Brevet FR3085442A1 — publié le 20200306

DISPOSITIF ET PROCEDE DE COMMANDE D'UN MOTEUR THERMIQUE DE VEHICULE [0001] La présente invention concerne de manière générale un dispositif et un procédé de commande d'un moteur thermique monté sur un véhicule automobile, et en particulier, l'invention concerne un dispositif et un procédé de commande d'un moteur thermique prévus pour gérer efficacement 5 le traitement des effluents du moteur thermique. [0002] Il est connu dans l'art antérieur des dispositifs prévus pour gérer le traitement des effluents d'un moteur thermique, tel que celui du document US20110214650, dans lequel des capteurs physiques de mesure sont remplacés par une unité de prédiction d'un taux d'effluent produit par le 10 moteur. En contrepartie, ce système présente notamment l'inconvénient de ne pas être très précis, et requiert aussi un grand nombre d'essais pour déterminer et obtenir un modèle de prédiction apte à remplacer des capteurs physiques. [0003] Un but de la présente invention est de répondre aux 15 inconvénients de l'art antérieur mentionnés ci-dessus et en particulier, tout d'abord, de proposer un dispositif et un procédé de commande d'un moteur thermique prévus pour gérer efficacement le traitement des effluents du moteur thermique, avec des valeurs prédites précises, sans pour autant nécessiter de lourdes campagnes de calibrations préliminaires. 20 [0004] Pour cela un premier aspect de l'invention concerne un procédé de commande d'un moteur thermique de véhicule, comprenant : - une phase de commande du moteur thermique, comprenant les étapes consistant à : - mesurer ou estimer à partir de mesures au cours du fonctionnement du 25 moteur thermique : (i) au moins un paramètre de remplissage moteur choisi parmi : 2- o un ratio air frais / air recyclé, et/ou o un paramètre de commande d'injection tel qu'une quantité de carburant et/ou un phasage d'injection et/ou une durée d'injection, et/ou o une pression d'injection, et (ii) au moins un paramètre de thermique d'air d'admission moteur, choisi parmi o un régime moteur, et/ou o un débit d'air éventuellement corrigé par un taux d'hygrométrie, et/ou o une pression d'air dans un répartiteur d'admission moteur, et/ou o un débit total injecté, - prédire un premier taux d'émission d'oxydes d'azote avec un premier réseau neuronal artificiel, en prenant en compte le paramètre de remplissage au cours du fonctionnement du moteur thermique, - corriger ce premier taux d'émission d'oxydes d'azote prédit par le premier 15 réseau neuronal artificiel, avec un deuxième réseau neuronal artificiel prenant en compte le paramètre de thermique, pour prédire un taux d'émission d'oxydes d'azote corrigé, - comparer le taux d'émission d'oxydes d'azote corrigé avec une valeur seuil, - commander au moins un actionneur du moteur thermique si la valeur seuil 20 est dépassée. [0005] Le procédé selon la mise en oeuvre ci-dessus permet de calculer ou estimer un premier taux d'oxydes d'azotes dans les gaz d'échappement, sur la base d'un paramètre de remplissage du moteur thermique, avec un premier réseau de neurones. En d'autres termes, dans 25 cette étape, on ne prend pas en compte des paramètres de température de gaz d'admission, ce qui permet de donner une estimation « standard », qui ne nécessite pas de lourds calculs, avec une bonne précision, et sans nécessiter beaucoup d'essais préliminaires pour l'apprentissage de ce premier réseau neuronal. 3- [0006] Ensuite, un deuxième réseau neuronal, qui prend en compte l'aspect température de gaz d'admission, permet de corriger le premier taux, pour finalement obtenir une estimation précise du taux d'oxydes d'azote, ce qui ne nécessite pas non plus de lourds calculs, avec une bonne précision, 5 et sans nécessiter beaucoup d'essais préliminaires pour l'apprentissage de ce deuxième réseau neuronal. [0007] En résumé, l'utilisation de deux réseaux de neurones distincts, et dédiés chacun à la prise en compte d'un seul type de paramètre, permet de simplifier l'architecture globale, et surtout permet de diminuer le 10 nombre d'essais préliminaires, tout en offrant une précision de prédiction accrue. [0008] L'ensemble des réglages de la boucle d'air et de l'injection sont ainsi présents en entrée de ce premier réseau de neurones, afin d'avoir une estimation la plus précise possible car tous les paramètres entrant ont une influence. Ce premier réseau de neurones peut