps de réponse
Phénomènes associésPhénomènes associés
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
10/47
Phénomènes associésPhénomènes associés
Nécessité de contrôler Nécessité de contrôler Gaz brûlés résiduelsGaz brûlés résiduels Balayage d’airBalayage d’air
Contrôle par une variable uniqueContrôle par une variable uniqueMasse de gaz recirculésMasse de gaz recirculés
Intérêt Intérêt Réduction du nombre de variables à contrôler Réduction du nombre de variables à contrôler
RGM = mgaz brûlés,- mair balayé,
si mgaz brûlés > mair balayé
sinon
010
2030
40
010203040
-80
-60
-40
-20
0
20
40
VCTexh
RGM (mg)
VCTin
Masse d'air balayé
Masse de gaz brûlés
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
11/47
MéthodologieMéthodologie
Objectifs : contrôler la chaîne d’air Suivi de couple en minimisant les polluants
Variables contrôlées
Variables manipulées
Couple Masse d’airPapillon
Wastegate
PolluantsMasse de gaz
brûlés
Déphaseurs admission et échappement
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
12/47
MéthodologieMéthodologieM
oteur
1. identification
Simulateur moteur
Modèle 0D-BF/HF Temps réel
Modèle 0D/1D-HF
ou
3. Schéma
de Contrôle
Modèle 0D-BF
2. apprentissagede variables non mesurées
Contrôle moteur
4. Pré-calibration 5. Validation du contrôle
Utilisation de modèlesUtilisation de modèles ApprentissageApprentissage Pré-calibrationPré-calibration ValidationValidation Minimisation des essais Minimisation des essais
sur moteursur moteur
6. apprentissage de variables mesurées
7. Calibration8. Test du contrôle
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
13/47
Modèles pour le contrôle moteurModèles pour le contrôle moteur
Combinaison de modèles Combinaison de modèles Modèles physiquesModèles physiques Modèles neuronauxModèles neuronaux
Modèles non linéaires globauxModèles non linéaires globaux Modèles statiques ou dynamiquesModèles statiques ou dynamiques Modèles aisément embarquablesModèles aisément embarquables Approche générique de modélisation et de contrôleApproche générique de modélisation et de contrôle
Propriétés des modèles neuronauxPropriétés des modèles neuronaux Approximateurs universels Approximateurs universels Parcimonieux Parcimonieux Flexibles Flexibles Facilement dérivablesFacilement dérivables
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
14/47
Périmètre des travauxPérimètre des travaux
MOTEUR À COMBUSTION INTERNE
Modèles physiques0D BF ou HF – 1D
CONTRÔLE MOTEUR
AUTOMATIQUE
Modèles « commande »
Contrôle par modèle interne
Commande prédictive
Observateurs
Papillon
Gaz résiduels
Balayage d’air
Turbocompresseur
Commande optimale
Distribution pilotée
Masse d’air
Cha
îne
d’ai
rC
ontrôle à base de m
odèles
15/47
2. Contrôle d’un moteur 2. Contrôle d’un moteur turbocompresséturbocompressé
2.1 Contrôle du papillon par modèle interne2.1 Contrôle du papillon par modèle interne
2.2 Contrôle prédictif de la wastegate2.2 Contrôle prédictif de la wastegate
2.3 Conclusion partielle2.3 Conclusion partielle
16/47
ConsignesConsignes
Relation entre le couple indiqué et la masse d’airRelation entre le couple indiqué et la masse d’air Relation entre la masse d’air et la pression collecteurRelation entre la masse d’air et la pression collecteur
Contrôle en pression collecteurContrôle en pression collecteur
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
17/47
Schéma général de contrôleSchéma général de contrôle
mair_sp
Sthr
WG
Sup
erviseur
Consigne en
Couple indiqué
Chaîne d’air
pman_spModèle de pression collecteur
Contrôle du papillonpman
Contrôle de la WasteGate
pintContrôle de la masse d’air
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
18/47
Contrôle par modèle interne du papillonContrôle par modèle interne du papillon
Modèle inverse Système
Sortie
-+ ++
Perturbations
ConsigneSystème inverse
+-Modèle direct
Filtre
Principe du contrôle par modèle internePrincipe du contrôle par modèle interne
