Brevet FR2898936A1 — publié le 20070928

Le domaine de l'invention est celui de la dépollution d'un moteur à combustion interne, et plus particulièrement des dispositifs d'échappement montés en aval du collecteur d'échappement du moteur. L'invention concerne plus précisément un procédé et un système d'estimation de la richesse, ainsi qu'un moteur à combustion interne équipé d'un tel système. Pour éviter ou limiter les émissions de gaz polluants des véhicules automobiles, des systèmes de post-traitement des gaz sont io généralement disposés dans la ligne d'échappement des moteurs. Ces systèmes sont prévus pour réduire aussi bien les émissions du monoxyde de carbone, des hydrocarbures imbrûlés que celles des particules et: des oxydes d'azote. Ces systèmes fonctionnent de manière discontinue ou alternative 15 en ce qu'ils alternent des phases de stockage des polluants et des phases de régénération de pièges de gaz polluants (c'est-à-dire de conversion des polluants stockés en substances non polluantes). Afin d'optimiser le traitement de l'ensemble des polluants, il est nécessaire de contrôler au mieux ces phases de stockage et de 20 régénération. Il est notamment nécessaire d'estimer au cours du temps les masses piégées (c'est-à-dire les particules dans le cas du filtre à particule, les oxydes d'azote dans le cas du piège à oxydes d'azote). De même, il est nécessaire de connaître l'évolution au cours du 25 temps des masses converties lors des phases de régénération. Or, durant ces phases de régénération, les espèces polluantes (masse stockées) réagissent avec certains gaz d'échappement dont la nature dépend fortement du rapport entre la quantité de carburant sur la quantité d'air injectées dans les cylindres du moteur, c'est-à-dire de 30 la richesse du mélange air/carburant. On cherche donc à connaître, sinon à contrôler, la richesse de ce mélange. Par ailleurs, l'augmentation de la complexité des moteurs et de leurs modes de fonctionnement requière des moyens de gestion électronique de plus en plus sophistiqués et par là même, des moyens de mesure ou d'estimation de plus en plus nombreux. Mais il s'avère que de nombreuses grandeurs physiques ne sont pas directement mesurables, ou que les capteurs nécessaires sont trop chers voire inadaptés. Il apparaît donc nécessaire, pour la commande de la régénération des pièges et pour la commande du moteur proprement dit, d'estimer la quantité d'espèces polluantes présente dans les gaz d'échappement. Pour ce faire, l'estimation de la richesse du mélange air/carburant s'avère particulièrement utile. Pour connaître la richesse, on mesure aujourd'hui, connaissant la quantité de carburant injectée (quantité fournie par un calculateur électronique), les proportions des espèces présentes dans la ligne d'échappement. Or, en raison de la dispersion des injecteurs, il existe une différence entre la quantité de carburant injectée que le calculateur électronique indique (consigne) et la quantité de carburant réellement injectée dans les cylindres du moteur. Cette dispersion des injecteurs est liée aux conditions qui règnent dans la chambre de combustion (température, pression élevées,...), conditions qui altèrent fortement le comportement des injecteurs au cours du temps. A ce jour, et afin de connaître l'évolution des espèces présentes dans la ligne d'échappement, on utilise une sonde 02 qui fournit une valeur de la richesse. La connaissance de cette richesse, couplée à la commande de quantité de carburant que le calculateur électronique envoie à l'injecteur, lui permet d'effectuer une correction de la consigne au cours du temps. Plusieurs inconvénients sont toutefois liés à l'utilisation d'une telle sonde placée dans la ligne d'échappement. La précision d'un capteur est en effet inversement proportionnelle au champ d'utilisation. C'est à dire que plus on souhaite mesurer sur une large plage d'utilisation, plus la précision de mesure est médiocre. Cette précision peut par ailleurs dériver avec le vieillissement et 5 l'encrassement du capteur. De plus, le coût d'utilisation d'une sonde peut s'avérer important. Il faut effectivement associer au coût intrinsèque à la sonde celui de