être de type PERCEPTRON Monocouche, avec 5 à 6 neurones. Les fonctions d'activation idéales peuvent être des sigmoïdes. [0009] Les informations nécessaires en entrées du deuxième réseau de neurones sont les variables suivantes : régime moteur, débit d'air (corrigé par l'hygrométrie), pression d'air dans le répartiteur d'admission, débit total injecté. Ces informations permettent d'estimer un correctif à l'estimation de la température de gaz présent dans le répartiteur d'admission. Associés à l'estimation de richesse du cylindre moteur, cette fonction corrective est un coefficient de thermique admission importante pour l'estimation des oxydes d'azote. Ce deuxième réseau de neurones, par exemple plus petit que le premier réseau de neurones, peut-être de type PERCEPTRON Monocouche, avec quelques neurones seulement. Les fonctions d'activation idéales peuvent être des sigmoïdes. [0010] De manière générale, on peut prévoir que la fonction pourra être échantillonnée à un pas de temps de 20ms par exemple. 4- [0011] Avantageusement, le procédé de commande comprend une étape consistant à mesurer ou prédire une température de liquide de refroidissement du moteur thermique au cours du fonctionnement, et l'étape de correction du premier taux d'émission d'oxydes d'azote comprend 5 une étape consistant à prendre en compte la température de liquide de refroidissement pour obtenir le taux d'oxydes d'azote corrigé. La prise en compte séparée de la température de liquide de refroidissement, qui est un facteur influent, permet d'accroitre encore la précision de prédiction, sans pour autant augmenter la complexité du premier et du deuxième réseau de neurone. 10 [0012] En effet, ceci représente un levier de correction des oxydes d'azote (NOx) : celui de la température de combustion largement influencée par la température de l'eau refroidissant les cylindres moteur. Ce correctif propose un gain en fonction de l'écart de température d'eau estimé par rapport à la température d'eau du moteur chaud (par exemple 90°C) 15 [0013] Avantageusement, le procédé de commande comprend une étape consistant à mesurer ou prédire un taux d'hygrométrie dans l'air d'admission au cours du fonctionnement, et l'étape de correction du premier taux d'émission d'oxydes d'azote comprend une étape consistant à prendre en compte le taux d'hygrométrie pour obtenir 20 le taux d'oxydes d'azote corrigé. La prise en compte séparée de du taux d'hygrométrie, qui est aussi un facteur influent, permet d'accroitre encore la précision de prédiction, sans pour autant augmenter la complexité du premier et du deuxième réseau de neurone. [0014] L'information nécessaire pour corriger l'estimation des 25 oxydes d'azote (NOx) par l'hygrométrie est l'hygrométrie absolue de l'air entrant dans le moteur. En effet, dans le fonctionnement des moteurs thermiques, c'est l'hygrométrie absolue (quantité d'eau comprise dans l'air) qui est la variable impactant la production d'oxydes d'azote (NOx) et il est ensuite possible de définir un coefficient correctif des oxydes d'azote (NOx) en fonction 30 d'une valeur d'hygrométrie de référence (ici par exemple 6.78 g/kg). 5- L'hygrométrie sera également corrigée sur le débit d'air mesuré par le débitmètre, si celui-ci ne la prend pas en compte [0015] Avantageusement, le procédé de commande comprend : - une phase initiale d'apprentissage, comprenant les étapes consistant à : 5 - réaliser une pluralité d'essais de fonctionnement de groupes motopropulseurs avec : (i) variation au cours des essais du paramètre de remplissage, et/ou (ii) variation au cours des essais d'au moins un paramètre de thermique, - mesurer au cours des essais un taux d'oxydes d'azote émis par le moteur 10 thermique testé, - enregistrer au cours des essais la valeur et/ou la variation dudit au moins un paramètre de remplissage, la valeur et/ou la variation dudit au moins un paramètre de thermique, et le taux d'oxydes d'azotes mesuré, - fournir les données enregistrées relatives au paramètre de remplissage et au 15 taux d'oxydes d'azote à un premier réseau neuronal artificiel, et les données enregistrées relatives au paramètre de thermique et au taux d'oxydes d'azote à un deuxième réseau neuronal artificiel. Avec une telle architecture, la phase initiale d'apprentissage peut avantageusement être réduite, environ 1000 points de variations seraient nécessaires pour calibrer un moteur diesel 20 standard. On