Brevet FR2880654A1 — publié le 20060714

Procédé de prédiction de la pression moyenne indiquée L'invention se rapporte à un procédé de prédiction de la pression moyenne indiquée (PMI). Le pilotage en couple des moteurs à combustion interne s'est généralisé. Toutefois, si ce contrôle est basé sur des mesures (pressions, richesses, températures...) et des modèles, l'estimation du couple et son pilotage sont toujours réalisés en boucle ouverte, ce qui induit une imprécision sur le io pilotage du couple de l'ordre de la combinaison des imprécisions des modèles utilisés. Ces erreurs peuvent être variables d'un point de fonctionnement du moteur à un autre. Dans l'optique d'un pilotage du couple moteur plus précis, par exemple pour améliorer ses performances, il serait souhaitable de disposer d'une mesure du couple fourni par le moteur. La PMI, calculée à partir de mesures de pression cylindre, est l'indicateur classiquement utilisé pour mesurer le couple issu de la combustion d'un moteur à combustion interne. Cependant, la combustion dans un moteur n'est pas stable, et le calcul de la PMI doit donc être moyenné sur plusieurs cycles, typiquement 100 à 200 cycles, afin de s'affranchir des dispersions cycliques de combustion. C'est ce qui est classiquement réalisé pour d'une part caractériser le couple fourni par la combustion sur un point de fonctionnement moteur stabilisé, et d'autre part caractériser la stabilité de combustion du même point. Il est évident que le calcul d'une PMI moyenne, s'il est bien représentatif du point de fonctionnement considéré, ne peut pas être utilisé sur des transitoires de couple, et donc ne répond pas complètement à la problématique. Un objectif de l'invention est d'estimer et de prédire la PMI caractéristique du point de fonctionnement moteur sans effectuer une moyenne sur de trop nombreux cycles. Il sera alors ainsi possible de reboucler le contrôle en couple sur cette estimation, y compris sur un transitoire de couple. Dans les procédés connus, La PMI se calcule sur un cycle de moteur, elle représente la pression moyenne fournie par le moteur durant le cycle. Cette pression ne prend pas en compte les pressions dues aux frottements. Plus précisément, on a la io relation suivante: PMI = PME + PMF avec PME = pression moyenne effective et PMF = pression moyenne de frottement. Une fois la PMF identifiée, la PMI permet de donner une bonne image du couple, c'est pourquoi il est intéressant de l'évaluer. La formule brute donnant accès à la PMI est la suivante: PMI = 1 x f PdV Cylindrée dans laquelle P est la pression à l'intérieur du cylindre (ou "pression cylindre") et V le volume du cylindre. La PMI peut donc être (à la division par la cylindrée près) représentée par l'aire située sous la courbe de P = f(V). A l'heure actuelle, la PMI n'est utilisée qu'au banc moteur, pour caractériser les performances d'un moteur. Au niveau du pilotage en couple des moteurs, l'information couple est estimée en boucle ouverte, à partir du point de fonctionnement (régime/charge) et de modèles cartographiés. Lorsque le système évolue, ces modèles risquent de ne plus être suffisamment fiables et dans tous les cas, la précision du couple est lié à la précision du modèle utilisé, et est donc synonyme d'efforts de calibrage. L'invention concerne le pilotage en boucle fermée du couple d'un moteur à combustion interne. C'est-à-dire la connaissance du couple fourni par un moteur à combustion interne à pistons classique instrumenté de capteurs de pression cylindre. L'invention concerne un modèle estimant la pression moyenne indiquée (PMI) et ainsi le couple moyen indiqué (CMI) en s'affranchissant des dispersions cycliques. Un but de l'invention est de donner une bonne estimation/prédiction de la PMI, ceci malgré la dispersion des to données recueillies par un capteur de pression par exemple. Ce calcul permet de trouver le couple moyen du moteur et de faire alors, un premier pas vers le contrôle moteur avec un asservissement en couple. A cette fin, le procédé selon l'invention