Brevet FR2926906A1 — publié le 20090731

PROCEDE DE DETERMINATION D'UN MODELE DYNAMIQUE D'UN MOTEUR A COMBUSTION INTERNE [0001] L'invention concerne la phase de développement de moteurs à combustion interne de véhicules automobiles, et en particulier l'étape consistant à définir une calibration de base de la loi de commande du moteur. A partir de la calibration de base, différents points de fonctionnement du moteur sont ensuite optimisés. [0002] Dans un moteur à combustion interne, l'application d'une combinaison de valeurs de paramètres d'entrée ou de commande conduit à des valeurs déterminées de paramètres de sortie du moteur en régime stabilisé. Ainsi, pour un moteur Diesel, les paramètres d'entrée comprennent notamment la durée, le débit et la synchronisation d'injection de carburant dans le cycle moteur. Pour un moteur à allumage commandé, les paramètres de commande comprennent en outre la richesse et la synchronisation de l'allumage. Les paramètres de sortie mesurés comprennent notamment la consommation de carburant et les niveaux d'émission d'oxydes d'azote, d'hydrocarbures imbrûlés, de particules et de monoxydes d'azote et éventuellement le bruit. Afin de respecter des normes d'émission de plus en plus contraignantes, l'optimisation du contrôle du moteur vise à déterminer les paramètres d'entrée qui réduisent au maximum ces niveaux d'émission. Ainsi, de nombreuses expérimentations doivent être effectuées sur un moteur et impliquent de pouvoir établir le plus rapidement possible sa calibration de base. [0003] Une méthode connue pour déterminer la calibration de base de la loi de commande du moteur comprend la définition de plusieurs points de fonctionnement régime/charge. Un plan d'expérience est réalisé pour chacun de ces points de fonctionnement. Chaque plan d'expérience définit une série d'essais statiques à réaliser sur un banc d'essai moteur pour un point de fonctionnement donné, en faisant varier les paramètres d'entrée entre chaque essai. Lorsque le fonctionnement du moteur est encore inconnu, le plan d'expérience fait appel à une méthode dite de � space-filling � afin de minimiser le nombre d'essais tout en ayant une répartition assez uniforme des valeurs des paramètres d'entrée testés. Chaque essai étant assimilé à un vecteur ayant la dimension du nombre de paramètres d'entrée, la méthode NOLH (pour Nearly Orthogonal Latin Hypercube) permet de générer des vecteurs d'essais quasiment orthogonaux tout en optimisant la répartition des valeurs des paramètres d'entrée. On effectue généralement de l'ordre d'une centaine d'essais statiques par point de fonctionnement. Le plan d'expérience des paramètres d'entrée est mis au point pour optimiser le positionnement de chaque essai dans l'espace des entrées. [0004] Une fois la planification réalisée, on réalise les essais du plan d'expérience. Pour chaque essai, on stabilise les paramètres d'entrée à leur valeur de consigne, on attend la stabilisation des paramètres de sortie, puis on mesure la valeur de ces paramètres de sortie. A partir de modélisations statistiques, on détermine des lois mettant en relation les valeurs des paramètres d'entrée et les valeurs des paramètres de sortie. A partir de ces lois, on optimise les paramètres d'entrée, notamment afin de réduire au maximum les émissions de polluants. [0005] Une telle méthode présente des inconvénients. En effet, un temps d'environ 6 minutes est nécessaire pour réaliser un essai. Etant donné le nombre d'essais d'un plan d'expérience, la mise en oeuvre d'un plan d'expérience pour un point de fonctionnement dure environ 8 heures. L'établissement de la calibration de base pour différents points de fonctionnement prend donc plusieurs jours. Ceci est particulièrement gênant au début du développement d'un moteur car celui-ci subit de fréquentes modifications matérielles. Ces modifications peuvent induire une redéfinition de la calibration de base qui retarde encore le développement de plusieurs jours. [0006] La revue MTZ d'Avril 2007, volume 68, page 276, présente un article intitulé � Rapid Measurement, Basic combustion engine calibration in one-day �. Cet article décrit un procédé de détermination d'une calibration de base d'un moteur à combustion. Ce procédé comprend l'utilisation de mesures effectuées durant des phases transitoires du moteur, lorsque les paramètres d'entrée ou de sortie ne sont pas stabilisés. Un modèle est ensuite utilisé pour prédire le fonctionnement du moteur en statique sur la base des mesures transitoires. [0007] Selon ce procédé, un plan d'expérience est défini pour chaque point de fonctionnement. Durant les essais pour un point de fonctionnement, les valeurs des paramètres de sortie sont mesurées quasiment en continu (c'est-à-dire