Brevet FR3163453A1 — publié le 20251219

Procédé de fabrication d’un système d’estimation de la force de serrage exercée par un frein électrique, comportant: a) Fourniture d’un groupe de moyens d’apprentissage automatique (ML1, ML2,…MLn) de détermination d’une force de serrage estimée, b) Fourniture des valeurs des caractéristiques du frein sélectionnées et de valeurs de force de serrage mesurées au moyen d’un capteur aux moyens de d’apprentissage, c) Génération par les moyens d’apprentissage (ML1, ML2,…MLn) d’une valeur de force de serrage (Fest1, Fest2,…Festn), d) Combinaison desdites valeurs pour générer une force de serrage estimée ( au moyen d’une fonction de combinaison, e) Comparaison des forces de serrage estimée (Fest) mesurée, f) Adaptation des moyens d’apprentissage (ML1, ML2,…MLn) et répétition des étapes b) à e) jusqu’à ce que les forces de serrage estimée (Fest) et mesurée soient dans un intervalle de seuil d’erreur donné, g) Intégration des moyens d’apprentissage (ML1, ML2, …MLn) dans la zone de stockage et intégration de la fonction de combinaison. [Fig.3] PROCÉDÉ DE FABRICATION D’UN SYSTÈME D’ESTIMATION DE LA FORCE DE SERRAGE EXERCÉE PAR UN FREIN ÉLECTRIQUE ET SYSTÈME D’ESTIMATION DE LA FORCE DE SERRAGE DOMAINE TECHNIQUE ET ART ANTERIEUR La présente invention se rapporte à un procédé de fabrication d’un système d’estimation d’une force de serrage exercée par un frein électrique et un système d’estimation obtenu par un tel procédé. Un véhicule automobile est équipé au niveau de chacune des roues d’un frein. Il peut s’agir d’un frein à disque ou d’un frein à tambour. Le frein peut être un frein hydraulique ou un frein électromécanique désigné EMB (« Electromechanical Brake » en terminologie anglo-saxonne). Les freins de parking sont de plus en plus à activation électrique, et il est intéressant de pouvoir réaliser des freins de service à actuation entièrement électrique. Par exemple un système vis-écrou actionné par un moteur électrique provoque l’application des plaquettes de frein contre le disque dans le cas d’un frein à disque, et les garnitures de frein contre le tambour dans le cas d’un frein à tambour. On souhaite pouvoir connaître la force de serrage exercée par chaque frein pour pouvoir vérifier si le niveau de freinage attendue est atteint et/ou piloter le frein de service dans le cas d’un frein électromécanique. Par ailleurs, on souhaite réduire ou limiter le nombre de capteurs, notamment on ne souhaite pas mettre en œuvre un capteur de force pour connaître la force de serrage. Actuellement on utilise la position du rotor dans le frein pour en déduire la force de serrage à l’aide de courbes prédéterminées reliant la position du rotor à la force de serrage. Or il apparaît que les courbes ne reflètent pas le comportement réel du frein. En effet la seule connaissance de la position du rotor n’est pas toujours suffisante pour estimer la force de serrage de façon suffisamment précise dans certaines configurations, en particulier pour un frein de service électromécanique, car un grand nombre de paramètres intervient. C’est un but de la présente invention d’offrir un procédé de fabrication d’un système d’estimation précis et robuste de la force serrage exercée par un frein électrique requérant un nombre réduit de capteurs. C’est également un but de la présente invention d’offrir un système d’estimation de la force de serrage. Le but énoncé ci-dessus est atteint par un procédé de fabrication d’un système d’estimation de la force de serrage d’un frein mettant en œuvre l’entraînement de plusieurs moyens d’apprentissage automatique en utilisant des caractéristiques sélectionnées du frein et de son environnement, chacun des moyens d’apprentissage automatique fournissant une valeur de force de serrage estimée, qui sont ensuite combinées pour fournir une force de serrage estimée. Au moins une partie des caractéristiques du frein utilisées pour l’estimation de la force de serrage est avantageusement estimée par une combinaison d’estimations obtenues chacune par des moyens d’apprentissage automatique. L’estimation de la force de serrage obtenue grâce à l’invention est moins sensible aux erreurs d’estimation que des dispositifs de l’état de la technique, puisque l’effet d’erreurs d’estimation éventuelles est réduit du fait du nombre de moyens d’apprentissage automatique mis en œuvre. De préférence, parmi les caractéristiques utilisées pour estimer la force de serrage au moins la température du rotor du moteur électrique et l’usure des éléments de friction du frein sont utilisées. De manière très avantageuse, chaque caractéristique estimée à l’instant t-1 obtenue à partir de valeurs estimées de cette caractéristique est utilisée pour estimer la caractéristique à l’instant t. Le système d’estimation ainsi conçu comporte dans sa zone de stockage soit les moyens d’apprentissage automatique, soit les fonctions de calcul établies par ces moyens d’apprentissage automatique. Dans un exemple préféré, les caractéristiques utilisées dans l’estimation de la force de serrage ont été sélectionnées parmi un très grand nombre de caractéristiques à l’aide de moyens d’apprentissage automatique. En d’autres termes, le procédé de fabrication met en œuvre une pluralité de moyens