Brevet FR3148457A1 — publié le 20241108

La présente invention a pour objet un procédé de reconfiguration d’une fonction d’apprentissage (22) d’un adaptatif (AD) de correction d’une fonction de régulation de richesse (21) d’un contrôle moteur, une nouvelle valeur d’adaptatif (AD) à mémoriser étant constituée d’une première part issue du calcul du dernier correctif et d’une deuxième part issue de l’adaptatif (AD) déjà mémorisé, le procédé comportant une première étape d’apprentissage de la richesse durant laquelle la valeur de la première part est inférieure à la deuxième part lors de la mémorisation d’une nouvelle valeur d’adaptatif, une deuxième étape de surveillance d’une défaillance du contrôle de la richesse et, en cas de détection de ladite défaillance, une phase de reconfiguration comprenant une troisième étape de paramétrage de la calibration d’une vitesse d’apprentissage (CV) de sorte à configurer la première part à une valeur qui est supérieure à la deuxième part lors de la mémorisation de la nouvelle valeur d’adaptatif. Figure 1. PROCEDE DE RECONFIGURATION D’UNE FONCTION D’APPRENTISSAGE DE LA REGULATION DE RICHESSE POUR UN CONTROLE MOTEUR Le domaine de l’invention concerne un procédé de reconfiguration d’une fonction d’apprentissage dans un contrôle moteur. Les actionneurs de moteurs thermiques de véhicule ont un comportement pouvant différer des modèles de comportements intégrés dans l’unité de contrôle du moteur, du fait des dispersions de fabrication, de l’usure, de l’encrassement et de la qualité de représentation des actionneurs du moteur. Dans le cas des modèles d’actionneurs relatifs à la branche d’admission et la branche d’injection, ce décalage peut amener à des dérives de la richesse du mélange. Cette situation provoque une surconsommation et/ou une augmentation des émissions polluantes. Cela peut entrainer également des impacts sur l’agrément de conduite. Il est nécessaire tout au long de la vie du véhicule de corriger ces dérives de richesse. Classiquement, cette correction est réalisée par des modèles de contrôle moteur, réalisant la fonction de régulation de richesse, qui corrige en permanence le temps de commande de l’injecteur en se basant sur la mesure de richesse fournie par la sonde de richesse présente à l’échappement. De plus, pour optimiser cette correction, l’unité de commande du moteur exécute en parallèle une fonction d’apprentissage de contrôle moteur en charge de mémoriser la correction nécessaire pour des champs de fonctionnement du moteur. Plus précisément, sur un point stabilisé de champ de fonctionnement moteur, dès que les conditions d’apprentissage sont respectées, la fonction d’apprentissage mémorise pour ce point la valeur de correction déterminée par le modèle de contrôle moteur en charge de la régulation de richesse. Cette valeur est désignée par le terme adaptatif de correction ou correctif. Par exemple, le processus d’apprentissage peut se réaliser au moyen d’un réseau de neurones de type auto-adaptatif. Simultanément, l’unité de commande communique la valeur en cours de mémorisation, ce qui a pour effet de faire converger la valeur de correction de régulation de richesse. Ainsi, le travail de régulation est minimisé et on améliore la dynamique de correction. La fonction d’apprentissage joue un rôle majeur lorsque le modèle de régulation de richesse ne peut pas corriger la richesse, notamment lorsque la sonde de richesse n’est pas disponible, et améliore significativement le contrôle moteur lors de transitoire de charge en minimisant le travail de la fonction de régulation de richesse. On connait le document FR3057031A1 décrivant un procédé de correction de la richesse déposé par la demanderesse. Le procédé décrit est une technique d'optimisation de type minimisation des moindres carrés se basant sur l’analyse des erreurs présentes sur le système afin de déterminer des termes de la fonction de correction et dont le but étant de corriger les erreurs en améliorant les modèles. On connait en outre le document FR3088965A1 décrivant un procédé de correction de commande d’un moteur thermique dans lequel on calcule des adaptatifs de correction selon deux méthodes de calcul, direct et indirect, visant à appliquer ces adaptatifs dans des zones de fonctionnement moteur spécifiques, à chaud et à froid. En outre, le procédé est configuré pour transiter progressivement de l’application d’un adaptatif calculé selon la première méthode vers l’adaptatif calculé selon la deuxième méthode. Par ailleurs, la réglementation des diagnostics embarqués impose aux constructeurs de surveiller les fonctions d’apprentissage pour alerter le conducteur en cas de survenue d’une défaillance risquant d’entrainer un dépassement des seuils tolérables d’émissions polluantes. Classiquement, le diagnostic de déviation de richesse consiste à contrôler les valeurs prises par les adaptatifs de correction en comparaison de valeurs limites. Par ailleurs, certaines réglementations imposent de complémenter un diagnostic par un mécanisme de validation de fin de défaillance. Une première solution connue de résolution de défaillance consiste à désactiver la fonction d’apprentissage de manière à ne pas modifier les adaptatifs qui ont