à une fréquence d'échantillonnage élevée) alors que les paramètres d'entrée sont modifiés. Ainsi, aucune étape de stabilisation des paramètres n'est réalisée. Les valeurs des paramètres de sortie mesurées sont utilisées pour adapter un modèle statistique dynamique durant les essais. Ce modèle dynamique est employé pour estimer la valeur stabilisée finale d'un paramètre de sortie. Cette estimation de la valeur permet de déterminer en un temps très bref si elle vérifie des contraintes physiques du moteur, par exemple un niveau maximal d'émission. La vitesse d'ajustement n'est alors plus déterminée par la convergence de valeurs de sortie mais par le nombre de mesures nécessaires pour adapter un modèle statistique précis. [0008] Une fois l'ensemble des mesures réalisées, un modèle dynamique global sera réalisé. Ce modèle est établi uniquement en utilisant les mesures enregistrées durant les essais. Une extension non-linéaire des modèles ARMAX (Auto-Regressive Moving-Average with eXogenous input) fournit une importante gamme de modèles statistiques dynamiques. Pour mieux estimer la stabilité, la non-linéarité est abandonnée dans la partie auto-régressive, pour ainsi produire les séries paramétriques étendues de Volterra. [0009] Le retard élémentaire entre l'application des valeurs des paramètres d'entrée du modèle numérique obtenu n'est pas optimisé. Les retards élémentaires utilisés aboutissent soit à une perte d'information, soit à un excès de complexité du modèle dynamique et à un temps de calcul excessif. [0010] L'invention vise à résoudre un ou plusieurs de ces inconvénients. L'invention porte ainsi sur un procédé de génération d'un modèle numérique dynamique de fonctionnement d'un moteur à combustion interne, comprenant la récupération d'un ensemble de valeurs successives d'un paramètre d'entrée x et d'un ensemble y de valeurs successives de plusieurs paramètres de sortie ; pour les valeurs y de paramètres de sortie, le calcul d'une fonction I(y, x_i*T)) pour plusieurs valeurs de i, x_i*T étant une valeur d'un paramètre d'entrée décalé d'un retard élémentaire de i*T, i étant un entier compris entre 1 et n avec n 2, T étant une période d'échantillonnage des valeurs des paramètres d'entrée, et I(y,x) étant une fonction d'information mutuelle entre des paramètres y et x ; la fixation d'un retard élémentaire optimal en fonction de la fonction calculée ; le choix une structure de modèle numérique dynamique non linéaire et la génération dudit modèle avec le retard élémentaire optimal fixé. [0011] Les paramètres sont obtenus sur la base d'essais réalisés par exemple sur un banc moteur. [0012] Avantageusement, on détermine une valeur de retard élémentaire i*T pour laquelle la fonction d'information mutuelle est maximale ;pour le vecteur y de paramètres de sortie, on calcule la fonction I(y, x_i*T)[X Td], pour plusieurs valeurs de i, I(x,y)[X_Td] étant une fonction d'information mutuelle conditionnelle prenant en compte la dernière valeur de retard élémentaire Td calculée ; on détermine une nouvelle valeur de retard élémentaire i*T pour laquelle la fonction d'information mutuelle conditionnelle est maximale, les étapes de calcule de la fonction I(y, x_i*T)[X_Td] et de détermination d'une nouvelle valeur de retard élémentaire étant répétée au moins deux fois pour déterminer un nombre k de valeurs de retard élémentaire TZ déterminées et z étant un entier compris entre 1 et k-1, fixer le retard élémentaire optimal Top' à la valeur Topt=argmin(TZ+1-TZ). [0013] Selon une variante, la structure du modèle numérique dynamique non linéaire est choisie dans le groupe comprenant les réseaux de neurones, les séries de Volterra ou les modèles Support Vector Regression. [0014] Selon encore une variante, on applique une méthode L.A.R.S. pour déterminer des paramètres d'entrée ayant une influence réduite sur les paramètres de sortie, ledit modèle numérique dynamique étant généré en excluant lesdits paramètres d'entrée déterminés. [0015] Selon une autre variante, on fixe un retard élémentaire optimal pour chacun des paramètres d'entrée, détermine la plus petite valeur des retards élémentaires optimaux fixés et fixe le retard 25 élémentaire optimal du modèle numérique dynamique comme étant égale à cette plus petite valeur. [0016] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront clairement de la description qui en est faite ci-après, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux dessins annexés, dans lesquels : 30 • la figure 1 est une matrice représentant un plan d'expérience initial dans l'espace espace-temps ; • la figure 2 est la représentation matricielle des coordonnées d'un point correspondant à la première ligne de la matrice du plan d'expérience initial PE1 ; • la