d’apprentissage automatique dont les résultats sont combinés pour fournir la valeur estimée de la force de serrage. La présente invention a alors pour objet un procédé de fabrication d’un système d’estimation de la force de serrage exercée par un frein électrique d’un véhicule automobile, ledit système d’estimation comportant une zone de stockage comprenant des instructions machine exécutables, une mémoire et un processeur pour générer une force de serrage estimée, ledit procédé comportant les étapes : a) Fourniture d’un premier groupe de plusieurs moyens d’apprentissage automatique de détermination d’une force de serrage estimée, b) Fourniture des valeurs des caractéristiques du frein sélectionnées et de valeurs de force de serrage mesurées au moyen d’un capteur à chacun des moyens de d’apprentissage automatique du premier groupe, c) Génération par chacun des moyens d’apprentissage automatique du premier groupe d’une valeur de force de serrage, d) Combinaison desdites valeurs de force de serrage pour générer une force de serrage estimée au moyen d’une première fonction de combinaison, e) Comparaison de ladite force de serrage estimée à la valeur de force de serrage mesurée, f) Adaptation de chacun des moyens d’apprentissage automatique et répétition des étapes b) à e) jusqu’à ce que la force de serrage estimée et la force de serrage mesurée soient dans un intervalle de seuil d’erreur donné, g) Intégration du premier groupe de moyens d’apprentissage automatique dans la zone de stockage ou extraction des fonctions de calcul de chacun des moyens d’apprentissage automatique du premier groupe et intégration desdites fonctions dans la zone de stockage et intégration de la première fonction de combinaison. Dans un exemple avantageux, l’étape b) comporte l’étape de génération d’au moins une caractéristique de frein estimée comprenant les sous-étapes de : a') Fourniture d’un deuxième groupe de plusieurs moyens d’apprentissage automatique de détermination de ladite caractéristique estimée, b’) Fourniture des valeurs des caractéristiques du frein sélectionnées et de valeurs de ladite caractéristique mesurée au moyen d’un capteur à chacun des moyens de d’apprentissage automatique du deuxième groupe, c’) Génération par chacun des moyens d’apprentissage automatique du premier groupe d’une valeur de ladite caractéristique, d’) Combinaison desdites valeurs de ladite caractéristiques pour générer une valeur estimée de caractéristique au moyen d’une deuxième fonction de combinaison, e’) Comparaison de ladite valeur estimée de la caractéristique à la valeur de la caractéristique mesurée, f’) Adaptation de chacun des moyens d’apprentissage automatique du deuxième groupe et répétition des étapes b’) à e’) jusqu’à ce que la valeur estimée de la caractéristique et la caractéristique mesurée soient dans un intervalle de seuil d’erreur donné, g’) Intégration du deuxième groupe de moyens d’apprentissage automatique dans la zone de stockage ou extraction des fonctions de calcul de chacun des moyens d’apprentissage automatique du deuxième groupe et intégration desdites fonctions dans la zone de stockage, et intégration de la deuxième fonction de combinaison. Dans un exemple préféré, on fournit au moins un autre deuxième groupe de plusieurs moyens d’apprentissage automatique de détermination d’une autre caractéristique estimée et dans lequel les étapes b’) à g’) sont réalisées. Par exemple, la caractéristique estimée est la température et l’autre caractéristique estimée est l’usure du ou des éléments de friction. Le procédé de fabrication selon l’invention peut comporter préalablement à l’étape a), une étape de sélection des caractéristiques sélectionnées obtenue au moins en partie par des moyens d’apprentissage automatique. L’étape d) et/ou l’étape d’) peuvent mettre en œuvre une moyenne arithmétique, une moyenne, une somme pondérée et/ou des moyens d’apprentissage automatique. La présente invention a également pour objet un système d’estimation de la force de serrage d’un frein électrique d’un véhicule fabriqué selon l’invention, comportant une zone de stockage dans laquelle au moins le premier groupe de moyens d’apprentissage automatique ou les fonctions de calcul de chacun des moyens d’apprentissage automatique sont inscrits. Dans un exemple de réalisation, le ou les deuxièmes groupes de moyens d’apprentissage automatique ou les fonctions de calcul de chacun des moyens d’apprentissage automatique du ou des deuxièmes groupes sont inscrits dans la zone de stockage. Le système d’estimation est avantageusement configuré pour prendre en compte la valeur estimée de la force de serrage à l’instant t-1 lors du le calcul la valeur estimée de la force de serrage à l’instant t. La présente invention a également pour objet un système de freinage d’un véhicule automobile comportant au moins un frein disposé au niveau d’une roue, ledit frein étant à actionnement au moins en partie électrique, une unité de contrôle dudit frein et un système d’estimation de la force de serrage exercée par ledit frein selon l’invention et des moyens pour fournir les caractéristiques sélectionnées audit système d’estimation. Le frein est par exemple un frein de parking et/ou un frein de service électrique. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES La description qui va suivre sera mieux comprise à l’aide des dessins en annexes sur lesquels : - FIG. 1 est une représentation schématique d’un véhicule comportant un système de freinage pouvant mette en œuvre l’invention, - FIG. 2 est une représentation schématique d’un exemple de procédé de fabrication d’un système d’estimation de la force de serrage selon l’invention, - FIG. 3 est une représentation schématique d’un exemple d’un système d’estimation de la force de serrage selon l’invention appliquée par un frein électrique, - FIG. 4 est une représentation schématique d’un exemple de procédé d’apprentissage du système d’estimation selon l’invention, - FIG. 5 est une représentation schématique d’un exemple d’une commande de freinage par un système de freinage comportant un système d’estimation selon l’invention, - FIG. 6 est une représentation schématique d’un autre exemple d’un système d’estimation selon l’invention de la force de serrage appliquée par un frein électrique. DESCRIPTION DETAILLES DE MODES DE REALISATION Sur la FIG. 1 , on peut voir un véhicule V, représenté schématiquement, comportant un système de freinage comprenant des freins FR équipant chaque roue. Dans cet exemple, le freinage de service peut être assuré par des freins hydrauliques ou des freins électriques. Le système de freinage comporte également un dispositif de freinage de parking comportant au moins un premier frein de parking FP1 au niveau de la roue arrière droite et un deuxième frein de parking FP2 au niveau de la roue arrière gauche. Les freins de parking FP1 et FP2 sont des freins de parking électriques. Généralement le frein de parking est intégré au frein de service. Chaque frein de parking électrique comporte un actionneur muni d’un moteur électrique et des moyens pour convertir le mouvement de rotation du moteur électrique en un mouvement de translation appliquant les patins de frein contre le disque de frein ou les segments de frein contre le tambour. Le frein électrique peut être équipé de tout type de moteur électrique, par exemple un moteur à courant continu, par exemple un moteur à courant continu sans balais. Le système de freinage comporte ou non un calculateur ABS et /ou ESP. Le système de freinage comporte une unité de commande électronique ECU (Electronic control unit en terminologie anglosaxonne) de contrôle des freins de parking FP1 et FP2. La commande des freins de parking est par exemple obtenue en actionnant un bouton B situé dans l’habitacle. L’invention sera décrite dans le cadre d’une application à l’un des freins électriques, mais il sera compris que l’invention s’applique à chaque frein électrique, y compris à des freins électromécaniques mis en œuvre pour le freinage de service. Sur la FIG. 2 , on peut voir un exemple de procédé de fabrication d’un système S d’estimation de la force de serrage appliquée par un frein électrique obtenu par le procédé de fabrication selon l’invention. Le système d’estimation peut être mis au point pour un frein existant que l’on souhaite adapter à un nouveau véhicule (nouvelle plateforme). Pour cela, le frein instrumenté est monté sur le nouveau véhicule, des données sont acquises et les moyens d’apprentissage automatique sont entraînés sur la base de ces données. Le système d’estimation peut également être mis au point pour un frein nouvellement développé que l’on veut monter sur un véhicule. Le nouveau frein instrumenté est monté sur le véhicule, des données sont acquises et les moyens d’apprentissage automatique sont entraînés sur la base de ces données. Le système d’estimation est intégré au calculateur. Selon un premier exemple de réalisation, le système d’estimation ( FIG. 3 ) comporte un processeur P qui est par exemple avantageusement une carte graphique, une zone de mémoire M, et une zone de stockage Z dans laquelle sont chargées des instructions machine exécutables I et une pluralité de moyens d’apprentissage automatique. Le procédé de fabrication du système d’estimation comporte : Une étape 100 de fourniture d’un premier groupe de plusieurs moyens d’apprentissage automatique ML1, ML2, ML3, … MLn de détermination d’une force de serrage estimée, une étape 200 de fourniture de caractéristiques C1, C2… Ck du frein sélectionnées et de valeurs de force de serrage mesurées au moyen d’un capteur à chacun des moyens d’apprentissage automatique ML1, ML2, ML3, …MLn du premier groupe, une étape 300 de génération par chacun des moyens d’apprentissage automatique du premier groupe d’une valeur de force de serrage Fest1, Fest2…Festn, une étape 400 de combinaison desdites valeurs de force de serrage Fest1, Fest2, … Festn pour générer une force de serrage estimée, une étape 500 de comparaison de ladite force de serrage estimée à la valeur de force de serrage mesurée, une étape 600 d’adaptation de chacun des moyens d’apprentissage automatique, une étape 700 de répétition des étapes 200 à 600 jusqu’à ce que la force de serrage estimée et la force de serrage mesurée soient dans un intervalle de seuil d’erreur donné, une étape 800 d’Intégration du premier groupe de moyens d’apprentissage automatique dans la zone de stockage. Nous allons reprendre ci-dessous les différents éléments mis en œuvre par le procédé de fabrication. Sur