Brevet FR3134759A1 — publié le 20231027

La présente invention concerne un système de régulation active de flux d’air et un procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) pour véhicule, comprenant : un organe mécanique obstruant (2), un système mécatronique (3), muni d’un boîtier contenant un moteur à aimant (10) piloté par un circuit de commande (11) et accouplé à une transformation de mouvement permettant de déplacer l’organe mécanique obstruant (2), Des lignes de communication (7) électroniques pour échanger de l’information avec le DCU (8) du véhicule ou recevoir des commandes du DCU (8) du véhicule, caractérisé en ce que ledit procédé comporte une série d’étapes consistant à : enregistrer, lors d’un cycle de fonctionnement du système de régulation active de flux d’air (1), une séquence de données numériques échantillonnées dans une mémoire , où la séquence de données numériques échantillonnées est constituée d’un ensemble de données numériques, , acquises par ledit circuit de commande (11) interne au système mécatronique (3), appliquer à ladite séquence de données numériques échantillonnées enregistrée dans la mémoire un modèle algorithmique d’analyse statistique pour déterminer une singularité, discriminer par le circuit de commande (11) et transmettre au DCU, un code d’erreur sporadique associée à la singularité, ledit code d’erreur sporadique étant une information sur l’état du système de régulation active de flux d’air (1). Figure de l’abrégé : figure 1 Procédé de diagnostic de fonctionnement d'un système de régulation active de flux d’air . Domaine de l’invention La présente invention concerne le domaine de la maîtrise thermique du moteur d’un véhicule automobile moteur à explosion, électrique ou hybride par des systèmes de régulation active du flux d’air entraînant un organe obstruant, par exemple des volets d’air motorisés de la calandre ou des rideaux. Cet organe obstruant est destiné à modifier la quantité d'air traversant le radiateur du véhicule et le compartiment moteur et à ajuster le débit d’air afin de gérer l’efficience du moteur du véhicule et des différents agrégats principaux (moteur thermique, moteur électrique de traction et son onduleur, boite de vitesses, pack batteries...) La gestion de la température moteur est en effet devenue, de par l'évolution des normes anti-pollution, un axe de développement majeur dans la conception d'un moteur. Le refroidissement moteur est désormais optimisé pour contrôler au mieux la température des différentes zones du moteur tout en limitant sa consommation d'énergie. Le circuit de gestion thermique a pour fonction de maintenir les différents composants internes d'un moteur (cylindres, culasse, etc.) et, le cas échéant, les éléments périphériques (le turbocompresseur par exemple) à leur température de fonctionnement idéal. Si la température du moteur est trop élevée, les gaz à l'intérieur du cylindre sont plus chauds : il y a donc moins de gaz dans le cylindre et les risques d'auto-inflammation (et de cliquetis) sont plus élevés. D'autre part, les composants se déformant plus, il y a un risque de casse conséquent. Si le moteur est, au contraire, froid, les frictions sont généralement plus importantes entre le piston et la chemise du cylindre et la combustion est incomplète, ce qui génère des émissions de gaz polluants significativement plus élevées. Sur beaucoup de véhicules récents, les ailettes de la calandre disposée devant le radiateur sont articulées et motorisées pour contrôler le débit d'air traversant le radiateur. En effet, lorsque le véhicule circule à haute vitesse et à faible charge, un écoulement d'air important n'est pas forcément indispensable pour refroidir correctement le moteur. De plus, l'air circulant à travers le radiateur perturbe le flux principal autour du véhicule et il génère donc une traînée aérodynamique. Aussi, il peut être avantageux d'obstruer les prises d'air situées en amont du radiateur grâce à des volets. Dans certains cas, les volets ne comportent que deux positions (complètement ouverts ou fermés). Malheureusement, les bénéfices en termes de réduction d’émission CO2 de ces calandres à volets actifs disparaissent si un volet reste bloqué en position ouverte ou fermée, ou dans une position intermédiaire, ou encore s’il subit un dommage, par exemple lors d’un choc ou encore si un ou plusieurs volets venaient à manquer. Le bon fonctionnement d'une calandre à volets actifs a un impact sur l'émission de polluants du véhicule, il est donc d'une grande importance, voire légalement obligatoire, d'assurer un fonctionnement correct du dispositif de volet d'air et d’informer le conducteur de toute dégradation de la consommation et de la pollution de son véhicule, et ce à chaque roulage, l’incitant à se rendre rapidement au garage pour rétablir le niveau légal d’émission de ce dernier. On a à cet effet prévu des solutions pour la vérification de la fonctionnalité générique de l'agencement des volets d'air au moyen d'un système de diagnostic embarqué. Pour les véhicules électriques, la maîtrise thermique du moteur et des batteries constitue également un enjeu important se traduisant par les mêmes besoins, ainsi que l’efficience aérodynamique : un système de régulation active de flux d’air défectueux pourra pénaliser la pénétration dans l’air du véhicule et donc influer négativement sur l’autonomie du véhicule. État de la technique On connaît dans l’état de la technique différentes solutions pour répondre à cet objectif de détecter un dysfonctionnement des volets actifs d’une calandre. Le brevet US10710450 décrit par exemple une calandre à volets d'air actifs pour un véhicule automobile comprenant un boîtier ayant une ouverture de passage d'air, au moins deux volets à air montés de manière mobile sur le boîtier, et un entraînement de mouvement à transmission de force et de mouvement couplé aux deux volets à air. Des capteurs sont associés aux volets d'air, de sorte qu'une position hors de la position fermée et de la position de passage des volets d'air peut être détectée par les capteurs formés par des interrupteurs. Le brevet US10953740B2 décrit une calandre à volets d'air montés de manière mobile, pour modifier une zone d'écoulement efficace. Un capteur à effet Hall et un matériau magnétisable coopèrent de telle manière que, le capteur à effet Hall qui détecte un champ magnétique émanant de la section de détection, émet un premier signal de détection lorsqu’un volet est dans une position de référence et un signal différent lorsque le au moins un volet d'air n'est pas dans la position prescrite. De tels capteurs nécessitent un emplacement pour les loger dans la calandre, doivent être alimentés en énergie et augmentent le coût d'assemblage ainsi que la vulnérabilité aux pannes car exposés à de fortes contraintes (vent, pluie, petits chocs avec des gravillons …) et augmentent aussi le coût du système de contrôle de l'air. Le brevet US9810138 décrit une autre solution fournissant un diagnostic sans qu'un capteur séparé ne doive être prévu pour chaque volet. Cette solution est basée sur la mise en place, pour au moins un volet, un élément de résistance associé audit volet qui est construit pour modifier, augmenter, le couple requis pour actionner le volet. Un dispositif de diagnostic procède à l’acquisition d’au moins un paramètre d'alimentation en tant qu'information concernant l'état de l'agencement des éléments de fermeture. Une solution similaire est décrite dans la demande de brevet DE102018108162A1 proposant un procédé de commande d'un dispositif d'actionnement avec un premier corps et un second corps, le second corps ayant une surface de contact et la surface de contact ayant une partie zone de changement de résistance mécanique sur une position définie. Ce procédé comprend les étapes suivantes : commander l’actionneur pour déplacer le premier corps par rapport au deuxième corps pour entraîner le glissement le long de la surface de contact du second corps, détecter une variation d'un paramètre de moteur de l'actionneur d'entraînement qui est dépendant d'un paramètre de fonctionnement, tel que le courant du moteur ou le couple, et sur la base du paramètre de moteur, sachant que le premier corps est situé sur la partie de la surface de contact avec une résistance mécanique modifiée. Cette deuxième famille de solution n’est pas non plus totalement satisfaisante car elle implique la présence d’une pièce perturbatrice, créant une résistance connue dont on va vérifier régulièrement si elle est bien présente. Cela crée plusieurs problèmes. Cette résistance perturbatrice va modifier au moins marginalement, le fonctionnement des volets actifs et altérer le fonctionnement de la calandre. Cette résistance risque également d’évoluer dans le temps en raison de l’usure ce qui peut modifier la résistance de référence et perturber la détection. Cette famille de solution implique la réalisation de mouvement complet d’ouverture ou de fermeture du système, réduisant la durée de vie du système et impliquant des mouvements complets parasites pouvant être incompatible avec les stratégies de contrôle souhaité pour les nouvelles plateformes de véhicules électriques. Cette famille de solution implique la transmission de toutes les acquisitions d'information concernant l'état de l'agencement des éléments de fermeture sur le réseau de communication à bande passante très limitée (typiquement la bande passante maximale du BUS LIN est inférieure ou égale à 19200 bits par secondes) à destination de l'électronique de contrôle véhicule (DCU pour D omain C ontrol U nit ) afin de lui permettre