FR 2783940 A1 20000331 FR 9812127 A 19980928 1i 2783940 La présente invention se rapporte à un procédé d'estimation, à l'aide d'un filtre de Kalman étendu, ou dit encore non linéaire, d'un vecteur d'état représentatif de l'état d'un système dynamique. Ce procédé comporte les étapes de calcul suivantes: la prédiction du vecteur d'état, le filtrage de la valeur du vecteur d'état prédit, la prédiction des covariances du vecteur d'état, le calcul de la matrice des gains de Kalman, le filtrage des covariances prédites, la matrice des gains de Kalman étant la matrice correctrice à appliquer au vecteur d'état prédit pour obtenir par filtrage le vecteur d'état estimé. Le procédé connu d'estimation d'un vecteur d'état, et plus particulièrement de la mise à jour dans le temps de l'estimation d'un vecteur d'état, par filtrage de Kalman étendu est par exemple utilisé dans le brevet FR2599874. Le filtre de Kalman est habituellement adopté pour une période d'échantillonnage relativement longue, c'est-à-dire n'étant pas inférieure à 100 micro-secondes, lorsque le système est d'ordre élevé d'ordre 5 par exemple ou plus, sinon le dispositif de mise en oeuvre du filtre aurait un coût trop élevé pour une période d'échantillonnage souhaitée plus courte. Certains systèmes, tels qu'un moteur électrique, nécessitent un temps de calcul rapide, par exemple de l'ordre de 30 micro-secondes, pour l'estimation d'un vecteur d'état dont les composantes pour un moteur électrique sont par exemple le flux statorique, le courant statorique et la vitesse de rotation. Pour de tels systèmes, le filtre de Kalman étendu ne peut donc pas être utilisé en appliquant les moyens classiques de calcul sans augmenter le coût du dispositif de calcul. La commande de type DTC (Direct Torque Control) d'un moteur électrique asynchrone par la variation de vitesse impose de connaître le comportement du flux statorique et du couple créé par le moteur, et cela de manière rapide par exemple en 30 micro-secondes. Le calcul du couple peut être réalisé de manière connue à partir de l'estimation du flux statorique qui est déduite de l'intégration de la différence entre la tension fournie au moteur et le produit du courant statorique par la résistance statorique. Si cette méthode d'estimation du flux nécessite un temps relativement court, de l'ordre de 30 micro-secondes, les inconvénients sont ceux de l'estimation du flux qui est réalisée en boucle ouverte et de l'estimation de la résistance statorique dont la valeur exacte est parfois difficilement appréciable. En outre, cette méthode ne permet pas d'estimer la vitesse électrique du moteur ce qui implique alors l'utilisation d'un capteur mécanique. Une solution serait alors l'utilisation d'un filtre de Kalman habituel robuste qui nécessiterait simplement la connaissance des courants et des tensions statoriques, mais le temps de calcul serait alors trop long. Le but de l'invention est donc de pouvoir utiliser un filtre de Kalman étendu pour le calcul d'un vecteur d'état d'un système dynamique sur une période de calcul 2 2783940 courte, par exemple de 30 micro-secondes, tout en n'augmentant pas le coût de revient du dispositif de mise en oeuvre du filtre de Kalman. Le procédé de l'invention est destiné à estimer un vecteur d'état représentatif de l'état d'un système dynamique, en utilisant un vecteur d'entrée et un vecteur de sortie, à l'aide des étapes de calcul suivantes: - la prédiction du vecteur d'état sous forme d'une valeur prédite à partir du vecteur d'entrée; - la prédiction de la matrice des covariances du vecteur d'état sous forme d'une valeur prédite; - le calcul de la matrice des gains correcteurs de Kalman; - la mise à jour de la valeur de la matrice des covariances qui est estimée à partir de la valeur prédite de la matrice des covariances, et de la matrice des gains; - I'estimation de la valeur du vecteur d'état qui est déterminée à partir de la valeur prédite du vecteur d'état, de la matrice des gains, et du vecteur de sortie et il est caractérisé en ce qu'il comprend deux tâches distinctes pour réaliser lesdites étapes de calcul, une première tâche, dite tâche lente, de période d'échantillonnage, et une seconde tâche, dite tâche rapide, de période d'échantillonnage plus courte que celle de la tâche lente, la