CaractéristiquesCaractéristiques Synthèse et implémentation faciles Synthèse et implémentation faciles Restriction aux systèmes stables uniquementRestriction aux systèmes stables uniquement Connaissance d’un modèleConnaissance d’un modèle Réglage aisé : uniquement le filtreRéglage aisé : uniquement le filtre
= Consigne
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
19/47
Contrôle par modèle interne du papillonContrôle par modèle interne du papillon
Variable contrôlée : Variable contrôlée : ppmanman
Variable manipulée : Variable manipulée : SSthrthr
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
+-
++-+
Perturbations
Modèle direct de pression collecteur
CollecteurModèle inverse de pression collecteur
Filtre de robustesse
Sthr
Tman Ne
Tman Nepintpman sp
pint
pman
20/47
Contrôle par modèle interne du papillonContrôle par modèle interne du papillon
Modèle directModèle direct Papillon
Soupape
Collecteur
DcylD thr
Sthr
pint pman
Modèle inverse statiqueModèle inverse statique
Filtre de robustesse : 1Filtre de robustesse : 1erer ordre ordre
Equation de Equation de Barré de Saint VenantBarré de Saint Venant
Cartographie Cartographie de remplissagede remplissage
man man man manp V m rT=
( )man manthr cyl
man
dp rTD D
dt V= -
0mandpdt
=5 10 15 20 25
5
10
x 104 Pression collecteur (Pa)
5 10 15 20 25-5
0
5
temps (s)
Erreur relative (%)
Modèle BO Mesure
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
21/47
Contrôle par modèle interne du papillonContrôle par modèle interne du papillon
Moyens expérimentauxMoyens expérimentaux Prototypage rapide du contrôlePrototypage rapide du contrôle Moteur Smart 3 cylindres Moteur Smart 3 cylindres
turbocompresséturbocompressé
Résultats très satisfaisantsRésultats très satisfaisants Temps de réponseTemps de réponse Dépassement Dépassement Sollicitation du papillonSollicitation du papillon
10 20 30 406
7
8
9
10x 10
4
Temps (s)
Pression collecteur (Pa)
ConsigneMesure IMCMesure PID
10 20 30 4010
15
20
25
Temps (s)
Ouverture papillon (%)
ConsigneMesure
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
22/47
5 10 15 20 25 300.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
Temps (s)
Pressions (bar)
pman
pint
pman_sp
Contrôle de la wastegateContrôle de la wastegate
Caractéristiques du contrôle du turbo Caractéristiques du contrôle du turbo Variable à contrôler Variable à contrôler Variable manipulée Variable manipulée Variable d’état Variable d’état ContraintesContraintes Système non linéaire Système non linéaire Dynamique lente du turbocompresseur Dynamique lente du turbocompresseur Papillon le plus ouvert possiblePapillon le plus ouvert possible Temps de calcul limitéTemps de calcul limité
Contrôle classique Contrôle classique Non linéarités + dynamique du turboNon linéarités + dynamique du turbo Résultats médiocresRésultats médiocres
Commande prédictive Commande prédictive
intp
cylDWG
min maxWG WG WG£ £
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
Non linéarités
23/47
1ère étape 1ère étape Modèle de référence Modèle de référence exponentielle exponentielle
2ème étape2ème étapeModèle de prédiction Modèle de prédiction linéaire ou non linéaire ou non
physique/génériquephysique/générique
3ème étape3ème étapeMinimisation Minimisation
IntérêtsIntérêts Concept intuitifConcept intuitif Système dynamique, multivariable, non linéaireSystème dynamique, multivariable, non linéaire
InconvénientsInconvénients Calculs lourds : systèmes rapidesCalculs lourds : systèmes rapides StabilitéStabilité
Commande prédictiveCommande prédictive
Référence
Sortie prédite du système
temps
FuturPassé
Sortie mesurée
Signal de commande BO
Signal de commande BF
minU D
IÎ
Consigne
t + tpt + tct + tet
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
24/47
Commande prédictiveCommande prédictive
Problème de minimisationProblème de minimisation Sous contraintes avec modèle non linéaire : calculs lourdsSous contraintes avec modèle non linéaire : calculs lourds Sous contraintes avec modèle linéaire : calculs assez lourdsSous contraintes avec modèle linéaire : calculs assez lourds Sans contraintes avec modèle linéaire : calculs légersSans contraintes avec modèle linéaire : calculs légers