figure 3 représente la matrice du plan d'expérience dynamique PE2 en cours de formation la sous matrice (3*3) inférieure correspond à une ligne � candidate� de la matrice initiale associée à PE1 ; • la figure 4 représente un exemple de matrice de plan d'expérience dynamique PE2, résultant du traitement, pour un moteur Diesel ; • la figure 5 représente schématiquement un banc moteur ; • la figure 6 représente un diagramme symbolisant un modèle dynamique du moteur testé ; • la figure 7 représente un organigramme d'un procédé de calibration d'un moteur selon l'invention ; • la figure 8 représente l'amplitude d'un paramètre d'entrée en fonction du temps, en présence 10 d'une séquence de synchronisation. [0017] L'invention propose un procédé de détermination d'un retard élémentaire optimal pour le modèle dynamique. [0018] L'invention propose également de générer un plan d'expérience comprenant d'une part une dimension spatiale, et d'autre part une dimension temporelle. Ce plan d'expérience comprend plusieurs 15 essais associant chacun temporellement un nombre prédéfini de combinaisons successives de paramètres d'entrée. Ce plan d'expérience est généré en traitant un nombre prédéfini de valeurs d'un paramètre d'entrée comme des paramètres d'entrée indépendants. [0019] Un tel plan d'expérience permet de tenir compte des retards entre l'application des paramètres d'entrée et l'effet sur les paramètres de sortie. 20 [0020] Sur la base de ce plan d'expérience, on peut générer un plan d'expérience d'essais dynamiques de calibration d'un moteur. [0021] Un tel plan d'expérience dynamique requiert une durée d'essais sensiblement réduite par rapport à un plan d'expérience d'essais statiques. Le gain de temps mesuré lors d'essais est de l'ordre de 80%. 25 [0022] Pour mettre en oeuvre l'invention, on générera un plan d'expérience initial défini dans l'espace � Espace ù Temps � pour un point de fonctionnement donné. Ce plan d'expérience initial aura pu être déterminé en faisant appel à une méthode dite de � space-filling � afin de minimiser le nombre d'essais tout en ayant une répartition assez uniforme des valeurs des paramètres d'entrée. Chaque essai étant assimilé à un vecteur ayant la dimension du nombre de paramètres d'entrée réels multiplié 30 par le nombre de retards influant sur la sortie actuelle, la méthode NOLH (pour Nearly Orthogonal Latin Hypercube) permet de générer des vecteurs d'essais quasiment orthogonaux tout en optimisant la répartition des valeurs des paramètres d'entrée. On obtient alors un plan d'expérience initial dans lequel des valeurs successives d'un même paramètre d'entrée en nombre prédéfini seront traitées comme des paramètres d'entrée indépendants. [0023] Cette matrice aura une taille de N par D*S, avec : • D le nombre de paramètres d'entrée réels du moteur, c'est-à-dire la dimension spatiale de ces 5 paramètres d'entrée ; • N le nombre d'essais du plan d'expérience dans l'espace espace-temps ; • S étant ledit nombre prédéfini et correspondant à la dimension temporelle, définissant le nombre de retards qui peuvent influencer la sortie. [0024] S est un paramètre représentatif du nombre d'échantillons passés des paramètres d'entrées 10 qui seront pris en compte dans les mesures des essais. S sera au moins égal à deux, et de préférence égal à 3 ou 4. Une valeur de S égale à 3 est un bon compromis entre le temps de calcul nécessaire à la génération d'un plan d'expérience dynamique et le nombre d'échantillons effectivement pris en compte lors des mesures des essais. S pourra également être déterminé de la manière suivante : à partir de tests impliquant l'application d'échelons de paramètres d'entrée sur le moteur, on détermine une durée 15 Tm correspondant au temps de passage des paramètres de sortie à 90% de leur valeur stabilisée. On détermine par ailleurs la durée p, qui correspond au temps minimal nécessaire pour que la variation de tous les paramètres d'entrée soit effectivement exécutée sur le banc moteur. On pourra alors calculer S par la formule suivante : S=1+(Tm/p) [0025] Selon l'application en question, S pourrait être légèrement modifiée pour faire un compromis 20 entre le temps de réalisation du modèle et la précision de celui-ci. [0026] Pour former le plan d'expérience initial, on répartit les valeurs d'un même paramètre d'entrée dans S colonnes de N lignes d'une matrice, chacune des colonnes étant alors considérée comme correspondant à un paramètre indépendant. S valeurs successives sont réparties dans les S colonnes. Comme mentionné précédemment, une méthode NOLH permet de générer cette matrice en 25 maximisant l'écart entre les différents essais. [0027] De façon à accroître l'information recueillie lors de l'exécution des essais, on peut