peut réaliser des essais stabilisés réalisés au banc moteur, avec variations simultanées de composition air frais/air recyclé (EGR) et de réglages d'injection. [0016] Avantageusement, le procédé de commande comprend une étape consistant à mesurer ou à estimer à partir de mesures une masse 25 totale de gaz entrant dans un cylindre du moteur thermique, et le premier réseau de neurones artificiel prend en compte, pour compléter le paramètre de remplissage, le régime moteur et/ou la masse totale de gaz pour estimer le premier taux d'oxydes d'azote. [0017] Un deuxième aspect de l'invention concerne un dispositif 30 de commande d'un moteur thermique, comprenant : 6- - des premiers moyens de mesure ou d'estimation d'au moins un paramètre de remplissage moteur choisi parmi : o un ratio air frais / air recyclé, et/ou o un paramètre de commande d'injection tel qu'une quantité de carburant 5 et/ou un phasage d'injection et/ou une durée d'injection, et/ou o une pression d'injection, et - des deuxièmes moyens de mesure ou d'estimation d'au moins un paramètre de thermique choisi parmi : o un régime moteur, et/ou 10 o un débit d'air éventuellement corrigé par un taux d'hygrométrie, et/ou o une pression d'air dans un répartiteur d'admission moteur, et/ou o un débit total injecté, - une première unité de calcul connectée aux premiers moyens de mesure ou d'estimation, et comprenant un premier réseau neuronal artificiel configuré 15 pour prédire un premier taux d'émission d'oxydes d'azote, en prenant en compte le paramètre de remplissage au cours du fonctionnement du moteur thermique, - une deuxième unité de calcul connectée aux deuxièmes moyens de mesure ou d'estimation, et comprenant un deuxième réseau neuronal artificiel 20 configure pour corriger le premier taux d'émission d'oxydes d'azote, en prenant en compte le paramètre de thermique au cours du fonctionnement du moteur thermique. [0018] Avantageusement, le dispositif de commande comprend : - des troisièmes moyens de mesure ou d'estimation de température de liquide 25 de refroidissement, - au moins une troisième unité de calcul connectée aux troisièmes moyens de mesure ou d'estimation, et configurée pour corriger le premier taux d'émission d'oxydes d'azote, en prenant en compte la température de liquide de refroidissement au cours du fonctionnement du moteur thermique. 7- [0019] Avantageusement, le dispositif de commande comprend : - des quatrièmes moyens de mesure ou d'estimation d'un taux d'hygrométrie dans l'air d'admission, - au moins une quatrième unité de calcul connectée aux quatrièmes moyens 5 de mesure ou d'estimation, et configurée pour corriger le premier taux d'émission d'oxydes d'azote, en prenant en compte le taux d'hygrométrie dans l'air d'admission au cours du fonctionnement du moteur thermique. [0020] Un troisième aspect de l'invention concerne un moteur thermique de véhicule automobile, comprenant un dispositif de commande 10 selon le deuxième aspect de l'invention. Autrement dit, le moteur thermique du véhicule automobile est commandé selon le procédé du premier aspect de l'invention. [0021] Avantageusement, le moteur thermique est un moteur Diesel. 15 [0022] Un troisième aspect de l'invention concerne un véhicule automobile comprenant un moteur thermique selon le troisième aspect de l'invention. [0023] D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description détaillée 20 qui suit d'un mode de réalisation de l'invention donné à titre d'exemple nullement limitatif et illustré par les dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 représente un véhicule avec un moteur thermique commandé avec le procédé selon la présente invention ; - la figure 2 représente l'architecture générale d'un modèle de 25 prédiction selon la présente invention. [0024] La figure 1 représente un véhicule avec un moteur thermique M équipé d'actionneurs (un actionneur Al est représenté, mais cela peut désigner notamment un dispositif d'injection, un dispositif d'allumage, un déphaseur, une vanne de recirculation de gaz d'échappement ...), et de 30 capteurs (un capteur Cl est représenté, mais cela peut désigner notamment 8- un capteur de régime moteur, une sonde d'oxygène installée dans une ligne d'échappement E, ou sonde lambda, un débitmètre, une sonde de température d'eau), pour commander correctement le fonctionnement du moteur thermique M. 5 [0025] Un critère à pendre en compte pour commander