Risque de pertes de performancesRisque de pertes de performances
Linéarisation instantanéeLinéarisation instantanée
Minimisation avec modèle linéariséMinimisation 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)
( ) ( ) ( )( )ˆ 1 ,y t f y t u t+ = ( )( ) ( )( )0 0000
fff y t y u t u
y u¶ ¶
» + - + -¶ ¶
( ) 0 0 0ˆ 1 ( ) ( )y t a by t c u tÞ + = + +
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
25/47
Contrôle prédictif de la wastegate Contrôle prédictif de la wastegate Choix du modèle de prédictionChoix du modèle de prédiction
Modèle physiqueModèle physique Non linéaireNon linéaire Difficile à dériverDifficile à dériver Basé sur des cartographies pauvresBasé sur des cartographies pauvres Impliquant des variables non mesuréesImpliquant des variables non mesurées
Modèle identifié à partir de donnéesModèle identifié à partir de donnéesModèle neuronalModèle neuronal
ApprentissageApprentissage Génération des signaux Génération des signaux Banc moteur ou simulateurBanc moteur ou simulateur Optimisation de la structureOptimisation de la structure Validation : corrélations, tests de prédictionValidation : corrélations, tests de prédiction
mesuré estimécalculé
( ) ( ) ( ) ( )( )ˆ 1 , ,int nn int cylp t f p t WG t D t+ =
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
26/47
Contrôle prédictif de la wastegate Contrôle prédictif de la wastegate Schéma de commandeSchéma de commande
22èmeème étape : Modèle neuronal de prédiction étape : Modèle neuronal de prédiction
11èreère étape : Modèle de référence étape : Modèle de référence
sous les contraintes
avecavec
minWGJ WGmin · WG · WGmax
J =tpP
j =1[(pintref (t+j )¡ p̂int(t+j )]2+½
tp ¡ 1P
j =0¢WG(t+j )2
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
33èmeème étape : Minimisation étape : Minimisation
p̂int(t +1) = f nn (pint(t);WG(t);Dcyl(t))
) pint(t +1) = at +btpint(t) +ctWG(t)
pman sp ! pintref
27/47
Contrôle prédictif de la wastegate Contrôle prédictif de la wastegate Schéma de commandeSchéma 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 d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
mais temps de calculs très différentstemps de calculs très différents
28/47
Contrôle prédictif de la wastegate Contrôle prédictif de la wastegate Résultats au banc moteurRésultats au banc moteur
Solution choisieSolution choisie Commande prédictive neuronale Commande prédictive neuronale
linéarisée saturée linéarisée saturée Comparaison avec un contrôle PIDComparaison avec un contrôle PID
Moyens expérimentauxMoyens expérimentaux Prototypage rapide du contrôlePrototypage rapide du contrôle Moteur Smart 3 cylindres Moteur Smart 3 cylindres
turbocompresséturbocompressé
Objectifs satisfaitsObjectifs satisfaits Temps de calcul <0.5msTemps de calcul <0.5ms Pas de dépassementPas de dépassement Bon suiviBon suivi Faible sollicitation des actionneursFaible sollicitation des actionneurs Papillon le plus ouvert possiblePapillon le plus ouvert possible
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
29/47
Conclusion partielleConclusion partielle
Structure générale Structure générale Structure générique (masse d’air)Structure générique (masse d’air) Décomposition en blocs interconnectésDécomposition en blocs interconnectés Contrôle à base de modèlesContrôle à base de modèles Facilité de réglageFacilité de réglage
ApplicationApplication Contrôle de la pression collecteur par modèle interneContrôle de la pression collecteur par modèle interne
Performances très satisfaisantesPerformances très satisfaisantes Réglage aiséRéglage aisé
Contrôle prédictif neuronal du turbocompresseurContrôle prédictif neuronal du turbocompresseur Excellentes performances Excellentes performances Approche générique et rapideApproche générique et rapide
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
30/47
3. Extension au moteur 3. Extension au moteur turbocompressé à distribution turbocompressé à distribution
variablevariable