de prédiction de la is pression moyenne indiquée (PMI) d'un moteur à combustion interne comprenant un vilebrequin, une pluralité de cylindres est essentiellement caractérisé en ce qu'il utilise une représentation d'état stochastique dans laquelle la variable d'état est la pression moyenne indiquée (PMI) à un angle vilebrequin déterminé. Par ailleurs, l'invention peut comporter l'une ou plusieurs des caractéristiques suivantes: - le procédé utilise une représentation d'état construite de sorte que la prédiction et l'estimation de l'état correspondent respectivement à la prédiction et à l'estimation de la pression moyenne indiquée (PMI) instantanée, - l'équation d'état stochastique est obtenue en exprimant deux PMI instantanées (PMI(k); PMI(k+1)) respectivement à deux instants angulaires proches (k; k+1) et en exprimant chaque PMI instantanée en fonction de la pression dans le cylindre à l'instant (k) concerné (Pcyl(k); Pcyl(k+1)) et de deux volumes du cylindre à deux instants distincts (Vk+1), V(k-1); V(k), V(k+2) de l'instant concerné (k), - la représentation d'état utilise une matrice d'état F(k) = 1, - la représentation d'état utilise une matrice de commande B(k) égale à l'inverse de deux fois la cylindrée du moteur 5 (B(k) = 1/(2*Cylindrée) - la représentation d'état comprend le système d'équation du type; X(k+1) = F(k)*X(k) + B(k)*U(k) + Y(k), et Mesure(k+1) = H(k+1)*X(k+1) + W(k), dans lesquelles X(k) est la variable d'état correspondant à la pression moyenne indiquée (PMI), k la variable représentative de l'angle vilebrequin, F(k) la matrice d'état égale à 1, B(k) la matrice de commande égale à 1, U(k) le vecteur 2 *Cylindrée commande égale à U(k) (Pcyl(k+ 1) * (V(k+ 2) V(k)) Pcyl(k) (V(k+ 1) V(k 1))) Y(k) le bruit d'état; Mesure (k+1) représente la moyenne de la PMI(k+1) sur un nombre prédéterminé de cycles de combustion antérieurs, H(k+1) la matrice de mesure égale à 1; et W(k) le bruit de mesure D'autres particularités et avantages apparaîtront à la lecture de la description ci-après, faite en référence aux 20 figures dans lesquelles: la figure 1 représente schématiquement une matrice de pression cylindre ainsi qu'un calcul de PMI associé pour 199 cycles de combustion et 720 degrés vilebrequin par cycle, - la figure 2 représente schématiquement un exemple de 25 mode d'identification d'un bruit d'état pouvant être utilisé dans l'invention, - la figure 3 représente schématiquement un logigramme illustrant les étapes principales du procédé selon l'invention, selon un premier mode de réalisation, - la figure 4 représente schématiquement un logigramme illustrant les étapes principales du procédé selon l'invention selon un second mode de réalisation. Dans l'ensemble de la description ci-après, on désigne par PMI instantanée la PMI partielle calculée à un numéro de cycle de combustion donné, pour un angle vilebrequin donné. La désignation PMI mesurée correspond au calcul de la PMI obtenue à partir de la mesure de la pression cylindre, en opposition à la PMI estimée qui est le résultat à io atteindre (valeur moyenne de la PMI mesurée sur un nombre maximum de cycles). Selon une première forme de réalisation, la PMI est estimée pour un seul cycle de combustion dont le numéro est noté "numcycle", en utilisant une taille de fenêtre temporelle de mesure pour conditionner la mesure (fenêtre). Il y a ainsi un seul résultat de PMI estimée obtenu pour un cycle (numcycle). La mesure, "mesure(angle)" consommée par le procédé pour estimer la PMI instantanée (numcycle, angle) selon l'invention est obtenue en moyennant la PMI instantanée mesurée sur l'horizon temporel [numcycle- fenêtre numcycle] selon la relation: 1 numcycle mesure(angle) = x 1 PMI_mesurée(k, angle) (1 + fenêtre) k=numcycle-fenetre (k étant l'unité de mesure de l'angle vilebrequin) L'invention utilise une représentation d'état construite de sorte que la prédiction et l'estimation de l'état correspondent respectivement à la prédiction et l'estimation de la PMI instantanée. Le procédé est décrit notamment à la