le moteur thermique est l'émission d'effluents, et les figures 1 et 2 présentent l'architecture d'un modèle d'estimation des oxydes d'azote (NOx, pour notamment NO et NO2) selon l'invention, composée : - d'une première unité de calcul 10 qui embarque un premier réseau de 10 neurones qui prédit un premier taux d'oxydes d'azote NOX1 ; - d'une deuxième unité de calcul 20 qui embarque un deuxième réseau de neurones, qui prédit un correctif lié à la température d'admission (T2) ; - d'une troisième unité de calcul 30 qui prédit un correctif lié à l'hygrométrie HYG ; 15 - d'une quatrième unité de calcul 40 qui prédit un correctif lié à la température d'eau ou de liquide de refroidissement TEAU ; - d'une cinquième unité de calcul 50 qui embarque un modèle de calcul pour estimer des paramètres liés à un taux de remplissage du moteur thermique. 20 Une telle architecture permet de limiter le nombre de mesures, et le système peut alors donner en sortie un taux d'oxydes d'azote corrigé NOxC qui peut par exemple être comparé à un seuil ou une valeur limite, et on peut envisager de commander un actionneur particulier (la vanne de recirculation, le dispositif d'injection, le dispositif d'allumage, une injection de précurseur de catalyse...) 25 pour faire varier, et en particulier baisser à plus ou moins long terme, le taux d'oxydes d'azote réel émis par le moteur en fonction du résultat de la comparaison. On peut toutefois envisager d'utiliser la valeur corrigée NOxC à d'autres fins. 9- [0026] En particulier, les informations en entrée du premier réseau de neurones embarqué dans la première unité de calcul 10 sont les variables suivantes : Régime moteur REGIME ; 5 Masse totale des gaz estimés entrant dans le cylindre MTOT ; Taux de recyclage de gaz d'échappement noté BGR ; Pression Rail d'injection PRAIL Des informations de débit d'injection notées QMAIN, QPIL1, QPIL2, QSPLIT Des informations de phasage d'injection notées AVI REL MAIN, AVI REL PIL1, 10 AVI REL PIL2, AVI REL SPLIT. [0027] Ce premier réseau de neurone propose d'estimer un taux d'oxydes d'azote NOX1 émis par le moteur en conditions standard, sans prendre en compte : - l'impact lié à la température du moteur, 15 - l'impact dû à l'hygrométrie, et - l'impact dû par la température d'air extérieur, influençant la température des gaz d'admission. [0028] L'ensemble des réglages de la boucle d'air et de l'injection sont ainsi présents en entrée de ce premier réseau de neurones, afin d'avoir 20 une estimation la plus précise possible car tous les paramètres entrant ont une influence. [0029] Ce premier réseau de neurones sera de type PERCEPTRON Monocouche, avec 5 à 6 neurones. Les fonctions d'activation idéales seront des sigmoïdes. 25 [0030] La structure de ce premier réseau de neurones basée sur le remplissage (plutôt que des entrées directes de quantité d'air et de pression d'admission) permet d'augmenter les performances, de baisser le nombre de points d'apprentissage, d'obtenir de meilleurs résultats en extrapolation. [0031] Dans le présent exemple, et de manière non limitative, la 30 masse totale des gaz estimés entrant dans le cylindre MTOT et le taux de - 10 - recyclage de gaz d'échappement noté BGR sont estimés par la cinquième unité de calcul 50 qui embarque un modèle de prédiction qui peut prendre en compte le régime moteur REGIME, une quantité totale d'air QAIRCORR (corrigée avec l'hygrométrie), une pression d'admission P2, P3, une 5 température des gaz d'admission T2, et une température de liquide de refroidissement TEAU. [0032] A partir de ce premier taux d'oxydes d'azote prédit NOX1, le système comprend des moyens de correction, et en particulier les informations nécessaires en entrées du deuxième réseau de neurones 10 embarqué dans la deuxième unité de calcul 20 sont les variables suivantes : régime moteur REGIME, débit d'air QAIRCORR (corrigé par l'hygrométrie), pression d'air dans le répartiteur d'admission (P2), débit total injecté QFUELTOT. [0033] Ces informations permettent d'estimer un correctif à 15 l'estimation de la température de gaz présent dans le répartiteur d'admission. En effet, associés à l'estimation de richesse (RICHESSE) du cylindre moteur, cette fonction corrective est un coefficient de thermique admission importante pour l'estimation des oxydes d'azote. Ce deuxième réseau de neurones, par exemple plus petit que le premier réseau de neurones, sera de type 20 PERCEPTRON