1 diagnostic et reconfiguration d’un véhicule electrique sur-actionné m. a. djeziri ater...

1

Diagnostic et Reconfiguration d’un Véhicule Electrique Sur-Actionné

Diagnostic et Reconfiguration d’un Véhicule Electrique Sur-Actionné

M. A. DJEZIRI ATER EC-Lillle R. MERZOUKI MC Polytech-LilleG. DAUPHIN-TANGUY Prof EC-Lille B. OULD BOUAMAMA Prof Polytech-Lille

Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal (LAGIS - UMR CNRS 8021)

Coordonnées :[email protected]; mohand.djeziri@polytech-lille

Tel: (33) (0) 3 20 33 71 39 , Bureau C308 EC-Lille

mailto:[email protected]



Diagnostic et Reconfiguration d’un Véhicule Electrique Sur-Actionné (Equipe BG 19/02/2009)

2\55

ProblématiProblématiqueque

ProblématiProblématiqueque

Modélisation et diagnostic Les modèles des systèmes mécatroniques sont incertains; Génération des indicateurs de fautes robustes à base de modèles :

procédure complexe ( théorie de l’élimination et de la projection) La génération des modèles incertains pour les systèmes

mécatroniques est complexe Le sens physique des paramètres et des incertitudes n’apparaît pas

explicitement sur le modèle (généralement d’état) Intérêt pratique

Détection et isolation de défauts (FDI) Pilotage d’un bloc de reconfiguration, commande tolérante aux fautes

(FTC)


3\55

Plan de Plan de l’exposél’exposéPlan de Plan de l’exposél’exposé

1. Intérêt des BG pour le Diagnostic robuste?

2. Démarche de supervision (diagnostic et reconfiguration)

3. Application à un véhicule électrique

4. Conclusion


4\55

Intérêt des BG pour le diagnostic robusteIntérêt des BG pour le diagnostic robuste Intérêt des BG pour le diagnostic robusteIntérêt des BG pour le diagnostic robuste Intérêt des BG

Approche intégrée : Une seule représentation Représentation explicite sur le modèle de tous les types d’incertitudes. Le passage du déterministe à l’incertain n’affecte pas les propriétés

causale et structurelle du modèle La partie incertaine du modèle est parfaitement séparée de sa partie

nominale.

ContributionGénération automatique des modèles incertainsGénération automatique des RRAs formelles et des seuils adaptatifs

de fonctionnement normalGénération des indices de performance Informatisation de la procédure


5\55

Démarche de Démarche de Diagnostic (FDI)Diagnostic (FDI)

Démarche de Démarche de Diagnostic (FDI)Diagnostic (FDI)

Implémentation en tems

réel

Modèle BG-LFT

Analyse structurelle

Placement de capteurs

Génération des seuils adaptatifs

Génération des RRAs Robustes

Génération d’indices de performanc

e

Identification paramétrique

Reconfiguration du système

6

Etape 1: Modélisation LFT BGEtape 1: Modélisation LFT BGEtape 1: Modélisation LFT BGEtape 1: Modélisation LFT BG

[G. Dauphin-Tanguy & al 1999]

[C. Sié kam & al 2001]

[C. Niesner & al 2005]


7\55

Modélisation LFT des éléments Modélisation LFT des éléments BGBG

Modélisation LFT des éléments Modélisation LFT des éléments BGBG

Rn

fRn eRn e1

e2

++

δR 1 0 R:Rn

De*:zRMSe*:wR

-δR

e1fRn

eRnf1=fRn

eRn

eRn

e2

Rn

fRn eRn R:Rnf1=fRn

eRn

Résistance électriqueR:R


8\55

R L

i A

R L

i A

R L

Se: u

i A

Se: u1 4

1

R:Rn

De*:z R

MSe:wR 25

9

0Rδ- 6

Df: i

I:Ln

3

10

0

MSf

:wL

7Lδ-

Df*

:z L

8

R:RR:RR:R

2222

I:L

3

MSe:wns

11

Modèle LFT BG (Modèle LFT BG (Mise en oeuvre sur Mise en oeuvre sur exemple)exemple)

