Identification de modèles dynamiques pour l'optimisation et le contrôle du groupe moto-propulseur

Abstract

La calibration moteur intervient directement dans la réduction des émissions de polluants et l'optimisation des performances du groupe moto propulseur, ceci est un challenge permettant de répondre favorablement aux enjeux environnementaux et dont les stratégies ont un effet direct sur le coût du processus de mise au point moteur. La calibration moteur repose sur des méthodes de plans d'expériences, d'identification et d'optimisation. La stratégie actuelle étant statique, elle permet d'optimiser les performances en fonctionnement stabilisé du système. Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles stratégies d'expériences dynamiques, permettant l'identification conjointe du comportement statique et dynamique du système. A ceci on applique de nouvelles architectures de modèles dynamiques et la fusion de modèles locaux par machines à vecteurs supports. Afin d'améliorer la qualité du processus d'identification, nous proposons une méthode d'identification du domaine d'expériences admissible, c'est à dire permettant un fonctionnement normal du moteur. Les modèles dynamiques réalisés ont été validés en transitoire et en stationnaire, ils ont permis une réduction de 75% du temps d'essais dans le cadre de leur utilisation en stationnaire. Une nouvelle stratégie d'optimisation a été proposée pour la minimisation des émissions sur les phases transitoires des cycles d'homologation, et cette méthode est actuellement en cours de développement à PSA Peugeot CitroenEngine calibration aims to reduce pollutants emissions and to improve the powertrain performances, it is a challenge leading to respond positively to environmental issues by applying strategies which directly influence the cost of the calibration process. Engine calibration is based on design of experiments methods, modelling, identification and optimization. The previously applied strategy is a steady state approach, able to optimize the system performance for stabilized operating conditions. In this dissertation, we propose new dynamic design of experiments strategies, allowing to jointly identify steady state and dynamic behaviours of the system. In addition, new dynamic model architectures and mixture of local models were used to identify the global dynamic behaviour of the system. In order to enhance the identification process quality, we proposed a method to determine the optimal input parameters domain, allowing normal operation of the engine and probably including the optimal operating parameters. The resulting models were validated for steady state and for dynamic operations, they allowed reduction of the time spent on the test bench by 75% compared with the previous steady state approach. A new optimization strategy has been proposed to minimize emissions on the dynamic phases of the regulation test cycle. This method is currently under development at PSA Peugeot CitroenTROYES-SCD-UTT (103872102) / SudocSudocFranceF