la FIG. 3 , on peut voir un exemple d’un système d’estimation de la force de serrage obtenu par le procédé de fabrication selon l’invention. Le système d’estimation ainsi fabriqué comporte plusieurs moyens d’apprentissage automatique ML1, ML2, …MLn; configurés chacun pour fournir une valeur estimée de la force de serrage Fest1, Fest2, …Festn et des moyens 4 pour combiner les forces de serrage estimées Fest1, Fest2, …Festn et fournir une valeur de force de serrage finale Fest. Dans la présente demande, on entend par « moyens d’apprentissage automatique » des moyens d’intelligence artificielle, par exemple du type réseau de neurones artificiels mettant en œuvre un ou plusieurs algorithmes et établissant une fonction de calcul d’une valeur de sortie à partir d’une ou plusieurs valeurs d’entrée . Cette fonction est obtenue par apprentissage utilisant des « données d’apprentissage » ou « dataset » en terminologie anglosaxonne. Ces données sont acquises au moins en partie au moyen d’un ou plusieurs capteurs réels sur un frein équipant un véhicule en situation de roulage ou éventuellement sur un banc d’essai. Le réseau de neurones, présenté ici comme exemple, comporte plusieurs unités, désignées neurones, connectées entre elles par des connexions, désignées synapses, et entre lesquelles sont transmis des signaux. Chaque neurone reçoit un signal d’entrée qui est modifié par des poids et des biais, et génère un signal de sortie qui est transmis aux autres neurones. Le réseau de neurones peut être matériel et/ou logiciel. En outre le réseau de neurones peut comporter plusieurs couches. A titre d’exemple, les moyens d’apprentissage automatique sont sélectionnés parmi XGboost Regressor, Extra Tree regressor + Bagging Regressor, Gradient Boosting Regressor, Decision Tree Regressor, Support Vector Regressor (SVR), MLP Regressor (Neural Network), Random Forest Regressor (régresseur de forêt aléatoire). Les moyens de combinaison 4 des valeurs Fest1, Fest2,…, Festn comportent par exemple des moyens permettant de réaliser une moyenne arithmétique, une moyenne pondérée, une moyenne… Dans le cas d’une moyenne pondérée, le poids de chaque valeur peut être déterminé par des moyens d’apprentissage automatique. La mise en œuvre de plusieurs moyens d’apprentissage automatique pour déterminer la force de serrage permet de réduire l’effet d’une erreur dans l’estimation réalisée par l’un des moyens d’apprentissage automatique. En outre, cela permet de prendre en compte un grand nombre de caractéristiques. Chacun des moyens d’apprentissage automatique reçoit comme signaux d’entrée des données du frein, du véhicule, de son environnement et estime une force de serrage Fest. Très avantageusement, le système d’estimation comporte des moyens 9 pour réinjecter la force de serrage estimée Fest à l’instant t-1 dans les moyens d’apprentissage automatique ML1, ML2,… MLn pour estimer la force de serrage à l’instant t. Par exemple la force de serrage est estimée toutes les 50 ms. L’utilisation de la valeur estimée à t-1 pour estimer la valeur à t permet de détecter une divergence dans l’estimation et générer éventuellement une alerte sur ces moyens d’apprentissage automatique. En injectant l’estimation faite à l’instant t-1 dans les moyens d’apprentissage automatique pour estimer la force de serrage à l’instant t, les moyens d’apprentissage sont informés des dernières valeurs estimées, ce qui améliore les performances des moyens d’apprentissage. Très avantageusement, une telle information peut être utilisée pour éviter que les moyens d’apprentissage ne fournissent une valeur estimée à t incohérente avec les valeurs précédemment estimées. Il sera compris que les moyens 9 peuvent réinjecter une ou plusieurs valeurs estimées à t-1, t-2…t-n. Les données d’entrée sont des caractéristiques C1, C2… Ck du frein et de son environnement, tel que le véhicule. Certaines des caractéristiques sont mesurées par un capteur réel et désignées CR et d’autres sont estimées par des modèles mathématiques ou par des moyens d’apprentissage automatique. Les caractéristiques estimées utilisent notamment des valeurs mesurées par des capteurs et des informations sur le frein, le véhicule et/ou l’environnement. Les caractéristiques CR sont fournies au système qui les traitent et estiment d’autres caractéristiques. Le groupe de caractéristiques C1, C2… Ck parmi lesquelles les caractéristiques utilisées comporte par exemple et de manière non limitative : l’accélération du véhicule, la décélération du véhicule, la position du rotor du moteur du frein ou la position du piston, la température des plaquettes de frein, la température du disque de frein, l’usure des plaquettes de frein qui peut être mesurée ou estimée, la force de freinage appliquée à la pédale de frein, la vitesse du véhicule, la vitesse lors de l’activation du frein et à la désactivation du frein, la durée du freinage, la masse du véhicule qui est connue, l’intervalle de temps entre deux freinages, le nombre de freinage, l’état de la route, la pente de la route, l’épaisseur des plaquettes de frein, le type de véhicule, le nombre de plaquettes par frein, le type de plaquette de frein, le coefficient de friction, la surface des plaquettes de frein, le coefficient d’usure, la