3.1 Observateur de masse d’air3.1 Observateur de masse d’air
3.2 Contrôle des déphaseurs3.2 Contrôle des déphaseurs
3.3 Résultats au banc moteur3.3 Résultats au banc moteur
3.4 Résultats sur véhicule3.4 Résultats sur véhicule
3.5 Conclusion partielle3.5 Conclusion partielle
31/47
Schéma général de contrôleSchéma général de contrôle
mair_sp
Sup
erviseur
Consigne en
Couple indiqué
Chaîne d’air (pap
illon, turbo)
Contrôle de la masse d’air
pman_spModèle de pression collecteur
Δmair
Contrôle des déphaseurs d’arbre à cames
RGMsp VCTin
VCTexh
Contrôle de la masse de Gaz Recirculés
pman
Contrôle du papillon et de la WasteGate
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions
Capteurs
Actionneurs
Chaîne d’air (pap
illon, turbo, distribution variab
le)
32/47
Modèle statique de pression collecteurModèle statique de pression collecteur
Relation directe entre couple et masse d’air Relation directe entre couple et masse d’air Relation mRelation mairair ppmanman??
Prise en compte des déphaseurs dans le modèlePrise 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 d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
pman sp= fnn (mair sp;Ne;VCTin;VCTexh)
pman sp= fnn (mair sp ¡ ¢mair;Ne;VCTin;VCTexh)
pman sp= f (mair sp;Ne)
33/473. Extension au moteur
turbocompressé à distribution variable
Observateur de masse d’airObservateur de masse d’air
Objectif Objectif Estimer la masse d’air enfermée dans le cylindreEstimer la masse d’air enfermée dans le cylindre
Estimer biais de modèleEstimer biais de modèle
Modèle statiqueModèle statique
Données disponiblesDonnées 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 (pman;Ne;VCTin;VCTexh)
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions
mair cyl = ´vol(pamb;Tman)pambVcylrTman
34/473. Extension au moteur
turbocompressé à distribution variable
Observateur de masse d’airObservateur de masse d’air
Comparaison des modèles statiques sur les données de Comparaison des modèles statiques sur les données de validationvalidation
Problème Problème Biais de l’estimateur (boucle ouverte) dû à l’erreur intrinsèque du Biais de l’estimateur (boucle ouverte) dû à l’erreur intrinsèque du simulateur simulateur estimer ce biais estimer ce biais
RMSE (mg)RMSE (mg) BancBanc SimuSimu CoefficientsCoefficients
NeuronalNeuronal 28.4928.49 9.369.36 3737
Polynomial linéaire en pPolynomial linéaire en pmanman 30.6730.67 15.6615.66 6969
PolynomialPolynomial 28.8728.87 9.889.88 7070
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions
35/473. Extension au moteur
turbocompressé à distribution variable
Observateur de masse d’airObservateur de masse d’air
Idée : Reboucler l’estimateur sur la pression collecteurIdée : Reboucler l’estimateur sur la pression collecteur
Bilan des débits au collecteurBilan des débits au collecteur
½ _X =AX +BUY =CX
½ dpm andt = rTm an
Vm an(Dmesure ¡ Dcyl ¡ ¢ Dcyl ¡ Dbalaye)
_¢Dcyl =0
avec:
½X k+1 =AdX k +BdUk +w(k)Yk =CX k +v(k)
Filtre de Kalman
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions
PintPint PmanPman
DcylDcyl
DbalayeDbalaye
DmesureDmesure
U =
0
@DmesureDcylDbalaye
1
A X =
µpman¢Dcyl
¶
¢mair
36/473. Extension au moteur
turbocompressé à distribution variable
Observateur de masse d’airObservateur de masse d’air
Estimateur rebouclé :Estimateur rebouclé : Résultat au banc moteurRésultat au banc moteur
m̂ai r cyl = ´vol(pamb;Tman)pam bVcy lrTman
+¢mai r
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions
37/473. Extension au moteur
turbocompressé à distribution variable
Contrôle des déphaseursContrôle des déphaseurs
Schéma de contrôleSchéma de contrôle
Estimateur neuronal de la masse de gaz recirculésEstimateur neuronal de la masse de gaz recirculés
minJ0· V C T i n · 400· V C Tex h · 40
\RGM = f nn (pman;Ne;VCTin ;VCTexh)
J =³\RGM ¡ RGMsp
´2+½1¢VCT2in +½2¢VCT
2exh
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions
38/47
Tests de la structure de contrôleTests 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 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, 35Nm2000 tr/min, 35Nm