figure 3 et sera détaillés ci- après. La fenêtre choisie pour cette première forme de réalisation stochastique peut être, par exemple, de largeur = deux cycles, afin de proposer une solution optimale en terme de nombre d'instructions de calcul. On constate en effet que l'erreur d'estimation diminue lorsque la largeur de la fenêtre augmente. Une seconde forme de réalisation, peut consister à adopter dans le premier mode de réalisation ci-dessus une fenêtre de largeur égale à zéro, c'est à dire que mesure(angle) io = PMI_mesurée(angle). Cette seconde stratégie d'estimation est plus rapide et concise. En effet, la largeur de la fenêtre reflète la dynamique du système moteur à gérer. Pour une dynamique lente (quelques cycles), le premier mode de réalisation convient mieux, avec la is particularité d'améliorer la précision de l'estimateur lorsque la largeur de la fenêtre augmente. Pour une dynamique rapide, le seconde mode de réalisation avec largeur fenêtre = 2, est à préférer. Bien entendu, il est possible de commuter d'une stratégie à l'autre lorsque la dynamique du moteur change. De plus, il est préférable de tenir compte des degrés de liberté du pas d'échantillonnage, égal dans cet exemple au degré vilebrequin, ainsi que la stabilité en pression (donc en PMI) des phases admission et échappement. Ceci permet d'accélérer l'exécution de l'estimateur, donc de gagner en dynamique moteur. Le procédé va à présent être décrit plus en détail. L'expression de la PMI instantanée classiquement utilisée s'appuie sur la méthode d'intégration des trapèzes (= équation 2) : 1 1 le Pc 1 le + 1 ( V(angle + 1) V(angle) PMI(angle) Cylindrée (Pcy (ang) + y (ang 2 avec: É PMI(angle) = la PMI instantanée à la position vilebrequin angle É Pcyl (angle) = la pression cylindre instantanée à la position vilebrequin angle , É V(angle) = le volume cylindre instantané à la position vilebrequin angle , É Cylindrée = cylindrée moteur à la position vilebrequin angle . Le calcul de la PMI(cycle) s'obtient selon l'équation 3 io suivante: angle= 719 PMI(cycle) 1PMI(angle) angle= 0 1 angle=719 (Pcy1(angl) + Pcyl(angle+ 1)) * Cylindrée angle=o 1 angle=719 * [ EPcyl(angle) * (V(angle+1) V(angle)) +... 2 * Cylindrée angle=0 angle= 720 + EPcyl(ang1c) * (V(angle) V(angle 1)) ] angle=l L'équation 3, ainsi que la propriété d'ensemble fermé de P=f(V) permet donc d'établir la relation suivante (équation 4): angle = 720 PMI(cycle) = 1 E Pcyl(angle) (V(angle +1) - V(angle -1)) 2 * Cylindrée angle =1 avec: pour angle = 1: Pcyl(l) * (V(2)-V(720)) pour angle = 720: Pcyl(720)*(V(1)-V(719)) avec Pcyl(720)=Pcyl(0). Ainsi, l'expression de la PMI instantanée devient l'équation 5: V(angle+ 1) V(angle)" 2 PMI(angle) = 1 (Pcyl(angle)) V(angle + 1) V(angle -1)\ Cylindrée 2 c'est à dire que la PMI instantanée est liée à la pression cylindre, et non plus à la différence de 2 pressions cylindre. L'équation 5 est valable quelle que soit la période 5 d'échantillonnage (multiple du degré vilebrequin). Par exemple, pour une période échantillonnage Te = 2 degrés vilebrequin, on obtient: PMI(angle) = 1 (Pcyl(angle) V(angle + 2) V(angle - 2) Cylindrée 2 PMI(2k + 1) = 1 (Pcyl(2k + 1) } V(2k + 3) V(2k -1) Cylindrée 2 en posant angle=2k+1, il vient io avec k E [0 359], il faut remarquer que: PMI( )= 1 (Pcyl(l))/V(3) V(719)\ Cylindrée 2 et PMI(719) = 1 (Pcyl(719))/ V(1) V(717) Cylindrée 2, Il est possible dans tous les cas, quelle que soit la valeur de la période d'échantillonnage en degré vilebrequin, d'obtenir une équation de la PMI qui n'exploite qu'une seule valeur de la pression cylindre, et deux valeurs de volume cylindre. Il faut cependant exprimer sans erreur les indices voisins de 0 (début de cycle), et proches de la fin du cycle. II est également à rappeler que cette approche mathématique considère la courbe (PMI Volume) comme un ensemble fermé. Sur la base de l'équation 5, le procédé selon l'invention se io propose de réaliser une équation d'état stochastique. Pour cela on peut écrire une expression en PMI instantanée qui regroupe