de traiter l'ensemble et de diagnostiquer l'état du système. Cette incompatibilité de bande passante induit une mémorisation et une transmission lente de l'information retardant le diagnostic ou de transmettre une partie de ces informations (appelé sous échantillonnage) dégradant sa fiabilité et justesse proportionnellement. La demande de brevet allemand DE102018201469A1 décrit un dispositif de volet d'air, dans lequel l'ensemble de données de fonctionnement de référence représente le trajet de réglage du au moins un volet d'air entre ses positions de fonctionnement prédéterminées, avec un diagnostic jeu de commandes en outre stocké dans le dispositif de mémoire, dont l'exécution par le dispositif de commande provoque un ajustement de diagnostic du au moins un volet d'air entre ses positions de fonctionnement prédéterminées. Le dispositif de commande est conçu pour commander l'entraînement de réglage au moins une fois pour un réglage de diagnostic de l’au moins un volet d'air en fonction de l'occurrence d'un événement prédéterminé conformément à l'ensemble de commandes de diagnostic. Le dispositif de commande est en outre conçu pour comparer les données de fonctionnement (jeu de données de fonctionnement) enregistrées par le dispositif d'acquisition de données pendant le réglage de diagnostic et représentant le chemin de réglage du réglage de diagnostic avec le jeu de données de fonctionnement de référence et, en fonction du résultat de la comparaison, pour générer un ensemble de données de diagnostic et transmis par une ligne de transmission de signal à un dispositif de traitement de données. Cette troisième solution n’est pas non plus totalement satisfaisante car elle nécessite de faire exécuter par le volet un cycle dédié au diagnostic, et nécessite des capteurs additionnels pour détecter la situation de butée ou une position de référence. Inconvénients de l’art antérieur Les solutions de l’art antérieur présentent toutes l’inconvénient d’impliquer une perturbation du fonctionnement normal du système de volets actifs, par l’ajout de capteurs supplémentaires, de modifications mécaniques du système, d’imposer un cycle de mouvement souvent complet spécifique au diagnostic, d'impliquer la transmission de toutes les acquisitions d'information concernant l'état de l'agencement des éléments de fermeture sur le réseau de communication à bande passante très limitée à destination de l'électronique de contrôle véhicule afin de lui permettre de traiter l'ensemble et de diagnostiquer l'état du système et de nécessité des mouvements d’ouverture ou de fermeture complets pour permettre un diagnostic complet de l'ensemble des éléments mobiles composant le dit système. Par ailleurs, les solutions prévoyant l’utilisation de la mesure de couple (ou de courant DC) imposent un contrôle du moteur en boucle fermée, antinomique avec le contrôle de moteur pas à pas, ce qui rend les solutions de l'art antérieur inutilisables ou difficiles dans ce contexte. Solution apportée par l’invention Afin de répondre à ces inconvénients et de permettre d’apporter une fonction de diagnostic du système complet sans modification de l’organe obstruant, en exploitant les données internes au système mécatronique mobilisant l’organe obstruant ou les données générées par l’organe obstruant le cas échéant. A cet effet, La présente invention concerne selon son acception la plus générale un procédé de diagnostic de fonctionnement d'un système de régulation active de flux d’air pour véhicule, comprenant : un organe mécanique obstruant, un système mécatronique, muni d'un boîtier contenant un moteur à aimant piloté par un circuit de commande et accouplé à une transformation de mouvement permettant de déplacer l'organe mécanique obstruant, des lignes de communication électroniques pour échanger de l'information avec le DCU du véhicule ou recevoir des commandes du DCU du véhicule, caractérisé en ce que ledit procédé comporte une série d’étapes consistant à : enregistrer, lors d’un cycle de fonctionnement du système de régulation active de flux d’air, une séquence de données numériques échantillonnées dans une mémoire , où la séquence de données numériques échantillonnées est constituée d’un ensemble de données numériques, , acquises par ledit circuit de commande interne au système mécatronique, appliquer, à ladite séquence de données numériques échantillonnées enregistrée dans la mémoire, un modèle algorithmique d'analyse statistique pour déterminer une singularité, discriminer par le circuit de commande et transmettre au DCU, un code d’erreur sporadique associé à la singularité, ledit code d’erreur sporadique étant une information sur l’état du système de régulation active de flux d’air (1). Un « code d’erreur sporadique » (« sporadic fault » en anglais ) est un paramètre numérique correspondant à un type d’anomalie intermittente ou d’échec d’un contrôle, qui est enregistré dans la mémoire du DCU du véhicule et qui est automatiquement supprimé lorsque le échec ne se produit plus après un certain nombre de cycles de conduite, contrairement à un code d’erreur consolidée qui restent sauvegardés dans la mémoire et qui gênera un DTC diagnostic Trouble Code. Dans une variante, lorsque le code d’erreur sporadique retourné ne correspond pas à un état nominal du système, le procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air comporte comme étapes supplémentaires : la consolidation de l'erreur sporadique suite à une instruction transmise par le DCU du véhicule donnant lieu à un état de diagnostic consolidé, la transmission de l'état de diagnostic consolidé au DCU du véhicule. En outre, l’algorithme d’analyse statistique peut être muni d’une séquence d'apprentissage. En alternative, l’algorithme d’analyse statistique peut être muni d’une méthode de sélection par regroupement. Dans une variante, l’organe mécanique obstruant est dépourvu d’éléments dédiés au diagnostic externes audit système mécatronique. Dans une déclinaison permise, la donnée numérique est relative au fonctionnement du moteur à aimant du système mécatronique. Dans une alternative anticipée, la donnée numérique est une mesure du courant de phase moteur. Dans ce cas, ladite donnée numérique peut être une mesure de l’angle de charge du rotor du moteur à aimants. Dans une variante, le modèle algorithmique d'analyse statistique pour déterminer une singularité est muni d'une comparaison entre la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée et une carte de données de références. Dans une seconde variante, le modèle algorithmique d'analyse statistique pour déterminer une singularité est muni d'une détection d'un point singulier dans la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée. Dans une troisième variante, le modèle algorithmique d'analyse statistique pour déterminer une singularité consiste à soumettre la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée à un modèle obtenu par entraînement d’un réseau de neurone à partir de données d’apprentissage correspondant au fonctionnement nominal de l'organe mécanique obstruant. Dans tous les cas de figures, une séquence de données numériques échantillonnée de référence peut être enregistrée pour chaque système mécatronique en fin de chaîne d'assemblage. En l’occurrence, le modèle algorithmique d'analyse statistique peut comparer la séquence de données numériques échantillonnée avec la séquence de données numériques échantillonnée de référence de manière à détecter une dérive comportementale pouvant donner lieu à une dégradation du système mécatronique ou pouvant valider un comportement d’usure normale du système. Dans une variante, la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée est issue d’une donnée numérique fonction de la charge mécanique dans le système de grilles actives. Dans ce cas, l’identification d’une singularité dans la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée peut être permise en connaissance : des masses ou inerties à déplacer dans le système de grilles actives, et/ou des frictions mécaniques dans ledit système, et/ou de la charge aéraulique exercée sur ledit système. On entendra par « singularité » au sens du présent brevet un point ou un sous-ensemble de points de la séquence de données enregistrée se distinguant d’une séquence de référence correspondant à un fonctionnement nominal, par comparaison avec une ou plusieurs séquences de données nominales préenregistrées, ou par différence entre la signature de la séquence de données et la signature d’une séquence de données nominales acquise pendant une phase préliminaire d'apprentissage, obtenues par une même fonction de calcul de signature, ou une singularité au sens d’une statistique gaussienne ou encore un point ou un ensemble de point se distinguant de la projection de la courbe médiane formée par les points précédents significativement de la moyenne des fluctuations des points enregistrés par rapport à ladite courbe médiane, significativement s’entendant comme « dépassant d’au moins 20% l’amplitude des fluctuations en régime normal ou nominal. On distingue en particulier les données pour lesquelles la signature (couple, courant, position …) est recherchée, et les informations enregistrées dans la mémoire interne du système mécatronique, et notamment dans la mémoire volatile ou non volatile du contrôleur, par exemple une température. Selon une variante, ledit modèle algorithmique d'analyse statistique pour déterminer une singularité consiste à soumettre la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée à un modèle obtenu par entraînement d’un réseau de neurone à partir