Monocouche, avec par exemple quelques neurones seulement. Les fonctions d'activation idéales seront des sigmoïdes. [0034] Les deux autres correctifs présents dans le modèle sont le correctif sur l'hygrométrie et celui sur la température d'eau du moteur. [0035] Une information importante pour corriger l'estimation des 25 oxydes d'azote par l'hygrométrie est l'hygrométrie absolue de l'air entrant dans le moteur. En effet, dans le fonctionnement des moteurs, c'est l'hygrométrie absolue (quantité d'eau comprise dans l'air) qui est la variable impactant les oxydes d'azote et il est ensuite aisé de définir un coefficient correctif des oxydes d'azote en fonction d'une valeur d'hygrométrie de référence (nommée 30 REF1, ici par exemple 6.78 g/kg). Par ailleurs, l'hygrométrie sera également corrigée sur le débit d'air mesuré par le débitmètre (QAIRCorr), si celui-ci ne la prend pas en compte. [0036] Une information importante pour corriger l'estimation des oxydes d'azote par la température du moteur est la température de liquide de 5 refroidissement notée TEAU. En effet, ceci représente un levier de correction du taux d'oxydes d'azote : celui de la température de combustion largement influencée par la température de l'eau refroidissant les cylindres moteur. Ce correctif propose un gain en fonction de l'écart de température de liquide de refroidissement estimé par rapport à la température d'eau du moteur chaud 10 (nommée REF2, ici par exemple 90°C). [0037] On comprendra que diverses modifications et/ou améliorations évidentes pour l'homme du métier peuvent être apportées aux différents modes de réalisation de l'invention décrits dans la présente description sans sortir du cadre de l'invention. En particulier, il est fait référence 15 à des oxydes d'azote et à un moteur Diesel, mais on peut envisager d'appliquer le principe de l'invention à d'autres espèces gazeuses et/ou à un moteur essence. [0038] Par ailleurs, il est fait référence à des réseaux de neurones de type PERCEPTRON Monocouche, mais on peut envisager de mettre en 20 oeuvre l'invention avec des réseaux de neurones de type PERCEPTRON Multicouche, ou encore RBF Gaussien (pour Radial Basis Function Network). [0039] Enfin, il est fait référence à des unités de calculs distinctes, mais on peut bien entendu considérer que ces unités de calcul sont regroupées au sein d'un REVENDICATIONS1. Procédé de commande d'un moteur thermique (M) de véhicule, comprenant : 0 une phase de commande du moteur thermique (M), comprenant les étapes consistant à : - mesurer ou estimer à partir de mesures au cours du fonctionnement du moteur thermique (M) (i) au moins un paramètre de remplissage moteur choisi parmi o un ratio air frais / air recyclé (BGR), et/ou o un paramètre de commande d'injection tel qu'une quantité de carburant etIou un phasaae d'injection et/ou une durée d'injection, et/ou o une pression d'injection (PRAIL), et (ii) au moins un paramètre de thermique d'air d'admission moteur, choisi parmi o un régime moteur (REGIME), et/ou o un débit d'air (QAIRCORR) éventuellement corrigé par un taux d'hygrométrie, et/ou o une pression d'air (P2) dans un répartiteur d'admission moteur, et/ou o un débit total injecté (QFUEL TOT), - prédire un premier taux d'émission d'oxydes d'azote avec un premier réseau neuronal artificiel, en prenant en compte le paramètre de remplissage au cours du fonctionnement du moteur thermique (M), - corriger ce premier taux d'émission d'oxydes d'azote prédit par le premier 25 réseau neuronal artificiel, avec un deuxième réseau neuronal artificiel prenant en compte le paramètre de thermique, pour prédire un taux d'émission d'oxydes d'azote corrigé, - comparer le taux d'émission d'oxydes d'azote corrigé avec une valeur seuil, - commander au moins un actionneur du moteur thermique (M) si la valeur 30 seuil est dépassée. - 13 - 2. Procédé de commande selon la revendication précédente, comprenant une étape consistant à mesurer ou prédire une température de liquide de refroidissement du moteur thermique (M) au cours du fonctionnement, 5 et dans lequel l'étape de correction du premier taux d'émission d'oxydes d'azote comprend une étape consistant à prendre en compte la température de liquide de refroidissement pour obtenir le taux d'oxydes d'azote corrigé. 