la connectique, du port d'entrée dans le calculateur et du pilote logiciel. Il s'avère également nécessaire de disposer de moyens adaptés to pour diagnostiquer l'état de fonctionnement de la sonde. En définitive, le calculateur électronique associé à la sonde 02 ne permet de s'affranchir de l'erreur sur la quantité de carburant réellement injectée que très modérément. On peut également mettre en oeuvre des modèles théoriques 15 pour déterminer le débit de carburant injecté dans le moteur, la richesse en sortie rnoteur et ensuite la quantité des espèces présentes dans la ligne d'échappement, mais cette utilisation de modèles présente également des inconvénients. En effet, si ces modèles sont généralement fidèles en régime de 20 gaz permanent, ils s'avèrent plutôt médiocres en régime transitoire. De plus, de nombreux paramètres (paramètres physiques, variables d'état) nécessaires à ces modèles sont difficilement identifiables ou mesurables sur moteur. La plupart: du temps, ils sont trop gourmands en temps de calcul et/ou en mémoire. 25 Un objectif de l'invention est d'améliorer les procédés et systèmes existants, en particulier pour l'estimation du débit de carburant injecté dans le moteur. Un autre objectif de l'invention est de fournir une estimation de la richesse d'un mélange air/carburant avec un modèle plus performant en 30 dynamique et moins coûteux en mémoire et en temps de calcul. A cet effet, il est prévu dans le cadre de la présente invention un procédé d'estimation de la richesse du mélange air/carburant des gaz d'échappement d'un moteur, caractérisé en ce qu'on estime un débit de carburant injecté dans le moteur au moyen d'un estimateur à réseau de neurones. Le procédé selon l'invention pourra en outre présenter au moins 5 l'une des caractéristiques suivantes : - on réalise l'estimation du débit de carburant à partir d'une information relative à la température des gaz en amont d'une turbine disposée dans la ligne d'échappement du moteur ; on calcule une estimation de la richesse sur la base de l'estimation io du début de carburant fournie par l'estimateur à réseau de neurones ; - on réalise l'une au moins des estimations en amont d'au moins un système de post-traitement disposé dans la ligne d'échappement du moteur ; 15 - on réalise un post-traitement de l'estimation du débit de carburant injecté dans le moteur ; on réalise une nouvelle estimation du débit de carburant en fonction d'une issue de l'étape de post-traitement ; on réalise un prétraitement d'une ou plusieurs des variables en 20 entrée de l'estimateur en effectuant des calculs basés sur des relations physiques prédéterminées ; - on réalise un retraitement de certaines des grandeurs issues du réseau de neurones avant que celles-ci ne soient retournées vers l'entrée du réseau. 25 Selon un autre aspect, l'invention concerne un dispositif d'estimation de la richesse d'un mélange air/carburant des gaz d'échappement d'un moteur, caractérisé en ce qu'il comporte un estimateur à réseau de neurones pour fournir une estimation du débit de carburant injecté dans le moteur. 30 Selon encore d'autres aspects, l'invention concerne un moteur à combustion interne équipé d'un dispositif d'estimation selon l'invention. D'autres caractéristiques, buts et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui va suivre, et en regard des dessins annexés, donnés à titre d'exemples non limitatifs et sur lesquels: s - la figure 1 est une vue schématique d'un moteur à combustion interne selon un aspect de l'invention ; - la figure 2 est une vue schématique d'un système d'estimation de la richesse des gaz d'échappement selon un aspect de l'invention ; io - la figure 3 est un diagramme montrant les étapes du procédé d'estimation de la richesse des gaz d'échappement selon un aspect de l'invention. Sur la figure 1, seuls les éléments nécessaires à la compréhension de l'invention ont été représentés. Un moteur à 15 combustion interne 1. est destiné à équiper un véhicule tel qu'une automobile. Le moteur 1 est par exemple un moteur Diesel suralimenté par turbocompresseur à quatre cylindres en ligne et injection directe de carburant. Le moteur 1 comprend un circuit d'admission 2 assurant son alimentation en air, un calculateur 3 de 20 contrôle moteur, un circuit de carburant sous pression 4, et une ligne d'échappement 5 des gaz. L'injection du carburant dans les cylindres est assurée par des injecteurs, non représentés, débouchant dans les chambres de combustion et pilotés par le calculateur 3 à partir du circuit 4. 