contrôle adaptatif de richesse une approche par paramètres distribués
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Contrôle adaptatif de richesse Une approche par paramètres distribués. Groupe de Travail – EDP Delphine Bresch-Pietri. 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 - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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
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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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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Motivations Contrôle Moteur
Boucle d'air
Boucle carburant
Fonctionnement du moteur essence
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Motivations Contrôle Moteur
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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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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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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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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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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Contrôle mis en œuvreStabilisation d'un système à retard connu Hypothèses :
D > 0 connu connu
SYSTEME
1 0x
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Contrôle mis en œuvreStabilisation d'un système à retard connu Hypothèses :
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
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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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Contrôle et Implémentation
dynamique retardée dynamique non-retardée
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Contrôle et Implémentation
Stabilisation d'un système connuAdaptation sans retard (D=0)
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Contrôle et Implémentation
Théorème (CV Asymptotique locale)
Si ●
●
alors et
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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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Résultat général
Théorème
Si, à t=0, le système est t.q. et que l'on a , alors le contrôle
assure
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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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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 BancsIso-Régime : 1000 rpm
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Résultats Bancs : Iso-Régime (1000 rpm)
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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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Merci pour votre attention !
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