Brevet FR3122504A1 — publié le 20221104

Dispositif de contrôle (7) automatisé et en temps réel d’un système mécatronique (1) apte à recevoir en entrée au moins une consigne (C1) et délivrer en sortie au moins une commande (C2), caractérisé en ce qu’il comprend : - des moyens de conception (8) aptes à générer un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique (1) et, - des moyens de calcul (9) aptes à déterminer ladite au moins une commande (C2) en fonction d’une pluralité de caractéristiques du modèle multiphysique numérique et de la consigne (C1). Figure pour l’abrégé : Fig 2 Dispositif de contrôle automatisé et en temps réel d’un système mécatronique La présente invention concerne les systèmes mécatroniques et se rapporte plus particulièrement aux boucles d’asservissement de tels systèmes. Etat de la technique antérieure Les systèmes mécatroniques sont désormais essentiels dans le domaine industriel et plus particulièrement dans la construction aéronautique suite à la généralisation des commandes électriques. Un système mécatronique comprend généralement des moyens à fonctionnement mécanique, électronique, optronique et automatique, aptes à fonctionner en synergie et permettre ainsi de piloter des systèmes considérés autrefois comme complexes. A bord d’un aéronef, de tels systèmes mécatroniques contribuent principalement à effectuer des fonctions telles qu’une régulation du freinage, une orientation des roues ainsi qu’une surveillance du bon fonctionnement des différents composants de l’aéronef. A cet effet, les systèmes mécatroniques sont asservis pour permettre la réalisation de ces fonctions mais aussi pour garantir le respect de la sécurité à bord de l’aéronef. Les correcteurs de type PID (pour « Proportionnel, Intégral, Dérivé ») sont généralement les plus utilisés pour réguler une pluralité de grandeurs physiques, notamment la tension électrique et la température. Lorsqu’un système mécatronique nécessite une bande passante élevée, supérieure à 100 Hz par exemple, on utilise un correcteur à comportement statique. Autrement dit, les paramètres du correcteur sont établis avant la mise en service du système mécatronique. Ils ne sont donc plus susceptibles d’être modifiés au cours de l’exploitation du système mécatronique. Les marges de stabilité sont donc significatives pour garantir toutes les situations de vie du système à asservir, limitant ainsi les performances du système mécatronique si celui-ci est amené à évoluer ou voir son environnement changer. Ainsi, si le système mécatronique se retrouve dans un environnement ayant par exemple un spectre vibratoire différent, le correcteur ne pourra pas satisfaire pleinement les performances exigées par le cahier des charges sans une mise à jour de ses paramètres. Cette problématique est aussi observée dans le cas d’une évolution des exigences de haut niveau et/ou d’une survenance d’un défaut de fabrication du système mécatronique ou encore une usure prononcée. Pour surmonter ces inconvénients, il a été proposé de coupler des capteurs supplémentaires au système mécatronique pour exploiter leurs données dans un procédé communément appelé « Linear Parameter Varying ». Cependant, un tel procédé ne peut pas s’adapter aux exigences produit de haut niveau en ligne car pour chaque modification des exigences, il est nécessaire de résoudre un problème communément appelé « Linear Matrix Inequality » qui est trop complexe pour être réalisé en temps réel. Une autre solution consiste en une exécution d’un algorithme d’apprentissage par renforcement (« Reinforcement learning » en anglais) de manière à générer une commande optimisée. Néanmoins, l’intégration des exigences de haut niveau demeure complexe à mettre en œuvre tout en menaçant la stabilité du système mécatronique. L’enjeu est donc de réaliser un correcteur apte à délivrer automatiquement et en temps réel une commande en fonction de l’environnement, des caractéristiques du système mécatronique et/ou des exigences à satisfaire pour améliorer ses performances. Au vu de ce qui précède, l’invention se propose de pallier les contraintes précitées et a donc pour objet, selon un premier aspect, un procédé de contrôle automatisé et en temps réel d’un système mécatronique apte à recevoir en entrée au moins une consigne et délivrer en sortie au moins une commande. Le procédé comprend : - une