transformer le plan d'expérience initial en un plan d'expérience dynamique en optimisant la distance entre des points intermédiaires créés et les essais définis dans le plan d'expérience initial. On transforme alors le plan d'expérience initial en un plan d'expérience dynamique représenté par une 30 matrice de taille N*S par D. Chaque ligne L1 à LN est transformée en une matrice M1 à MN, représentative d'un point dans un espace de dimension D*S. Chaque colonne d'une des matrices M correspond à un paramètre d'entrée physique du moteur. Chaque ligne d'une matrice M correspond aux valeurs des paramètres d'entrée pour une période donnée. Les lignes successives de la matrice M correspondent à des valeurs successives des paramètres d'entrée. 35 [0028] Les matrices M1 à MN sont alors juxtaposées dans un certain ordre pour former une matrice représentative du plan d'expérience dynamique de taille N*S par D. On sélectionne une matrice comme point de départ, par exemple la matrice M1. Ensuite, on sélectionne parmi les matrices restantes, celle qui répond le mieux à un critère de distance par rapport à l'ensemble des autres matrices. On se retrouve alors avec des matrices sélectionnées et des matrices restantes. Après chaque sélection d'une matrice, on détermine une nouvelle matrice restante répondant à un critère de distance par rapport à l'ensemble des autres matrices. [0029] En prenant la dernière matrice sélectionnée comme matrice de référence MR, on détermine des points d'essais intermédiaires générés par l'association de cette matrice de référence MR avec une matrice candidate MC. On effectue un calcul de distance entre ces points d'essai intermédiaires et l'ensemble des autres matrices. [0030] Soit la matrice MR comprenant les lignes LR1 à LRS, et la matrice MC comprenant les lignes LC1 à LCS, dans l'espace de dimension D*S, on détermine des points Pk intermédiaires, avec k variant de 1 à (S-1). Les coordonnées d'un point Pk sont définies par des lignes Lki, avec i compris entre 1 et S. • Pour i S-k, Lki= LCi+k • Pour i>S-k, Lki= LRk+i-S [0031] Pour chacun des points Pk intermédiaires déterminés, on calcule des distances par rapport aux autres matrices et par rapport aux points intermédiaires créés auparavant pour des matrices déjà sélectionnées. Pour chaque point intermédiaire déterminé, on retiendra parmi ces distances celle qui a la valeur minimale dk. On obtient ainsi S-1 distances dk. Parmi les distances dk obtenues pour les différents points intermédiaires, on retient la plus faible que l'on nommera dc. [0032] On calcule la valeur dc pour toutes les matrices restantes, prises comme matrices candidates. On sélectionne la matrice restante pour laquelle la valeur dc est la plus grande. On mémorise également les points intermédiaires créés pour cette matrice. Ce procédé permet de bien répartir les points dans l'espace et d'empêcher leur concentration dans une zone bien déterminée. [0033] Ainsi la matrice finale de taille N*S par D comprend D vecteurs colonnes correspondant aux entrées de contrôle du moteur, ceux-ci seront associés aux amplitudes des signaux APRBS (pour Amplitude Modulated Pseudo Random Binary Signais en langue anglaise). Le plan d'expérience dynamique PE2 obtenu présente alors une excellente répartition espace-temps en prenant en outre efficacement en compte l'effet des retards dans l'application des paramètres d'entrée. [0034] Dans un exemple simplifié, la matrice PE1 illustrée à la figure 1 définit le plan d'expérience initial. La matrice PE1 inclut les valeurs normées successives de 3 paramètres d'entrée X1, X2 et X3 pour 16 essais. [0035] Avec une valeur de S égale à 3, les paramètres X11, X12 et X13 correspondent à trois valeurs successives du paramètre X1, les paramètres X21, X22 et X23 correspondent à trois valeurs successives du paramètre X2 et les paramètres X31, X32 et X33 correspondent à trois valeurs successives du paramètre X3. La matrice représentative de PE1 a ainsi une taille de 16 par 9. [0036] Pour chaque ligne L1 à L16, on extrait une matrice représentant un point de dimension 9 (avec D=3 et S=3). On extrait ainsi des matrices M1 à M16. La figure 2 représente la matrice M1 extrapolée de la ligne L1. Les colonnes 1 à 3 correspondent respectivement aux valeurs des paramètres X1 à X3. Chaque ligne des matrices M1 à M16 correspond à une période d'application des paramètres d'entrée. Les lignes de chaque matrice M1 à M16 sont ordonnées selon l'ordre chronologique défini dans le plan d'expérience PE1. [0037] Pour établir le plan d'expérience dynamique PE2, on part d'une matrice de référence (en 10 l'occurrence la matrice M1), puis on détermine parmi les matrices restantes (M2 à M16) celle dont les points intermédiaires créés présentent