tâche lente comprenant les étapes de calcul de la valeur prédite de la matrice des covariances, de la matrice des gains correcteurs de Kalman et de la mise à jour de la valeur de la matrice des covariances, et la tâche rapide comprenant les étapes de calcul de la valeur prédite du vecteur d'état et de la valeur estimée du vecteur d'état. D'autres caractéristiques apparaîtront dans la description qui va suivre en regard des dessins annexés parmi lesquels: - la figure 1 est un schéma du filtre de Kalman étendu selon l'invention; - la figure 2 montre dans le temps l'estimation d'un vecteur d'état par le filtre de Kalman selon l'invention; - la figure 3 illustre un moment détaillé d'une échelle de temps qui est représentée à la figure 2; - la figure 4 est un schéma illustrant l'application du filtre de Kalman selon l'invention à la commande directe du couple d'un moteur asynchrone. L'invention se rapporte à un procédé d'estimation par filtrage de Kalman étendu d'un vecteur d'état X représentatif de l'état d'un système dynamique. Comme illustré à la figure 1, le procédé par filtrage de Kalman pour estimer le vecteur d'état X, à partir d'un vecteur d'entrée U et d'un vecteur de sortie Y, est mis en oeuvre selon l'invention à l'aide de deux dispositifs distincts d'électronique de traitement 20 et 30, tels que des microcontrôleurs ou des A.S.I.C., qui communiquent entre eux par un élément de liaison 40 tel qu'une mémoire à double port. Le procédé par filtrage de Kalman étendu est réalisé selon l'invention en deux tâches distinctes, la première dite tâche rapide et la seconde, dite tâche lente. La tâche lente s'échelonne sur un temps tL au moins égal à n fois la durée tR de la tâche rapide, o n est un entier supérieur ou égal à 2. Les tâches rapide et lente de durées respectives tR et tL sont par exemple égales respectivement à 30 et 300 microsecondes, soit n égal à 10. La tâche rapide et la tâche lente sont développées respectivement au moyen des deux dispositifs distincts 20 et 30 d'électronique de traitement. Le dispositif 20 réalisant la tâche rapide reçoit les signaux mesurés des vecteurs d'entrée U et de sortie Y. Le dispositif 20 comprend un bloc amont 21 de prédiction du vecteur d'état et un bloc aval 22 de filtrage d'état qui est relié au bloc 21. Durant une période d'échantillonage tR de la tâche rapide, le dispositif 20 a pour but de prédire le vecteur d'état au moyen du bloc 21 sous forme d'un vecteur prédit X*, à partir du vecteur d'entrée U reçu par ledit bloc 21. Puis il corrige ou filtre au moyen du bloc 22 le vecteur prédit X* envoyé par le bloc 21. La correction est faite à partir du vecteur de sortie Y reçu par le bloc 22 et de la matrice K des gains correcteurs de Kalman calculée et envoyée au bloc 22 par le dispositif de la tâche lente 30 via la mémoire 40. Le vecteur d'état prédit ainsi corrigé au moyen des gains de Kalman K correspond au vecteur estimé X désiré. Le dispositif de la tâche lente 30 procède dans l'ordre suivant et durant une période d'échantillonnage tL, à partir de la valeur estimée du vecteur d'état X délivrée par le dispositif 20 via la mémoire 40, à la prédiction des covariances P* au moyen d'un bloc de prédiction 31, au calcul de la matrice des gains de Kalman K au moyen d'un bloc de calcul 32 qui reçoit les covariances prédites P* du bloc 31, ainsi qu'à la mise à jour des covariances prédites P* au moyen d'un bloc de mise à jour 33 qui reçoit les covariances prédites P* depuis le bloc 31 et les gains de Kalman K depuis le bloc 32 pour délivrer les covariances filtrées P. La figure 2 montre l'évolution dans le temps des tâches rapide et lente. Sont représentés les instants j-1, j et j+1, le pas j entre deux instants étant équivalent à la période d'échantillonnage tL de la tâche lente. Le pas j correspond à n fois le pas p équivalent à une période d'échantillonnage tR de la tâche rapide, n étant ici égal à 10. 