la PMI aux instants angulaires k et k+1: PMI (k+l) =PMI (k) + 1 (Pcyl(k+1)*(V(k+2) V(k)) Pcyl(k)*(V(k+l) V(k 1))) 2 * Cylindrée En y associant l'équation suivante: mesure(k + 1) = H(k + 1) * PMI(k + 1) il est possible d'écrire une représentation d'état avec les 15 paramètres suivants: PMI(angle) = l'état X(k) Fk = 1 = la matrice d'état Bk = 1 2 * Cylindrée = la matrice de commande Uk = (Pcyl(k+ 1) * (V(k + 2) V(k)) Pcyl(k) * (V(k + 1) V(k -1) )) = le vecteur commande lo H(k+1) = la matrice de mesure = 1 L'équation d'état devient alors (équation 6) : X(k+1) = F(k)*X(k) + B(k) *U(k) Mesure(k+1) = H(k+1)*X(k+1) Cette représentation d'état (équation 6) permet alors d'exploiter les variables bruit d'état (Y(k)) et bruit de mesure (W(k)) (équation 7) : X(k+1) = F(k)*X(k) + B(k)*U(k) + Y(k) Mesure(k+1) = H(k+1)*X(k+1) + W(k) soient deux paramètres degré de liberté , identifiables, et permettant de travailler sur la convergence du système vers la PMI désirée. La représentation d'état (équation 6) permet également d'explorer plusieurs stratégies, dictées par le choix de la io variable Mesure(k). La qualité de l'identification des variables bruit de mesure et bruit d'état conditionne le résultat des estimateurs stochastiques. Le bruit de mesure est identifié par exemple au niveau d'un capteur (par exemple un capteur de pression cylindre), et définit une variable intrinsèque au capteur, non corrélée avec le processus moteur, ni avec le modèle d'état choisi. Cette identification du bruit de mesure est réalisée de préférence à partir des données techniques du capteur de 20 pression cylindre utilisé. Deux stratégies peuvent être exploitées, pour l'algorithme d'estimation des PMI instantanées: 2880654 Il Dans une première stratégie, la covariance du bruit de mesure est un scalaire, donc considérée constante quel que soit l'angle traité (hypothèse de décorrélation du bruit de mesure et de la variable angle). Dans une seconde stratégie, la covariance du bruit de mesure est un vecteur de dimension 720/Te, donc considérée corrélée à la variable angle. Cette deuxième hypothèse, plus représentative du comportement du système physique, est préférée et utilisée dans le procédé selon l'invention. io Le bruit de mesure est traité selon une variable gaussienne: Espérance mathématique = 0; Covariance >0. En ce qui concerne l'identification statique du bruit d'état, le bruit d'état modélise le biais entre le système d'équation choisi (modèle mathématique) et le comportement réel du is processus moteur. Le bruit d'état est considéré gaussien, donc la covariance et l'espérance mathématique sont à identifier. La technique utilisée est la méthode classique de minimisation de l'erreur quadratique entre les résultats fournis par le modèle stochastique, et les résultats attendus comme représenté à la figure 2 Comme pour le bruit de mesure, la covariance du bruit d'état peut être choisie scalaire, ou vectorielle de dimension 720/Te. Il faut noter que, dans le cas de cette représentation d'état, le bruit d'état inclut un bruit de commande, lui-même corrélé à la différence de deux pressions cylindres. II est possible de faire travailler l'observateur stochastique ci- dessus sur la variable cycle (cf. figure 3). Dans ce cas, l'estimation de la PMI à l'échantillonnage du 30 cycle (PMI_cycle) correspond à une résolution horizontale du calcul de la PMI schématisé sur la figure 1. Le procédé tel qu'illustré à la figure 3 estime la PMI pour un numéro de cycle fixé, et fait varier l'angle sur la plage [0 angle de fin de cycle]. Dans le cas où l'échantillonnage est fixe et correspond à un degré vilebrequin, l'algorithme estime donc les 720 PMI instantanées PMI(angle). La somme de ces PMI instantanées permet de calculer la meilleure estimation de la PMI pour le cycle considéré. Le choix de la mesure permettra d'étendre cette résolution selon deux stratégies. Dans une première stratégie lo l'acquisition du signal de pression cylindre d'un seul cycle est utilisé (sur la figure 3, l'horizon vaut dans ce cas zéro). Dans