Thèse soutenue

Modélisation et identification paramétrique de systèmes hystérétiques : application à la suspension des véhicules routiers

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Auteur / Autrice : Arnaud Clavel
Direction : Qinghua Zhang
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Traitement du signal
Date : Soutenance en 2002
Etablissement(s) : Rennes 1

Résumé

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Les outils de simulations numériques occupent de plus en plus de place dans le développement et la mise au point des véhicules, d'où la nécessité d'établir des modèles du comportement dynamique du véhicule dans son ensemble ou de certains de ses organes en particulier. Une des difficultés rencontrées est la modélisation et l'identification paramétrique des systèmes hystérétiques car ces derniers sont fortement non linéaires. Nous proposons un modèle dynamique, continu et non linéaire, pour de tels systèmes. Ce modèle peut être linéarisé de façon exacte par un changement de variable pour être exprimé en espace plutôt qu'en temps. Il conserve alors ses propriétés de dissipativité et de rate-independence. Nous exploitons cette propriété pour étudier l'identifiabilité des paramètres, rechercher une entrée optimale et mener l'estimation des paramètres par la méthode PEM (Prediction Error Method). A titre d'application, nous étudions le ressort à lames des suspensions des véhicules lourds ainsi que le comportement en compression d'une butée de choc en caoutchouc. Dans le ressort à lames, l'hystérésis provient du frottement sec entre les lames. Nous étudions le lien entre notre modèle et le modèle discret communément utilisé dans le monde industriel pour l'étude du ressort à lames. Nous proposons une méthode pour estimer les paramètres du modèle à partir de mesures sur un véhicule roulant. Concernant la butée de choc, ce sont les déformations plastiques des macromolécules qui créent l'hystérésis. L'élasticité non linéaire engendrée par les fortes déformations ajoute une difficulté supplémentaire à la modélisation et à l'identification. Nous voyons comment la méthode d'identification peut être adaptée pour mener l'identification des paramètres physiques du modèle non linéaire obtenu. Les résultats expérimentaux valident le modèle et la méthode d'identification dont les principaux avantages sont la robustesse, la rapidité des calculs et son application à des cas d'étude très divers.