la plus grande distance spatiale avec toutes les autres matrices. [0038] La figure 3 illustre le calcul de distance effectué entre la matrice M2 prise comme matrice candidate et l'ensemble des autres matrices M1 et M3 à M16. En combinant des lignes des matrices M1 et M2, on crée deux points intermédiaires P1 et P2. Les coordonnées de P1 sont définies par les 15 deux dernières lignes de M1 et la première ligne de M2. Les coordonnées de P2 sont définies par la dernière ligne de M1 et les deux premières lignes de M2. On calcule les distances entre P1 et les points représentés respectivement par M1 à M16, ainsi que les distances entre P2 et les points représentés respectivement par M1 à m16. Parmi les distances calculées pour P1, on retient la distance minimale d1. Parmi les distances calculées pour P2, on retient la distance minimale d2. On retient la plus petite 20 de ces distances comme étant la distance entre M2 et les autres matrices. [0039] On répète ensuite un calcul de distance similaire pour chacune des matrices restantes. Dans le plan d'expérience PE2, on accole sous la matrice M1 la matrice présentant la plus grande distance calculée. On mémorise les points intermédiaires formés pour cette matrice sélectionnée. [0040] La matrice venant d'être sélectionnée sert alors de matrice de référence pour déterminer des 25 points intermédiaires avec chacune des matrices restantes. Les distances dk calculées pour les points intermédiaires des matrices candidates comprennent les distances entre ces points intermédiaires et les points intermédiaires mémorisés pour les matrices sélectionnées. Le plan d'expérience dynamique PE2 est ainsi formé au fur et à mesure et garantit une excellente répartition spatiale et temporelle des essais en tenant compte de l'incidence des essais successifs. 30 [0041] Le plan d'expérience initial est crée dans un repère normé. Ainsi pour chaque paramètre du plan d'expérience, ses valeurs sont comprises entre Nmin et Nmax. Avec Nmin = -1, Nmax = +1. Si les points P1 et P2 présentent les coordonnées normées suivantes : P1 P2 N111 N112 N113 N121 N122 N123 N131 N132 N133 N211 N212 N213 N221 N222 N223 N231 N232 N233 On pourra utiliser le critère de distance suivant : d(P1, P2)= �N1 ij-N2ij)2) pour des valeurs de i et j variant de 1 à 3. [0042] Lorsqu'un plan d'expérience dynamique normé est obtenu, on peut à nouveau convertir les valeurs des paramètres d'entrée dans l'unité utilisée par la ou les commandes de contrôle moteur. Une dénormalisation du plan d'expérience normalisé est nécessaire pour réaliser le plan d'expérience dynamique final permettant d'exciter le moteur. [0043] Le tableau de la figure 4 définit un exemple de plan d'expérience dynamique non normé obtenu selon l'invention, sur la base de dix paramètres d'entrée pour un moteur Diesel à injection découpée (dite split injection). Les paramètres d'entrée de cet exemple sont : X1 : l'avance d'une première injection pilote en microsecondes, par rapport à l'injection principale ; X2 : le retard d'une deuxième injection pilote en microsecondes par rapport à la première injection pilote ; X3 : la quantité de carburant durant la première injection pilote en milligrammes par injection ; X4 : la quantité de carburant durant la deuxième injection pilote en milligrammes par injection ; X5 : l'avance de l'injection principale en degrés de vilebrequin par rapport au point mort haut haute pression ; X6 : la quantité d'air en milligrammes par injection ; X7 : la pression de suralimentation en millibars ; X8 : la pression de la rampe commune d'injection en hPa ; X9 : le retard d'une deuxième injection principale en degrés vilebrequin ; X10 : la quantité de la deuxième injection principale en milligrammes par injection. [0044] Le plan d'expérience PE2 pourra être présenté sous forme de fichier au format approprié lu par le banc moteur. [0045] La figure 5 illustre un exemple de banc moteur 1 mettant en oeuvre un plan d'expérience dynamique selon l'invention. Le banc moteur 1 comprend un moteur 2 muni d'une commande 3 de paramètres de fonctionnement du moteur. Des instruments de mesure 4 mesurent des paramètres de sortie du moteur 2, tels que la quantité d'oxydes d'azote, de monoxyde de carbone ou d'hydrocarbures imbrûlés présents dans les gaz d'échappement. Le banc moteur 1 comprend une machine électrique 5 appliquant un couple résistif sur l'arbre de sortie du moteur en fonction d'une valeur de consigne. [0046] Le banc moteur 1 comprend par ailleurs un dispositif d'exécution d'un logiciel de contrôle moteur 6. On peut notamment envisager d'exécuter l'application commercialisée sous la référence INCA par la société ETAS. [0047] Le banc moteur 1 comprend par ailleurs un dispositif d'exécution 7 d'un logiciel