de données d’apprentissage correspondant au fonctionnement nominal de l'organe mécanique obstruant. Selon un mode de réalisation particulier, une séquence de données numériques échantillonnée de référence est enregistrée pour chaque système mécatronique en fin de chaîne d'assemblage. Avantageusement, ledit modèle algorithmique d'analyse statistique est apte à comparer la séquence de données numériques échantillonnée avec la séquence de données numériques échantillonnée de référence de manière à détecter une dérive comportementale. Selon une variante, la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée est issue d’une donnée numérique fonction de la charge mécanique dans le système de grilles actives. Selon des modes de réalisation particuliers, l’identification d’une singularité dans la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée est permise en connaissance : des masses ou inerties à déplacer dans le système de grilles actives, et/ou des frictions mécaniques dans ledit système, et/ou de la charge aéraulique exercée sur ledit système. L’invention concerne aussi un système électromécanique de régulation active de flux d’air (1) pour véhicule, comprenant : un organe mécanique obstruant, un système mécatronique, muni d'un boîtier contenant un moteur à aimant (10) piloté par un circuit de commande et accouplé à une transformation de mouvement permettant de déplacer l'organe mécanique obstruant, Des lignes de communication électroniques pour échanger de l'information avec le DCU du véhicule ou recevoir des commandes du DCU du véhicule, caractérisé en ce que ledit procédé comporte un microcontrôleur ou un microprocesseur exécutant un programme informatique enregistré dans sa mémoire morte, commandant une série d’étapes consistant à : enregistrer, lors d’un cycle de fonctionnement du système de régulation active de flux d’air, une séquence de données numériques échantillonnées dans une mémoire , où la séquence de données numériques échantillonnées est constituée d’un ensemble de données numériques, , acquises par ledit circuit de commande interne au système mécatronique (3), appliquer, à ladite séquence de données numériques échantillonnées enregistrée dans la mémoire, un modèle algorithmique d'analyse statistique pour déterminer une singularité, discriminer par le circuit de commande et transmettre au DCU, un code d’erreur sporadique associé à la singularité, ledit code d’erreur sporadique étant une information sur l’état du système de régulation active de flux d’air (1). Description détaillée d’exemples non limitatifs de réalisation La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description de différentes variantes de réalisation non limitatives qui suit, se référant aux dessins annexés où : la représente une vue schématique d’un système de régulation active de flux d’air piloté par un moteur de type stepper selon l’invention, la représente vue schématique d’une variante de réalisation d’un système de régulation active de flux d’air piloté par un moteur de type BLDC dit sensored selon l’invention, la représente vue schématique d’une variante de réalisation d’un système de régulation active de flux d’air piloté par un moteur de type BLDC dit senso r less selon l’invention, la représente un exemple d’algorithme de diagnostic pour l’identification de défaillances dédié à un système à volets, la représente un exemple d’algorithme d’apprentissage pour la reconnaissance de défaillances de l’algorithme présenté en , la représente une vue éclatée d’un système de régulation active d’air à volets, la représente une vue en perspective d’un système de régulation active d’air à rideau, les figures 8 à 12 illustrent différents exemples de dysfonctionnements liés au système représenté en , les figures 13 à 16 illustrent différents exemples de dysfonctionnements liés au système représenté en , la figure 17 (17a,17 b,17c, 17d) représentent le diagramme de Fresnel d’un moteur triphasé permettant de visualiser l’angle de charge du moteur, la représente une méthode d’acquisition d’une série de donnée, pour l’identification d’une singularité, basée sur une mesure de la puissance consommée par le moteur, la illustre un exemple d’algorithme d’apprentissage supervisé pouvant servir de base décisionnelle à l’algorithme présenté en . Principe général d’un système de régulation active de flux d’air La représente une vue générale d’un système de régulation active de de flux d’air (1). Ce système de régulation est composé d’un organe mécanique obstruant (2) qui est positionné sur la calandre de l’automobile et est apte à entraver l’arrivée du flux d’air sur le radiateur, et comprend un système mécatronique (3) commandant le positionnement de l’organe mécanique obstruant (2), tel que des volets ou un rouleau, permettant la modulation du débit d’air reçu par le radiateur, en fonction de l’état dudit organe mécanique obstruant (2). Le système mécatronique (3) comprend une chaîne de transmission du mouvement (20) entrainée par un moteur synchrone polyphasé à aimants permanents, appelé par la suite moteur à aimants (10), piloté par un circuit de commande électronique (30), par exemple un moteur triphasé tel qu’illustré par la . L’invention consiste à exploiter les signaux disponibles sur le circuit de commande électronique (30) du système mécatronique (3), sans nécessiter l’adjonction d’un ou plusieurs capteurs additionnels sur l’organe mécanique obstruant (2) du système de régulation active de flux d’air (1), afin que le système mécatronique (3) selon l’invention permette d’apporter une information de diagnostic lorsqu’il est intégré dans un système de régulation active de flux d’air (1) initialement démuni de cette fonctionnalité. Néanmoins, lorsque des capteurs supplémentaires sont déjà implémentés au système de régulation active de flux d’air (1), par exemple sur l’organe mécanique obstruant (2), l’invention peut également exploiter les signaux issus de ces capteurs à condition qu’ils soient traités par le circuit de commande électronique (30). Le cas présenté en illustre une configuration dans laquelle le moteur à aimants (10) présente un pilotage de type pas à pas. Le système mécatronique (3) est muni : d’un connecteur électrique (6) recueillant l’alimentation électrique (5) provenant du réseau électrique continu du véhicule, de lignes de communication (7) électriques composées de commandes provenant de l’unité de contrôle de domaine ou DCU (8) du véhicule (pour D omain C ontrol U nit ) et d’informations générées par le système mécatronique (3) lui-même et à destination dudit DCU (8) du véhicule, d’un module électrique de protection et de filtrage(9) permettant de respecter les normes électriques et électromagnétiques applicables, d’un circuit de commande (11) pourvu de mémoires, tel qu’un microcontrôleur, générant la communication véhicule, les fonctions de contrôle et le pilotage du moteur à aimants (10) par association à un module de pilotage des transistors, du moteur à aimants (10) générant le déplacement et le couple souhaités, d’un onduleur polyphasé (12), préférentiellement diphasé ou triphasé, composé de transistors de type MOSFET alimentant le moteur à aimants (10) en énergie électrique, d’une chaîne de transmission du mouvement (20), pour la réduction ou la transformation du mouvement du rotor du moteur à aimants (10), dont l’étage d’entrée est entrainé par le rotor du moteur à aimants (10) et dont l’étage de sortie (21) est accouplé à l’organe mécanique obstruant (2). Il est important de noter que le circuit de commande (11), le module de pilotage des transistors et l’onduleur polyphasé (12) peuvent être intégré dans un composant spécifique (13) connu par l’homme du métier sous l’acronyme SOC ( System On Chip ). De manière préférentielle mais non limitative, la séquence de données est générée par les éléments suivants, pris seuls ou en combinaison : un (ou plusieurs) capteur de vibrations (13) mesurant des niveaux de vibrations d’un sous ensemble mobile en prenant en compte le contexte du système de régulation active de flux d'air (1), un (ou plusieurs) capteur de température (14) mesurant la température interne du système mécatronique (3) et permettant de déduire la température locale d’une région du système de régulation active de flux d'air (1), un (ou plusieurs) capteur de position (15) mesurant la position en continu du rotor du moteur à aimants (10) ou d’un élément mobile dans le système mécatronique (3) et permettant de reconstruire l’angle de charge du moteur à aimants (10), un (ou plusieurs) capteur électrique (16) mesurant une ou plusieurs grandeurs électriques, telles que des tensions ou des courants, au niveau de l’onduleur polyphasé (12) et qui recombinées permettent de reconstruire l’angle de charge du moteur à aimants (10). Dans l’exemple de la , un scénario typique peut être décrit de la manière suivante. Le circuit de commande (11) reçoit une instruction de mouvement de la part du DCU (8), il génère alors la séquence de pilotage appropriée des interrupteurs de l’onduleur polyphasé (12) de manière à générer ledit mouvement. L’instruction de mouvement en provenance du DCU (8) peut être un mouvement d’ouverture ou de fermeture, complet ou partiel, ou une position absolue de la course à atteindre. L’invention consiste à acquérir une séquence de donnée par le circuit de commande (11), à l’enregistrer dans la mémoire, à l’analyser à l’aide d’un traitement numérique apte déceler une singularité et à transmettre au DCU (8) un code d’erreur sporadique associé à cette singularité via les lignes de communication (7). La séquence de donnée