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des thèses françaises
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La commande hiérarchisée pour le contrôle moteur : application au moteur à soupapes électromécaniques
| Auteur / Autrice : | Gilles Corde |
| Direction : | Yves Lécluse |
| Type : | Thèse de doctorat |
| Discipline(s) : | Automatique. Robotique |
| Date : | Soutenance en 1996 |
| Etablissement(s) : | Caen |
Résumé
L'automatique moderne joue un role de premier plan dans le developpement de controle moteur ; deux etudes ont ete menees a ce sujet : la premiere concerne la conception d'un regulateur de richesse, en phase transitoire. Le regulateur est compose d'un observateur non lineaire pour le systeme d'admission d'air, associe a un modele dynamique d'essence. Il a ete synthetise en preservant apres la discretisation son formalisme litteral : il est repolarise sur sa trajectoire, a chaque periode d'echantillonnage. L'observateur est echantillonne a frequence variable suivant la base de temps du moteur. L'experimentation sur un vehicule prototype permet d'observer des gains notables face aux strategies proposees. Afin de tenir compte de la variation dans le temps du systeme, le predicteur d'air peut etre remplace par un reseau de neurones. La seconde etude concerne le developpement complet d'un systeme de commande pour le moteur a distribution entierement variable en utilisant une commande adaptative basee sur des reseaux de neurones. Le systeme de controle est construit en tant qu'ensemble de lois de commande completement modulaires et communiquant de facon hierarchisee pour aboutir a une commande en couple integrant les contraintes en consommation et en emissions de polluants. Un systeme de prototypage rapide pour le controle moteur a ete developpe pour faciliter l'implantation des lois de commande. L'optimisation au banc moteur s'est deroulee sous forme d'identification par blocs fonctionnels. Des methodes automatisees dans la caracterisation de chaque sous-systeme ont ete mises en place. Le regulateur pour la commande en remplissage du moteur procede, par un module d'optimisation, a une inversion iterative du modele neuronal en temps reel.