été appris précédemment. Une deuxième solution consiste à continuer l’apprentissage en cas de détection de défaillance. Le but est alors d’essayer d’absorber avec les adaptatifs déjà mémorisés la nouvelle dérive de richesse induite par la défaillance. Cependant, l’inconvénient de la première solution est que les adaptatifs ne sont plus mis à jour. Ainsi si la défaillance était ponctuelle et qu’elle disparait d’elle-même, le système retrouve instantanément sa performance en termes de contrôle de la richesse d’avant défaillance. Par contre, si la défaillance est avérée, le conducteur subit les conséquences d’une non maitrise de la richesse, c’est dire une sur-émissions polluantes, surconsommation, ou bien encore des impacts sur l’agrément de conduite jusqu’à intervention sur le véhicule pour régler la défaillance. Concernant la deuxième solution, le problème principal est qu’en cas d’apparition d’une défaillance subite, par exemple une rupture d’une durite d’alimentation d’un injecteur, la dérive de richesse va être instantanée. Or, le système d’apprentissage est généralement calibré pour apprendre une dérive de richesse lente qui correspondant aux effets lents sur la richesse de l’encrassement et du vieillissement du moteur. En effet, certaines fonctions d’apprentissage sophistiquées mettent en œuvre une technique de calibration de la vitesse d’apprentissage qui prévoit qu’une nouvelle valeur d’adaptatif à mémoriser soit constituée d’une part seulement issue du calcul du dernier correctif de richesse dépendante de cette calibration de la vitesse d’apprentissage. Pour illustrer ce principe, au début de la vie du véhicule, les adaptatifs n’ont pas encore été calculés, leur niveau de confiance est donc nul. Cette part est initialisée à 100%, c’est-à-dire que si la stratégie observe un besoin de corriger la masse de carburant de 15% (déviation de richesse de 15% mesurée par la sonde de richesse à l’échappement), la fonction d’apprentissage va considérer 100% de ces 15% pour mettre à jour les adaptatifs. Par contre, après plusieurs phases d’apprentissage, la calibration de la vitesse d’apprentissage va diminuer cette part au fur et à mesure du temps en prenant en compte par exemple le kilométrage du véhicule ou le nombre de cycles d’apprentissage déjà réalisés, par exemple. Si cette part est configurée à 25%, la fonction d’apprentissage va alors considérer seulement 25% de la déviation de richesse pour mettre à jour les adaptatifs. Par conséquent, du fait de la calibration de la vitesse d’apprentissage, la stratégie d’apprentissage ne sera donc généralement pas capable d’absorber rapidement et intégralement une dérive de richesse due à ce type de défaillance. De plus, en cas de défaillance ponctuelle, si celle-ci venait à disparaitre d’elle-même, par exemple du fait de l’obstruction temporaire d’un injecteur par un corps étranger, le système se retrouve à nouveau décalé et doit réapprendre ce nouvel état de la richesse pour revenir lentement à son état initial. Durant la défaillance, le système est donc décalé en richesse et le client subit les conséquences d’une non maitrise de la richesse. Il existe donc un besoin de pallier les problèmes précités. Un objectif de l’invention est de proposer une solution améliorée de contrôle moteur qui permet de reconfigurer la stratégie d’apprentissage des adaptatifs de richesse en cas de survenue d’une défaillance impactant le contrôle de la richesse. Un objectif de l’invention est de diminuer les émissions gaz polluants par un contrôle optimisé de la régulation de richesse. Plus précisément, l’invention concerne un procédé de reconfiguration d’une fonction d’apprentissage d’un adaptatif de correction d’une fonction de régulation de richesse d’un contrôle moteur, dans lequel la fonction de régulation de richesse calcule des correctifs à partir de mesures de la déviation de la richesse et la fonction d’apprentissage mémorise des valeurs d’adaptatifs dans un ensemble de modèles de correction, lesdites valeurs d’adaptatifs étant issues des correctifs et apprises pour un domaine de fonctionnement du moteur, une nouvelle valeur d’adaptatif à mémoriser dans chacun des modèles dudit ensemble étant constituée d’une première part issue du calcul du dernier correctif et d’une deuxième part issue de l’adaptatif déjà mémorisé dans le modèle, et où lesdites première et deuxième parts étant dépendantes d’un paramètre de calibration de la vitesse d’apprentissage. Selon l’invention, le procédé comporte les étapes suivantes : - une première étape d’apprentissage de la richesse durant laquelle la valeur de la première part est inférieure à la deuxième part lors de la mémorisation d’une nouvelle valeur d’adaptatif dans au moins un premier modèle, - une deuxième étape de surveillance d’une défaillance du contrôle de la richesse consistant à détecter si au moins deux correctifs successifs du premier modèle dans le domaine de fonctionnement moteur sont supérieurs à un premier seuil prédéterminé, - et, en cas de détection de ladite défaillance, une phase de reconfiguration comprenant une troisième étape de paramétrage du paramètre de calibration de la vitesse d’apprentissage de sorte à configurer la première part à une valeur