peut être acquise pour tout mouvement, ou épisodiquement selon une instruction du DCU (8) ou du circuit de commande (11). Le circuit de commande (11) est apte à extraire une singularité de cette séquence de données enregistrée à l’aide d’un traitement statistique plus ou moins complexe en fonction des exigences fonctionnelles, liées aux types de dysfonctionnements recherchés et à la sensibilité souhaitée. Par exemple, un défaut lié à une détérioration soudaine, comme la casse d’un volet bloquant la course de l’organe mécanique obstruant (2), présente une signature beaucoup plus facile à mettre en évidence qu’un vieillissement progressif de l’actionneur entraînant une dégradation ténue des performances proche du minimum exigé. Cette singularité peut donc être le symptôme d’une grande diversité de dysfonctionnements et nécessite d’appliquer l’algorithme de traitement approprié pour générer un code d’erreur sporadique issu de cette erreur afin de la transmettre au DCU (8). On entend par code d’erreur sporadique un code intelligible par le DCU (8) et pouvant signaler une grande diversité de dysfonctionnements rencontrés par l’actionneur, tels que la perte d’un des éléments mobiles, la désolidarisation d’un des éléments mobiles de la chaîne de transmission du mouvement, la perte de plusieurs des éléments de l’organe mécanique obstruant (2), ou encore casse d’une pièce de la chaîne de transmission du mouvement (20), mais n’étant pas limitées à ces erreurs. Bien entendu, le code d’erreur peut également signifier le bon fonctionnement du système ou le résultat d’un diagnostic non concluant. Comme le montre la , le système mécatronique (3) peut intégrer diverses capteurs internes pour générer les signaux exploités par le circuit de commande (11). Ces capteurs peuvent être de natures diverses et de manière non limitative peuvent être un capteur de vibrations (13), un capteur de température (14), un capteur de pression, ou encore une sonde analogique ou numérique mesurant l’angle magnétique du rotor. L’invention peut aussi judicieusement profiter de la combinaison de plusieurs signaux pour générer le diagnostic d’intégrité du système de régulation active de flux d’air. La présente une alternative de réalisation d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon l’invention. Ce mode de réalisation diffère de celui présenté en en ce que le pilotage du moteur à aimants (11) est de type BLDC sensored , c’est-à-dire que le moteur à aimants (11) est muni d’un contrôle direct ou FOC en boucle fermé avec mesure directe de la position de son rotor. A cet effet, un ou plusieurs capteurs (15) sont prévus pour informer le microcontrôleur de la position exacte du rotor du moteur aimants permanents (11), lui-même générant le déplacement et le couple souhaités. La présente une variante de réalisation d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon l’invention. Ce mode de réalisation diffère de celui présenté en en ce que le pilotage du moteur à aimants (11) est de type BLDC sensorless , c’est-à-dire que l’information de position du rotor du moteur à aimants (11) ne provient plus des capteurs de position (15) mais est estimée à partir des grandeurs électriques mesurées aux bornes des lignes d’alimentation des phases du moteur à aimants (11), par exemple grâce à un dispositif de mesure (17) des courants et/ou tensions de phases, ce dispositif de mesure (17) pouvant être muni de un ou plusieurs capteurs de tension et/ou de courant. Bien entendu ces modes de réalisation du système mécatronique ne sont pas limitatifs de l’invention et l’homme de métier pourrait aisément imaginer d’autre alternatives pour la réalisation et le pilotage du moteur à aimants, comme pour la teneur des capteurs internes au système mécatronique utilisés pour la déceler un dysfonctionnement. Au travers de multiples exemples de réalisation, différents types de dysfonctionnements sont illustrés, différents moyens pour détecter ces dysfonctionnements sont également présentés, tout comme de multiples solutions pour extraire une singularité à partir de l’information fournie par les moyens de détection. Enfin, plusieurs implémentations algorithmiques permettant de convertir la singularité détectée en un code d’erreur tangible sont fournies. Les exemples décrits ne sont apportés qu’à titre illustratif et ne sont en aucun cas limitatif de l’invention, l’homme de métier pouvant utiliser partie ou totalité de ces exemples et remplacer une brique manquante par une solution connue de la technique. Description détaillée d’une variante d’algorithme de détection de dysfonctionnement Un exemple d’algorithme (200) décrivant le diagnostic de d’identification de défaillances pour un système de régulation active de flux d’air (1), dont l’organe mécanique obstruant est un ensemble de volets, est représenté par le logigramme donné en . Suite au parfait achèvement d’une phase d’apprentissage unique ou cyclique (100), décrite en , cet algorithme peut être enclenché à la réception d’une demande du DCU (8), ou être automatiquement initié à la mise en mouvement de l’actionneur par le DCU (8). Une étape (120) facultative en amont de cet algorithme, consiste à obtenir l’autorisation auprès du DCU (8) d’effectuer un diagnostic de l’état du système en cas de diagnostic sur demande, à défaut, le diagnostic sera activé en permanence lors de tout mouvement réalisé par le système mécatronique. La première étape (210) consiste à initier une phase de mouvement de l’organe mécanique obstruant (2) générée par le système mécatronique (3). Lors de cette phase de mouvement, l’étape (211) consiste à acquérir une série de données par le circuit de commande (11). L’enregistrement des données peut avoir lieu sur une partie ou la totalité du mouvement de l’organe obstruant et finit dans tous les cas à l’étape (212), déclenchée par la fin dudit mouvement. Le microcontrôleur procède alors à une analyse de la série de données enregistrées à l’aide d’un algorithme dédié afin de déceler une singularité (213), cet algorithme pouvant s’apparenter à un modèle d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond. Il s’en suit alors une étape (214) de classification de l’information résultante de l’analyse de la série de données , donnant lieu à 4 issues possibles : Aucune singularité n’a été détectée, le système a donc été classifié comme « système nominal ». Il s’en suit alors une étape (220) lors de laquelle un code de bon fonctionnement est généré par le système mécatronique (3) à destination du DCU (8), ce code étant associé, lors d’une étape (221), à la transmission d’un taux de confiance de la classification réalisée préalablement (214) au DCU (8). Une singularité correspondant à une dégradation équivalente au dysfonctionnement d’un seul volet actif a été détectée, le système a donc été classifié ponctuellement comme « système avec un volet dégradé ». Il s’en suit alors une étape (230) lors de laquelle un code d’erreur sporadique est généré par le système mécatronique (3) à destination du DCU (8), ce code étant associé lors de l’étape (232) à la transmission d’un taux de confiance de la classification réalisée préalablement, lors de l’étape (214), ainsi qu’à la transmission du contexte environnemental, lors d’une étape (233), dans lequel le diagnostic, étapes (210) à (214), a été exécuté. Une singularité correspondant à une dégradation équivalente au dysfonctionnement de plusieurs volets actifs a été détectée, le système a donc été classifié ponctuellement comme « système avec dégradation importante ». Il s’en suit alors une étape (231) lors de laquelle un code d’erreur sporadique est généré par le système mécatronique (3) à destination du DCU (8), ce code étant associé lors de l’étape (232) à la transmission d’un taux de confiance de la classification réalisée préalablement, lors de l’étape (214), ainsi qu’à la transmission du contexte environnemental, lors de l’étape (233), dans lequel le diagnostic, étapes (210) à (214), a été exécuté. La classification résultante de l’analyse de la série de données, réalisée en étape (214), n’a pas permis de converger vers une information avec un taux de confiance suffisant pour pouvoir la diffuser à destination du DCU (8). Il s’en suite alors une étape (240) lors de laquelle un code correspondant à l’état de la « non disponibilité » de la classification de diagnostic est généré et transféré par le système mécatronique (3) à destination du DCU (8), ce code étant associé lors de l’étape (241) à la transmission au DCU (8) du contexte environnemental dans lequel le diagnostic, étapes (210) à (214), a été exécuté et n’a pu converger. L’étape (250), commune à toutes les classes fournissant une information tangible, oriente en fonction du niveau de confiance généré lors des étapes précédentes, vers une étape (260) si le niveau de confiance est supérieur ou égal à un seuil préétabli, par exemple 99.99%. Lors de l’étape (260), un code d’erreur consolidé ou un code de bon fonctionnement consolidé est généré et transféré par le système mécatronique (3) à destination du DCU (8), pouvant être utilisé pour alimenter de manière certaine la stratégie de diagnostique au niveau véhicule (dite OBD). En alternative, si le niveau de confiance est inférieur à au seuil préétabli, l’étape (250) est suivie d’une étape (270) lors de laquelle une recommandation de stratégie de consolidation de l’erreur sporadique, composée essentiellement d’un ou plusieurs mouvements partiels ou complets de l’actionneur, va être proposée par le système mécatronique à destination du DCU. Lors de l’étape (300) et dans le cas où l’étape (241) a