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions
39/47
Tests de la structure de contrôleTests de la structure de contrôle
Variation de consigne de couple Variation de consigne de couple Comparaison contrôle classique/contrôle RGMComparaison contrôle classique/contrôle RGM
Résultats dynamiques au banc moteur (moteur F5P, IFP)Résultats dynamiques au banc moteur (moteur F5P, IFP)2000tr/min, 10Nm2000tr/min, 10Nm210Nm210Nm
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions
40/47
Point de référence
Choix des consignesChoix des consignes
Structure de contrôle Structure de contrôle Iso-couple avec différentes masses de gaz recirculésIso-couple avec différentes masses de gaz recirculés Possibilité d’optimisationPossibilité d’optimisation
Quelle est la meilleure consigne à donner au contrôle?Quelle est la meilleure consigne à donner au contrôle? Essai stationnaire à iso-couple de consigne, iso-masse d’air, iso-richesse Essai stationnaire à iso-couple de consigne, iso-masse d’air, iso-richesse
à 1500 tr/minà 1500 tr/min Point à choisir
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions
Point instable à supprimer
41/473. Extension au moteur
turbocompressé à distribution variable
Conclusion partielleConclusion partielle
Structure générale Structure générale Structure générique (variables internes de haut niveau)Structure générique (variables internes de haut niveau) Décomposition en blocs interconnectésDécomposition en blocs interconnectés Contrôle à base de modèlesContrôle à base de modèles Facilité de réglageFacilité de réglage
ApplicationApplication Construction d’estimateurs et d’observateursConstruction d’estimateurs et d’observateurs
Nombreuses grandeurs physiques non mesurées Nombreuses grandeurs physiques non mesurées
Contrôle des déphaseursContrôle des déphaseurs Optimisation d’un critère Optimisation d’un critère Améliore le temps de réponseAméliore le temps de réponse
Du banc moteur au véhiculeDu banc moteur au véhicule Stratégies de gestion moteur novatricesStratégies de gestion moteur novatrices
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
4. Conclusions
42/47
4. Conclusions et perspectives4. Conclusions et perspectives
43/47
Conclusions et perspectivesConclusions et perspectives
DownsizingDownsizingCombinaison de nombreuses technologies existantesCombinaison de nombreuses technologies existantes
Gestion du moteur complexeGestion du moteur complexe
Recours à des techniques évoluées de contrôle et de modélisationRecours à des techniques évoluées de contrôle et de modélisation
Contrôle d’un système rapide non linéaireContrôle d’un système rapide non linéaire Méthodologie reposant sur des commandes à base de modèlesMéthodologie reposant sur des commandes à base de modèles
ApplicationsApplications Moteur AC turbocompresséMoteur AC turbocompressé Moteur AC turbocompressé à distribution variableMoteur AC turbocompressé à distribution variable
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions
44/47
Conclusions et perspectivesConclusions et perspectives
Commande du papillon par modèle interneCommande du papillon par modèle interne Performance très satisfaisantesPerformance très satisfaisantes Réglage aiséRéglage aisé
Commande prédictive du turbocompresseurCommande prédictive du turbocompresseur Non linéarités Non linéarités modèle neuronal modèle neuronal Linéarisation et saturation Linéarisation et saturation temps réel temps réel Performances Performances pas de dépassement pas de dépassement
Commande des déphaseursCommande des déphaseurs Variable de haut niveau Variable de haut niveau RGM RGM Sollicitation des actionneurs Sollicitation des actionneurs réglable réglable Temps de réponse en couple Temps de réponse en couple amélioré amélioré
Observateur de masse d’airObservateur de masse d’air Modèle neuronal Modèle neuronal validé sur simulateur validé sur simulateur Biais de modèle Biais de modèle filtre de Kalman filtre de Kalman
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions
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Conclusions et perspectivesConclusions et perspectives
DownsizingDownsizing Amélioration du temps de réponse et du suivi de coupleAmélioration du temps de réponse et du suivi de couple Contrôle de la masse de gaz brûlésContrôle de la masse de gaz brûlés
Décomposition du contrôle en modulesDécomposition du contrôle en modules Structure simple et caractère génériqueStructure simple et caractère générique
Extension du schéma initial aux déphaseursExtension du schéma initial aux déphaseurs
Variables internes : masse d’air / masse de gaz recirculésVariables internes : masse d’air / masse de gaz recirculés
Schéma de contrôle proposéSchéma de contrôle proposé Découplage couple/polluants Découplage couple/polluants optimisation optimisation Nouvelles possibilités offertesNouvelles possibilités offertes
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions
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Conclusions et perspectivesConclusions et perspectives
Perspectives « Énergétique »Perspectives « Énergétique » Quantification du balayage d’air à l’aide de mesures et de modèles Quantification du balayage d’air à l’aide de mesures et de modèles
physiquesphysiques Travail nécessaire sur le superviseurTravail nécessaire sur le superviseur
Observateur des espèces dans le cylindre et des polluants générésObservateur des espèces dans le cylindre et des polluants générés Trajectoires dynamiques des variables de haut niveau : Trajectoires dynamiques des variables de haut niveau :
masse d’air, masse de gaz brûlés, masse d’air balayéemasse d’air, masse de gaz brûlés, masse d’air balayée ……
Perspectives « Automatique »Perspectives « Automatique » Apprentissage d’un modèle neuronal sur des données de simulation Apprentissage d’un modèle neuronal sur des données de simulation
(exhaustives) tout en étant proche des mesures (limitées)(exhaustives) tout en étant proche des mesures (limitées) Pertinence des signaux d’identification des modèles dynamiques non Pertinence des signaux d’identification des modèles dynamiques non
linéaires linéaires Optimisation globale d’un systèmeOptimisation globale d’un système ……
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions
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Merci de votre attentionMerci de votre attention
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Résultats sur véhiculeRésultats sur véhicule
Moyens expérimentaux (IFP)Moyens expérimentaux (IFP) Véhicule Renault VelSatisVéhicule Renault VelSatis Moteur identique au bancMoteur identique au banc
Exemple obtenu sur une partie d’un cycle européen Exemple obtenu sur une partie d’un cycle européen normalisénormalisé
1. Problématique 2. Contrôle d’un moteur AC turbocompressé
3. Extension au moteur turbocompressé à
distribution variable
4. Conclusions et perspectives
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Schéma général de contrôleSchéma général de contrôle
Modèle de pression collecteur
pman_sp
Ne
2 Contrôle prédictif neuronal de la WasteGate
pint
pman
Contrôle avec prépositionnement du papillon
4
3
mair_sp
Super-
viseur
Consigne
en Couple indiqué
Sthr
WG
Chaîne d’air
Contrôle de la masse d’air
RGMsp VCTin
VCTexh
VCTinVCTexh
Ne
Contrôle optimal des déphaseurs d’arbre à cames
5
Contrôle de la masse de Gaz Recirculés
Observateur de masse d’airΔmair
pman
Dmesure1
m̂ai r cyl
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Modèle de pression collecteurModèle de pression collecteur
0 20 40 60 800
2
4
Pression collecteur sur des données de validation (simulation)
0 20 40 60 800
0.02
0.04
0.06Erreur absolue (bar), RMSE : 0.011525 bar
Numéro du point
Neuronal Amesim
0 20 40 60 800
2
4
Pression collecteur sur des données de validation (banc moteur)
0 20 40 60 800
0.1
0.2Erreur absolue (bar), RMSE : 0.058366 bar
Numéro du point
Neuronal Banc
pman sp = fnn³(mair sp ¡ ¢mair ) rTm anpam bVcy l
;Ne;VCTin;VCTexh´
Equation générant la consigne de pression collecteur :
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