25 En sortie du moteur 1, les gaz d'échappement évacués dans la ligne d'échappement 5 traversent un ou plusieurs dispositifs de post-traitement 6. On peut citer comme exemples non limitatifs de dispositifs de post traitement un filtre à particules, un filtre à oxydes d'azote, un 30 piège catalytique à oxydes d'azote Nox ou encore un système à 4 voies. Un turbocompresseur 7 comprend un compresseur disposé sur le circuit d'admission 2 et une turbine disposée sur la ligne d'échappement 5. Entre le compresseur et le moteur 1, le circuit d'admission 2 comprend un échangeur thermique 8 permettant de refroidir l'air comprimé à la sortie du compresseur et d'accroître ainsi sa masse volumique, un volet d'admission d'air 9 commandé par le calculateur 3, et un capteur de pression 10 relié au calculateur 3. En sortie du moteur 1, en amont de la turbine, la ligne d'échappement 5 comporte en outre des moyens 30 adaptés pour fournir une information relative à la température des gaz d'échappement en amont de la turbine. Lesdits moyens 30 sont par exemple constitués par une sonde de mesure de température ou encore par un estimateur prévu pour fournir une estimation desdites température des gaz d'échappement. Le moteur 1 comprend également un circuit de recyclage de gaz d'échappement 11 équipé d'une vanne 12 dont l'ouverture est pilotée par le calculateur 3 ; on peut ainsi réintroduire des gaz d'échappement dans le circuit d'admission 2. Un débitmètre d'air 13 est monté dans le circuit d'admission 2 en amont du compresseur pour fournir au calculateur 3 des informations relatives au débit de l'air d'admission alimentant le moteur. Des capteurs 14, par exemple de pression ou de température, peuvent également être prévus. Le calculateur 3 comprend, de façon classique, un microprocesseur ou unité centrale, des zones mémoires, des convertisseurs analogiques/numériques et différentes interfaces d'entrée et de sortie. Le microprocesseur du calculateur comprend des circuits électroniques et les logiciels appropriés pour traiter les signaux en provenances des différents capteurs, en déduire les états du moteur et générer les signaux de commande appropriés à destination des différents actionneurs pilotés tels que les injecteurs. Le calculateur :3 commande ainsi la pression du carburant dans le circuit 4 et l'ouverture des injecteurs, et ce, à partir des informations délivrées par les différents capteurs et en particulier de la masse d'air admise, du régime moteur, ainsi que d'étalonnages mémorisés permettant d'atteindre les niveaux de consommation et de performance souhaités. Le calculateur 3 comprend en outre un estimateur 15 à réseaux de neurones prévu pour réaliser une estimation du débit de carburant injecté dans les cylindres, c'est-à-dire dans le moteur. io Pour des raisons de simplicité et de partage d'un certain nombre de ressources, notamment de calcul et de mémoire, il est particulièrernent avantageux de disposer l'estimateur 15 au sein du calculateur 3. Comme cela est illustré sur la figure 2, l'estimateur 15 15 comprend un module de prétraitement 16, un réseau de neurones 17 et un module de post-traitement 18. L'estimateur 15 comporte en outre une boucle prévue pour retourner en entrée du réseau de neurones une ou plusieurs des variables en sortie dudit réseau. Le réseau de neurones 17 dispose d'une voie de sortie relative à 20 l'estimation du débit de carburant désiré, ainsi qu'éventuellement une ou plusieurs autres voies de sorties relatives à des grandeurs d'état non mesurables destinées à être rebouclées, directement ou indirectement, vers l'entrée du réseau 17. L'estimateur 15 comprend par ailleurs des entrées relatives aux 25 informations de température des gaz d'échappement en amont de la turbine disposée sur la ligne d'échappement, informations fournies par les moyens 30. L'estimateur peut également comporter une ou plusieurs autres entrées relatives à des grandeurs physiques représentatives d'état 30 du moteur, telles que par exemple : - le débit d'air injecté, le phasage des injections, 2898936 s - la pression, - le couple moteur, - le régime moteur, le rapport de boîte, 5 - le débit de gaz dans l'échangeur. Le réseau de neurones 17 est constitué d'un certain nombre de neurones définis par leurs paramètres (poids, biais), et par leurs fonctions d'activation. La sortie s d'un neurone est liée aux entrées (el, e2, en) du neurone par s = F (el*wl+ e2*w2+...