été précédemment exécutée, la synthèse d’une mise à jour de l’analyse de la série de données enregistrées (donc de l’algorithme dédié ou du modèle) est par le système mécatronique (3) afin de pouvoir classifier dans le futur la suite de données qui n’a pas permis à l’analyse statistique actuelle de converger. Lors de l’étape (300) et dans le cas où l’étape (270) a été précédemment exécutée, la synthèse d’une mise à jour de l’analyse de la série de données enregistrées (donc de l’algorithme dédié ou du modèle) est initiée par le système mécatronique (3) afin de pouvoir classifier dans le futur la suite de données avec un niveau de confiance meilleur comparé à celui qui vient d’être calculé. Les étapes (260) et (300) conduisent alors à l’étape (280) correspondant à la fin de l’algorithme pour l’identification de dysfonctionnement. A noter que la stratégie de consolidation peut être traiter par l’algorithme pour l’identification de dysfonctionnement ici présenté où être un algorithme alternatif, potentiellement spécifique au code de consolidation transféré au DCU (8), proposé par le système ou imposé par le DCU (8). Le DCU (8) pouvant avoir préférentiellement la responsabilité de la stratégie à adopter pour consolider l’information (c’est-à-dire le code d’erreur sporadique ou de bon fonctionnement). L’algorithme pour l’identification de dysfonctionnement décrit ici n’est donné qu’à titre illustratif et ne doit en aucun cas être considéré comme limitatif de l’invention. L’homme de métier pouvant aisément imaginer des alternatives plus ou moins proches répondant au besoin technique essentiel, à savoir informer le DCU (8) d’une divergence du fonctionnement nominal à l’aide d’un code d’erreur. Une séquence (300) décrivant, à titre d’exemple, la rétropropagation appliquée à un modèle d’apprentissage est représentée par le logigramme représenté en . Si lors de l’étape (301) il est révélé que l’analyse précédente de la suite de données a divergé à la place de converger vers une classification correcte du système parmi les options prédéterminées, données en , une étape (302) d’analyse algorithmique interne est exécutée par le circuit de commande (11) (ou par le DCU (8) du véhicule) afin de proposer une mise à jour du modèle (c’est-à-dire de l’algorithme) utilisé pour effectuer ladite analyse de la suite de données. Lors de l’étape (303) si une mise à jour a pu être proposée permettant de classifier cette suite de données, tout en garantissant les mêmes niveaux de performances sur les classifications des échantillons précédents, alors une demande de mise à jour officielle peut être envoyé au DCU véhicule lors d’une étape (307), puis en cas d’accord, être enregistrée et activée dans le MCU lors d’une étape (308). Si toutefois aucune solution de mise à jour n’a pu être mis en évidence lors des étapes (302) et (303), alors le contexte environnemental dans lequel le diagnostic a été exécuté est enregistré, lors d’une étape (304), en mémoire non volatile du circuit de commande (11) (ou du DCU (8) du véhicule) pour permettre d’identifier à postériori les limitations de la solution actuelle, cette étape terminant la séquence. Si lors de l’étape (301) il est révélé que l’analyse précédente de la suite de données a généré une classification avec un niveau de confiance inférieur à 99.99%, une boucle d’analyse algorithmique interne est initiée par le circuit de commande (11) (ou par le DCU (8) du véhicule), dans une étape (305), afin de proposer une mise à jour du modèle (c’est-à-dire de l’algorithme) utilisé pour effectuer ladite analyse de la suite de données. Lors de l’étape (306), si une mise à jour a pu être proposée permettant de générer la classification avec un niveau de confiance supérieur à 99.99% tout en garantissant les mêmes niveaux de confiance sur les classifications des échantillons précédents, alors une demande de mise à jour officielle peut être envoyé au DCU (8) véhicule, lors d’une étape (307), puis en cas d’accord, être enregistrée et activée dans le circuit de commande (11) lors d’une étape (308). Si aucune solution de mise à jour n’a pu être proposée lors de l’étape (306), la séquence est terminée. Différents types de dysfonctionnements La représente un exemple de réalisation d’un système de régulation active de flux d’air (1) dont l’organe mécanique obstruant (2) est constitué d’un ensemble de volets. Ce système de régulation active de flux d’air est positionné sur la calandre de l’automobile, devant le radiateur, et comprend un système mécatronique (3) entraînant un axe (4) traversant la roue dentée de sortie dudit système mécatronique (3). Cet axe (4) commande le positionnement des volets droits (23 à 25) et des volets gauches (26 à 28) par l’intermédiaire d’une transmission (19, 29). La représente un exemple alternatif de réalisation d’un système de régulation active de flux d’air (1) dont l’organe mécanique obstruant (2) est constitué d’un cadre (31) occultable par un rideau (32) enroulable autour d’un axe (4) traversant une roue dentée de sortie du système mécatronique (3). Les figures 8 à 16 illustrent de manière non limitative différents types de dysfonctionnements liés au système de régulation active de flux d’air (1), les figures 8 à 12 illustrant des dysfonctionnements pour un l’organe mécanique obstruant (2) muni de volets, tel que présenté en , et les figures 13 à 16 illustrant des dysfonctionnements pour un l’organe mécanique obstruant (2) muni d’un rideau, tel que présenté en . Ces figures représentent des systèmes avec des grilles actives dont les axes de rotation des volets sont positionnés horizontalement, mais l’invention s'étend également à toute autre orientation des axes de rotation des volets. La correspond à une situation où l’un des volets centraux est manquant, à la suite d’un choc ou d’une rupture de son axe de pivotement. Il laisse alors la place à une ouverture permanente (34) laissant passer un flux d’air, quelle que soit l’orientation commandée par l’actionneur. Toutefois, le volet (24) manquant va se traduire par une modification des efforts s’exerçant sur le système mécatronique (3) lors du changement d’orientation, et la signature de ces efforts peut être détectée par le traitement des signaux électriques directement mesurés sur les ports d’alimentation et de commande du système mécatronique (3). Dans l’exemple décrit par la , un volet central est manquant, mais l’invention ne se limite pas à ce cas de figure et des signatures différentes peuvent être observées lorsqu’un volet d’extrémité est manquant ou même lorsque plusieurs volets manquent, la signature pouvant aussi varier en fonction de la combinaison des volets manquants. Les figures 9 à 11 correspondent à une autre situation de dysfonctionnement sur le système de régulation active de flux d’air par volets, où tous les volets (26, 27, 28) sont présents, mais l’un (ou plusieurs) d’entre eux n’est plus entrainé par la cinématique de transmission de mouvement (36). Cela peut par exemple provenir de la casse d’une biellette (37), comme représenté sur la , ou de la casse d’une patte d’entrainement (38) du volet tel que représenté en , ou encore la casse de l’axe de transmission (39) visible sur la . Ce dysfonctionnement provoque une modification des efforts s’exerçant sur le système mécatronique (3) lors du changement d’orientation. La signature de ces efforts peut être détectée par le traitement des signaux électriques directement mesurés sur les ports d’alimentation et de commande du système mécatronique (3). La correspond à une autre situation de dysfonctionnement, où un volet (24) n’est plus entrainé et perturbe l’ouverture ou la fermeture des volets (23, 25) adjacents. Ce comportement peut survenir lors d’une casse de l’arbre d’entrainement d’un volet et s’accompagne d’un déplacement dans la course des autres volets. Ce type de casse peut se traduire par un surcouple ponctuel nécessaire pour désentraver les volets en contact, ou par un fort surcouple dû à un blocage complet du système à une position située en dehors des butées fonctionnelles. A noter que le grippage de l’axe d’entrainement d’un volet ou de l’ensemble des volets peut lui aussi conduire à une augmentation ponctuelle ou générale du couple à fournir sur la course d’ouverture ou de fermeture. Les figures 13 à 15 correspondent à une autre situation de dysfonctionnement sur le système de régulation active de flux d’air par rideau, où un élément dans la cinématique de transmission de mouvement est défaillant. Cela peut par exemple provenir de la casse de l’axe (4) de transmission comme illustré en , de la casse d’un câble d’entrainement (33) comme illustré en , ou encore de la déchirure (40) du rideau (32) comme le montre la . Cela se traduit par une modification des efforts s’exerçant sur le système mécatronique (3) lors du changement d’orientation. La signature de ces efforts est détectée par le traitement des signaux électriques directement mesurés sur les ports d’alimentation et de commande du système mécatronique (3). La correspond à une autre situation de disfonctionnement, où le cadre (31) du rideau (32) est déformé, voire cassé. Ce type de casse (35) peut se traduire par un surcouple ponctuel nécessaire pour mouvoir le rideau, ou par un fort surcouple dû à un blocage complet du système. A noter que le grippage de l’axe d’entrainement d’un volet ou de l’ensemble des volets peut lui aussi conduire à une augmentation ponctuelle ou générale du couple à fournir sur la course d’ouverture ou de fermeture par le système mécatronique (3). Description détaillée d’une première variante de mesure d’une