Modèle LFT BG (Modèle LFT BG (Mise en oeuvre sur Mise en oeuvre sur exemple)exemple)

Phénomène d’hystérésis

9

Etape 2. Analyse structurelleEtape 2. Analyse structurelleEtape 2. Analyse structurelleEtape 2. Analyse structurelle

Mise en évidence de la nature du couplage sur le modèle bond graph


10\55

Analyse Analyse structurellestructurelle

Analyse Analyse structurellestructurelle

Système propre et observable [C. Sueur & al 1989]

Système surdéterminéProposition 1: Sur un modèle bond graph destiné à la surveillance

(mis en causalité dérivée), le système sera sous-déterminé si en dualisant les détecteurs, les éléments dynamiques ne peuvent pas être mis en causalité dérivée.

Proposition 2: L’élément à l’origine du conflit de causalité sur un système observable sous déterminé, peut être mis en causalité intégrale lorsque les conditions initiales sont connues. Le système devient ainsi sur-déterminé.


11\55

Analyse structurelle Analyse structurelle ((Mise en oeuvre Mise en oeuvre sur exemplesur exemple))

Analyse structurelle Analyse structurelle ((Mise en oeuvre Mise en oeuvre sur exemplesur exemple))

De

I:Je

Se

Df

C:1/K

R:fe

1 0 SSe

SSf

I:Je

Se

Df

C:1/K

R:fe

1 0

SSf

Pas de conflit de causalité,

Système sur-déterminé

Conflit de causalité,

Système sous-Déterminé

?

Partie mécanique du moteur

12

Etape 3: Génération des Etape 3: Génération des RRAs RobustesRRAs Robustes

Etape 3: Génération des Etape 3: Génération des RRAs RobustesRRAs Robustes


13\55

Génération de RRAs robustes (1/3) Génération de RRAs robustes (1/3) (mise en oeuvre sur un exemple)(mise en oeuvre sur un exemple)


MSe:wL

R:Rn

I:Ln

De*

:z L

De*:z R

Se: u

SSf: i

MSe:wR

1

2

3

5

4

7

8

9

10

0

1

0

Rδ-

Lδ-

0:Φ 75231J1 SSfeeeeee ?,,,, 75231 eeeeeX

?1e See 11- Se

?2e ienR2SSf - 2- 9- Rn - 9- 2

LRLR wwdtidiSenn

)/)(()(:ARR1

?3e SSf - 3 - 10- Ln- 10- 3

dt

die

nL3

6

?5e Rwe 55- MSe:wR

?7e Lwe 77- MSe:wL

R L

i Ai A

Se: u i


14\55

MSe:wL

R:Rn

I:Ln

De*

:z L

De*:z R

Se: u

SSf: i

MSe:wR

1

2

3

5

4

7

8

9

10

0

1

0

Rδ-

Lδ-

6

LRLR wwdtSSfdSSfSenn

)/)(()(:ARR1

LR

LR

ww

dtSSfdSSfSenn

a

)/)(()(r :ARR1

ara




15\55

InformatisaInformatisationtion

InformatisaInformatisationtion

16

Etape4. Génération des indices de Etape4. Génération des indices de performanceperformance

Etape4. Génération des indices de Etape4. Génération des indices de performanceperformance

Indice de sensibilité paramétrique SI

Indice de détectabilité des défauts DI


17\55

Génération des indices de performanceGénération des indices de performance (1/3)(1/3)

Génération des indices de performanceGénération des indices de performance (1/3)(1/3)

Indice de sensibilité normaliséÉvalue l’énergie apportée au résidu par l’incertitude

sur chaque paramètre en la comparant à l’énergie totale apportée par toutes les incertitudes


18\55

Génération des indices de performance Génération des indices de performance (2/4)(2/4)

Génération des indices de performance Génération des indices de performance (2/4)(2/4) Indice de sensibilité normalisé

1

i

i

SI

wa

a

wa

aSI

ii

i

i

i

δi : Incertitude sur le ième paramètre

i Є {R, C, I, RS, TF, GY}

ωi: ième entrée modulée correspondant à Incertitude sur le ième paramètre


19\55

Définition: L’indice de détectabilité de défaut DI est la différence entre l’effort (ou flux) apporté par les défauts en valeur absolue et celui apporté par l’ensemble des incertitudes en valeur absolue.