4 2783940 La figure 3 illustre le détail D de la figure 2, à savoir une période d'échantillonnage tR de la tâche rapide entre les pas p=1 et p=2 pendant le pas j de la tâche lente. Pendant un pas j, le dispositif de la tâche rapide 20 estime n fois et tous les pas p le vecteur d'état X, noté Xj,p. Les équations utilisées dans la tâche rapide et traitées par le dispositif 20 sont les suivantes: ptR X* =X. _+ J[f(X(t))+BU(t)].dt (1) pour tout p=[1..10] (p-1)tR o X.p est la valeur prédite du vecteur d'état au pas p, Xjp-1 étant la valeur estimée du vecteur d'état à l'instant p-l, f(X(t)) étant la fonction d'état, B étant la matrice d'entrée du système, et U étant le vecteur d'entrée, et en considérant que 0,0=O au démarrage du filtre de Kalman à l'instant j=0 et pour p=0. " j,p - Xp Kj[P- C* p] (2) o Xi.p est la valeur estimée du vecteur d'état pour l'instant p, X;.,, étant la valeur prédite du vecteur d'état calculée selon l'équation (1), Kj étant la matrice des gains de Kalman dont l'obtention sera explicitée plus loin, Yp étant le vecteur de sortie, et C étant la matrice de sortie du système. Les n valeurs du vecteur d'état Xjp estimées durant un pas j sont ensuite exploitées séparément ou ensemble pour délivrer au dispositif 30 via la mémoire 40 un vecteur d'état noté Xj+1. En effet, ce vecteur d'état Xj+1 correspond soit, à l'une quelconque des n valeurs Xjp,, soit, à la moyenne des n valeurs Xi,, qui est alors calculée au sein du bloc de filtrage 22. La matrice K des gains de Kalman est calculée par le dispositif de la tâche lente 30, et est donc établi pendant la tâche lente. Par conséquent, lors de la correction du vecteur d'état prédit X* au moyen de la matrice des gains K pendant la tâche rapide, il faut que la valeur de cette matrice K soit connue durant cette tâche rapide, ce qui n'est possible que si son calcul a été fait durant la tâche lente précédent celle débutant en même temps que la tâche rapide considérée. Les deux tâches démarrant en même temps à l'instant initial j=0 et p=0, on considère que la matrice des gains K0 est nulle pour la correction du vecteur d'état prédit X* durant la première période de j=0 à j=1. Durant cette première période, le dispositif 30 de la tâche lente calcule alors la matrice des gains, notée K1, à fournir au dispositif 20 de la tâche rapide pour l'instant j=1, alors que le dispositif 20 utilise Ko pour faire le filtrage d'état entre j=0 et j=1. 2783940 Ainsi, la matrice des gains de Kalman, notée Kj et fournie au commencement de la période d'échantillonnage tR de la tâche rapide à l'instant j, a été calculée par le dispositif de la tâche lente 30 durant la période d'échantillonnage notée 0-1) de la tâche lente tL qui avait débuté à l'instant j-1 et qui précéde celle débutant à l'instant j. Pour calculer cette matrice des gains Kj, le dispositif 30 reçoit en entrée via la mémoire 40 la valeur estimée du vecteur d'état notée Xj-1 émise par le dispositif 20 pour l'instant j-1. A partir de cette valeur estimée du vecteur d'état Xj-1, le dispositif 30 procède à la prédiction de la matrice des covariances d'état notée P*j de la période numérotée (J-1) de manière à calculer ou prédire la matrice des gains de Kalman Kj. Les équations traitées par le dispositif 30 sont les suivantes jItL F*= P I + J(F( -i))Pj - + Pj- iF(XT-,) + Q).dt (3) i - (j-Il)tL o P: est la matrice des covariances prédites à la période (J-1), Pj_, étant la matrice des covariances mise à jour pour l'instant j-1, F étant la Jacobienne du système, X.'-) étant la valeur estimée du vecteur d'état délivrée par le dispositif 20 pour l'instant j-1, FT étant la transposée de la Jacobienne, Q étant la matrice dite de bruit d'état. K3 = PCT(R + CPCT) (4) o Kj est la matrice des gains, Pj étant la matrice des covariances prédites, C étant la matrice de sortie du système, CT étant la transposée de la matrice de sortie du système, et R étant la matrice dite de bruit de mesure. La matrice des covariances Pj est mise à jour ou filtrée par le dispositif de la tâche lente 30 pendant la période (J-1) à partir de la matrice des covariances prédites P*J et du calcul des gains Kj durant cette période. L'équation de mise à jour de la matrice des covariances durant la période (j-1) est la suivante: Pi = (I - KC)P* (5) o P. est la matrice des covariances mises à jour, I étant la matrice d'identité, Kj étant la matrice des gains, C étant la matrice de sortie du système, P; étant la valeur prédite de la matrice des covariances. La figure 4 illustre l'utilisation du procédé par filtre de Kalman selon l'invention pour un système dynamique tel qu'un moteur électrique asynchrone M. 6 2783940 Dans