singularité Selon l’une des variantes de réalisation, la détection des singularités de fonctionnement est basée sur l’échantillonnage et l’analyse de l’angle de charge. L'angle de charge correspond au décalage angulaire magnétique du rotor par rapport à la position angulaire annulant le couple magnétique entre le rotor et le stator. Un moyen usuel de représenter ceci est l’utilisation d’un diagramme de Fresnel, tel qu’illustré figure 17 par les sous figures a, b, c et d, dans lequel les états magnétiques du rotor et du stator sont représentés par des vecteurs. Sur cette figure, représentant une machine triphasée, les vecteurs U, V, W sont les états magnétiques correspondant à l’alimentation de chacune des phases du moteur avec une même tension. Dans cette représentation, l’angle de charge (52) correspond à l'angle entre le vecteur statorique (50) et le vecteur rotorique (51) du champ magnétique. Le couple résultant au niveau du rotor généré par l'alimentation électrique au niveau du stator varie d'un couple nul lorsque cet angle est égal à 0°, tel que représenté en , à un maximum lorsque les vecteurs sont à 90°, tel que représenté en . Le couple, représenté par le vecteur de couple (53) est directement proportionnel au sinus de l'angle de charge (52) et au courant d'alimentation. Les figures 17b et 17c représentent des situations intermédiaires où l’angle de charge est compris entre 0° et 90° de manière à visualiser l’évolution du vecteur de couple entre ces valeurs. Dans l'hypothèse d'un déplacement sans aucune charge au niveau du rotor, l'angle de charge (52) est égal à 0° et les vecteurs statorique et rotorique sont colinéaires. La position angulaire réelle du rotor est identique à la position de commande. Lors de l'application d'un effort sur le rotor, par exemple par un couple de freinage, ou une charge ou un couple d'entraînement, l'angle de charge (52) augmente et n'est alors plus égal à 0°. Lorsque cet angle de charge (52) dépasse 90°, le couple exercé diminue et peut entraîner une perte de synchronisme entre le rotor et le champ statorique, appelé décrochage du rotor. Ainsi, la mesure de l’angle de charge (52) nécessite la mesure de la position angulaire rotorique. Dans son acceptation la plus globale, l’invention est compatible avec tous les types de pilotages d’un moteur synchrone mais cette solution se dédie de manière plus spécifique aux moteurs pilotés en mode pas-à-pas. Diverses solutions existent alors pour mesurer la position du rotor et l’utilisation de capteurs dédiés est privilégiée, ledit capteur pouvant être une sonde magnéto sensible analogique, qui présente néanmoins l’inconvénient d’une résolution modeste qui peut montrer ses limites lorsque l’on cherche à mesurer de très petites variations de l’angle de charge (52). En effet, dans le cadre des actionneurs à forte réduction mécaniques, tel que ceux utilisés dans l’invention, la chaîne de réduction réduit, d’un facteur égal à la réduction, les effets perceptibles sur le moteur d’entraînement d’une variation de charge subie par l’organe à entraîner. Aussi, toujours à cause de cette réduction, la vitesse de rotation du rotor est bien plus grande que celle de l’organe entraîné, d’un facteur égal à la réduction. Le calcul de l’angle rotorique à chaque pas, ou à chaque micro-pas, demande donc une ressource de calcul très importante et donc onéreuse, souvent incompatible avec le prix cible de ces applications. Ainsi, au lieu de mesurer l’angle de charge par comparaison de l’angle statorique à l’angle rotorique absolu, reconstruit à partir de deux signaux d’une sonde analogique en quadrature, il est proposé de drastiquement diminuer le nombre de mesures de l’angle de charge lors d’une rotation complète du rotor pour améliorer la résolution angulaire. Une première solution consiste à toujours utiliser une sonde analogique mesurant le champ de l’aimant capteur, mais en s’affranchissant de la reconstruction de l’angle rotorique absolu, source d’imprécisions et consommateur de ressources de calcul. Nous souhaitons alors mesurer uniquement les passages par zéro de ladite sonde, qui sont ceux qui présente la meilleure précision car ce sont là où les variations de champ sont les plus importantes. Pour correctement identifier ce passage par zéro, il est nécessaire de mesurer et d’enregistrer la valeur maximale et la valeur minimale de la sonde pour chaque période magnétique, le passage par zéro étant alors reconstruit comme étant la valeur moyenne entre les valeurs maximale et minimale du pas précédent. Ceci permet de conférer une insensibilité aux variations d’amplitude de l’aimantation, soit des variations lente et irréversibles dues à un vieillissement, ou des variations réversibles et à plus court terme dues, par exemple, aux variations de température. La mesure de l’angle de charge consiste donc à : déclencher un compteur, , des pas, ou micro-pas, lorsque l’angle du stator vaut 90 degrés ou 270 degrés, stopper le compteur lorsqu’un passage par zéro, , de la sonde analogique est mesuré, en utilisant préférentiellement la formule , et étant respectivement les valeurs maximale et minimale du tour , enregistrer pour le tour les valeurs maximale et minimale mesurées par la sonde analogique, calculer l’angle de charge grâce à la formule , étant le nombre de pas ou de micro-pas sur une période mécanique. Une seconde solution consiste à remplacer la sonde analogique par une sonde digitale. Cette solution dégrade légèrement la précision obtenue car elle ne permet pas d’ajuster pour chaque période magnétique la valeur du seuil de transition en fonction des mesures effectuées durant la période précédente, mais présente à la fois une économie financière et une réduction de ressources calculatoires nécessaires. En effet, par l’intégration d’une sonde digitale, il est possible d’utiliser un microcontrôleur dépourvu d’entrée analogique et il n’est plus non plus nécessaire d’effectuer la reconstruction, par calcul, de l’angle rotorique. Le procédé de mesure de l’angle de charge est outre mesure similaire à la solution précédente et consiste à : déclencher un compteur des pas, ou micro-pas, lorsque l’angle du stator vaut 90 degrés ou 270 degrés, stopper le compteur lorsqu’un passage par zéro de la sonde digitale est mesuré, c’est-à-dire un angle rotor de 90 degrés électrique ou 270 degrés électrique, calculer l’angle de charge grâce à la formule . Pour ces deux solutions, la mesure de l’angle de charge sur une période électrique, , peut-être moyennée selon la formule , et étant respectivement les nombre de pas comptés pour une déclenchement du compteur à un angle rotor valant 90 degrés ou 270 degrés électrique. Pour obtenir une meilleure précision, le mouvement peut être analysé sur un grand nombre de périodes électrique, voire un ou plusieurs tours de l’arbre de sortie du réducteur, il est alors envisagé d’utiliser une moyenne glissante de l’angle de charge sur échantillons, comme par exemple une moyenne glissante pondérée, lorsque l’on veut donner plus de poids aux échantillons les plus récemment mesurés : étant la mesure moyenne de l’angle de charge effectuée pour le tour électrique et étant la mesure de l’angle de charge effectuée pour le tour électrique. Il est à noter que de bons résultats sont obtenus avec un nombre d’échantillons compris entre 50 et 100. Bien entendu d’autres types de moyennes glissantes peuvent être considérées en fonction de la précision nécessaire et des ressources de mémoire et de calcul disponibles. Description détaillée d’une seconde variante de mesure d’une singularité Selon l’une des variantes de réalisation, la détection des singularités de fonctionnement est basée sur l’échantillonnage et l’analyse du signal électrique mesuré aux bornes d’un filtre RC en série avec l’alimentation du système mécatronique (3), aussi appelé actionneur, comportant un moteur polyphasé couplé avec un pilotage dit auto commuté, connu par les hommes du métier comme "pilotage BLDC" et porté par le module électronique intégré au système mécatronique (3). La représente le schéma électrique simplifié d’un driver triphasé selon l’invention, utilisant six transistors Q1 à Q6, Q1 et Q4 (respectivement Q2 et Q5, Q3 et Q6) pilotant le courant traversant la phase C (respectivement B et A). La résistance (60) est une résistance d’échantillonnage qui sert à la mesure de la somme des courants traversant chaque phase du moteur à aimants (10), par l’intermédiaire du filtre RC (63), composé d’une résistance (61) et d’un condensateur (62). La sortie du filtre RC (63) sera acquise sous forme de tension à l’aide du convertisseur analogique/numérique et sera transformée et prétraitée continuellement en information par un microcontrôleur par exemple. Description concise d’alternatives de mesure d’une singularité Un autre paramètre qu’il pourrait être intéressant de mesurer pour déceler un défaut est le nombre de pas effectués par un moteur piloté en mode pas à pas pour passer d’une position de butée à l’autre. Ce type de grandeur est notamment pratique pour relever un défaut bloquant, la course effective pouvant être largement réduite. Il est aussi proposé, dans un exemple détaillé, d’identifié un volet manquant à l’aide de ce paramètre. La mesure d’une singularité n’est pas limitée à des grandeurs fonctionnelles au moteur électrique, comme la mesure du courant ou la mesure de l’angle de charge tels que présentés précédemment mais peut tout aussi bien être issue d’un capteur dédié mais interne à l’actionneur. On peut notamment penser à un capteur de pression ou de température dont les variations seraient proportionnelles