Proposition: Condition de détectabilité de défauts

0jonction une à .

1jonction une à .

aYfYDI

aYeYDI

sii

sii

n

n



détectableDéfaut 0

détectablenon Défaut 0

DI

DI


20\55



Taux Détectable d’un défaut paramétrique

Valeur détectable d’un défaut structurel

0jonction une à

1jonction une à

n

n

i

i

i

i

f

aY

e

aY

aYs

21

Partie5: ReconfigurationPartie5: ReconfigurationPartie5: ReconfigurationPartie5: Reconfiguration


22\55

Démarche de Démarche de reconfiguration (1/2)reconfiguration (1/2)

Démarche de Démarche de reconfiguration (1/2)reconfiguration (1/2)

Bloc de Diagnosti

c

Bloc de Reconfig

12

1

.

.

.

r

r) , ,( ddd YX

réel

réel

réel

réel

4

3

2

1

reel

reel

reel

Y

X

d

d

d

d

u

u

u

u

4

3

2

1Xd

Yd

3 Configurations

•Traction 4X4

•Traction avant

•Traction arrières


23\55

Démarche de Démarche de Reconfiguration (2/2)Reconfiguration (2/2)

Démarche de Démarche de Reconfiguration (2/2)Reconfiguration (2/2)

d

d

2

1

12

1

.

.

.

r

r

MCI.1

4X4

MCI.2

2X2av

MCI.3

2X2ar

Corr

Bloc de diagnosti

c

d

d

d

d

4

3

2

1

d

d

4

3

d

d

d

Vy

Vx

TG

3Position Switch

2Position Switch 0

1Position Switch 0

6

1

12

1

else

thenr

elseif

thenrif

ii

ii

4

3

2

1

d

d

d

d

u

u

u

u

4

3

2

1

PLANIFICATION DE TRAJECTOIRE

24

3. Application à un véhicule 3. Application à un véhicule électriqueélectrique

3. Application à un véhicule 3. Application à un véhicule électriqueélectrique


25\55

Description du véhicule et de ses actionneursDescription du véhicule et de ses actionneursDescription du véhicule et de ses actionneursDescription du véhicule et de ses actionneursDimensions:Longueur: 1,836 m (73,90");Largeur: 1,306 m (51,42");Hauteur: 0,616 m (24,25").Poids:310 Kg (449 Lbs) avec batteries.Vitesse: 18 Km/h équivalent à 5m/s.Batteries: 8×12 Volts 60 Ah, sealed lead batteries.Alimentation 24 Volts.Moteurs:4×900 Watts, with switched motor, 24

Volts.2300 rpm primary, 230 rpm output.Inductance L=0.075 H.Resistance R=0.32 Ω.Instrumentation:6 codeurs optiques <1mm, 4 de traction

et 2 de direction

eMoteurMoteur


26\55

Hypothèses de Hypothèses de modélisationmodélisation

Hypothèses de Hypothèses de modélisationmodélisation

Présence du couple perturbateur borné dans les parties moteur et roue;

Chaussée sèche et uniforme;

Vitesse constante < 20Km/h

Dynamiques considérées: Longitudinale;Système électromécanique de traction.