+en*wn + b), où F est la io fonction d'activation du neurone, wl, w2, ...wn les poids et b le biais. Le nombre de neurones du réseau, les valeurs des poids et des biais des différents neurones sont des paramètres susceptibles de calibration qui peuvent en particulier être déterminés lors d'une phase d'apprentissage qui sera décrite plus en avant par la suite. 15 Le module de prétraitement 16 permet de traiter une ou plusieurs des variables en entrée de l'estimateur 15 en réalisant des calculs basés sur des relations physiques prédéterminées. Le module de prétraitement 16 permet en particulier de réduire le nombre d'entrées du réseau de neurones 17 en calculant une ou plusieurs variables al, a2 chacune 20 représentative d'une ou plusieurs grandeur(s) physique(s), mesurable(s) ou non, absente(s) en entrée du calculateur 3, à partir de plusieurs variables d'entrée. Le module 16 permet aussi de filtrer certaines entrées susceptibles de prendre des valeurs aberrantes. Dans le cas d'espèce, la quantité de carburant injectée dans le 25 moteur n'est pas une donnée d'entrée de l'estimateur 15, contrairement à la température en amont de la turbine qui est disposée sur la ligne d'échappement 5. Le module de post-traitement 18 permet de traiter l'estimation du débit de carburant injecté dans l'ensemble des cylindres et donc dans 30 le moteur (débit massique ou volumique) disponible en sortie du réseau de neurones 17 pour émettre une information sur ce débit de carburant estimé en sortie de l'estimateur, à disposition du calculateur 3. Le calculateur 3 détermine alors la richesse R du mélange air/carburant selon la formule R = 14.5 ' ou un autre estimateur de richesse où Qair Qa;r le débit d'air injecté dans les cylindres (ce débit d'air est fourni par le débitmètre 13) et Q;r,; le débit de carburant injecté dans le moteur par 5 le réseau de neurones. Dans la mesure où la quantité de carburant injectée n'est pas une donnée d'entrée de l'estimateur 15, l'estimateur 15 est insensible à la dispersion des injecteurs au cours du temps. On peut donc dans le cadre de l'invention, connaissant la richesse, corriger la dérive des injecteurs. 10 Par ailleurs, on note que la richesse est estimée en amont de la turbine 7, et donc en amont de la ligne d'échappement 5. Ainsi, on effectue un meilleur contrôle et une optimisation des phases de régénération des éléments de post-traitement 6. Le traitement effectué par le module de posttraitement 18 peut 15 être par exemple un filtrage permettant de rendre l'estimateur robuste en limitant le retour vers l'entrée d'une donnée aberrante. Comme mentionné précédemment, une ou plusieurs des variables en sortie dudit réseau suivent une boucle et sont retournées en entrée du réseau de neurones. 20 Certaines des variables en sortie du réseau peuvent être traitées (par exemple filtrées, retardées ou associées à d'autres entrées dans le module de prétraitement) avant d'être retournées en entrée du réseau. En référence à la figure 2, on a ainsi illustré le cas où des 25 grandeurs d'état X31, 132, 133 (non mesurables et déterminées uniquement lors de l'apprentissage) disponibles en sortie du réseau 17 sont rebouclées vers l'entrée dudit réseau 17. On a aussi illustré le cas où la sortie S de l'estimateur (c'est-à- dire l'estimation de la richesse) disponible en sortie du module de 30 post-traitement 18 (et dont la valeur est ici mesurable lors de l'apprentissage) est rebouclée après avoir été retardée (cf. retardateur représenté par le symbole z-1) vers l'entrée du réseau 1 et vers le module de prétraitement 