étape de génération d’un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique et, - une étape de détermination de ladite commande en fonction d’une pluralité de caractéristiques du modèle multiphysique numérique et de la consigne. On entend par « modèle multiphysique numérique » une représentation virtuelle du système mécatronique physique, de son environnement et/ou des exigences de haut niveau actuels du système mécatronique et ainsi, générer une commande d’asservissement évolutive. Avantageusement, l’étape de génération d’un modèle multiphysique numérique comprend une étape d’entraînement d’un réseau de neurones. En d’autres termes, c’est l’apprentissage du réseau de neurones qui permet d’effectuer une identification du système mécatronique. Par ailleurs, un tel réseau de neurones est particulièrement adapté pour fonctionner qu’avec des données entrées-sorties et ne nécessite donc pas d’effectuer une étude des non-linéarités éventuelles dudit système mécatronique. Il a ainsi pour avantage de fournir une structure générique révisable pour modéliser le système mécatronique avec rapidité grâce à une parallélisation des opérations à exécuter. Préférentiellement, l’entraînement du réseau de neurones est mis en œuvre par les algorithmes de Levenberg-Marquardt, l’algorithme de rétropropagation, BFGS, l’algorithme d’apprentissage récurrent en temps réel ou l’algorithme à rétropropagation dans le temps. Il est à noter que « BFGS » fait référence ici à l’algorithme Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno. Par ailleurs, par « algorithme de rétropropagation » on entend l’algorithme connu sous le nom de « BackPropagation ». Quant à « l’algorithme d’apprentissage récurrent en temps réel », celui-ci est connu sous le nom de « Real Time Recurrent Learning ». De même, « l’algorithme à rétropropagation dans le temps » désigne l’algorithme « BackPropagation Through Time ». De préférence, l’étape de détermination de la commande comprend une étape de mise en œuvre d’un algorithme à évolution différentielle. En exécutant un tel algorithme évolutionnaire sans gradient, on peut élaborer des fonctions de coût sous contraintes qui prennent en compte les exigences de haut niveau sans la nécessité de les simplifier. Préférentiellement, le procédé comprend une étape de mesure périodique d’une pluralité de caractéristiques du système mécatronique, une comparaison entre les caractéristiques mesurées et les caractéristiques du modèle multiphysique numérique correspondantes et, une mise à jour du modèle multiphysique numérique en fonction des résultats de la comparaison. La période minimale entre deux mesures est adaptée au système considéré, ce qui permet d’obtenir en temps réel un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique asservi, de son environnement et des exigences à satisfaire éventuellement. Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif de contrôle automatisé et en temps réel d’un système mécatronique apte à recevoir en entrée au moins une consigne et à délivrer en sortie au moins une commande. Le dispositif comprend : - des moyens de conception aptes à générer un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique et, - des moyens de calcul aptes à déterminer ladite au moins une commande en fonction d’une pluralité de caractéristiques du modèle multiphysique numérique et de la consigne. Les moyens de calcul peuvent être intégrés sous forme de modules dans toute unité de calcul apte à exécuter des instructions programme et à échanger des données avec d’autres dispositifs. On peut citer comme unité de calcul, un microprocesseur ou un microcontrôleur. Les moyens de calcul peuvent également être intégrés sous forme de circuits logiques de manière partiellement ou intégralement matérielle. Avantageusement, les moyens de conception sont aptes à entraîner un réseau de neurones. A titre d’exemple, les moyens de conception peuvent être sous forme d’une unité de traitement de tenseur (« Tensor Processing Unit » en anglais) ou sous forme d’un processeur graphique ou GPU (pour « Graphics Processing Unit » en anglais). Autrement dit, il s’agit de moyens de conception conventionnels ne nécessitant pas une configuration spécifique pour faire fonctionner le réseau de neurones. Avantageusement, les moyens de conception sont configurés pour entraîner le réseau de neurones