de contrôle du banc. Ce logiciel peut lire le plan d'expérience dynamique présenté sous forme de fichier. On peut 35 notamment envisager d'exécuter l'application diffusée sous la référence Puma Open 1.2. Le dispositif d'exécution 7 comprend un organe d'enregistrement 8. Le dispositif d'exécution 7 est connecté à un dispositif de stockage de données 9. [0048] Des essais pratiqués sur un moteur Diesel ont permis de déterminer qu'il était possible d'échantillonner les signaux fournis par les instruments de mesure 4 avec une fréquence atteignant 10 Hz. Des essais permettent également de déterminer la durée nécessaire pour écrire les valeurs des 10 paramètres d'entrée souhaités. Les essais pratiqués ont permis d'exécuter un plan d'expérience dynamique d'une durée d'environ une heure. [0049] L'organe 8 permet d'enregistrer des valeurs de paramètres généraux de fonctionnement du moteur tels que des températures, des pressions ou des débits de gaz d'échappement. Le dispositif d'exécution 6 permet aussi d'enregistrer les paramètres d'entrée appliqués sur le moteur 2 et de les synchroniser avec les paramètres de l'organe d'enregistrement 8. Le dispositif 6 peut être connecté au dispositif 8 par l'intermédiaire d'une connexion ASAP3. Le dispositif 6 permet de mesurer et de stocker temporairement les mesures afin de ne pas charger la connexion avec l'organe d'enregistrement 8 durant l'exécution du plan d'expérience dynamique. [0050] Le plan d'expérience dynamique établi comprend avantageusement une ou plusieurs séquences de synchronisation, permettant de déterminer le retard entre l'application d'une valeur de paramètre d'entrée et sa répercussion sur la valeur d'un paramètre de sortie. Pour cela, on pourra par exemple déterminer lors de tests préliminaires lequel des paramètres d'entrée est le plus influent sur les paramètres de sortie. Une fois ce paramètre identifié, on inclura une séquence de synchronisation dans le plan d'expérience sous forme d'échelon du paramètre d'entrée le plus influent et de maintien des autres paramètres d'entrée à leur valeur antérieure. La séquence de synchronisation pourra par exemple être maintenue une minute. On pourra prévoir d'inclure une ou plusieurs séquences de synchronisations réparties dans la durée du plan d'expérience. Des séquences de synchronisation pourront également être introduites au début et à la fin du plan d'expérience dynamique. La figure 8 représente l'amplitude d'un paramètre d'entrée en fonction du temps. Comme illustré dans l'agrandissement de la partie supérieure, la séquence de synchronisation présente une durée supérieure aux périodes d'application du paramètre d'entrée correspondant aux essais. [0051] De telles séquences de synchronisation permettront de préciser la modélisation du retard dans le modèle du moteur. Ce retard pourra être exprimé sous forme d'une équation éventuellement 30 linéaire en fonction du temps. [0052] Durant le test au banc d'essai, un paramètre de fonctionnement du moteur est régulé afin de maintenir le moteur au point de fonctionnement régime/couple désiré. En l'occurrence, le paramètre de quantité de carburant injectée durant l'injection principale est ajusté pour tenir compte de la variation des valeurs des paramètres d'entrée. La machine 5 est également régulée pour maintenir le couple 35 résistif requis pour le point de fonctionnement testé. [0053] Une fois les plans d'expérience dynamiques exécutés pour les différents points de fonctionnement, on procède à la génération d'un modèle dynamique. [0054] Afin de pouvoir utiliser les modèles en simulation numérique indépendamment du banc moteur, notamment pour optimiser la loi de commande du moteur, on utilise un modèle de la forme 5 suivante, illustré par le diagramme de la figure 6 où x(t)=[xl(t),...xD(t)] est un vecteur de paramètres d'entrée ; Si(t) = f (~(t - T),..., Sr(t - m * T), x(t -1- To), . , x(t - m * T - To)) la sortie estimée par le modèle ; y(t) représente les paramètres de sortie réels du moteur et To un retard initial éventuel déterminé à l'aide des séquences de synchronisation. [0055] Les opérateurs q' sont des opérateurs de retard unité, f étant une fonction non linéaire. 10 Différentes architectures de modèle dynamique peuvent être utilisées, notamment les réseaux de neurones, les séries de Volterra ou les méthodes à noyaux. Le choix de l'architecture dépendra notamment du système à étudier et du mode d'utilisation du modèle. [0056] L'apprentissage du modèle dynamique d'estimation de y(t) repose sur l'exploitation des entrées x(t). Etant donné la quantité importante de mesures effectuées, on constate que le temps de 15 mesures des paramètres de sortie subit une dilatation par rapport au temps de mesures des paramètres d'entrée. On constate également que l'axe temporel de mesure des paramètres de sortie est fonction de l'axe temporel de mesure des paramètres d'entrée. Cette transformation de l'axe des temps doit être estimée pour resynchroniser dynamiquement les paramètres de sortie par rapport aux paramètres d'entrée. 