16. En mettant en oeuvre un tel retour (encore appelé rétroaction) d'une ou plusieurs des variables en sortie du réseau de neurones, ledit réseau utilise en entrée de sa fonction d'estimation une ou plusieurs des valeurs prédites aux pas de calculs précédents par cette même fonction d'estimation, et cela que ces valeurs aient été ou non mesurées lors de la phase d'apprentissage. Un tel retour de variables présente l'avantage d'associer à la 10 gestion de phénomènes fortement dynamiques voire non linéaires, la prise en cornpte de l'historique physique du système. Le réseau de neurones 17 peut ainsi être qualifié de récurrent ou dynamique, et diffère à ce propos des modèles simplistes non récurrents existant actuellement. 15 L'estimateur 15 peut être vu comme mettant en oeuvre une fonction de transfert prenant en entrée une information relative à la température en amont de la turbine 7, ainsi qu'éventuellement une ou plusieurs autres informations relatives notamment à des grandeurs physiques, pour fournir en sortie l'estimation du débit de 20 carburant injecté dans l'ensemble des cylindres du moteur (et donc dans le moteur), le calculateur calculant la richesse sur la base de cette information. La description ci-après concerne la conception et l'apprentissage de l'estimateur 15. 25 Une fous l'estimateur élaboré et implémenté par exemple dans le logiciel de gestion électronique du moteur, il s'agit de choisir le réseau de neurones, notamment en déterminant le nombre de neurones et en calibrant les paramètres (poids, biais). L'apprentissage du réseau de neurones peut être réalisé sur 30 ordinateur à partir de données collectées sur véhicule. Le réseau de neurones peut faire l'objet d'un apprentissage par une méthode d'algorithme d'apprentissage, notamment à l'aide d'une base de données 19. La base de données 19 peut être alimentée à partir de résultats d'essais réels sur piste d'un véhicule avec des essais à différents rapports de boîte de vitesses, avec différentes accélérations et décélérations, le tout étant choisi pour être représentatif des conditions normales de fonctionnement du véhicule. En outre, on pourra prévoir de scinder la base de données alimentée à partir des essais sur piste en io une base d'apprentissage et en une base de tests, de façon à réduire la taille de la base de données 19 qui forme la base d'apprentissage. La base de données 19 peut faire partie du calculateur 3 ou, alternativement, être une base distincte du véhicule et mise en oeuvre lors d'opérations d'initialisation du véhicule ou encore lors d'opérations 15 de maintenance. Sur la figure :3, sont illustrées les étapes de conception et d'apprentissage de l'estimateur à réseau de neurones. A l'étape 20, on effectue des essais permettant de générer les données pour renseigner la base de données 19 (cf. flèche à destination 20 de la base 19 sur la figure 2), les données étant représentatives de zones de fonctionnement intéressantes. Il s'agit effectivement de parcourir de manière représentative l'espace de variation (ou tout du moins une partie) des entrées et sorties de l'estimateur. Il peut être utile d'effectuer un nettoyage des données, par 25 traitement du signal, par exemple pour supprimer les points aberrants, pour supprimer les points redondants, pour re-synchroniser ou pour filtrer les données. À l'étape 21, on découpe les données en deux parties pour former une base de tests et une base d'apprentissage. À l'étape 22, on 30 détermine les prétraitements devant être exécutés par le module de prétraitement 16 et le réseau de neurones 17 effectue les apprentissages à partir de la base de données d'apprentissage. A l'étape 23, on teste la performance avec un ou plusieurs critères de validation, sur la base de test et sur la base d'apprentissage. À l'étape 24, on effectue le choix du réseau de neurones 17 et à l'étape 25, on effectue les caractérisations des performances et de tests sur le véhicule. La flèche issue de la base 19 sur la figure 2 illustre de quelle manière les données de la base 19 sont utilisées pour l'apprentissage et la validation de l'estimateur 15. Entre les étapes 23 et 24, il peut être prévu un rebouclage 