par les algorithmes de Levenberg-Marquardt, l’algorithme de rétropropagation, BFGS, l’algorithme d’apprentissage récurrent en temps réel ou l’algorithme à rétropropagation dans le temps. De préférence, le réseau de neurones est de type réseau de neurones dans l’espace d’état. Ce réseau de neurones, communément nommé « State Space Neural Network » a pour avantage d’être plus performant que les RNN (pour « Recurrent Neural Network » en anglais) classiques pour un nombre de paramètres similaires. Préférentiellement, les moyens de calcul sont aptes à mettre en œuvre un algorithme à évolution différentielle. Avantageusement, les moyens de conception comportent : - des moyens de mesure aptes à mesurer périodiquement une pluralité de caractéristiques du système mécatronique, - des moyens de comparaison aptes à comparer les caractéristiques mesurées et les caractéristiques du modèle multiphysique numérique correspondantes et, - des moyens de correction aptes à mettre à jour le modèle multiphysique numérique en fonction des résultats de la comparaison. L’invention a encore pour objet un ensemble de contrôle pour aéronef, comprenant un réseau de neurones, notamment un réseau de neurones de type réseau de neurones dans l’espace d’état, et un dispositif de contrôle automatisé tel que défini ci-dessus. L’invention a encore pour objet un aéronef comprenant un ensemble de contrôle tel que défini ci-dessus. D’autres buts, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : présente de manière schématique un système mécatronique et son dispositif de contrôle automatisé selon un mode de réalisation de l’invention ; illustre schématiquement les modules du dispositif de contrôle selon un mode de réalisation de l’invention et, illustre un ordinogramme d’un procédé de contrôle automatisé et en temps réel du système mécatronique mis en œuvre par ledit dispositif. Exposé détaillé d’au moins un mode de réalisation de l’invention Sur la est représenté un système mécatronique de commande de vol 1 à bord d’un aéronef, tel qu’un minimanche actif destiné à piloter une pluralité de moteurs électriques 2. Les ordres donnés via le minimanche 1 sont interprétés par un ordinateur de bord (électronique de contrôle) 3 configuré pour générer une consigne C1 qui permet, par la suite, d’établir une commande C2 destinée à piloter lesdits moteurs électriques 2. Pour atteindre rapidement la valeur de la consigne C1 et la maintenir en tant que commande C2, l’ordinateur de bord 3 est couplé à une boucle d’asservissement 4 configurée pour recevoir en entrée la consigne générée C1. Plus particulièrement, la boucle d’asservissement 4 est configurée pour mesurer en permanence, via une unité de calcul 5, l’écart entre la valeur réelle de la grandeur physique à asservir, ici la position et la vitesse du minimanche 1, et la valeur de la consigne C1 que l’on désire atteindre. Une telle boucle d’asservissement 4 comprend un dispositif de contrôle 7 couplé entre l’unité de calcul 5 et les moteurs électriques 2. Le dispositif de contrôle 7 est configuré pour recevoir en entrée ledit écart ou la consigne C1 lorsqu’il s’agit de la première utilisation du système 1 et délivrer, en sortie, la commande C2 aux moteurs électriques 2. Bien entendu, l’écart représente aussi une consigne qui permet de générer par la suite la commande C2. A cet effet, tel qu’illustré dans la , le dispositif de contrôle 7 comprend des moyens de conception 8 ainsi que des moyens de calcul 9. Les moyens de conception 8 sont ici couplés aux moyens de calcul 9 et sont configurés pour générer un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique 1. Pour ce faire, les moyens de conception 8 comportent des moyens d’acquisition 10 configurés pour acquérir des données relatives aux caractéristiques du système mécatronique 1 en temps réel. Ces caractéristiques sont représentatives du comportement et de l’environnement du système mécatronique 1 telles que la température et les vibrations à proximité dudit système 1. Il est à noter que ces caractéristiques peuvent comprendre en outre des données correspondant aux exigences de haut niveau que le système mécatronique 1 devrait satisfaire. Les moyens de conception 8 sont en outre configurés pour entraîner un réseau de neurones, avantageusement dans l’espace d’état, par exemple par les algorithmes de Levenberg-Marquardt, l’algorithme