pression du ou des pneus les conditions météorologiques, tels que l’humidité, la température ambiante… A titre d’exemple uniquement, le véhicule comporte au niveau de chaque frein un capteur de rotation de roue, un capteur de la tension d’alimentation du moteur électrique du frein et un capteur du courant consommé par le moteur électrique. Les données qui sont alors fournies aux moyens d’apprentissage automatique sont la vitesse de la roue, la tension électrique appliquée au moteur et le courant consommé par le moteur. Les caractéristiques qui sont estimées sont par exemple la course du piston du frein électrique. Il sera compris que ces listes ne sont données qu’à titre d’exemple, et qu’elles peuvent varier en fonction du frein, du véhicule… Dans un exemple préféré, le procédé de fabrication prévoit de fournir un ou plusieurs groupes de moyens d’apprentissage automatique pour estimer certaines des données d’entrée pour estimer la force de serrage. De manière encore préférée et comme cela sera décrit ci-dessous, tout ou partie des données d’entrée sont elles-mêmes estimées par la mise en œuvre de plusieurs moyens d’apprentissage automatique, dont les valeurs de sortie sont combinées pour fournir une valeur estimée finale. De manière particulièrement avantageuse, au moins la température Test du rotor du moteur électrique du frein et l’usure West des éléments de friction sont estimées en mettant en œuvre plusieurs moyens d’apprentissage automatique. La mise au point de ces moyens d’apprentissage automatique est obtenue en reprenant les étapes de la FIG. 2 . Sur la FIG. 3 , le système d’estimation comporte des moyens 6 d’estimation de la température obtenu par le procédé selon l’invention. Les moyens d’estimation 6 comprennent plusieurs moyens d’apprentissage automatique TML1, TML2…TMLm, chacun estimant la température T et fournissant des valeurs Test1, Test2…Testm. Les différents moyens d’apprentissage automatique TML1, TML2…TMLm peuvent être construits avec des jeux de paramètres différents et être entraînés avec différents jeux de données. Les moyens 6 comportent également des moyens 8 pour combiner les valeurs de température estimées Test, Test2…Testm et délivrer une valeur de température estimée finale Test. De manière similaire aux moyens de combinaison 4, les moyens 8 comportent par exemple des moyens permettant de réaliser une moyenne arithmétique, une moyenne pondérée… En variante, les moyens de combinaison comportent des moyens d’apprentissage automatique. Très avantageusement, le système d’estimation comporte également des moyens 13 pour réinjecter la température estimée Test à l’instant t dans les moyens d’apprentissage automatique TML1, TML2,…TMLm pour estimer la température à l’instant t+1. Le système comporte des moyens 10 d’estimation de l’usure obtenu par le procédé selon l’invention. Les moyens 10 comportent plusieurs moyens d’apprentissage automatique WML1, WML2…WMLp, chacun estimant l’usure et fournissant des valeurs West1, West2…Westp. Les moyens 10 comportent également des moyens 12 pour combiner les valeurs d’usure estimées West1, West2…Westp. et délivrer une valeur d’usure estimée finale West. De manière similaire aux moyens de combinaison 4 et 8, les moyens 12 comportent par exemple des moyens permettant de réaliser une moyenne arithmétique, une moyenne pondérée… En variante, les moyens de combinaison comportent des moyens d’apprentissage automatique. Très avantageusement, le système d’estimation comporte également des moyens 14 pour réinjecter l’usure estimée West à l’instant t dans les moyens d’apprentissage automatique WML1, WML2,… WMLp pour estimer l’usure à l’instant t+1. Les valeurs estimées Test et West sont fournies à chacun des moyens d’apprentissage automatique ML1, ML2…MLn mis en en œuvre pour estimer la force de serrage Fest. Les nombres de moyens d’apprentissage automatique mis en œuvre pour estimer la force de serrage, la température et l’usure peuvent être identiques ou différents. Dans l’exemple représenté, les mêmes caractéristiques sont fournies en entrée des moyens d’apprentissage automatique TML1, TML2…TMLm et WML1, WML2…WMLp, ainsi qu’aux moyens d’apprentissage automatique ML1, ML2…MLn, ces dernières recevant en plus la température estimée Test et l’usure estimée West. Dans un autre exemple, les caractéristiques fournies pour l’estimation de la force de serrage, de la température et de l’usure sont différentes et avantageusement sélectionnées comme cela sera décrit ci-dessous. Le groupe de caractéristiques sélectionnées pour estimer la température est désigné CT, le groupe de caractéristiques sélectionnées pour estimer l’usure est désigné CW et le groupe de caractéristiques sélectionnées pour estimer la force de serrage est désigné CS. Entre les différents moyens d’apprentissage automatique mis en œuvre pour l’estimation soit de la température, soit de la force de serrage, soit de l’usure, les jeux de caractéristiques initiales parmi lesquels une sélection est faite peuvent différer. Selon le procédé de fabrication, chacun des moyens d’apprentissage automatique ML1, ML2…MLn, TML1, TML2…TMLm et WML1, WML2…WMLp est entraînée préalablement à son intégration dans la zone de mémoire du système d’estimation. Dans un exemple particulièrement