Contrôle actif acoustique du bruit large bande dans un habitacle automobile

Active control of broadband noise in a car cabin

• Auteur / Autrice : Paul Loiseau
• Direction : Philippe Chevrel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, productique
• Date : Soutenance le 28/10/2016
• Etablissement(s) : Nantes, Ecole des Mines
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Commande
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IRCCyN
• Jury : Président / Présidente : Bruno Gazengel
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Michel Malabre, Mohamed Yagoubi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Valérie Pommier-Budinger, Pierre Apkarian

Mots clés

Mots clés contrôlés

Contrôle actif du bruit et des vibrations

Commande robuste

Acoustique

Véhicules automobiles

Mots clés libres

Contrôle actif acoustique

Atténuation large bande

Automobile

Commande multi-Objectif

Commande robuste

Active noise control

Broadband noise attenuation

Automotive control

Multi-Objective control

Robust control

Résumé

L’atténuation des bruits gênants dans une automobile est classiquement réalisée par ajustement des caractéristiques mécaniques du véhicule : masse, raideur et amortissement. C’est une approche dite passive. Malheureusement, elle induit un ajout de masse important pour traiter les basses fréquences. Le contrôle actif de bruit (atténuation d’un bruit par superposition d’un contrebruit) est actuellement envisagé comme une solution possible à ce problème. L’objectif de cette thèse est d’évaluer les performances atteignables par cette solution. Un système acoustique étant par essence fortement résonant, sa modélisation sur une large plage de fréquence conduit à des modèles d’ordre élevé, pour l’obtention desquels une méthode d’identification appropriée doit être utilisée. C’est la méthode dessous espaces par approche fréquentielle dans le domaine continu qui a été retenue.La traduction du cahier des charges conduit à un problème de régulation multivariable H1 multi-objectif et multi-modèle avec contrainte de stabilité forte. Par ailleurs, actionneurs et capteurs ne sont pas colocalisés et on ne mesure pas la perturbation à rejeter. La volonté d’évaluer au plus près les performances atteignables justifie la résolution du problème par optimisation non lisse. Cette approche évite tout pessimisme, mais nécessite de par son caractère local une bonne initialisation et une structuration du régulateur parcimonieuse.La méthodologie proposée a été validée en simulation et expérimentalement. Elle permet une évaluation et une comparaison précises des performances atteignables en fonction des contraintes sur les mesures et les moyens d’action disponibles.

Classical methods used for noise reduction in cars are based on adjusting the mechanical properties: mass, stiffness and damping. They are qualified as passive and induce significative addition of weight for reducing low frequency noises. Active noise control is seen as a possible solution to achieve low frequency noise attenuation and weight reduction.The goal of this work is to evaluate achievable performances with such solution.Acoustic enclosures are known to be resonant systems of highorder. Obtaining a model of it, therefore requires a suitable identification method. The approach chosen is based on subspace methods. It processes data in the frequency domain for obtaining a continuous time model.The control problem derived from the specifications is a MIMO H1, multi-objective and multi-model problem with a strong stability constraint. Futhermore, actuators and sensors are not-colocated, and no measure of the disturbance is available. In order to precisely evaluate the achievable performances, this problem is solved using non smooth optimization.Such approach ensures the absence of pessimism, but requires an appropriate initialization and a parsimonious controller structure, because it does not ensure convergence toward the global optimum. The proposed methodology was validated in simulation and experimentally. It allows a precise evaluation and comparison of achievable performances according to the constraints on available measures and means of action.