de rétropropagation, BFGS, l’algorithme d’apprentissage récurrent en temps réel ou l’algorithme à rétropropagation dans le temps. Quant aux moyens de calcul 9, ils sont configurés pour élaborer ladite commande C2 pour piloter le minimanche 1 et ainsi offrir de meilleures performances. A cette fin, les moyens de calcul 9 sont configurés pour mettre en œuvre un algorithme, dit à évolution différentielle, qui reçoit en entrée le modèle multiphysique numérique, ledit écart ou la consigne C1 s’il s’agit d’une première utilisation du système mécatronique 1. Toutefois, comme le système mécatronique 1 est amené à évoluer lors de son exploitation, par exemple suite à une apparition d’un jeu de friction, il est avantageux de mettre à jour le modèle multiphysique numérique de manière automatique et en temps réel afin qu’il puisse évoluer simultanément avec le système mécatronique 1. A cet effet, les moyens de conception 8 comprennent en outre des moyens de comparaison 11 et des moyens de correction 12. Les moyens de comparaison 11 sont couplés aux moyens d’acquisition 10 pour recevoir périodiquement une pluralité de caractéristiques mesurées du système mécatronique 1 ainsi que les différents profils de fonctionnement du système mécatronique 1 déterminés par le réseau de neurones. La période minimale entre deux itérations est adaptée au système considéré, ce qui permet d’obtenir un modèle numérique, en temps réel, représentatif du système mécatronique 1, de son environnement et éventuellement des exigences à satisfaire. Les moyens de comparaison 11 sont configurés pour comparer les caractéristiques mesurées et les caractéristiques du modèle multiphysique numérique correspondantes pour ensuite transmettre les résultats de la comparaison aux moyens de correction 12. Les moyens de correction 12 sont configurés pour mettre à jour le modèle multiphysique numérique, le mémoriser et le délivrer aux moyens de calcul 9 pour ainsi établir une nouvelle commande C2. On se réfère à la qui illustre le procédé de contrôle automatisé et en temps réel du système mécatronique 1 mis en œuvre par le dispositif 7. Le procédé débute par une étape E1 caractérisée par un démarrage du système mécatronique 1 au cours duquel les moyens d’acquisition 10 reçoivent les données relatives à l’environnement et aux caractéristiques propres du système mécatronique 1. A l’étape E2, les moyens de conception 8 entraîne le réseau de neurones par l’algorithme de Levenberg-Marquardt par exemple, de manière à déterminer les différents profils de fonctionnement du système mécatronique 1. Pour ce faire, les moyens de conception 8 envoient une pluralité de séquences de commande aléatoires aux moteurs électriques 2 et relèvent des grandeurs physiques pour en dresser un profil. A l’étape suivante E3, les moyens de conception 8 génèrent un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique 1 en fonction des profils de fonctionnement déterminés et des données acquises par les moyens d’acquisition 10. Ensuite, à l’étape E4, les moyens de calcul 9 mettent en œuvre l’algorithme à évolution différentielle qui reçoit en entrée le modèle multiphysique numérique ainsi que ledit écart ou la consigne C1 lorsqu’il s’agit de la première utilisation du système 1 suite à son démarrage. Enfin, à l’étape E5, les moyens de calcul 9 déterminent au moins une commande C2 apte à piloter les moteurs électriques 2 et qui prend en compte en temps réel l’environnement du système mécatronique 1, ses caractéristiques propres et éventuellement les exigences qu’il devrait satisfaire. Les étapes E4, E5 sont par ailleurs réitérées à chaque réception d’une nouvelle consigne C1 par le dispositif 7 pour générer la commande C2 correspondante. A ce titre, parallèlement aux étapes E2, E3, E4 et E5, les moyens de conception 8 mettent périodiquement à jour le modèle multiphysique numérique. Plus particulièrement, les moyens d’acquisition 10 réceptionnent de nouveau, à l’étape E6, une pluralité de caractéristiques mesurées et les transmettent aux moyens de comparaison 11. A l’étape E7, les moyens de comparaison 11 comparent les caractéristiques du modèle multiphysique numérique élaboré antérieurement et les caractéristiques acquises respectives pour transmettre les résultats de la comparaison aux moyens de correction 12. On revient enfin à l’étape E3 où les moyens de