qui est supérieure à la deuxième part lors de la mémorisation de la nouvelle valeur d’adaptatif. Le procédé selon l’invention peut comporter les caractéristiques additionnelles suivantes, seules ou en combinaison : - La surveillance de la défaillance du contrôle de la richesse consiste à détecter en outre si préalablement à la détection, un paramètre de robustesse représentatif du nombre de cycles d’apprentissage réalisés pour ledit adaptatif est supérieur à un deuxième seuil. - Le deuxième seuil est égal à une valeur représentative d’au moins quinze cycles d’apprentissage exécutés pour ledit adaptatif. - La troisième étape comporte une commande de diminution du paramètre de robustesse de manière à augmenter la valeur de la première part. - Lors de la phase de reconfiguration un nouvel d’adaptatif à mémoriser est constitué de la totalité de la première part issue du dernier correctif calculé. - La phase de reconfiguration est commandée pour le premier modèle de correction uniquement parmi l’ensemble des modèles durant la détection de la défaillance et l’actualisation des autres modèles de correction de l’ensemble des modèles est inhibée. - La phase de reconfiguration comporte en outre une quatrième étape de mémorisation de la nouvelle valeur d’adaptatif dans un deuxième modèle, spécifique à la période de détection de la défaillance et distinct du premier modèle utilisé avant l’instant de détection de la défaillance, de sorte que la régulation de richesse du contrôle moteur soit commandée par un adaptatif du deuxième modèle durant la détection de la défaillance. - La phase de reconfiguration comporte en outre une cinquième étape d’inhibition d’une fonction de limitation de la variation de la nouvelle valeur d’adaptatif à mémoriser par rapport à la valeur d’adaptatif déjà mémorisée. Il est prévu selon l’invention une unité de commande d’un contrôle moteur pour un moteur à combustion interne comportant une fonction de régulation de la richesse et une fonction d’apprentissage d’un adaptatif de correction de la richesse, comportant des moyens de mettre en œuvre le procédé de reconfiguration de la fonction d’apprentissage selon l’un quelconque des modes de réalisation précédents. L’invention prévoit en outre un véhicule automobile comportant un moteur à combustion interne, une ligne d’échappement et une telle unité de commande. L’invention prévoit en outre un programme-ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par une unité de commande d’un moteur à combustion interne, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé de reconfiguration selon l’un quelconque des modes de réalisation précédents. Le procédé selon l’invention est avantageux car il propose une solution de contrôle moteur qui permet d’améliorer la réponse corrective d’une fonction d’apprentissage des adaptatifs de richesse en cas de survenue d’une défaillance impactant le contrôle de la richesse. Cette solution permet d’accélérer la prise en compte de la déviation soudaine de richesse tout en évitant d’affecter les adaptatifs préalablement appris avant la défaillance. Le procédé limite les risques de surconsommation, de surémissions polluante et d’impacts sur l’agrément de conduite ressenti par le conducteur. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaitront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui suit comprenant des modes de réalisation de l’invention donnés à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés, dans lesquels : représente schématiquement une architecture de contrôle moteur d’un moteur à combustion interne configurée pour mettre en œuvre le procédé de reconfiguration d’une fonction d’apprentissage de la richesse selon l’invention. illustre le principe d’une fonction d’apprentissage de la régulation de richesse mise en œuvre dans le cadre de l’invention. représente un mode de réalisation de l’algorithme du procédé de reconfiguration d’une fonction d’apprentissage de la richesse selon l’invention. L’invention trouve une application pour les modèles de contrôles d’actionneurs de moteur à combustion interne et en particulier pour la surveillance d’une fonction d’apprentissage pour de tels modèles de contrôle. L’invention concerne plus précisément une fonction d’apprentissage d’un modèle de régulation de la richesse d’un contrôle moteur des actionneurs relatifs à la branche d’admission et la branche d’injection. Dans la présente demande, il est fait référence à une richesse d'injection. On notera à ce propos qu’une richesse égale à 1 représente un mélange air-essence avec un dosage stœchiométrique. Une richesse supérieure à 1 représente un mélange air-essence avec un excès de carburant. On parle alors de mélange riche. En revanche, une richesse inférieure à 1 représente un mélange air-essence avec un excès d'air. Dans ce dernier cas, on parle alors de mélange pauvre. Une erreur ou une dérive de richesse est une différence non nulle entre une richesse réelle et une consigne de richesse. Une telle erreur de richesse peut être positive ou négative. En , on a représenté schématiquement sous forme d’un schéma bloc un système de contrôle moteur d’un moteur à combustion interne 1 permettant la mise en œuvre du procédé de reconfiguration