Sujet de thèse UBFC, ED SPIM, spécialité Automatique Pronostic

Sujet de thèse
Research
Sujet de thèse UBFC, ED SPIM, spécialité Automatique
Pronostic pour le pilotage de systèmes à échelles de temps multiples
Application à la PEMFC
Direction de thèse
Rafael Gouriveau (MCF HDR, FEMTO-ST AS2M)
Samir Jemei (MCF, FEMTO-ST ENERGIE) – [email protected]
Contexte général de la thèse
Les applications pré-industrielles autour des piles à combustible sont aujourd’hui de plus en plus nombreuses, dans le
domaine du transport (véhicules routiers de niche, transport ferroviaire, aéronautique…), mais également dans le
domaine du stationnaire (groupes électrogènes, fourniture électrique sur des sites isolées du réseau, …).
L’un des verrous technologiques les plus importants rendant encore délicat le passage à un niveau réellement industriel
pour ces systèmes réside dans la durabilité atteinte en exploitation. Pour des piles à combustible à basse température
(de type PEMFC : Proton Exchange Membrane Fuel Cell), des durées de vie sous contraintes d’exploitation réelle de
l’ordre de 2000 heures sont aujourd’hui atteintes. Ceci constitue un gain considérable depuis quelques années, mais
reste tout de même encore relativement loin des attentes de l’industrie automobile par exemple (typiquement de l’ordre
de 5000 à 8000 heures).
Pour augmenter cette durée de vie, 2 types d’actions complémentaires peuvent être envisagées :
travailler sur les matériaux de cœur de pile à combustible afin de la rendre intrinsèquement plus fiable,
maîtriser les contraintes imposées au cœur de pile par le « système » pile à combustible (auxiliaires de
fonctionnement, hybridation, …) afin d'assurer des missions plus longues (un objectif étant bien évidemment de
limiter ces contraintes).
Cette thèse de doctorat se positionnera sur le second type d’action, et visera à développer des approches de pronostic
et de pilotage de piles à combustible de type PEMFC visant à garantir un « succès de mission » à moindre coût. Ces
approches devront être à même d'intégrer différents profils de conditions opératoires (scénarios de sollicitation).
Problématiques et objectifs scientifiques
Le foyer scientifique du projet réside dans la nature multi-échelles des phénomènes électrochimiques régissant le
comportement (nominal et dégradé) d’une pile ; il est difficile de dissocier ce qui est de l’ordre d’une réponse instantanée
du modèle de comportement, de ce qui est dû à la dégradation (phénomènes plutôt lent). S’ensuit une forme
d’incertitude qui rend difficile le développement d’outils de pronostic d’une part, et de lois de commande d’autre part. Ces
deux aspects constituent les axes de recherche envisagés dans le projet :
modélisation à échelles de temps multiples du comportement d’une PàC et pronostic hybride,
développement de stratégies de pilotage adaptatif (fonction de la dégradation).
Les systèmes piles à combustible (PàC), de par leur technologie, sont par essence des systèmes multi-physiques
(électriques, fluidiques, électrochimiques, thermiques, mécaniques, etc.) et multi-échelles (de temps et d'espace) dont
les comportements sont difficilement appréhendables. La nature non linéaire des phénomènes, le caractère réversible
ou non des dégradations, et les interactions entre composants rendent effectivement difficile une étape de modélisation
des défaillances [5]. Aussi, le manque actuel de "constance" dans les qualités de fabrication prohibe la caractérisation
statistique de leur comportement. Se posent également les problèmes d'observabilité des grandeurs symptomatiques
des dégradations [1, 2, 8], et plus généralement des contraintes expérimentales limitant la quantité des campagnes de
test (coûteuses) pouvant être réalisées [12]. Le cadre informationnel reste ainsi relativement faible : données
manquantes, déséquilibre dans le recueil entre les données caractéristiques de modes de bon fonctionnement et de
modes de défaillance, etc. Aussi, malgré les premiers travaux apparus récemment [6, 10, 11, 13, 14], il est encore
nécessaire de développer un modèle complet de prédiction du comportement (se dégradant) d’une pile en fonction
des conditions opératoires et environnementales.