conception 8 génèrent de nouveau un modèle multiphysique numérique en fonction des résultats de la comparaison. Il est à noter que l’apprentissage du réseau de neurones est maintenu durant la durée de fonctionnement du système mécatronique 1, ce qui a pour avantage de bénéficier en permanence d’un modèle multiphysique numérique le plus fidèlement représentatif du système mécatronique 1. L’invention peut s’appliquer ainsi à tout système mécatronique nécessitant un asservissement et soumis à des conditions de fonctionnement telles que la stabilité en position d’une plateforme mécanique motorisée, d’une plateforme volante pilotée à l’aide d’un mini manche actif ou d’une ligne de visée d’un viseur optronique. Procédé de contrôle automatisé et en temps réel d’un système mécatronique (1) aptes à recevoir en entrée au moins une consigne (C1) et à délivrer en sortie au moins une commande (C2), caractérisé en ce qu’il comprend : - une étape (E3) de génération d’un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique (1) et, - une étape (E5) de détermination de ladite au moins une commande en fonction d’une pluralité de caractéristiques du modèle multiphysique numérique et de la consigne (C1). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape (E3) de génération du modèle multiphysique numérique comprend une étape (E2) d’entraînement d’un réseau de neurones. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’entraînement du réseau de neurones est mis en œuvre par les algorithmes de Levenberg-Marquardt, l’algorithme de rétropropagation, BFGS, l’algorithme d’apprentissage récurrent en temps réel ou l’algorithme à rétropropagation dans le temps. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape (E5) de détermination de la commande (C2) comprend une mise en œuvre d’un algorithme à évolution différentielle. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant une étape (E6) de mesure périodique d’une pluralité de caractéristiques du système mécatronique (1), une étape de comparaison (E7) entre les caractéristiques mesurées et les caractéristiques du modèle multiphysique numérique correspondantes et, une étape (E3) de mise à jour du modèle multiphysique numérique en fonction des résultats de la comparaison. Dispositif de contrôle (7) automatisé et en temps réel d’un système mécatronique (1) apte à recevoir en entrée au moins une consigne (C1) et délivrer en sortie au moins une commande (C2), caractérisé en ce qu’il comprend : - des moyens de conception (8) aptes à générer un modèle multiphysique numérique représentatif du système mécatronique (1) et, - des moyens de calcul (9) aptes à déterminer ladite au moins une commande (C2) en fonction d’une pluralité de caractéristiques du modèle multiphysique numérique et de la consigne (C1). Dispositif selon la revendication 6, dans lequel les moyens de conception (8) sont aptes à entraîner un réseau de neurones. Dispositif selon la revendication 7, dans lequel les moyens de conception (8) sont configurés pour entraîner le réseau de neurones par les algorithmes de Levenberg-Marquardt, l’algorithme de rétropropagation, BFGS, l’algorithme d’apprentissage récurrent en temps réel ou l’algorithme à rétropropagation dans le temps. Dispositif selon la revendication 8, dans lequel le réseau de neurones est de type réseau de neurones dans l’espace d’état. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 6 à 9, dans lequel les moyens de calcul (9) sont aptes à mettre en œuvre un algorithme à évolution différentielle. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 6 à 10, dans lequel les moyens de conception (8) comportent : - des moyens de mesure (10) aptes à mesurer périodiquement une pluralité de caractéristiques du système mécatronique, - des moyens de comparaison (11) aptes à comparer les caractéristiques mesurées et les caractéristiques du modèle multiphysique numérique correspondantes et, - des moyens de correction (12) aptes à mettre à jour le modèle multiphysique numérique en fonction des résultats de la comparaison. Ensemble de contrôle pour aéronef, comprenant un réseau de neurones, notamment un réseau de neurones de type réseau de neurones dans l’espace d’état, et un dispositif de contrôle automatisé selon l’une quelconque des revendications 6 à 11. Aéronef comprenant un ensemble de contrôle selon la revendication précédente 12.