contrôle adaptatif de richesse une approche par paramètres distribués

Réserves prolongées | Raffinage propre | Véhicules économes | Carburants diversifiés | CO2 maîtrisé©

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Contrôle Moteur– Centre Automatique et Systèmes - Delphine BRESCH-PIETRI–08 avril 2010

Contrôle adaptatif de richesseUne approche par paramètres distribués

Groupe de Travail – EDP

Delphine Bresch-Pietri

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Plan

Motivations Contrôle Moteur Modélisation par un 1er ordre à retard

Description Validation du modèle

Contrôle mis en œuvre Cas Adaptation seul Cas Retard connu Contrôle et implémentation Théorème

Résultats au banc

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Plan




Résultats au banc

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Motivations contrôle moteur

CO2/pétrole effet de serre prix du pétrole

Emission polluantes HC (cancérigène, mutagène) NOx (irritant, pluies acides) CO (toxique) particules (cancérigène,

mutagène)

Normes européennes


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Motivations contrôle moteur

Guérir : Post-Traitement pot catalytique (Essence, Diesel) filtre à particule (D.) piège à NOx (D.) injection urée (D.)

Prévenir : modification Hardware downsizing (E.) recirculation des gaz brulés (E.,D.) turbocompresseurs (E.,D.)

Solutions techniques

Gains de performance... au détriment de la stabilité de la combustion.


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Motivations Contrôle Moteur

Cycle à 4 temps Admission (ivc) Compression Expansion/Combustion Echappement

Combustion : production de couple, polluants, bruits Que brûle-t-on ?

composition du mélange à l'ivc (Mair, Mfuel, Mbg) conditions thermodynamiques (P,T)

Comment brûle-t-on ? angle d'allumage / d'injection

Fonctionnement du moteur thermique


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Boucle d'air

Boucle carburant

Fonctionnement du moteur essence


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Faibles émissions de polluants / Forte consommation Contrôle moteur essence :

Traitement des émissions polluantes : catalyseur 3 voies transformation en eau et CO2 de

- HC (oxydation)- NOx (réduction)

- CO efficacité de conversion dépendant du rapport air/essence (λ en normalisé)

-> faible zone de conversion optimale Contrôle du couple = Contrôle de la masse d'air aspirée

.

Problématique richesse en Essence


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Motivations Contrôle Moteur Impératif de réguler la richesse à 1 :

où PCO dépend du carburant utilisé (≈14.6) Stratégie en BO

Feedback via la Sonde Lambda

retard de transport (≈ 20 PMH)


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Contrôler l'AFR Feedback via la sonde lambda :

données retardées incertitudes paramètres retard et paramètres variables selon le point de fonctionnement (régime, charge)

Contrôles classiques du retard/ de l'AFR : PID (tuning : Ziegler-Nichols )

-> limitation en gain (lenteur) ou calibration fastidieuse prédicteur de Smith (modifié)

-> sensibilité aux incertitudes paramètres et erreurs retard méthodes adaptatives pour les paramètres

-> pas d'adaptation du retard


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Résultats au banc

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Modélisation par un 1er ordre

avec : contrôle

modèle statique de mouillage -> lien Minj

paramètres du modèle : Erreur injection

Erreur estimation


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Validation du modèleEssais réalisés au banc-moteur CME = 10Nm, Ne variable

très variableretard


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Validation du modèleEvolution des paramètres : τφ

bonne interprétation physique : connu précisément


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Validation du modèleEvolution des paramètres : D

Approximation


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Résultats au banc

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Objectif du contrôle

régulation autour de ... ...avec :

connu approché totalement inconnu, mais constant et dans

...à l'aide de : adaptation d'un estimé de un contrôle U - adapté au retard - robuste à l'erreur

stratégie en transitoire, basée sur celle en stabilisé Evolution de supposée continue, suffisamment lente et restreinte à


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Contrôle mis en œuvreAdaptation sans retard (D=0)

Méthode : écriture du système différentiel de l'erreur

fonction de Lyapunov quadratique candidate

Hypothèses : D = 0 inconnu -> Tracking de


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Contrôle mis en œuvreAdaptation sans retard (D=0)

Méthode : écriture du système différentiel de l'erreur

fonction de Lyapunov quadratique


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Contrôle mis en œuvreStabilisation d'un système à retard connu Hypothèses :

D > 0 connu connu

SYSTEME

Prédiction :


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D > 0 connu connu

SYSTEME

1 0x


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D > 0 connu Backstepping : connu

SYSTEME

1 0

stable


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Contrôle mis en œuvreStabilisation d'un système à retard connuEtat de l'art


Backstepping + Conditions aux bornes des EDPs introduites-> contrôle adaptatif dans cas vectoriel

Adaptive trajectory tracking despite unknown input delay and plant parameters, Automatica 2009, Bresch-Pietri and Krstic

Adaptive Backstepping Controller for Uncertain Systems With Unknown Input Time-Delay. Application to SI Engines, CDC 2010

Nécessite la connaissance de tout■ en pratique, peu connu■ ne se déduit pas de U sans D...

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Contrôle et Implémentation

Hypothèses : D > 0 inconnu inconnu tracking de

Différences de traitement : inconnu car 1/D inconnu -> à inconnu -> adaptation tracking : erreurs par rapport à la référence

Estimation à

01


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Résultat général

Hypothèses : connu pour chaque (commandabilité) Intervalles de variations connus : Système non-retardé commandable :

régularité du triplet sur


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Contrôle mis en œuvreStratégie globale

Point de fonctionnement donné : application directe

En transitoire, basée sur celle en stabilisé Evolution « lente » des paramètres entre 2 PMH Chaque point est une « C.I. » du suivant


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Résultats bancs

Bilan

Fonctionne, malgré complexité Utilisation d’un seul jeu de gain -> pas de calibration

Possibilité de « tuner » les gains pour améliorer temps de réponse.

Utilisation de l'identification comme diagnostic (vieillissement, dysfonctionnement ponctuel, modèle de remplissage...)


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Bilan-Perspectives

Bilan : Contrôleur adaptatif particulier au retard Robustesse à l’erreur d’estimation du retard Validation expérimentale sur le problème de la richesse

Concept validé en théorie et en pratiqueImplémentation faite

Perspectives : Applications potentielles à d’autre systèmes moteurs

(DOC, EGR) Développement d’une adaptation du retard (identification) Tracking d’une référence non constante


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