A un autre niveau, le pronostic n’est pas une fin en soi. Il doit permettre de décider des actions de maîtrise à mettre
en œuvre pour maintenir le système à un certain niveau de performances (commande adaptative, ordonnancement de
tâches de maintenance). A court terme, le caractère immédiat de l’action pose de gros problèmes de granularité des
décisions : comment justifier qu’une commande immédiate permettra d’éviter ou de tolérer un problème qui apparaîtra
potentiellement à moyen/long terme ? Il apparait qu’en complément de l’approximation des dégradations, il est
certainement nécessaire de modéliser la "récupération" d’un système industriel. De nouvelles stratégies de
commande tolérante aux fautes (afin que les missions puissent être remplies dans les meilleures conditions) pourront
ainsi être imaginées. Cet aspect n’est pratiquement pas prospecté à l’international.
1
Verrous scientifiques et pistes de développements
Développer des approches de pronostic implique de tenir compte de la quantité et du type d’information a priori, de
son incomplétude, etc. A titre d’exemples de freins limitant le développement de modèles de pronostic, citons
simplement la variabilité possible des conditions de fonctionnement (environnement, sollicitations) et les phénomènes
d’interactions entre composants au sein d’un système. Pour ce faire, nous souhaitons prospecter le pronostic dit
"hybride" [9]. L’idée sous-jacente est de développer des modèles analytiques de comportement (éventuellement
incomplets), incluant de manière explicite la dégradation. Les paramètres de tels systèmes peuvent ensuite être
identifiés par apprentissage. Ce type d’approches, très prometteuses, requiert cependant une forme de modélisation des
dégradations, et ne peut donc être envisagé que sur des cibles applicatives pour lesquelles une compréhension
physique des phénomènes est possible. C’est le cas de la pile à combustible.
Un verrou complémentaire apparait. La dynamique des dégradations est par essence plutôt lente (quelques
centaines d’heures) alors que les données de surveillance "portent" également l’information de la dynamique rapide de
l’état du système. Il est ainsi difficile de dissocier ce qui est de l’ordre d’une réponse instantanée du modèle de
comportement, de ce qui est dû à la dégradation ; s’ensuit une forme d’incertitude qui ne caractérise pas réellement les
performances à long terme d’un outil de pronostic. Par ailleurs, les lois de commande (construite pour des conditions
nominales de fonctionnement) s’en trouvent biaisées [15]. Sur ce point, nous souhaitons développer une approche
permettant la modélisation de phénomènes et l’estimation de paramètres à échelles de temps multiples [3, 4]. Ce
type de modélisation offre l’avantage de décrire le comportement d’un système en tenant compte de l’influence de la
dégradation sur l’état du système. Nous avons déjà initié ce travail en combinant plusieurs filtres à particules, chacun
portant sur des constantes de temps différentes [7]. Ce travail doit être renforcé et étendu, et dans la mesure du possible
généralisé. Par suite, des lois de commande adaptées devront être développées.
Développements attendus
En marge du travail bibliographique (Tâche 1), plusieurs volets de développements se dégagent à court-moyen terme :
Tâche 2. Modélisation analytique du comportement (multiphysique et à échelles de temps multiples) incluant de
manière explicite la dégradation et les phénomènes de « récupération » de la PàC
→ Problématiques majeures
o dissociation de la réponse instantanée du système (rapide) et de la dégradation (lent)
o modélisation adaptative de la remise en conditions opérationnelles
Tâche 3. Pronostic (estimations fiables du SOH - State of Health et du RUL - Remaining Useful Life)
→ Problématiques majeures
o modélisation des incertitudes
o identification robuste des paramètres et prédiction
Tâche 4. Pilotage adaptatif de la PEMFC
→ Problématiques majeures
o intégration des dynamiques rapides et lentes à la commande du système
o approche de bouclage pronostic / commande
Tâche 5. Test, optimisation et validation sur banc de test
→ Problématiques majeures
o génération de données de tests
o réduction des hypothèses, validation et généricité des approches
Mois
Tâche
M
1
M
2
M
3
M
4
M
5
M
6
M
7
M
8
M
9
M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
T1 - Etat de l'art
T2 - Modélisat° du com port.
