Énergie et contrôle

L’axe de recherche « Énergie et contrôle » se décompose en 2 thématiques : Énergie et conception des systèmes mécatroniques et Commande et diagnostic de systèmes.

Optimiser les systèmes mécatroniques embarquées dans les moyens de transport sous contraintes multi-physiques (coût, volume, masse, rendement, thermique, fiabilité,…) avec un focus particulier pour améliorer les performances du système de stockage à travers le développement de solutions d’hybridation des sources et de nouvelles méthodes de gestion de l’énergie à bord.

Véhicule électrique/hybride, avion tout électrique et avion plus électrique, drone, système de mobilité douce : vélos électriques, trottinettes électriques.

L’objectif de cette thématique recherche est de développer des méthodologies de conception de chaines d’actionnement mécatroniques embarquées en se basant sur une optimisation sous contraintes multi-physiques. Une chaine mécatronique type est constituée d’une source d’énergie, un convertisseur statique et un actionneur électrique entrainant une charge mécanique (chaine de propulsion électrique, commande de vol électrique, obturateur de boucle d’air, …)

Les contraintes considérées sont de type encombrement, masse, coût, rendement, thermique, compatibilité électromagnétique mais aussi de type commande et fiabilité. Une telle méthodologie mobilise des modèles multi-physiques de finesses différentes et doit gérer efficacement des échelles de temps et d’espace très différentes, en prenant en compte l’intégration du système mécatronique dans un moyen de transport et l’intégration de ce dernier dans un environnement plus large de mobilité.

Dans cette démarche de conception multi-physique, un important effort est consacré à la partie stockage et gestion de l’énergie à bord à travers l’étude du comportement électrique, thermique et vieillissement (durée de vie) des sources embarquées. Un intérêt particulier est porté à l’hybridation des sources (batterie – supercondensateurs, batterie-batterie…) en vue de l’amélioration des performances du système de stockage. Ces améliorations sont rendues possibles grâce à une optimisation globale et à la mise en œuvre de nouvelles méthodes de gestion d’énergie permettant de réduire les contraintes vues par la source principale. La compréhension du comportement des systèmes de stockage nous permet ainsi d’intégrer l’aspect fiabilité dès les premières phases de conception avec des méthodes de gestion adaptées.

Cette méthodologie doit être évolutive pour intégrer de nouvelles contraintes comme le TCO (cout global de possession) et l’empreinte environnementale afin d’orienter les prises de décisions en prenant en considération le cycle de vie des chaînes de conversion d’énergie.

Cette démarche de conception et d’optimisation est soutenue par des moyens importants de validation expérimentale (bancs de caractérisation et de cyclage de systèmes de stockage, bancs hybridation de sources et gestion d’énergie, bancs véhicule électrique, tricycle avec assistance électrique…).

L’objectif de cette thématique de recherche est de développer l’intelligence des systèmes de transport, prédire l’apparition des défauts et assurer la continuité de service grâce à l’élaboration de stratégies de supervision, de diagnostic et de commande robuste.

Délégation de la conduite, véhicule autonome, véhicule électrique, avion plus électrique, drone autonome, train autonome.

La démarche de conception des chaines d’actionnement mécatroniques et la gestion optimisée de l’énergie embarquée nécessitent le développement de stratégies de supervision, de diagnostic et de commande avancée afin d’optimiser les performances dynamiques des systèmes, prédire l’apparition des défauts et assurer la continuité de service notamment pour des applications critiques comme les systèmes de mobilité électrique et autonome.

Au sein de la thématique Commande et Diagnostic des Systèmes, on s’intéresse plus particulièrement au développement de nouvelles architectures de commande robuste tolérantes aux défauts (au niveau sources d’énergie, actionneurs électriques, convertisseurs statiques, …) à l’échelle de la chaine de conversion d’énergie, mais également à l’échelle du véhicule et de son environnement.

Le développement des techniques de diagnostic est une étape primordiale dans nos approches (FTCs – Fault Tolerant Controls) afin de prédire et détecter l’apparition des défauts. Cette étape précède l’élaboration d’une loi de commande capable d’assurer la stabilité avec des performances acceptables du véhicule en mode normal et en mode dégradé.

Cette approche de diagnostic et de commande tolérante aux défauts inclut le développement des techniques de l’intelligence artificielle pour prédire l’évolution de l’environnement des véhicules autonomes, analyser les risques de collision et mettre en œuvre des algorithmes de prise de décision. Cela représente un apport essentiel dans la conception et le développement de la mobilité autonome et électrique