d’une fonction d’apprentissage d’un adaptatif de correction de la richesse selon l’invention. Le système comporte une unité de commande 2 du moteur 1 reliée d’une part à ce moteur 1 et d’autre part à un système d’échappement 3 de gaz de combustion de ce moteur 1. Le moteur 1 comprend un dispositif d’admission 11 et d’injection 12 qui utilise, pour commander ce moteur, une valeur de consigne de richesse CSR issue de l’unité de commande 2, notamment. Le système d’échappement 3 comporte un dispositif de dépollution 31 des gaz d’échappement et une unité de mesure 32 de la richesse dans les gaz d’échappement. Cette mesure de richesse MR peut typiquement être obtenues au moyen d’une sonde à oxygène, appelée également sonde Lambda. L’unité de commande 2 met en œuvre une fonction de régulation de la richesse 21 du contrôle moteur couplée à une fonction d’apprentissage 22 permettant d’ajuster une fonction de contrôle moteur 23 à partir d’adaptatifs de correction de la richesse pour commander la régulation de richesse du moteur 1. Plus précisément, la fonction de régulation de la richesse 21 est en charge de calculer des adaptatifs de correction AD des actionneurs du moteur permettant de réguler la richesse. La valeur d’un adaptatif est estimée à partir des mesures instantanées de grandeurs physiques issues de capteur du moteur et du système d’échappement 3, par exemple une pression de collecteur du moteur et la mesure de richesse MR. Les adaptatifs AD ajustent les actionneurs des dispositifs d’admission 11 et/ou du dispositif d’injection 12 du moteur thermique 1 permettant de contrôler la richesse, soit les modèles de la commande d’ouverture de vanne d’admission de gaz, et/ou la commande de durée d’injection de carburant, et/ou la position des déphaseurs d’arbres à cames, notamment. La fonction de contrôle moteur 23 peut prendre en compte soit un adaptatif AD délivré directement par la régulation de richesse 21, soit un adaptatif AD délivré par la fonction d’apprentissage 22, notamment en fonction de l’état d’un sélectionneur SL dont l’état peut dépendre de la disponibilité de la mesure de richesse MR ou des conditions instantanées de fonctionnement du moteur 1. Plus précisément, la fonction d’apprentissage 22 est en charge de mémoriser les adaptatifs AD de correction de la richesse dans le domaine de fonctionnement du moteur calculés par la fonction de régulation de la richesse 21, dans un ensemble de modèles MAT de correction comprenant au moins un modèle MAT1. Les modèles MAT sont par exemple des modèles fonction des variables de régime, de charge motrice, de débit d’aspiration de gaz des cylindres, notamment. En outre, la fonction d’apprentissage 22 met en œuvre la mise à jour des adaptatifs AD pour un domaine de fonctionnement et la fonction de restitution desdits adaptatifs ultérieurement dans une situation similaire où le moteur se retrouve à nouveau dans un domaine de fonctionnement pour lequel un adaptatif AD a déjà été mémorisé. Un modèle d’apprentissage peut être prévu pour chaque adaptatif d’actionneurs. Le modèle d’apprentissage MAT1 est par exemple une matrice d’adaptatifs du modèle injecteur. En outre, dans le cadre du procédé de reconfiguration selon l’invention la fonction d’apprentissage comporte de préférence, enregistrée en mémoire de l’unité de commande 2, un modèle MAT2 d’adaptatifs de la richesse activé spécifiquement et utilisé uniquement durant une période de détection de défaillance de déviation de richesse. Ce modèle MAT2 permet d’appliquer immédiatement l’intégralité de la correction nécessaire dès l’instant de détection de la défaillance. L’utilisation de ce deuxième modèle a pour avantage en outre de ne pas affecter les adaptatifs mémorisés préalablement à l’instant de détection de la défaillance. Dans le cas de défaillance ponctuelle d’injecteur, cela permet d’utiliser à nouveau les adaptatifs du modèle MAT1 sans que les adaptatifs déjà mémorisés avant la défaillance ait été modifiés durant la défaillance. Par ailleurs, la fonction de contrôle moteur 23 comprend les modèles d’actionneurs MOD du moteur 1 enregistrés en mémoire non volatile du contrôle moteur 2 permettant de contrôler la richesse, notamment le modèle injecteur, le modèle de remplissage en air des cylindres et le modèle de position des arbres à came. La fonction de contrôle moteur 23 ajuste une consigne de richesse CSR en fonction des adaptatifs délivrés AD par la fonction de régulation de richesse 21 ou la fonction d’apprentissage 22. Pour revenir plus précisément au principe de paramétrage de la fonction d’apprentissage 22, celle-ci peut être configurée par un ensemble de paramètres et fonctions que le procédé de reconfiguration selon l’invention peut modifier lorsqu’une défaillance est détectée, en particulier les paramètres et fonctions relatifs à la vitesse d’apprentissage et les modèles de correction MAT utilisés afin de traiter spécifiquement et immédiatement une déviation élevée de richesse alors même que l’apprentissage fonctionne en apprentissage lent. Plus précisément, une valeur d’adaptatif mémorisée de la fonction d’apprentissage 22 est la valeur du correctif qui est enregistrée en mémoire de l’unité de commande du moteur