une seconde stratégie l'acquisition du signal de pression sur plusieurs cycles consécutifs est utilisé (sur la figure 3, l'horizon vaut au moins 1). La largeur de la fenêtre reflète la dynamique du système moteur à gérer: stratégie 1: pour une dynamique lente (quelques cycles), la stratégie 1 convient, avec la particularité d'améliorer la précision de l'estimateur lorsque la largeur de la fenêtre augmente stratégie 2: pour une dynamique rapide, la stratégie 1 avec largeur fenêtre = 2, et la stratégie 2 est à préférer. II est bien entendu possible de commuter de stratégie lorsque la dynamique du moteur change. Il est également possible de faire travailler l'observateur stochastique ci-dessus sur la variable angle (cf. figure 4). L'estimation de la PMI à l'échantillonnage de l'angle (PMI_angle) correspond à une résolution verticale du calcul de la PMI schématisé sur la figure 1. L'algorithme (cf. figure 4) s'appuie sur un horizon de P cycles, c'est à dire exploite les pressions cylindres angulaires depuis le cycle N, en remontant jusqu'au cycle N-P. Pour un angle donné, l'algorithme calcule la meilleure estimée de PMI_instantanée(angle) en exploitant les informations fournies par l'horizon des P cycles. Ce principe est réitéré pour chaque angle. La somme de ces PMI instantanées permet de calculer la meilleure estimation de la PMI pour le cycle N considéré. Si la mesure exploitée par le formalisme mathématique n'est pas une information directement délivrée par un capteur, par exemple une PMI mesurée en substitution de la pression cylindre acquise, le bruit de mesure de cette variable calculée se déduit du bruit de mesure du capteur en utilisant la fonction de transfert mesure calculée = F(mesure capteur). Dans les deux cas, il est nécessaire d'identifier sur une plate forme d'instrumentation le bruit de mesure du capteur physique. Les étapes du procédé selon l'invention vont à présent ête expliquées en référence à la figure 3 et s'appliquent par analogie au mode de réalisation de la figure 4. Les données d'entrée de l'algorithme sont: - la Covariance bruit mesure (Co_bruit_mesure), identifiée sur banc d'organe et dépendante des caractéristiques du capteur utilisé, et - la Covariance bruit état (Co_bruit_etat), identifiée par la méthode décrite à la figure 2. - la Matrice d'état F(k) = 1 - la Matrice de commande B(k) = 1/(2*Cylindrée) - la Matrice de mesure H(k) = 1 Le procédé utilise deux boucles itératives qui permettent de réaliser un calcul de la PMI estimée pour chaque cycle. Une boucle externe (représentée en pointillés) permet donc de passer au cycle suivant. La boucle interne (en trait continu) incrémente l'angle vilebrequin selon un pas à définir (en général un degré vilebrequin ( V) correspondant à la fréquence d'acquisition des données) depuis 0 V jusqu'à 720 V. A chaque cycle, on initialise la covariance de l'erreur de prédiction à une valeur faible (en général 10-2 ou 10-3) ainsi que l'état prédit pour lequel on retient la moyenne de PMI calculée sur 2 ou 3 cycles. Si l'on reprend le système d'équation stochastique défini auparavant, X(k+1) = F(k)*X(k) + B(k)*U(k) + V(k) Mesure(k+1) = H(k+1) *X(k+1) + W(k) X(k+1) étant l'état à l'instant ou angle k+1 = PMI(k+1) Mesure(k+1) représentant la moyenne de PMI(k+1) sur les x derniers cycles On introduit les 2 notions suivantes: PMlest(k+1) = PMI estimée à l'instant k+1 (résultat recherché) PMlpfed(k+1) = Prédiction de la PMI à l'instant k+1 En supposant une répartition gaussienne du bruit d'état et du bruit de mesure, on démontre que: PMlest(k+1) = PMlpred(k) + K(k+1) *(Mesure(k+1)-Mesurepred(k)) (eqution i) avec Mesurepred(k) = H(k)* PMlpred(k) K(k+1)=(Co_Err_pred(k))/(Co_Err_pred(k)+Co_bruit_mes) (equation ii) pour une matrice de mesure H=1, et avec Co_Err_pred = covariance erreur prediction (défini ci-après) Co bruit mes = covariance bruit de mesure (donnée d'entrée) PMlpred(k+1) F(k+1)* PMlest(k+1) + B(k+ 1)*U(k+1) (équation iii) avec U(k+1)=Pcyl(k+2)*(V(k+3)-V(k+1) - Pcyl(k+1) *(V(k+2)-V(k)) L'erreur de