3. Procédé de commande selon l'une des revendications précédentes, comprenant une étape consistant à mesurer ou prédire un taux 10 d'hygrométrie dans l'air d'admission au cours du fonctionnement, et dans lequel l'étape de correction du premier taux d'émission d'oxydes d'azote comprend une étape consistant à prendre en compte le taux d'hygrométrie pour obtenir le taux d'oxydes d'azote corrigé. 4. Procédé de commande selon l'une des revendications 15 précédentes, comprenant - une phase initiale d'apprentissage, comprenant les étapes consistant à - réaliser une pluralité d'essais de fonctionnement de groupes motopropulseurs avec : 20 (i) variation au cours des essais du paramètre de remplissage, et/ou (ii) variation au cours des essais d'au moins un paramètre de thermique. - mesurer au cours des essais un taux d'oxydes d'azote émis par le moteur thermique (M) testé, - enregistrer au cours des essais la valeur et/ou la variation dudit au moins un 25 paramètre de remplissage, la valeur etiou la variation dudit au moins un paramètre de thermique, et le taux d'oxydes d'azotes mesuré, - fournir les données enregistrées relatives au paramètre de remplissage et au taux d'oxydes d'azote à un premier réseau neuronal artificiel, et les données enregistrées relatives au paramètre de thermique et au taux d'oxydes d'azote 30 à un deuxième réseau neuronal artificiel. - 14 - 5. Procédec, de commande selon l'une des revendications précédentes; comprenant une étape consistant à mesurer ou à estimer à partir de mesures une masse totale de gaz (MTOT) entrant dans un cylindre du moteur thermique (M), 5 et dans lequel le premier réseau de neurones artificiel prend en compte, pour compléter le paramètre de remplissage, le régime moteur (REGIME) et/ou la masse totale de gaz (MTOT) pour estimer le premier taux d'oxydes d'azote. 6. Dispositif de commande d'un moteur thermique (M), comprenant : 10 - des premiers moyens de mesure ou d'estimation d'au moins un paramètre de remplissage moteur choisi parmi : o un ratio air frais / air recyclé (BGR), et/ou o un paramètre de commande d'injection tel qu'une quantité de carburant etlou un phasage d'injection et/ou une durée d'injection, 15 et/ou o une pression d'injection (PRAIL), et - des deuxièmes moyens de mesure ou d'estimation d'au moins un paramètre de thermique choisi parmi : o un régime moteur (REGIME), et/ou 20 o un débit d'air (QAIRCORR) éventuellement corrigé par un taux d'hygrométrie, etiou o une pression d'air (P2) dans un répartiteur d'admission moteur, et/ou o un débit total injecté (OFUEL TOT), - une première unité de calcul (10) connectée aux premiers moyens de mesure ou d'estimation, et comprenant un premier réseau neuronal artificiel configure pour prédire un premier taux d'émission d'oxydes d'azote; en prenant en compte le paramètre de remplissage au cours du fonctionnement du moteur thermique (M); - une deuxième unité de calcul (20) connectée aux deuxièmes moyens de mesure ou d'estimation, et comprenant un deuxième réseau neuronal artificiel - 15 - configure pour corriger le premier taux d'émission d'oxydes d'azote, en prenant en compte le paramètre de thermique au cours du fonctionnement du moteur thermique (M) - un système pour comparer le taux d'émission d'oxydes d'azote corrigé avec 5 une valeur seuil et pour commander un actionneur du moteur thermique (M) si la valeur seuil est dépassée. 7. Dispositif de commande selon la revendication précédente, comprenant : -- des troisièmes moyens de mesure ou d'estimation de température de liquide 10 de refroidissement, - au moins une troisième unité de calcul (30) connectée aux troisièmes moyens de mesure ou d'estimation, et configurée pour corriger le premier taux d'émission d'oxydes d'azote, en prenant en compte la température de liquide de refroidissement au cours du fonctionnement du moteur thermique (M). 15 8. Dispositif de commande selon l'une des revendications 6 ou 7, comprenant : - des quatrièmes moyens de mesure ou d'estimation d'un taux d'hygrométrie dans l'air d'admission, - au moins une quatrième unité de calcul (40) connectée aux quatrièmes 20 moyens de mesure ou d'estimation, et configurée pour corriger le premier taux d'émission d'oxydes d'azote, en prenant en compte le taux d'hygrométrie dans Vair d'admission au cours du fonctionnement du moteur thermique (M). 9. Moteur thermique (M) de véhicule automobile, comprenant un dispositif de commande selon l'une des revendications 6 à 8. 25 10. Véhicule automobile comprenant un moteur thermique (M) selon la revendication précédente.