thermique. Une valeur d’adaptatif actualisée ou à mémoriser de la fonction d’apprentissage 22 peut comprendre toute la valeur, ou une part PT seulement de la valeur, du dernier correctif calculé non encore appliqué par la fonction de régulation 21. Cette part PT est calibrée en fonction d’un paramètre CV de calibration de la vitesse d’apprentissage. Ainsi, la fonction d’apprentissage prévoit que la valeur d’adaptatif actualisée est une valeur constituée d’une première part issue du calcul du dernier correctif de richesse et d’une deuxième part issue de l’adaptatif déjà mémorisé dans le modèle MAT. La première et la deuxième part pour chaque adaptatif de richesse dans un domaine de fonctionnement sont dépendantes de ce paramètre de calibration de la vitesse d’apprentissage CV. Et conformément à l’invention, le procédé est apte à moduler la valeur de ces parts PT en cas de détection d’une défaillance afin de recentrer rapidement la richesse. Il convient de noter que le paramètre CV peut être un paramètre, algorithme ou fonction permettant de moduler la vitesse d’apprentissage, c’est-à-dire la valeur de la première part prise en compte lors de l’actualisation d’un adaptatif. Pour détecter une défaillance dans le cadre du procédé selon l’invention, le paramétrage de la fonction d’apprentissage prévoit en outre indicateur de défaillance DF, pouvant prendre deux états, par exemple booléen, dont la valeur est représentative d’un état de détection d’une défaillance. La fonction de détection de la défaillance se base d’une part sur la valeur de déviation des correctifs instantanés calculés par la fonction de la régulation de richesse 21 par rapport à un premier seuil de déviation S1, et d’autre part, sur un niveau de robustesse ou de confiance dans les adaptatifs déjà mémorisés qui est renseigné au moyen d’un paramètre dit de robustesse NR. La valeur de déviation autour d’une consigne cible est comprise dans une plage de valeurs exprimées entre [-1,1] ou en points de valeurs [-100%,100%] par exemple. Le premier seuil de déviation S1 qui déclenche une alerte peut être fixé par exemple à une valeur de 0,25 ou 25% par exemple. De plus, une variante préférentielle du procédé prévoit qu’une défaillance est détectée ou confirmée lorsque plusieurs correctifs successifs calculés par la fonction de régulation 21 sont supérieurs au premier seuil, par exemple au moins quatre correctifs successifs. En outre, le paramètre de robustesse NR est par exemple représentatif d’un nombre de cycles d’apprentissage déjà exécutés pour un adaptatif préalablement à la détection d’une défaillance. Dans le contexte de l’invention, le procédé prévoit qu’une défaillance est détectée ou confirmée pour un adaptatif si de plus le paramètre NR associé à cet adaptatif est supérieur à un deuxième seuil S2, par exemple un nombre de cycles d’apprentissage prédéterminé, par exemple quinze cycles d’apprentissage. Le paramètre NR peut être en variante un nombre de kilomètres parcourus par le véhicule. Plus précisément, le paramètre de robustesse NR associé à un modèle d’apprentissage MAT est une valeur s’échelonnant entre un niveau de robustesse bas (pas de cycles d’apprentissage opéré) correspondant à une part d’actualisation élevée avec la valeur du dernier correctif calculé et un niveau de robustesse élevé (plusieurs cycles d’apprentissage opérés) correspondant à une part d’actualisation faible avec la valeur du dernier correctif calculé. Le paramètre NR peut être une valeur s’échelonnant dans une plage de valeurs de [0,1] par exemple. Toute échelle de valeur de robustesse est envisageable. Ainsi, le paramètre de robustesse NR impacte directement la valeur du paramètre de calibration de la vitesse CV et par conséquent la valeur des parts PT ce qui permet dans le cadre du procédé de reconfiguration d’augmenter la vitesse d’actualisation d’un adaptatif lorsqu’une défaillance est détectée. Par ailleurs, il convient de noter que chaque modèle d’apprentissage MAT peut être associé à un paramètre de calibration de vitesse CV et un paramètre de robustesse NR. Cela permet ainsi de déclencher une reconfiguration spécifiquement à un des modèles d’apprentissage parmi l’ensemble des modèles MAT. En outre, la fonction d’apprentissage 22 peut comprendre une fonction de limitation de variation des adaptatifs AD mémorisés dans un modèle de correction, au moins le premier modèle MAT1 et le deuxième modèle MAT2. Cette fonction a pour effet de contrôler l’évolution des adaptatifs et éviter ainsi des variations trop importantes qui ne sont pas normalement observées pour des correctifs correspondant à une calibration « lente » de la vitesse d’apprentissage, c’est à dire correspondant à la compensation des phénomènes d’usure et de vieillissement du moteur. En outre, la fonction d’apprentissage 22 peut comprendre des fonctions d’identification FID du ou des modèles d’actionneurs parmi l’ensemble des modèles d’actionneur qui sont à la source d’une défaillance de richesse. Typiquement, ces fonctions d’identification, connues de l’homme du métier, sont prévues pour observées des paramètres moteurs, notamment la mesure de richesse ou la pression d’air, pour déterminer le ou les actionneurs qui sont à la source