au flux d’air entrant. Il serait donc tout à fait envisageable de mettre au points différents scénario pour rendre la mesure de ces capteurs sensibles aux défaillances précédemment citées. Description d’un exemple d’algorithme d’identification de singularité Un moyen de détection de singularité, par exemple compatible avec la mesure de courant présentée dans la description de la , est d’identifier dans la série de donnée enregistrée, une valeur dépassant la valeur attendue au-delà de plusieurs écart-types. Ceci est décrit ici à l’aide du formalisme développé pour la mesure de courant, mais peut tout à fait être employé pour d’autres types de données mesurées. La détection de singularité est réalisée par le traitement numérique de l’évolution d’une valeur physique constituée de la somme du courant I des N phases du moteur polyphasé, mesuré dans la résistance (60). Le courant possède une valeur stable lors du fonctionnement nominal en mode synchrone, régulier et hors comportement symptomatique du rotor du motoréducteur, mais cette valeur évolue vers une valeur différente et plus irrégulière lorsque le motoréducteur est soumis à un système régulation active du flux d’air (1) anormal ou défaillant. Le traitement de la variation du courant I mesuré dans la résistance (60) est échantillonné, à l'aide d'un convertisseur analogique/numérique d'un microcontrôleur par exemple, et l'écart-type σ des valeurs d’amplitude du courant mesuré aux bornes de la résistance (60) sur N échantillons est calculé sur une fenêtre temporelle glissante ou fixe qui est inférieure ou égale à la durée du mouvement associé à l'acquisition des informations. La caractérisation du mode de fonctionnement et la détection des défaillances est réalisée par l’analyse de la variation de cet écart-type σ éventuellement complété par l’analyse de l’évolution de la valeur médiane sur N échantillons du courant mesuré aux bornes de R1 : Un écart-type σ stable et en-dessous d’une valeur-seuil mesurée en fonctionnement nominal, correspond à un fonctionnement sans défaillance Un écart-type augmentant dépassant la valeur-seuil et/ou une augmentation significative du courant médian mesuré aux bornes de R1 correspond à un grippage d’un ou de plusieurs volets et/ou de leur mécanisme d’entraînement et donc une dérive du contrôle fluidique Un écart-type augmentant dépassant la valeur-seuil et/ou une diminution significative du courant médian mesuré aux bornes de R1 correspond à une perte d’un ou plusieurs volets, à un blocage en position ouverte, à une destruction partielle d’un ou de plusieurs volets, et donc une dérive du contrôle fluidique. A titre d’exemple, la valeur N 2 * σ 2 est comparée avec la valeur du courant I total des phases. Ce traitement numérique permet de discriminer les zones de fonctionnement régulier, des zones de fonctionnement anormal, et de fixer un seuil d'écart type E, pour les valeurs N 2 * σ 2 à partir duquel le microcontrôleur, ou l'ASIC, décide que le motoréducteur entraîne un mécanisme de grille défaillant. De manière non limitative, l'utilisation d'une combinaison de plusieurs autres types de modèles algorithmiques d'analyses statistiques est possible. Description d’une variante d’algorithme d’identification de singularité Dans une variante de réalisation, l’identification de la singularité est faite grâce à un algorithme d’apprentissage, cet algorithme pouvant être éduqué pour discriminer le type d’erreur rencontrée, tel qu’un volet manquant ou un volet cassé bloquant le système, mais aussi pouvant discriminer la localisation du défaut, par exemple un volet manquant située à une extrémité ou au milieu. Dans le cadre où l’organe à entraîner est constitué d’un ensemble de volets, l’algorithme de détection de défauts peut bénéficier d’une modification constitutive de l’organe à entraîner pour améliorer la détection. Il est ainsi envisagé de fournir une signature spécifique à chaque volet pouvant être discriminée de manière fiable par l’algorithme. Ceci peut être un code binaire, tel que fait dans la demande de brevet US9810138B2, avec l’ajout d’un élément résistif ponctuel pour chaque volet, cet élément résistif étant détectable sous la forme d’un surcouple ponctuel à générer par l’actionneur, les éléments résistifs ponctuels étant placés judicieusement de manière à ce que chacun induit un surcouple à un instant différent de la course d’ouverture ou de fermeture. L’absence d’un volet est alors signifiée par l’absence d’un pic de friction lors d’un mouvement complet de l’organe à entraîner. Il est à noter qu’une telle signature peut être mesurée par un algorithme très simple détectant, par exemple, un pic de courant consommé par l’actionneur dépassant un certain seuil à des positions prédéterminées pour approuver la présence de chaque volet. Dans le cadre où l’organe à entraîner peut être un ensemble de volets ou un rideau, la signature peut être plus ténue et profiter de la puissance d’un apprentissage profond en fournissant à chaque volet de l’actionneur une surface spécifique, une masse spécifique, ou encore un profil spécifique. Ceci peut conduire à la mesure d’une signature très spécifique par exemple liée à l’inertie du système, à sa pression aéraulique subie, ou encore par l’obtention d’une vibration propre à chaque volet. Description d’autres variantes d’algorithme d’identification de singularité A noter qu’il existe une multitude de variante possibles d’algorithme d’identification de singularités compatibles avec l’invention, chacune présentant ses atouts et ses défauts. Par exemple certaines sont plus robustes, mais doivent bénéficier d’une certaine séquence d’actionnement de l’organe à entraîner pour mesurer un défaut, d’autres doivent être obligatoirement être réalisées à l’arrêt, ou d’autres obligatoirement en mouvement, d’autres encore nécessitent l’adjonction de données externes comme la vitesse du véhicule, la vitesse du vent ou encore la température, si bien que la solution choisie ou l’ensemble des solutions choisies est défini par le cahier des charges. De manière non limitative, quelques exemples d’algorithmes d’identification sont fournis ci-après. Selon une variante de l’invention, l’algorithme d’identification de singularité se base sur une mesure de variation du couple hydrodynamique. Lorsqu’un volet est manquant ou que le rideau est déchiré, la pression exercée sur l’ensemble du dispositif occultant diminue, ce qui se traduit par une diminution du couple à fournir par l’actionneur pour effectuer un mouvement d’ouverture ou de fermeture. Le couple hydrodynamique, , pouvant s’exprimer en fonction de la course de l’actionneur, , selon la formule : , où est un coefficient lié à la géométrie du dispositif occultant et au flux d’air en entrée, étant la surface d’ouverture maximale et la surface d’ouverture pour la course , cette surface s’exprimant différemment dans le cadre d’un actionneur sain ou cassé. L’algorithme peut alors directement exploiter une mesure de couple, de courant, ou de l’angle de charge, comme séquence de données numériques échantillonnées, de manière à identifier une singularité ou peut, pour accroitre sa précision, acquérir cette donnée tout au long de la course de l’actionneur, de manière à identifier une singularité sur le travail, , fourni par l’actionneur au cours du mouvement entre et , selon la formule : Le travail mesuré pouvant alors être simplement comparé à une courbe de référence correspondant à un actionneur saint. Il est à noter que cette méthode est très peu consommatrice de ressources calculatoires mais est grandement dépendante de la vitesse du vent et du véhicule. Néanmoins, si la puissance de calcul disponible permet de mettre en œuvre un algorithme plus intelligent, il est possible d’effectuer plusieurs mouvements spécifiques de l’actionneur permettant d’estimer la vitesse relative de l’air incident sur le dispositif occultant. Selon une autre variante de l’invention, lorsque le système occultant est un ensemble de volets, l’algorithme d’identification de singularité peut se baser sur une mesure de la raideur du système. Selon une autre variante de l’invention, l’algorithme d’identification de singularité peut se baser sur une mesure de l’inertie du système. Si on pilote l’actionneur AGS de sorte que la vitesse angulaire du rotor de l’actionneur croit de façon linéaire entre deux instants, alors l’accélération du rotor est constante. En réalisant un cycle d’ouverture avec le véhicule à l’arrêt, on peut détecter un défaut, comme un volet manquant, grâce à la mesure d’une variation d’inertie au cours de ce cycle par rapport à la valeur de référence enregistrée dans le système. Cette variation d’inertie pourrait alternativement être mesurée à partir d’un relevé du couple, du courant ou encore de l’angle de charge, ces exemples n’étant pas limitatifs de l’invention. Description détaillée d’une variante d’algorithme d’apprentissage Selon l’une des variantes de réalisation, l’algorithme décrivant le diagnostic de détection de dysfonctionnement nécessite une phase initiale d’apprentissage supervisé alimentée avec un nombre de cycle déterminé le système étant dans un mode nominal (ou fonctionnel) uniquement. Un exemple d’algorithme dudit apprentissage supervisé est représenté par le logigramme de la . Nous notons le nombre de cycles d’apprentissage X nécessaires pour fournir un résultat, pendant toute la durée d’utilisation du système de classification de l’acquisition échantillonnée de la série de donnée d’intérêt, avec le taux de confiance optimal. Le taux de confiance est une variable croissante en fonction de X, elle