T3 - Pronostic (SOH et RUL)
T4 - Pilotage adaptatif
T5 - Tests, optim isat° et validat°
Equipe d’accueil et actes de candidature
Le sujet de thèse proposé sera essentiellement traité au sein de l’équipe PHM du département AS2M de l'institut
FEMTO-ST, situé dans les locaux de l'ENSMM (Besançon). La nature du sujet exige cependant des déplacements
fréquents dans les locaux de la Fédération de Recherche FCLAB (Belfort). Des missions ponctuelles au sein du
laboratoire IMS de Bordeaux sont également probables.
Les actes de candidature sont à adresser à Rafael Gouriveau ([email protected] ; 03 81 40 27 96). Merci de bien
vouloir regrouper les éléments suivants :
CV détaillé,
lettre de motivation,
relevé de notes du diplôme ouvrant droit au doctorat,
nom, prénom et coordonnées de personnes référentes du candidat,
lettre(s) de recommandation éventuelle(s).
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Eléments bibliographiques
[1]
Gucik D., T. Raissi, A. Zolghadri, A note on Interval Observer Design for Unknown Input Estimation, International
Journal of Control, Taylor & Francis, 2015. doi:10.1080/00207179.2015.1057230.
[2]
Gucik D., R. Outbib, M. Ouladsine, A comparative study of unknown-input observers for prognosis applied to an
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[3]
Gucik D., A. Zolghadri, E. Suhir, L. Bechou, A model-based prognosis strategy for prediction of Remaining Useful
Life of Ball-Grid-Array Interconnections. IFAC World Congress 2014, Aug 2014, Cap Town, South Africa.
[4]
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[5]
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[6]
Jouin M., R. Gouriveau, D. Hissel, M.-C. Péra, N. Zerhouni, Prognostics of PEM fuel cell in a particle filtering
framework, Int. J. of Hydrogen Energy, Vol. 39-1, pp. 481-494, 2014 ; DOI : 10.1016/j.ijhydene.2013.10.054.
[7]
Jouin M., R. Gouriveau, D. Hissel, M.-C. Péra, N. Zerhouni, Joint particle filters prognostics for PEMFC power
prediction at constant current solicitation, IEEE Transactions on Reliability, à paraître, 2015 ; DOI :
10.1109/TR.2015.2454499.
[8]
Jouin M., R. Gouriveau, D. Hissel, M.-C. Péra, N. Zerhouni, Degradations analysis and aging modeling for health
assessment and prognostics of PEMFC, Reliability Engineering and System Safety, à paraître, 2015.
[9]
Jouin M., R. Gouriveau, D. Hissel, M.-C. Péra, N. Zerhouni, Particle filter-based prognostics : review, discussion
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[10] Lechartier E., E. Laffly, M.-C. Péra, R. Gouriveau, D. Hissel, N. Zerhouni, Proton Exchange Membrane Fuel Cell
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[11] Morando S., S. Jemeï, D. Hissel, R. Gouriveau, N. Zerhouni, ANOVA method applied to PEMFC ageing forecasting
using an Echo State Network, Mathematics and Computers in Simulation, à paraître, 2015 ; DOI :
10.1016/j.matcom.2015.06.009.
[12] Petrone R., D. Hissel, M.-C. Péra, D. Chamagne, R. Gouriveau, Accelerated stress test procedures for PEM fuel
cells under actual load constraints : State-of-art and proposals, Int. J. of Hydrogen Energy, Vol. 40-36, pp. 1248912505, 2015 ; DOI :10.1016/j.ijhydene.2015.07.026.
[13] Silva R.-E., R. Gouriveau, S. Jemeï, D. Hissel, L. Boulon, K. Agbossou, N. Yousfi Steiner, PEMFC degradation
prediction based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inf. Systems, Int. J. of Hydrogen Energy, Vol. 39-21, pp. 11128-11144,
2014 ; DOI : 10.1016/j.ijhydene.2014.05.005.
[14] Silva R.-E., F. Harel, S. Jemeï, R. Gouriveau, D. Hissel, L. Boulon, K. Agbossou, Proton Exchange Membrane Fuel
Cell Operation and Degradation in Short-Circuit, Fuel Cells, Vol. 14-6, pp. 894-905, 2014 ; DOI :
10.1002/fuce.201300216.
[15] Zolghadri A., D. Henry, J. Cieslak, D. Efimov, P. Goupil, Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control and Guidance
for Aerospace Vehicles, from theory to application, Springer, Series: Advances in Industrial Control. 2013.
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