un moteur électrique, les états à contrôler sont généralement le flux et le couple électromagnétique. Le vecteur d'état à estimer X pour le moteur M peut être d'ordre 5 et comprend les composantes estimées so et ós5 du flux statorique ós, les composantes estimées Is et Isl du courant statorique Is, ainsi que la vitesse électrique estimée cQ qui est égale à pM.Q O PM est le nombre de paires de pôles du moteur et Q est la vitesse de rotation. Un autre vecteur d'état X d'ordre 5 pourrait être estimé et comprendrait d'autres composantes qui seraient alors celles du flux statorique 4s, du flux rotorique 4r ainsi que la vitesse électrique (c. Dans notre exemple, nous contrôlerons en particulier le flux statorique et non le flux rotorique. Le flux statorique ós est selon l'invention calculé par le filtre de Kalman. Quant au couple électromagnétique Cem, il est déduit facilement à partir des états estimés par le filtre de Kalman d'après l'une des relations connues Cem = kl( s x s) (6) o k1 est une constante, ós le flux statorique estimé et Is le courant statorique estimé; Cem = k2(ós x ór) (7) o k2 est une constante, 4s le flux statorique estimé et 4r le flux rotorique estimé. Le calcul du couple sera ci-après déterminé par l'équation (6). Ainsi le vecteur d'état X aura, comme composantes à estimer, les deux composantes 4sx et s du flux statorique Es, les deux composantes Isa et Isp du courant statorique Is, ainsi que la vitesse électrique estimée ca. Dans les équations (1) et (2) de prédiction du vecteur d'état et respectivement d'estimation du vecteur d'état, le vecteur d'entrée U est constitué par les tensions statoriques Vs5, Vs, et le vecteur de sortie Y est constitué par les courants statoriques mesurés ls, Ism. Les moyens de mise en oeuvre du contrôle du couple électromagnétique et du flux statorique du moteur sont ci-après explicités. Le moteur M est piloté par un variateur de vitesse de type convertisseur de fréquence qui comprend un pont redresseur triphasé 1 Oa recevant la tension alternative triphasée du réseau et délivrant une tension continue E, et un onduleur 10b doté d'interrupteurs statiques T1-T6 et relié, côté entrée, au pont redresseur 10a pour recevoir la tension continue E et, côté sortie, aux conducteurs de phase a, b, c du moteur M. Les interrupteurs statiques T1- T6 sont gérés par un bloc de commande 10Oc. De manière connue, des capteurs de courant 11 et 12 sont disposés sur deux conducteurs de phase a et b du moteur pour délivrer des signaux des courants 7 2783940 statoriques Isa et lsb lus dans un repère triphasé fixe (a, b, c) correspondant aux enroulements de phase a, b, c. Un bloc de transformation de Park 13 transforme les signaux de courant lsa, ISb en deux signaux ls, et Isl dans un repère diphase fixe (a, 3). Le repère (ca, 3) se définit par deux axes perpendiculaires (a, 3), (ac) étant l'axe supportant l'enroulement de phase a du moteur et (f3) étant disposé à en avant. Un capteur de tension 14 est prévu à la sortie du redresseur 10a pour mesurer la tension continue E. Un bloc 15 de reconstitution des tensions reçoit la tension continue E ainsi que la connaissance des états des interrupteurs T1-T6 pour délivrer les tensions Vsa, Vsb lues dans le repère triphasé fixe (a, b, c). Le bloc de transformations de Park 13 reçoit à son tour les tensions Vsa, Vsb, pour délivrer les tensions statoriques Vs, Vs dans le repère diphasé fixe (a, 3). Les tensions statoriques Vs, Vs sont les composantes du vecteur d'entrée U de l'équation (1) du filtre de Kalman et les courants statoriques mesurés ls, et Isl sont les composantes du vecteur de sortie Y de l'équation (2) du filtre de Kalman. A partir de ces vecteurs d'entrée et de sortie, les dispositifs 21 et 22 mis en oeuvre délivrent le vecteur d'état estimé X dont les composantes sont les composantes scC et 1só, du flux statorique, les composantes Isa et Is! du courant statorique et la vitesse électrique de rotation co. Un bloc de calcul 23 est nécessaire pour délivrer le module I4s du vecteur de flux ÈS. Le module IS1 du flux est ensuite comparé au moyen d'un comparateur 24 à une valeur de flux statorique de référence (cref établie par l'utilisateur. L'erreur Esur le flux délivrée par le comparateur 24 est envoyée à une table 25 dite de vérité. Par