20 [0057] En exploitant les signaux de synchronisation, on a identifié la fonction reliant l'axe temporel des entrées à celui des sorties. Dans le cas des travaux effectués, on a démontré que la fonction était linéaire de la forme t,=a*t+b, les paramètres a et b étant estimés lors de l'application des signaux de synchronisation, ceux-ci étant des échelons appliqués à un paramètre d'entrée considéré comme le plus influent et ayant une durée au moins égale au temps de stabilisation de la sortie déterminé 25 initialement. Ainsi, on disposera d'une excellente synchronisation dynamique entre les paramètres de sortie et les paramètres d'entrée du modèle. [0058] Par ailleurs, afin de pouvoir déterminer le modèle dynamique le plus approprié, il est proposé un procédé de calcul du retard élémentaire T optimal du modèle dynamique. Lorsque la valeur T est faible, les valeurs x(t) et x(t-T) seront proches et donc x(t-Te) apportera peu d'information en sortie par 30 rapport à x(t). On est alors contraint à considérer un ordre de modèle plus important au détriment du volume de calcul et de la simplicité du modèle. A contrario, une valeur de T trop grande se heurte aux problèmes de sous échantillonnage et de recouvrement de spectre conformément à la théorie de Shannon. [0059] Un retard élémentaire optimal vis-à-vis du modèle est déterminé en utilisant l'information 35 mutuelle conditionnelle entre la sortie y et des entrées x_iT avec x_iT est le vecteur d'entrée décalé de iT dans l'espace temporel, ainsi x_iT(t)=x(t-iT). Un exemple de fonction d'information mutuelle conditionnelle est fourni dans la publication Chimiométrie 2003, Paris (France), du 3 au 4 décembre 2003, pp. 133-136. Le document publié à l'adresse http://www-public.int-evey.fr/huro/courspdf/chapterl .pdf et intitulé � Mesure de l'information � décrit également une fonction d'information mutuelle. [0060] Soit I(y,x_iT) une fonction d'information mutuelle. En prenant pour illustrer le propos une valeur de T égale à 1, on détermine pour quelle valeur de i pour laquelle la fonction d'information mutuelle conditionnelle est maximale. Soit To la valeur pour laquelle l'information mutuelle est maximale. Pour cette valeur on obtient donc ITO=argmax;(I(y, x_i)). x_To est donc l'entrée permettant de prédire au mieux la sortie. T0 constitue en fait le retard initial entre l'entrée et la sortie. [0061] On détermine alors une valeur T, qui permet de maximiser l'information mutuelle conditionnelle entre y et x_TI, le terme � conditionnelle � se rapportant au fait que x_To a déjà été pris en compte. Pour cette valeur, on obtient IT1[TO] = argmax;(I(y, x_i)[x_Top. [0062] On calcule un nombre prédéfini de valeurs de retards élémentaires en prenant en compte la dernière valeur de retard élémentaire calculée, sur la base de la fonction d'information mutuelle conditionnelle. Soit Ti les valeurs de retards élémentaires obtenues. On détermine le retard élémentaire optimal Top' comme suit : T0 1= argmin(T,+1-Ti). [0063] Une fois cette valeur de retard élémentaire optimal Top' déterminée, on choisit la structure du modèle non linéaire à utiliser (Réseaux de neurones, Volterra, SVR...). Par exemple, pour des séries de Volterra et en utilisant un système simplifié à une entrée et une sortie, la valeur de la sortie estimée sera de la forme suivante : Si(t) = bO+b1x(t- T0 1)+b2x(t-2 Topt)+b3x(t-3T0 1)+b1ix(t-T0 1)2+b,2x(t-T0 1).x(t-2T.pt)+b22x(t-2T.pt)2+... Ce calcul du retard élémentaire optimal est calculé pour un système à une seule entrée, dans le cas de plusieurs entrées, il faut répéter le même processus sur toutes les entrées, particulièrement les plus influentes. Le retard optimal sera choisi comme le minimum des différents retards optimaux calculés sur les différentes entrées. [0064] Pour augmenter la capacité de généralisation d'un tel modèle, on utilise un algorithme de sélection de paramètres, afin de ne conserver que les paramètres ayant une influence importante sur la sortie. Pour cela, on peut utiliser la méthode L. A. R. S. (pour Least Angle Regression Selection). Le modèle sera évalué avec des critères statistiques comme le coefficient de détermination R2 et le coefficient de prédiction Q2. Le coefficient Q2 détermine la prédictive cité du modèle. Le coefficient Q2 est calculé sur une série temporelle de tests. Durant cette sélection de paramètres, 80 % des mesures pourront être utilisés pour une phase d'apprentissage, 20 % des mesures étant alors utilisés pour le test du modèle. Plus la valeur de R2 est proche de 1, plus le modèle minimise l'erreur sur les données d'apprentissage. Le coefficient de prédiction Q2 exprime la capacité de prédiction du modèle et détermine si le modèle est statistiquement pertinent pour expliquer les valeurs des paramètres de sortie. Plus le coefficient de prédiction Q2 est proche de 1, plus le modèle est prédictif. [0065] La figure 7 représente un organigramme d'un procédé de génération d'un modèle statique faisant appel à un plan d'expérience dynamique selon l'invention. [0066] Durant une étape 11, un plan d'expérience statique dans l'espace spacio-temporel est généré. Durant une étape 12, un plan d'expérience dynamique est généré sur la base du plan d'expérience statique, comme décrit auparavant. Durant une étape 13, des signaux de synchronisation sont inclus dans le plan d'expérience dynamique. Durant une étape 14, le moteur est excité conformément au plan d'expérience dynamique. Durant une étape 15, un modèle dynamique est généré. [0067] Durant une étape 16, le modèle dynamique est transformé en modèle statique de façon connue en soi. Le modèle dynamique reste valide en statique, puisqu'il s'agit d'un cas particulier du dynamique. Un modèle dynamique à base de série de Volterra est rapidement transformé en un modèle statique non linéaire, en regroupant les termes retardés du modèle établi. Dans le cas d'un modèle de type ARMAX (modèle récursif), la sortie elle-même est stabilisée. Un regroupement des termes retardés est donc également possible. La taille du modèle est alors réduite. [0068] Durant une étape 17, le modèle statique est utilisé pour optimiser le réglage de la commande du moteur de façon connue en soi, de sorte que le modèle validé en dynamique est également utilisable pour des estimations statiques.20..FT: PROCEDE DE DETERMINATION D'UN MODELE DYNAMIQUE D'UN MOTEUR A COMBUSTION INTERNE REVENDICATIONS 1. Procédé de génération d'un modèle numérique dynamique de fonctionnement d'un moteur à combustion interne (2), comprenant la récupération d'un ensemble de valeurs successives d'un paramètre d'entrée x et d'un ensemble y de valeurs successives de plusieurs paramètres de sortie ; pour les valeurs y de paramètres de sortie, le calcul d'une fonction I(y, x_i*T)) pour plusieurs valeurs de i, x_i*T étant une valeur d'un paramètre d'entrée décalé d'un retard élémentaire de i*T, i étant un entier compris entre 1 et n avec n 2, T étant une période d'échantillonnage des valeurs des paramètres d'entrée, et I(y,x) étant une fonction d'information mutuelle entre des paramètres y et x ; la fixation d'un retard élémentaire optimal en fonction de la fonction calculée ; le choix une structure de modèle numérique dynamique non linéaire et la génération dudit modèle avec le retard élémentaire optimal fixé. 2. Procédé selon la revendication 1 dans lequel on détermine une valeur de retard élémentaire i*T pour laquelle la fonction d'information mutuelle est maximale ;pour le vecteur y de paramètres de sortie, on calcule la fonction I(y, x_i*T)[X_Td], pour plusieurs valeurs de i, I(x,y)[X_Td] étant une fonction d'information mutuelle conditionnelle prenant en compte la dernière valeur de retard élémentaire Td calculée ; on détermine une nouvelle valeur de retard élémentaire i*T pour laquelle la fonction d'information mutuelle conditionnelle est maximale, les étapes de calcule de la fonction I(y, x_i*T)[X_Td] et de détermination d'une nouvelle valeur de retard élémentaire étant répétée au moins deux fois pour déterminer un nombre k de valeurs de retard élémentaire TZ déterminées et z étant un entier compris entre 1 et k-1, fixer le retard élémentaire optimal Top' à la valeur Topt=argmin(TZ+,-TZ). 3. Procédé de génération d'un modèle numérique selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel la structure du modèle numérique dynamique non linéaire est choisie dans le groupe comprenant les réseaux de neurones, les séries de Volterra ou les modèles Support Vector Regression. 4. Procédé de génération d'un modèle numérique selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on applique une méthode L.A.R.S. pour déterminer des paramètres d'entrée ayant une influence réduite sur les paramètres de sortie, ledit modèle numérique dynamique étant généré en excluant lesdits paramètres d'entrée déterminés. 5. Procédé de génération d'un modèle numérique selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on fixe un retard élémentaire optimal pour chacun des paramètres d'entrée, détermine la plus petite valeur des retards élémentaires optimaux fixés et fixe le retard élémentaire optimal du modèle numérique dynamique comme étant égale à cette plus petite valeur.