26 permettant de remonter à l'amont de l'étape 22 pour effectuer un certain nombre d'itérations avec des modifications éventuelles sur le nombre de neurones, les entrées, les sorties, le découpage en nombre de réseaux, l'architecture du ou des réseaux de neurones 17, le type d'apprentissage, les critères d'optimisation, etc. Ce processus itératif (rebouclage 26) permet d'élaborer l'estimateur souhaité (précision, robustesse), à moindre coût (nombre d'entrées, nombre de calculs, nombre et difficulté des essais, etc.). Entre les étapes 24 et 25, il peut être prévu un rebouclage 27 lorsqu'il s'avère que les données générées à l'étape 20 sont insuffisantes. On repasse alors à l'étape 20 pour générer de nouvelles données appelées à remplacer les données précédemment acquises ou à les compléter afin d'établir un nombre de points de mesure suffisant. À titre d'exemple, on peut prévoir 5000 points de mesure dans la base d'apprentissage. Lors de l'étape 23 de test, on peut prévoir des critères de choix pour sélectionner le jeu de paramètres permettant l'estimation la plus précise (par exemple en supprimant des points dont l'erreur est trop importante, en recherchant une moyenne d'erreur proche de 0.05, ou encore en recherchant une erreur moyenne glissante faible). Finalernent, la mise en oeuvre de l'invention pour l'estimation de la richesse des gaz d'échappement est peu consommatrice des ressources du calculateur (charge de calcul, mémoire nécessaire), utilise un nombre restreint de paramètres, et peut ainsi être facilement implémentée. De plus, dès lors que la base de données utile à l'apprentissage est suffisamment représentative de l'ensemble des conditions d'utilisation ultérieures, la richesse des gaz en amont ou en aval d'un système de post-traitement peut être estimée avec précision (de l'ordre de quelques degrés), et cela que ce soit en régime permanent ou transitoire. Enfin, l'association de l'invention avec un capteur physique permet 10 soit de diagnostiquer le capteur soit d'utiliser des stratégies de recalage ou d'adaptation pour la gestion des systèmes de post traitement. 30 REVENDICATIONS 1. Procédé d'estimation de la richesse du mélange air/carburant des gaz d'échappement d'un moteur (1), caractérisé en ce qu'on estime un débit de carburant injecté dans le moteur au moyen d'un estimateur (15) à réseau de neurones (17). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'on réalise l'estimation du débit de carburant à partir d'une information relative à la température des gaz en amont d'une turbine (7) disposée dans la ligne d'échappement (5) du moteur. 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'on calcule une estimation de la richesse sur la base de l'estimation du débit de carburant fournie par l'estimateur à réseau de neurones. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'on réalise l'une au moins des estimations en amont d'au moins un système de post-traitement (6) disposé dans la ligne (5) d'échappement du moteur. 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'on réalise un post-traitement de l'estimation du débit de 25 carburant injecté dans le moteur. 6. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'on réalise une nouvelle estimation du débit de carburant en fonction d'une issue de l'étape de post-traitement. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'on réalise un prétraitement d'une ou plusieurs desvariables en entrée de l'estimateur en effectuant des calculs basés sur des relations physiques prédéterminées. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé s en ce qu'on réalise un retraitement de certaines des grandeurs issues du réseau de neurones avant que celles-ci ne soient retournées vers l'entrée du réseau. 9. Dispositif d'estimation de la richesse d'un mélange air/carburant io des gaz d'échappement d'un moteur (1), caractérisé en ce qu'il comporte un estimateur (15) à réseau de neurones (17) pour fournir une estimation du débit de carburant injecté dans le moteur. 15 1O.Moteur (1) à combustion interne comportant un dispositif d'estimation de la richesse du mélange air/carburant des gaz d'échappement du moteur selon la revendication 9. 20