d’une défaillance. Dans le cas d’une déviation soudaine de la mesure de richesse une fonction d’identification est apte à déterminer que les actionneurs d’injection de carburant sont défaillants pour focaliser l’action de la reconfiguration spécifiquement sur les adaptatifs de ce modèle d’actionneurs. En , le principe de la fonction d’apprentissage de la richesse est illustré avant de décrire plus en détail le procédé de reconfiguration selon l’invention. Les courbes C1 à C5 sont représentées sur un axe d’abscisse temporel durant lequel interviennent deux cycles d’apprentissage A1 et A2 permettant de déterminer respectivement un adaptatif de correction qui sera appliqué par le contrôle moteur. Sur la courbe C1, en partie supérieure, on a représenté le nombre de mesures de la richesse sur un domaine de fonctionnement moteur stabilisé. Chaque cycle d’apprentissage A1, A2 comprend le calcul d’une série de correctifs temporaires, représentés par la courbe C2 c’est-à-dire des valeurs intermédiaires non appliquées par le contrôle moteur lors du pilotage des actionneurs et qui sont calculés à partir des mesures de la déviation de la richesse. Les valeurs des correctifs s’établissent entre [-1,1] ou [-100%,100] pour appauvrir ou enrichir le mélange. La valeur de chaque adaptatif de correction issue d’un cycle d’apprentissage est illustrée par la courbe C3. La courbe C4 représente deux instants t1 et t2 de réalisation d’un diagnostic de déviation de la richesse. Une fois que la fonction d’apprentissage a suffisamment confiance dans les correctifs temporaires au regard par exemple d’un nombre de mesures minimales, ou d’un critère de convergence sur les correctifs, la correction de richesse est appliquée à partir du dernier adaptatif de correction dans les modèles de comportement des actionneurs. La courbe C5 représente les valeurs de la déviation de richesse. En , un algorithme du procédé de reconfiguration selon l’invention est représenté sous la forme d’un schéma bloc. L’unité de commande 2 du moteur est munie d’un calculateur à circuits intégrés et de mémoires électroniques, le calculateur et les mémoires étant configurés pour exécuter le procédé de reconfiguration selon l’invention. Mais cela n’est pas obligatoire. En effet, le calculateur pourrait être externe à l’unité de commande 2, tout en étant couplé à cette dernière 2. Dans ce dernier cas, il peut être lui-même agencé sous la forme d’un calculateur dédié comprenant un éventuel programme dédié, par exemple. Par conséquent, l’unité de commande, selon l’invention, peut être réalisé sous la forme de modules logiciels (ou informatiques (ou encore « software »)), ou bien de circuits électroniques (ou « hardware »), ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. A une première étape E1 du procédé, la fonction de régulation de richesse calcule des correctifs à partir de mesures de la déviation de la richesse et la fonction d’apprentissage mémorise des valeurs d’adaptatifs apprises pour un domaine de fonctionnement du moteur dans au moins un premier modèle de correction MAT1. Lors du fonctionnement nominal de la régulation de richesse, classiquement le contrôle moteur a recours a plusieurs modèles de correction de l’ensemble des modèles MAT pour le pilotage des actionneurs du moteur. On prend l’hypothèse que le contrôle moteur est établi dans une configuration pour laquelle la fonction d’apprentissage a déjà opéré plusieurs cycles d’apprentissage pour l’ensemble des domaines de fonctionnement du moteur. Le paramètre de robustesse NR de la fonction d’apprentissage est donc élevé, c’est-à-dire que les adaptatifs sont jugés fiables par le contrôle moteur. Dans cette situation, la calibration de vitesse CV d’apprentissage est paramétrée à un niveau d’apprentissage lent, c’est-à-dire qu’elle vise à corriger les effets de l’usure et encrassement des injecteurs. Par conséquent, la part PT d’un correctif nouvellement calculé est inférieure à celle du correctif déjà mémorisé lors de l’actualisation des adaptatifs mémorisés par la fonction d’apprentissage, notamment pour le premier modèle MAT1 de contrôle des injecteurs. En outre, à l’étape E1, l’indicateur de défaillance DF est dans un premier état représentatif d’un état de fonctionnement normal de la régulation de richesse. En outre, le procédé de reconfiguration comporte une deuxième étape E2 de la surveillance d’une défaillance du contrôle de la richesse. La surveillance s’opère périodiquement, par exemple à chaque instant de diagnostic. Plus précisément, la surveillance consiste à détecter si au moins deux correctifs successifs, de préférence au moins quatre, pour un point de fonctionnement moteur sont supérieurs à un premier seuil prédéterminé S1, et si préalablement à la détection, le paramètre de robustesse représentatif du nombre d’apprentissage réalisés pour l’adaptatif de richesse est supérieur à un deuxième seuil S2. Par exemple, S1 est configuré à une valeur de 25% de déviation, S1 peut être supérieur à 25%, et S2 peut être égale à 15 cycles d’apprentissage ou plus par exemple. Si aucune défaillance n’est détectée, la boucle de surveillance continue et le contrôle moteur et la fonction d’apprentissage restent paramétrés identiquement