présente une croissance rapide en fonction de X puis n’évolue que faiblement au-delà d’une certaine valeur de X. Il est donc possible d’obtenir un taux de confiance proche de 100%, 100% signifiant une certitude totale et 0% signifiant une incertitude totale, avec un nombre de cycles d’apprentissage limité par exemple 10 ou 20 en fonction de la sensibilité de l’algorithme et pour un niveau de confiance désiré élevé supérieur à 99%. L’algorithme d’apprentissage (100) est déclenché à chaque mise en mouvement de l’actionneur par le circuit de commande (11), que nous appelons étape (110), il s’en suit une étape (111) de vérification du parfait achèvement de la phase d’apprentissage initiale, ceci pouvant se faire par la lecture d’un registre mémoire. Si la phase d’apprentissage est déjà achevée avec succès, alors l’algorithme d’apprentissage se termine et déclenche l’algorithme de détection de défaillances (200). Si en revanche, la phase d’apprentissage n’est pas réputée achevée, l’état « non opérationnel du système de détection de dysfonctionnement est généré par le système mécatronique (3) à destination du DCU (8) dans une étape (112). Puis le mouvement est initié par le système mécatronique (3). L’étape (113) de l’algorithme d’apprentissage consiste à une acquisition échantillonnée de la donnée d’intérêt par le circuit de commande (11) et à enregistrer ces données dans la mémoire interne au système mécatronique (3). L’étape (113) s’achève lorsque la fin du mouvement de l’actionneur est détectée. L’algorithme d’apprentissage déclenche alors, en étape (114), l’analyse statistique des données enregistrées pour ce cycle d’apprentissage lors de l’étape (113). L’étape (115) suivante consiste à une vérification par le circuit de commande (11) de la bonne conformité du mouvement réalisé par l’actionneur et des bonnes conditions environnementales (c’est-à-dire du bon contexte) conduisant à la décision de garder ou non les données du cycle courant comme données de référence de l’algorithme d’apprentissage. Dans le cas positif, ces données sont enregistrées comme données de référence dans un registre mémoire lors d’une ultime étape (116). L’enregistrement des données de référence inclus préférentiellement des données contextuelles du cycle enregistré, comme par exemple les informations de température, de vitesse du véhicule, de pression aéraulique au niveau des volets, etc. pouvant provenir de capteurs externes, une information associée pouvant alors être générée par le système mécatronique (3) vers le DCU (8). Dans le cas où la vérification conclue à une inadéquation des données, ces dernières ne sont pas enregistrées, le cycle n’est donc pas considéré comme un cycle de référence et une information peut être générée par le système mécatronique (3) pour en informer le DCU (8). Procédé de diagnostic de fonctionnement d'un système de régulation active de flux d’air (1) pour véhicule, comprenant : un organe mécanique obstruant (2), un système mécatronique (3), muni d'un boîtier contenant un moteur à aimant (10) piloté par un circuit de commande (11) et accouplé à une transformation de mouvement permettant de déplacer l'organe mécanique obstruant (2), des lignes de communication (7) électroniques pour échanger de l'information avec le DCU (8) du véhicule ou recevoir des commandes du DCU (8) du véhicule, caractérisé en ce que ledit procédé comporte une série d’étapes consistant à : enregistrer, lors d’un cycle de fonctionnement du système de régulation active de flux d’air (1), une séquence de données numériques échantillonnées dans une mémoire , où la séquence de données numériques échantillonnées est constituée d’un ensemble de données numériques, , acquises par ledit circuit de commande (11) interne au système mécatronique (3), appliquer, à ladite séquence de données numériques échantillonnées enregistrée dans la mémoire, un modèle algorithmique d'analyse statistique pour déterminer une singularité, discriminer par le circuit de commande (11) et transmettre au DCU, un code d’erreur sporadique associé à la singularité, ledit code d’erreur sporadique étant une information sur l’état du système de régulation active de flux d’air (1). Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication précédente caractérisé en ce que lorsque le code d’erreur sporadique retourné ne correspond pas à un état nominal du système, ledit procédé comporte comme étapes supplémentaires : la consolidation de l'erreur sporadique suite à une instruction transmise par le DCU (8) du véhicule donnant lieu à un état de diagnostic consolidé, la transmission de l'état de diagnostic consolidé au DCU (8) du véhicule. Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication 1 caractérisé en ce que l’algorithme d’analyse statistique est muni d’une séquence d'apprentissage. Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication 1 caractérisé en ce que l’algorithme d’analyse statistique est muni d’une méthode de sélection par regroupement. Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication 1 caractérisé en ce que l’organe mécanique obstruant (2) est dépourvu d’éléments, dédiés au diagnostic, externes audit système mécatronique (3). Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication 1 caractérisé en ce que ladite donnée numérique est relative au fonctionnement du moteur à aimant (10) du système mécatronique (3). Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication précédente caractérisé en ce que la donnée numérique est une mesure du courant de phase moteur. Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication 6 caractérisé en ce que ladite donnée numérique est une mesure de l’angle de charge du rotor du moteur à aimants (10). Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication 1 caractérisé en ce que ledit modèle algorithmique d'analyse statistique pour déterminer une singularité est muni d'une comparaison entre la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée et une carte de données de références. Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication 1 caractérisé en ce que ledit modèle algorithmique d'analyse statistique pour déterminer une singularité est muni d'une détection d'un point singulier dans la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée. Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication 1 caractérisé en ce que ledit modèle algorithmique d'analyse statistique pour déterminer une singularité consiste à soumettre la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée à un modèle obtenu par entraînement d’un réseau de neurone à partir de données d’apprentissage correspondant au fonctionnement nominal de l'organe mécanique obstruant (2). Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon l'une des revendications précédentes caractérisé en ce qu'une séquence de données numériques échantillonnée de référence est enregistrée pour chaque système mécatronique (3) en fin de chaîne d'assemblage du système (1), du système (1) sur le véhicule. Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication précédente caractérisé en ce que ledit modèle algorithmique d'analyse statistique est apte à comparer la séquence de données numériques échantillonnée avec la séquence de données numériques échantillonnée de référence de manière à détecter une dérive comportementale pouvant donner lieu à une dégradation du système mécatronique ou pouvant valider un comportement d’usure normale du système. Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication 1, caractérisé en ce que la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée est issue d’une donnée numérique fonction de la charge mécanique dans un système de grilles actives. Procédé de diagnostic de fonctionnement d’un système de régulation active de flux d’air (1) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’identification d’une singularité dans la séquence de données numériques échantillonnée enregistrée est permise en connaissance : des masses ou inerties à déplacer dans un système de grilles actives, et/ou des frictions mécaniques dans ledit système, et/ou de la charge aéraulique exercée sur ledit système. Système électromécanique de régulation active de flux d’air (1) pour véhicule, comprenant : un organe mécanique obstruant (2), un système mécatronique (3), muni d'un boîtier contenant un moteur à aimant (10) piloté par un circuit de commande (11) et accouplé à une transformation de mouvement permettant de déplacer l'organe mécanique obstruant (2), des lignes de communication (7) électroniques pour échanger de l'information avec le DCU (8) du véhicule ou recevoir des commandes du DCU (8) du véhicule, caractérisé en ce que ledit procédé comporte un microcontrôleur ou un microprocesseur exécutant un programme informatique enregistré dans sa mémoire morte, commandant une série d’étapes consistant à : enregistrer, lors d’un cycle de fonctionnement du système de régulation active de flux d’air (1), une séquence de données numériques échantillonnées dans une mémoire , où la séquence de données numériques échantillonnées est constituée d’un ensemble de données numériques, , acquises par ledit circuit de commande (11) interne au système mécatronique (3), appliquer à ladite séquence de données numériques échantillonnées enregistrée dans la mémoire un modèle algorithmique d'analyse statistique pour déterminer une singularité, discriminer par le circuit de commande (11) et transmettre au DCU, un code d’erreur sporadique associé à la singularité, ledit code d’erreur sporadique étant une information sur l’état du système de régulation active de flux d’air (1).