avantageux, préalablement à l’étape 200 de fournitures de caractéristiques du frein, une étape de sélection desdits caractéristiques parmi un grand nombre de caractéristiques a lieu en utilisant au moins en partie des moyens d’apprentissage automatique. Les moyens d’apprentissage automatique traitent l’ensemble des caractéristiques, vérifie l’influence de chacune d’elles sur la force de serrage et leur interdépendance. Une phase d’apprentissage des moyens d’apprentissage automatique d’estimation de la force de serrage a ensuite lieu. Cette phase d’apprentissage est réalisée sur la base des données acquises pour les caractéristiques sélectionnées, ces données étant acquises au moyen du capteur de force de serrage disposé sur le frein et des autres capteurs et modèles mathématiques, et/ou moyens d’apprentissage automatique. Cette acquisition des données est désignée étape de calibration, le frein est alors instrumenté, notamment avec un capteur de force et possiblement d’autres capteurs notamment un capteur de température. Cette étape de calibration a lieu soit sur un véhicule d’essai qui se déplace sur un circuit, soit sur un banc d’essai. Dans le cas présent, puisque l’on prend en compte l’usure des éléments de friction, la durée de l’étape de calibration est suffisamment longue pour obtenir une usure substantielle des éléments de friction, voire une usure totale. Les valeurs mesurées et desquelles les moyens d’apprentissage automatique vont se rapprochées lors de leur apprentissage jusqu’à ce que les valeurs estimées soient suffisamment proches des valeurs mesurées, sont désignées « ground truth » en terminologie anglo-saxonne. GTF désigne les valeurs mesurées de la force de serrage, GTT désigne les valeurs mesurées de la température et GTW désigne les valeurs mesurées de l’usure. On dispose alors d’un jeu de valeurs de force de serrage mesurées associées aux valeurs des caractéristiques sélectionnées CFA. Les moyens d’apprentissage automatique d’estimation de la température et celles d’estimation de l’usure sont également entraînées lors d’une phase d’apprentissage. On dispose également, pour ces apprentissages, d’un jeu de valeurs de température mesurées associées aux valeurs d’un certain nombre de caractéristiques mesurées et estimées CTA, et d’un jeu de valeurs d’usure mesurées associées aux valeurs d’un certain nombre de caractéristiques mesurées et estimées CWA. Cette phase d’apprentissage est schématisée sur la FIG. 4 . Chacun des moyens d’apprentissage automatique est entraîné séparément. L’apprentissage a lieu sur la base des caractéristiques sélectionnées qui peuvent différer pour chacun des groupes de moyens d’apprentissage automatique ML1, ML2…MLn, TML1, TML2…TMLm et WML1, WML2…WMLp. Le groupe de caractéristiques sélectionnées pour estimer la température est désigné CT, le groupe de caractéristiques sélectionnées pour estimer l’usure est désigné CW et le groupe de caractéristiques sélectionnées pour estimer la force de serrage est désignée CS. A titre d’exemple, le groupe CT comporte la pression exercée sur le rotor, la surface de éléments de friction, l’épaisseur des éléments de friction, le taux d’usure… Dans un exemple, l’apprentissage de chaque machine d’un même groupe s’effectue sur une sélection de caractéristiques différente de celle utilisée pour l’apprentissage des autres moyens d’apprentissage automatique. Dans un autre exemple la même sélection est utilisée par tous les moyens d’apprentissage automatique d’un même groupe. Pour l’apprentissage, les ground truth et les caractéristiques sélectionnées sont fournies à chacun des moyens d’apprentissage automatique ML1, ML2…MLn, TML1, TML2…TMLm et WML1, WML2…WMLp afin de leur permettre de s’entraîner. Pour cela, on impose à chacun des moyens d’apprentissage automatique un intervalle de seuil d’erreur entre les valeurs estimées et les ground truth. Par exemple pour les moyens d’apprentissage automatique ML1, ML2…MLn destinées à estimer la force de serrage, un écart de 1% est imposé. Pour les moyens d’apprentissage automatique TML1, TML2…TMLm destinées à estimer la température du rotor du moteur électrique, un écart maximal de 20°C est fixé. Pour les moyens d’apprentissage automatique WML1, WML2…WMLp destinés à estimer l’usure des éléments de frottement, un écart maximal de 500 µm est fixé. Les caractéristiques mesurées et estimées et les intervalles de seuil utilisés pour l’apprentissage sont désignés « données d’apprentissage » ou « dataset » en terminologie anglo-saxonne. Lors de l’apprentissage, chacun des moyens d’apprentissage automatique exécute un algorithme sur le jeu de données d’apprentissage et optimise l’algorithme et adapte sa configuration, par exemple ses règles et les structures de données, pour que la valeur estimée soit dans l’intervalle de seuil d’erreur. Une boucle de rétropropagation RF, RT, RW est appliquée à chacun des moyens d’apprentissage automatique, dans laquelle la valeur estimée est comparée à la valeur mesurée GTF, GTT, GTW. Lorsque la valeur estimée est en dehors de l’intervalle de seuil attendu, les moyens d’apprentissage automatique s’adaptent pour rapprocher la valeur estimée à la valeur ground truth. Dans le cas où les moyens d’apprentissage automatique comportent un réseau