27\55

Modélisation du système déterministeModélisation du système déterministeModélisation du système déterministeModélisation du système déterministe

R L

i Ai A

Se: u i

fe JeK


28\55

Modélisation du système incertain Modélisation du système incertain 4/44/4

Modélisation du système incertain Modélisation du système incertain 4/44/4

R L

i Ai A

Se: u i

fe JeK

29

GGéénnéération des RRAs ration des RRAs robustesrobustes



30\55


GGéénnéération des RRAs ration des RRAs robustesrobustes Résidus et entrées fictives

2223

3

122

2

21

1

nsnFxKJf

nnsssssen

kennsKJf

seneeeen

kenLR

ennn

wNwwwwNwwa

FxJfNNKr

wkewwwwa

NKJfiker

wkewwa

keiRdt

diLur

ss

nn

ee

nn

s=-δw

Fx=δw

i=δw

e=-δw

sfe=δw

sJe=δw

sNeK=δw

efe=δw

eJe=δw

dt

diLn=δw

iR=δw

n

keke

keke

sfsfs

sJsJs

nKK

nfefe

nJeJe

LL

nRR

11

12

2

1

31

4. R4. Réésultats de simulationsultats de simulation4. R4. Réésultats de simulationsultats de simulation

Simulations réalisées sur le simulateurs de véhicule CALLAS-PROSPER


32\55

ScScéénario de nario de simulationsimulationScScéénario de nario de simulationsimulationvalidation de l’algorithme de planification

3 configurations: Traction avant, traction arrière et 4x4

Validation de l’algorithme de diagnosticPrésence d’un défaut externe (crevaison d’un pneumatique)Présence d’un défaut sur la résistance électrique du moteurPrésence d’un défaut sur la partie mécanique du moteur (variation

anormale du paramètre fe)Visualisation du comportement du véhicule pour chaque situation

Validation du schéma de reconfigurationReconfiguration du système en présence d’un défaut sur le moteur de

la roue arrière gauche.

33

Validation de l’algorithme de Validation de l’algorithme de planificationplanification

Validation de l’algorithme de Validation de l’algorithme de planificationplanification


34\55

Validation de l’algorithme de Validation de l’algorithme de planification (1/2))planification (1/2))

Validation de l’algorithme de Validation de l’algorithme de planification (1/2))planification (1/2))

-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

X(Km)

Y(K

m)

Planification de trajectoire en congiguration 2x2 traction avant

Trajectoire désirée

Trajectoire obtenue

Configuration 2x2

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-12

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8x 10

-4

Temps

Erreur de trajectoire sur Y en Configuration 2x2 traction avant

Err

eur

de t

raje

ctoi

re s

ur Y

(K

m)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4x 10

-3

Temps

Err

eur

de t

raje

ctoi

re s

ur X

Erreur de trajectoire sur X en Configuration 2x2 traction avant


35\55

Validation de l’algorithme de Validation de l’algorithme de planification (2/2)planification (2/2)

Validation de l’algorithme de Validation de l’algorithme de planification (2/2)planification (2/2)

Configuration 4x4

-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

X(Km)

Y(K

m)



Trajectoire obtenue

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

1

2

3

4

5

6x 10

-3

Temps

Err

eur

de t

raje

ctoi

re s

ur X

(Km

)

Erreur de trajectoire sur X en Configuration 4x4

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

x 10-3

Temps

Err

eur

de t

raje

ctoi

re s

ur Y

(Km

)

Erreur de trajectoire sur Y en Configuration 4x4

36

Validation de l’algorithme de Validation de l’algorithme de diagnosticdiagnostic

Validation de l’algorithme de Validation de l’algorithme de diagnosticdiagnostic


37\55

RRéésidus en fonctionnement sidus en fonctionnement normalnormal


0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-0.1

0

0.1

Time(s)

r1(v

olt)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

-0.2

0

0.2

Time(s)

r2(N

/m)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-4

-2

0

24

Time(s)

r3(N

/m)


38\55




39\55

Simulation dSimulation d’’une crevaison une crevaison de la rouede la roue


0 10 20 30 40 50 60 70 80 906

8

10

12

Time(s)