à la première étape E1. Si une défaillance est détectée, le procédé de reconfiguration comporte une phase de reconfiguration E3 où l’indicateur de défaillance DF est commandé dans un deuxième état représentatif de la détection d’une défaillance. A cet effet, la phase de reconfiguration comportant une troisième étape E31 de paramétrage du paramètre de calibration de la vitesse d’apprentissage CV de sorte à configurer la première part à une valeur qui est supérieure à la deuxième part lors de la mémorisation de la nouvelle valeur d’adaptatif. Par exemple, la valeur de la première part est configurée à 100% et la valeur de la deuxième part est configurée à 0%. Cette configuration implique qu’un nouvel d’adaptatif à mémoriser est égal à la totalité de la valeur du dernier correctif calculé. La phase de reconfiguration peut s’appliquer pour le premier modèle MAT1 ou pour tous les modèles de l’ensemble MAT. D’autres valeurs sont envisageables, par exemple 90% et 10%, ou 80% et 20% pour la première part et deuxième part respectivement. Cette modification de la calibration de la vitesse permet de corriger la déviance de richesse immédiatement et plus rapidement que dans le cas d’une calibration d’apprentissage lent. Il convient de noter que d’autres actions de calibration de la vitesse d’apprentissage sont envisageables en fonction du type de fonction d’apprentissage mis en œuvre. Le principe de l’étape E31 consiste à augmenter la part prise en compte du dernier correctif de richesse calculé pour converger rapidement vers une correction prenant en compte la défaillance générant une déviation élevée et soudaine. Dans une variante de la phase de reconfiguration E3, la troisième étape E31 comporte une commande de diminution du paramètre de robustesse NR de manière à augmenter la valeur de la première part. Ainsi, il est possible d’accélérer temporairement l’apprentissage des adaptatifs de correction en diminuant le niveau de robustesse ou de confiance dans un des modèles de correction. Dans un premier mode préférentiel, la phase de reconfiguration E3 s’applique uniquement au paramétrage du premier modèle de correction MAT1 du dispositif d’injection parmi l’ensemble des modèles MAT. De cette manière, il est possible de corriger spécifiquement la source du problème de richesse en adaptant directement la masse et quantité de carburant injectée. Ce mode de réalisation préférentiel améliore la performance de correction de la richesse. Selon cette première variante, les autres modèles de corrections de l’ensemble MAT ne sont plus mis à jour durant la détection de défaillance. Il est prévu un deuxième mode, où, si une défaillance est détectée, la phase de reconfiguration E3 comporte une quatrième étape E32 d’enregistrement de l’adaptatif de correction par la fonction d’apprentissage dans un deuxième modèle de correction MAT2, spécifique à la période de détection de la défaillance et dédié à une situation de défaillance, distincte du premier modèle MAT1 utilisé avant l’instant de détection de la défaillance. A l’instar des autres modèles, le modèle MAT2 est utilisé pour la mémorisation, actualisation et restitution d’adaptatifs à la différence qu’il s’utilise uniquement en cas de défaillance. Ainsi, la régulation de richesse n’affecte pas les valeurs des adaptatifs précédemment mémorisés avant la défaillance. En outre, en cas de défaillance ponctuelle, la fonction d’apprentissage utilise à nouveau le premier modèle de correction ayant un niveau de robustesse élevé utilisée lors de l’étape E1. Un deuxième modèle de correction, spécifique à une défaillance, peut être mis en œuvre pour chaque adaptatif de correction de la richesse. Le deuxième modèle MAT2 est spécifique à la correction du modèle injecteur. Selon cette deuxième variante, les autres modèles de corrections de l’ensemble MAT ne sont plus mis à jour durant la détection de défaillance. Il convient de noter que les étapes de calibration de vitesse d’apprentissage, notamment le paramètre CV et le paramètre NR, permettant d’augmenter la première part des adaptatifs lors de leur actualisation s’appliquent au deuxième modèle MAT2. En outre, si une défaillance est détectée, la phase de reconfiguration E3 peut comporter une cinquième étape E33 d’inhibition de la fonction de limitation de variation des adaptatifs mémorisés dans un modèle de correction. La fonction de limitation peut s’appliquer au premier modèle de correction MAT1 et au deuxième modèle de correction MAT2. La fonction d’apprentissage applique une correction totalement et sans limitation de manière à accélérer la correction de richesse résultant de la défaillance. La phase E3 peut activer dans un premier mode de reconfiguration l’étape E31 de modification de la calibration de la vitesse d’apprentissage uniquement, ou dans un deuxième mode de reconfiguration activer uniquement l’étape E31 et E32 conjointement, ou activer dans un troisième mode de reconfiguration les étapes E31, E32 et E33 conjointement. Une étape E4 consiste à surveiller l’état de l’indicateur de défaillance DF. La phase E3 de reconfiguration est commandée par le contrôle moteur tant que la défaillance est détectée. Si la défaillance n’est plus détectée, le procédé de