prédiction de la PMI s'écrit de la manière suivante: Err_pred(k+1) = PMI(k+1)- PMlpred(k+1)= F(k)*(PMI(k)-PMlest(k)) + V(k) dans laquelle PMI(k)-PMlest(k)=Err_est(k+1) représente l'erreur d'estimation Les covariances des erreurs d'estimation et de prédiction sont données par Co_Err_est(k+1)=(1-K(k+1))*Co_Err_pred(k) (equation iv) Co_Err_pred(k+1) = F(k)*Co_Err_est(k+1)*F'(k) + Co_bruit_etat (equation v) F(k) = matrice d'état F'(k) = transposée de la matrice d'état Co_bruit_etat = covariance du bruit d'état (donnée d'entrée) Pour chaque angle vilebrequin, le procédé calcule donc dans l'ordre suivant: a) l'angle=k+1 b) mesure(angle) : cette variable est définie par 5 l'utilisateur et peut prendre par exemple la valeur de la PMI(angle) moyennée sur plusieurs cycles, c) le calcul du gain K(k+1) (cf. équation ii) d) le calcul de la PMI estimée PMlest(k+1) (cf. équation i) e) le calcul de la covariance de l'erreur d'estimation pour 10 l'angle suivant Co_Err_est(k+1) (cf équation iv) f) le calcul de la covariance de l'erreur de prédiction pour l'angle suivant Co_Err_pred(k+1) (cf. équation v) g) le calcul de la PMI prédite PMlpred(k+1) (cf. équation iii) L'approche stochastique selon l'invention correspond à un procédé pouvant être mis en oeuvre par un algorithme de durée d'exécution maîtrisée et paramétrable. Ainsi, les deux modes de réalisation de l'invention peuvent exploiter deux degrés de liberté : - la période d'échantillonnage en pression cylindre, et le traitement constant des phases d'admission et échappement. L'estimateur de PMI stochastique selon l'invention fonctionne notamment pour des moteurs à allumage commandé ou diesel. Cet estimateur peut être implanté dans un contrôle moteur: une structure couple peut être rebouclée sur l'information issue de cet estimateur. Les phases stabilisées et les phases transitoires pourront être mieux gérées car la consigne sera respectée. REVENDICATIONS 1. Procédé de prédiction de la pression moyenne indiquée (PMI) d'un moteur à combustion interne comprenant un vilebrequin, une pluralité de cylindres, caractérisé en ce qu'il utilise une représentation d'état stochastique dans laquelle la variable (X(k)) d'état est la pression moyenne indiquée (PMI) à un angle vilebrequin (k) déterminé. 2. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il utilise une représentation d'état construite de sorte que la prédiction et l'estimation de l'état correspondent respectivement à la prédiction et à l'estimation de la pression moyenne indiquée (PMI) instantanée. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2 caractérisé en ce que l'équation d'état stochastique est obtenue en exprimant deux PMI instantanées (PMI(k); PMI(k+1)) respectivement à deux instants angulaires proches (k; k+1) et en exprimant chaque PMI instantanée en fonction de la pression dans le cylindre à l'instant (k) concerné (Pcyl(k); Pcyl(k+1)) et de deux volumes du cylindre à deux instants distincts (Vk+1), V(k-1); V(k), V(k+2) de l'instant concerné (k). 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la représentation d'état utilise une matrice d'état F(k) = 1. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que la représentation d'état utilise une matrice de commande B(k) égale à l'inverse de deux fois la cylindrée du moteur (B(k) = 1/(2*Cylindrée). 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que la représentation d'état comprend le système d'équation du type; X(k+1) = F(k)*X(k) + B(k)*U(k) + Y(k), et Mesure(k+1) = H(k+1)*X(k+1) + W(k), dans lesquelles X(k) est la variable d'état correspondant à la pression moyenne indiquée (PMI), k la variable représentative de l'angle vilebrequin, F(k) la matrice d'état égale à 1, B(k) la matrice de commande = 1, U(k) le vecteur 2 * Cylindrée commande égale à U(k)= (Pcyl(k+ 1) * (V(k+ 2) V(k) Pcyl(k)K (V(k+ 1) V(k 1))) Y(k) le bruit d'état; Mesure (k+1) représente la moyenne de la PMI(k+1) sur un nombre prédéterminé de cycles de combustion antérieurs, H(k+1) la matrice de mesure égale à 1; et W(k) le bruit de mesure.