Re

ar

left

wh

ell

Ve

loci

ty (

Km

/h)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90-0.2

0

0.2

Time(s)

r1(v

olt)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90-0.5

0

0.5

Time(s)

r2(N

/m)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90-200

-100

0

Time(s)

r3(N

/m)

Détection immédiate


40\55

-50 0 50 100 150 200 250 300 350-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

X-Position (m)

Y-P

ositi

on (

m)

Trajectory without faultTrajectory with fault(Undefined fault on the tire )




41\55




42\55

DDééfaut sur la faut sur la rréésistance Rsistance RDDééfaut sur la faut sur la rréésistance Rsistance R

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

00.20.4

Time(s)R

fau

lt (O

hm)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-0.5

0

0.5

Time(s)

r1(v

olt)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

-0.20

0.2

Time(s)

r2(N

/m)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-4-2024

Time(s)

r3(N

/m)

0.1Ohm


43\55

-50 0 50 100 150 200 250 300 350-0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0

0.01

X-Position (m)

Y-P

ositi

on (

m)

Trajectory without faultTrajectory with fault on electric resistance



44\55



45\55

Défaut sur la partie mécanique du Défaut sur la partie mécanique du moteurmoteur


0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

0.2

0.4

Time(s)Fa

ut o

n fe

(N

m.s

/ra

d)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-0.5

0

0.5

Time(s)

r1(v

olt)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-0.5

0

0.5

Time(s)

r2(N

)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-4

-2

0

2

4

Time(s)

r3(N

)

0.08N.m.s/rad


46\55

-50 0 50 100 150 200 250 300 350-0.12

-0.1

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

X-Position (m)

Y-P

ositi

on (

m)

Trajectory without faultTrajectory with Tire fault



47

Validation du schéma de Validation du schéma de reconfigurationreconfiguration

Validation du schéma de Validation du schéma de reconfigurationreconfiguration


48\55

Validation du schéma de Validation du schéma de reconfiguration (1/3)reconfiguration (1/3)


-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

X(Km)

Y(K

m)

Congiguration 4x4 en présence dun défaut sur le moteur de la roue arrière gauche


Trajectoire obtenue

-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

X(Km)

Y(K

m)



Trajectoire obtenue

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

50

100

150

Temps

défa

ut

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-2

0

2

4

6x 10

12

Temps

rési

du r

1


49\55



-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

X(Km)

Y(K

m)



Trajectoire obtenue

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

50

100

150

200

Temps

défa

ut

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-2

0

2

4x 10

12

Temps

rési

du r

1

-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5-0.5

0

0.5

1

X(Km)

Y(K

m)

Configuration 4x4 en présence dun défaut sur le moteur de la roue arrière gauche


Trajectoire obtenue


50\55



-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

X(Km)

Y(K

m)



Trajectoire obtenue

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

50

100

150

200

Temps

défa

ut

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100-2

0

2

4x 10

12

Temps

rési

du r

1

-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

X(Km)

Y(K

m)

Trajectoire dusystème reconfigurée en présence d un défaut


Trajectoire obtenue


51\55

Implémentation sur le système RobuCar


52\55

Implémentation sur le système RobuCar

?Implémentation sur CALLAS Prosper

?Implémentation sur le

RobuCar


53\55

Train de Train de véhiculevéhiculeTrain de Train de véhiculevéhicule

54

5. 5. ConclusionConclusion5. 5. ConclusionConclusion


55\55

ConclusiConclusionon

ConclusiConclusionon

Cadre du travail présentéContinuité d’une thématique sur les BGs et la conception de systèmes

de diagnostic (validée par des applications réelles).

ContributionsRobustesse de l’algorithme aux incertitudes structurées et non

structurées;Approche intégrée pour la génération systématique de RRAs robustes

pour des modèles non linéaires; Incertitudes paramétriques apparaissent d’une façon explicite sur le

modèle BG;Validation de l’approche par des applications réelles et informatisation

des procédures de génération de RRAs incertaines

1 diagnostic et reconfiguration d’un véhicule electrique sur-actionné m. a. djeziri ater...

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