Brevet FR2906892A1 — publié le 20080411

Système d'évaluation de l'état de fonctionnement d'une batterie de véhicule automobile. La présente invention concerne un système d'évaluation de l'état de fonctionnement d'une batterie de véhicule automobile. De tels systèmes interviennent généralement dans le domaine de la gestion des batteries des véhicules et plus généralement dans celui de la gestion du réseau électrique de bord de ces véhicules. Actuellement, dans un véhicule automobile, l'état de fonctionnement de la batterie n'est pas pris en compte. Or, l'utilisation grandissante d'énergie électrique et la diversité des besoins en énergie rendent indispensable une meilleure maîtrise de l'exploitation de la batterie. Ceci devient d'ailleurs un objectif prioritaire pour les véhicules de type hybride. L'un des verrous technologiques actuels reste l'incapacité à mesurer en temps réel, et à anticiper, un état de fonctionnement de la batterie dans le véhicule. Un autre problème soulevé par le comportement de la batterie est son caractère non linéaire. En effet, les solutions envisagées dans l'état de la technique qui doivent être simples et faciles à mettre en oeuvre, pour suivre l'évolution de l'état de charge d'une batterie, sont basées sur l'utilisation de cartographies de courants de la batterie ou sur des méthodes de comptage d'ampères heures par intégration du courant sur le temps, ce courant étant par exemple mesuré par un capteur. Ces méthodes utilisées pour estimer l'état de charge nécessitent des phases de recalage ou de correction afin de compenser les dérives de l'estimateur et les erreurs dues au rendement variable de la charge de la batterie. Ces phases de recalages peuvent être réalisées selon plusieurs modes. Ainsi, par exemple, on peut utiliser des courbes caractéristiques de la batterie au repos (en tension et en température). Cependant, la difficulté est d'avoir une batterie totalement au repos suffisamment longtemps (au moins 3 heures pour une batterie au plomb) pour que la tension mesurée corresponde réellement à la tension à vide cartographiée. 2906892 2 Un autre mode de recalage consiste à utiliser un estimateur d'état de charge statique. L'état de charge est calculé à partir de la réponse en tension de la batterie (AUbatt) à une sollicitation en courant (AI) connue et de la température. 5 Cependant, ces phases de recalage sont difficiles à assurer sur un véhicule, soit parce qu'elles demandent beaucoup de temps, soit parce qu'elles demandent un repos total de la batterie. Le but de l'invention est donc de résoudre ces problèmes. A cet effet, l'invention a pour objet un système d'évaluation de l'état 10 de fonctionnement d'une batterie de véhicule automobile, du type comportant des moyens de détermination de données de tension et de courant batterie, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de prétraitement statistique de ces données et des moyens neuronaux de classification de celles-ci afin de délivrer une information de classe d'état de 15 charge (SOC) et d'indice de confiance correspondant. Suivant des modes particuliers de réalisation, le système comporte une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - les moyens de détermination des données comprennent des moyens de mesure de celles-ci ; 20 - les moyens de détermination des données comprennent des moyens d'estimation de celles-ci ; - les moyens neuronaux de classification sont adaptés pour mettre en oeuvre un apprentissage supervisé par sollicitation de la batterie ; - la batterie est une batterie au plomb ; 25 - la batterie est une batterie NiMH ; et - la batterie est une batterie au lithium. L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple et faite en se référant au dessin annexé qui représente un schéma synoptique illustrant la structure et le 30 fonctionnement d'un système d'évaluation selon l'invention. On a en effet illustré sur cette figure un système d'évaluation de l'état de fonctionnement d'une batterie de véhicule automobile, cette batterie étant désignée par la référence générale 1. 2906892 3 Des moyens de détermination de données de tension et de courant de batterie sont associés à celle-ci pour délivrer ces données à des moyens de prétraitement statistique de celles-ci désignés par la référence générale 2 sur cette figure, dont la sortie est reliée à des moyens neuronaux de 5 classification de celles-ci afin de délivrer une information de classe d'état de charge (SOC) et d'indice de confiance correspondant. Ainsi, l'état de charge n'est plus considéré comme une valeur numérique mais comme une classe d'état de charge. A titre d'exemple, un état de charge égal à 90% appartient à la classe 10 90. Par ailleurs, on peut également éventuellement fournir un indice de confiance de cette estimation. Ainsi, par exemple, on peut estimer que l'état de charge d'une batterie appartient à la classe 90 avec un indice de confiance de 80% et à la classe 80 avec un indice de confiance de 20%. 15 L'utilisation d'un classificateur neuronal permet également de modéliser ou de caractériser des systèmes non linéaires, ce qui est le cas du comportement d'une batterie. La précision de ce classificateur repose alors sur le nombre de classes définies. Ainsi, à titre d'exemple, si l'on définit 7 classes 40, 50, 60, 20 70, 80, 90 et 100, la précision du classificateur sera au mieux de 5%. Pour un état de charge réel de 82%, le classificateur indiquera une classe 80. L'indice de confiance pourra alors nuancer la précision. Pour mettre en oeuvre un tel système, la batterie doit au préalable être sollicitée, par exemple sur véhicule ou sur banc, selon l'application que 25 l'on souhaite, à un état de charge connu. On mesure ou on estime alors la tension batterie et/ou on mesure ou on estime le courant batterie. Un traitement statistique des données (tension et/ou courant) est alors effectué. Afin de calculer les paramètres du classificateur neuronal, on réalise ensuite un apprentissage supervisé, c'est-à-dire que l'on associe les 30 variables statistiques à un niveau d'état de charge connu. Cet apprentissage permet de créer le classificateur qui sera figé par la suite pour estimer l'état de charge. Il s'agit en fait du principe de construction d'un réseau de neurones. 2906892 4 En phase de fonctionnement classique, la batterie est sollicitée. Les variables mesurées ou estimées (tension et/ou courant) sont prétraitées. Ces données deviennent ensuite les entrées du classificateur neuronal précédemment construit et ce classificateur fournit alors le niveau 5 d'état de charge ainsi que son indice de confiance. Les variables de tension et/ou de courant peuvent par exemple être délivrées par des moyens de mesure correspondants ou encore par des moyens d'estimation de celles-ci de façon classique. On conçoit alors qu'un tel système permet d'estimer l'état de charge 1 10 fonctionnement d'une batterie sous forme de classe en utilisant un réseau de neurones qui permet de prendre en compte un comportement non linéaire d'une batterie et d'associer un indice de confiance à l'estimation sous forme de classe. Ce système peut s'appliquer à différentes technologies de batteries 15 (Pb, NiMH, Lithium). Bien entendu, d'autres modes de réalisation encore peuvent être envisagés. REVENDICATIONS 1.- Système d'évaluation de l'état de fonctionnement d'une batterie (1) de véhicule automobile, du type comportant des moyens de détermination de données de tension et de courant batterie, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens (2) de prétraitement statistique de ces données et des moyens (3) neuronaux de classification de celles-ci afin de délivrer une information de classe d'état de charge (SOC) et d'indice de confiance correspondant. 2.- Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens de détermination des données comprennent des moyens de mesure de celles-ci. 3.- Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens de détermination des données comprennent des moyens d'estimation de celles-ci. 4.- Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les moyens neuronaux de classification sont adaptés pour mettre en oeuvre un apprentissage supervisé par sollicitation de la batterie. 5.- Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la batterie est une batterie au plomb. 6.- Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que la batterie est une batterie NiMH. 7.- Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, 30 caractérisé en ce que la batterie est une batterie au lithium.25