reconfiguration retourne à l’étape E1. Le procédé de reconfiguration s’applique aux véhicules automobiles équipés d’un système de contrôle moteur comprenant un moteur à combustion interne et un système d’échappement des gaz comprenant un dispositif de dépollution et un dispositif de mesure de la richesse. L’invention est décrite dans ce qui précède à titre d’exemple. Il est entendu que la personne de l’art est à même de réaliser différentes variantes de réalisation de l’invention en associant par exemple les différentes caractéristiques ci-dessus prises seules ou en combinaison, sans pour autant sortir du cadre de l’invention. Procédé de reconfiguration d’une fonction d’apprentissage (22) d’un adaptatif (AD) de correction d’une fonction de régulation de richesse (21) d’un contrôle moteur, dans lequel la fonction de régulation de richesse (21) calcule des correctifs à partir de mesures de la déviation de la richesse (MR) et la fonction d’apprentissage (22) mémorise des valeurs d’adaptatifs (AD) dans un ensemble de modèles de correction (MAT), lesdites valeurs d’adaptatifs (AD) étant issues des correctifs et apprises pour un domaine de fonctionnement du moteur, une nouvelle valeur d’adaptatif (AD) à mémoriser dans chacun des modèles dudit ensemble (MAT) étant constituée d’une première part issue du calcul du dernier correctif et d’une deuxième part issue de l’adaptatif (AD) déjà mémorisé dans le modèle (MAT), et où lesdites première et deuxième parts (PT) étant dépendantes d’un paramètre de calibration de la vitesse d’apprentissage (CV), le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : - une première étape (E1) d’apprentissage de la richesse (E1) durant laquelle la valeur de la première part est inférieure à la deuxième part lors de la mémorisation d’une nouvelle valeur d’adaptatif (AD) dans au moins un premier modèle (MAT1), - une deuxième étape de surveillance (E2) d’une défaillance du contrôle de la richesse consistant à détecter si au moins deux correctifs successifs du premier modèle (MAT1) dans le domaine de fonctionnement moteur sont supérieurs à un premier seuil prédéterminé (S1), - et, en cas de détection de ladite défaillance, une phase de reconfiguration (E3) comprenant une troisième étape (E31) de paramétrage du paramètre de calibration de la vitesse d’apprentissage (CV) de sorte à configurer la première part à une valeur qui est supérieure à la deuxième part lors de la mémorisation de la nouvelle valeur d’adaptatif. Procédé selon la revendication 1 dans lequel la surveillance (E2) de la défaillance du contrôle de la richesse consiste à détecter en outre si préalablement à la détection, un paramètre de robustesse (NR) représentatif du nombre de cycles d’apprentissage réalisés pour ledit adaptatif est supérieur à un deuxième seuil (S2). Procédé selon la revendication 2 dans lequel la troisième étape (E31) comporte en outre une commande de diminution du paramètre de robustesse (NR) de manière à augmenter la valeur de la première part. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 dans lequel lors de la phase de reconfiguration (E3) un nouvel d’adaptatif (AD) à mémoriser est constitué de la totalité de la première part issue du dernier correctif calculé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 dans lequel la phase de reconfiguration (E3) est commandée pour le premier modèle de correction (MAT1) uniquement parmi l’ensemble des modèles (MAT) durant la détection de la défaillance et en ce que l’actualisation des autres modèles de correction de l’ensemble des modèles (MAT) est inhibée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 dans lequel la phase de reconfiguration (E3) comporte en outre une quatrième étape (E32) de mémorisation de la nouvelle valeur d’adaptatif (AD) dans un deuxième modèle (MAT2), spécifique à la période de détection de la défaillance et distinct du premier modèle (MAT1) utilisé avant l’instant de détection de la défaillance, de sorte que la régulation de richesse du contrôle moteur soit commandée par un adaptatif (AD) du deuxième modèle (MAT2) durant la détection de la défaillance. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 dans lequel la phase de reconfiguration (E3) comporte en outre une cinquième étape d’inhibition (E33) d’une fonction de limitation (FL) de la variation de la nouvelle valeur d’adaptatif (AD) à mémoriser par rapport à la valeur d’adaptatif déjà mémorisée. Unité de commande (2) d’un contrôle moteur pour un moteur à combustion interne (1) comportant une fonction de régulation de la richesse (21) et une fonction d’apprentissage (22) d’un adaptatif (AD) de correction de la richesse, caractérisée en ce qu’elle comporte des moyens de mettre en œuvre le procédé de reconfiguration de la fonction d’apprentissage selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule automobile comportant un moteur à combustion interne (1), une ligne d’échappement (3) et une unité de commande (2) selon la revendication 8. Programme-ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par une unité de commande d’un moteur à combustion interne, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé de reconfiguration selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.