de neurones, par exemple les poids et les biais sont modifiés, les connexions et/ou les couches du réseau neuronal sont modifiés. Les signaux d’entrée sont à nouveau injectés dans les moyens d’apprentissage automatique ainsi modifiés, une nouvelle valeur est estimée et est comparée à la valeur ground truth. Lorsque la valeur estimée et la valeur attendue se situent dans les limites du seuil d’erreur attendu, les moyens d’apprentissage automatique sont considérés comme optimaux. Les moyens d’apprentissage automatique peuvent être entrainés pour prendre en compte le vieillissement du frein et/ou du véhicule. Dans un exemple de réalisation tous les moyens d’apprentissage automatique ainsi entraînée sont intégrés dans un système d’estimation. Dans un autre exemple de réalisation, une sélection des moyens d’apprentissage automatique les plus performants est effectuée. Les moyens d’apprentissage automatique sélectionnés sont ensuite intégrés dans le système d’estimation. Dans un exemple, la sélection des moyens d’apprentissage automatique s’effectue de manière manuelle. Dans un autre exemple, la sélection des moyens d’apprentissage automatique s’effectue à l’aide de moyens d’apprentissage automatique. Dans un exemple, le même système d’estimation de la force de serrage est mis en œuvre pour estimer la force de serrage du frein arrière droit et du frein arrière gauche. Dans un autre exemple, un apprentissage est effectué pour le frein arrière droit et un apprentissage est effectué pour le frein arrière gauche. Un exemple de contrôle d’un frein est schématisé sur la FIG. 5 . L’utilisateur actionne le frein de parking électrique. L’unité de commande envoie un ordre d’activation des moteurs électriques de chacun des freins de parking afin qu’ils appliquent chacun une force de serrage donnée, par exemple à un disque de frein dans le cas de freins à disque. Les forces de serrage données dépendent notamment de la pente sur laquelle se trouve le véhicule. Afin de vérifier si les forces de serrage appliquées effectivement sont celles commandées, la force de serrage appliquée par chacun des freins de parking est estimée par le système d’estimation selon l’invention. A l’instant t, la température du rotor Test(t) est estimée à partir de caractéristiques sélectionnées CT, et l’usure des éléments de friction West(t) est estimée à partir des caractéristiques CW. Test(t) est estimée par les moyens 6 et West(t) est estimée par les moyens 10. T(est), W(est) et d’autres caractéristiques sont fournis aux moyens d’apprentissage automatique ML1, ML2,…MLn pour estimer Fest. Cette valeur Fest(t) est comparée à une valeur attendue Fth. Une instruction I est envoyée au frein FR en fonction du résultat de la comparaison. Si Fest et Fth sont dans l’intervalle de tolérance, le freinage est validé et le frein n’exerce pas de serrage supplémentaire, sinon le ou les moteurs sont à nouveau activés pour modifier la force de serrage. Dans un autre exemple de réalisation représenté schématiquement sur la FIG. 6 , le système d’estimation S’comporte dans sa zone de stockage Z, non pas les moyens d’apprentissages mais les fonctions de calcul de chacun des moyens d’apprentissage automatique et la fonction de combinaison des résultats fournis par chacune de ces fonctions. En effet, à la fin de l’apprentissage, on obtient pour chacun des moyens d’apprentissage automatique d’estimation de la force de serrage ML1, ML2, … MLn, une fonction f1, f2…fn. De manière similaire, dans le cas où l’on estime de la même manière la température et l’usure, on obtient pour chacun des moyens d’apprentissage automatique d’estimation de la température TML1, TML2, …TMLm g1, g2…gm; on obtient pour chacun des moyens d’apprentissage automatique d’estimation de l’usure WML1, WML2, …WMLp h1, h2…hp. Ceci permet de réaliser un système d’estimation mettant en œuvre un processeur standard. Le fonctionnement de ce système d’estimation est le suivant. Les caractéristiques CS sont fournies au processeur qui calcule Test, West à partir des fonctions g1, g2, …gm et h1, h2, hp respectivement. Les valeurs calculées par les fonctions g1, g2, …gm sont combinées par la fonction de combinaison sélectionnée gc, et les valeurs calculées par les fonctions h1, h2, …hp sont combinées par la fonction de combinaison sélectionnée hc. Ces valeurs ainsi calculées ainsi que les autres caractéristiques sélectionnées sont fournies aux fonctions f1, f2, …fn, qui calculent les valeurs fest1, fest2, …festn. Ces valeurs sont combinées par la fonction de combinaison sélectionnée fc, fournissant la valeur Fest. De manière avantageuse, Fest(t-1), Test(t-1) et West(t-1) sont utilisés par les fonctions de calcul de Fest, Test et West respectivement. Ces valeurs estimées à t-1 feront partie des caractéristiques/paramètres d'entrée pour l'apprentissage des modèles d'apprentissage automatique. Ainsi, Fest(t-1), Test(t-1) et West(t-1) feront partie respectivement de CF, CT et CW. Le système d’estimation de la force de serrage s’applique également à l’estimation de la force de serrage d’un frein de service électrique. En outre l’invention s’applique à la fois aux freins à disque et aux freins à tambour. Procédé de fabrication d’un système d’estimation de la force de serrage exercée par un frein électrique d’un véhicule automobile, ledit système d’estimation comportant une zone de stockage (Z) comprenant des instructions machine exécutables, une mémoire et un processeur (P) pour générer une force de serrage estimée, ledit procédé comportant les étapes : a) Fourniture d’un premier groupe de plusieurs moyens d’apprentissage automatique de détermination d’une force de serrage estimée, b) Fourniture des valeurs des caractéristiques du frein sélectionnées et de valeurs de force de serrage mesurées au moyen d’un capteur à chacun des moyens de d’apprentissage automatique du premier groupe, c) Génération par chacun des moyens d’apprentissage automatique du premier groupe d’une valeur de force de serrage, d) Combinaison desdites valeurs de force de serrage pour générer une force de serrage estimée au moyen d’une première fonction de combinaison, e) Comparaison de ladite force de serrage estimée à la valeur de force de serrage mesurée, f) Adaptation de chacun des moyens d’apprentissage automatique et répétition des étapes b) à e) jusqu’à ce que la force de serrage estimée et la force de serrage mesurée soient dans un intervalle de seuil d’erreur donné, g) Intégration du premier groupe de moyens d’apprentissage automatique dans la zone de stockage ou extraction des fonctions de calcul de chacun des moyens d’apprentissage automatique du premier groupe et intégration desdites fonctions dans la zone de stockage et intégration de la première fonction de combinaison. Procédé de fabrication selon la revendication 1, dans lequel l’étape b) comporte l’étape de génération d’au moins une caractéristique de frein estimée comprenant les sous-étapes de : a') Fourniture d’un deuxième groupe de plusieurs moyens d’apprentissage automatique de détermination de ladite caractéristique estimée, b’) Fourniture des valeurs des caractéristiques du frein sélectionnées et de valeurs de ladite caractéristique mesurée au moyen d’un capteur à chacun des moyens de d’apprentissage automatique du deuxième groupe, c’) Génération par chacun des moyens d’apprentissage automatique du premier groupe d’une valeur de ladite caractéristique, d’) Combinaison desdites valeurs de ladite caractéristiques pour générer une valeur estimée de caractéristique au moyen d’une deuxième fonction de combinaison, e’) Comparaison de ladite valeur estimée de la caractéristique à la valeur de la caractéristique mesurée, f’) Adaptation de chacun des moyens d’apprentissage automatique du deuxième groupe et répétition des étapes b’) à e’) jusqu’à ce que la valeur estimée de la caractéristique et la caractéristique mesurée soient dans un intervalle de seuil d’erreur donné, g’) Intégration du deuxième groupe de moyens d’apprentissage automatique dans la zone de stockage ou extraction des fonctions de calcul de chacun des moyens d’apprentissage automatique du deuxième groupe et intégration desdites fonctions dans la zone de stockage, et intégration de la deuxième fonction de combinaison. Procédé de fabrication selon la revendication 2, dans lequel on fournit au moins un autre deuxième groupe de plusieurs moyens d’apprentissage automatique de détermination d’une autre caractéristique estimée et dans lequel les étapes b’) à g’) sont réalisées. Procédé de fabrication selon la revendication 3, dans lequel la caractéristique estimée est la température et l’autre caractéristique estimée est l’usure du ou des éléments de friction. Procédé de fabrication selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, comportant préalablement à l’étape a), une étape de sélection des caractéristiques sélectionnées obtenue au moins en partie par des moyens d’apprentissage automatique. Procédé de fabrication selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape d) et/ou l’étape d’) mettent en œuvre une moyenne arithmétique, une moyenne, une somme pondérée et/ou des moyens d’apprentissage automatique. Système d’estimation de la force de serrage d’un frein électrique d’un véhicule fabriqué selon l’une quelconque des revendications précédentes, comportant une zone de stockage dans laquelle au moins le premier groupe de moyens d’apprentissage automatique ou les fonctions de calcul de chacun des moyens d’apprentissage automatique sont inscrits. Système d’estimation selon la revendication 7, dans lequel le ou les deuxièmes groupes de moyens d’apprentissage automatique ou les fonctions de calcul de chacun des moyens d’apprentissage automatique du ou des deuxièmes groupes sont inscrits dans la zone de stockage. Système d’estimation selon la revendication 7 ou 8, configuré pour prendre en compte la valeur estimée de la force de serrage à l’instant t-1 lors du le calcul la valeur estimée de la force de serrage à l’instant t. Système de freinage d’un véhicule automobile comportant au moins un frein disposé au niveau d’une roue, ledit frein étant à actionnement au moins en partie électrique, une unité de contrôle dudit frein et un système d’estimation de la force de serrage exercée par ledit frein selon la revendication 7, 8 ou 9 et des moyens pour fournir les caractéristiques sélectionnées audit système d’estimation. Système de freinage selon la revendication précédente, dans lequel le frein est un frein de parking et/ou un frein de service électrique.