ailleurs un bloc de calcul 26 permet à partir des composantes du vecteur de flux Cs et de son module de déterminer le secteur È du plan complexe de l'onduleur dans lequel se situe ledit vecteur de flux. La valeur È est envoyée à la table de vérité 25. Notons que le bloc 13 de transformation de Park, le bloc 15 de reconstitution des tensions, le bloc de calcul 23, le comparateur 24, la table de vérité et le bloc de calcul 26 sont avantageusement insérés dans le dispositif de la tâche rapide 20. Le calcul du couple électromagnétique Cem selon l'équation (6) à partir des états estimés du vecteur de flux statorique 4sa et s et des courants statoriques Isa et Is^ est réalisé pendant la tâche rapide par un bloc de calcul 27 qui fait avantageusement partie du dispositif de traitement 20. Un comparateur 28 interne aussi au dispositif 20 reçoit la valeur calculée du couple Cem et une valeur de référence Cref pour délivrer une erreur sc qui est envoyée à la table de vérité 25. La 8 2783940 valeur de référence du couple Cref est délivrée par un régulateur de vitesse 34 qui fait partie avantageusement du dispositif de traitement de la tâche lente 30, ce régulateur recevant une erreur sur la vitesse s0, obtenue par la comparaison de la vitesse estimée (È, composante du vecteur d'état X estimé par le dispositif 20, à une vitesse de référence Coref imposée par l'utilisateur. L'erreur ú" sur le flux statorique, le secteur È du flux statorique et l'erreur sur le couple électromagnétique sc sont exploitées par la table de vérité 25 pour définir et envoyer au bloc de commande 10Oc, qui peut être interne au dispositif 20, les ordres de commande à appliquer aux interrupteurs T1- T6 de l'onduleur 10Ob pour générer une nouvelle tension d'alimentation au moteur. L'estimation du vecteur d'état X par le procédé de l'invention qui sépare les calculs de Kalman en deux tâches distinctes rapide et lente est par conséquent rapide, environ 30 microsecondes dans l'application présente pour un système d'ordre , sans augmenter le coût du dispositif de mise en oeuvre au moyen des deux dispositifs de traitement distincts 20 et 30. Nous allons à présent décrire la mise en oeuvre du procédé par filtre de Kalman pour l'estimation d'un vecteur d'état X et appliqué à un moteur électrique, ainsi que l'exploitation de ce vecteur d'état pour le contrôle du flux statorique Às et du couple électromagnétique Cem du moteur M. Au moyen des capteurs 11, 12 et 14, du bloc de reconstitution des tensions et du bloc de transformation de Park 13 sont délivrées et envoyées tous les pas p au dispositif de traitement de la tâche rapide 20 les valeurs mesurées des courants statoriques ls, et Isp et des tensions statoriques Vs" et Vsp. A l'instant j=0 et p=0, le vecteur d'état X0 est nul, la tâche rapide effectue au moyen du dispositif 20 tous les pas p, p appartenant à l'ensemble [1,n], et pendant la première période de j=0 à j=1 les prédictions X*01, X*0,2, X*0,3, *o, X,n des vecteurs d'état qui sont équivalentes aux estimations des vecteurs d'état X0,1, X0,2, X0,3,.... X0,n puisque la matrice des gains K0 pour cette période est nulle. Ainsi, dès le premier pas p=l de la première période de j=0 à j=1, le dispositif 20 délivre le vecteur d'état X0,1, et calcule ensuite le couple électromagnétique Cem. Les composantes du flux (soE et sp du vecteur d'état X0,1 sont envoyées aux blocs 23 et 26 dont les valeurs de sorties respectives jks et 6 sont exploitées par le comparateur 24 en délivrant l'erreur sE, et par la table de vérité 25. Le couple électromagnétique Cêm délivré par le bloc 27 est envoyé au comparateur 28 dont la valeur de sortie sc est ensuite exploitée par la table de vérité 25. Notons que le couple électromagnétique de référence Cref est calculé pendant la 9 2783940 période de pas j par le régulateur 34 et est envoyé au dispositif 20 via la mémoire 40. On suppose que pour la période de j=0 à j=1, le couple de référence Cref est égal à zéro. Pendant la première période de j=0 à j=1, une des n valeurs du vecteur d'état X0,p pour p appartenant à l'ensemble [1,n], notée X1,est envoyée à la mémoire 40 qui la stocke. Le dispositif 30 prédit durant cette même première période de j=0 à j=1 la matrice des covariances P*1 à partir du vecteur d'état X0 qui est égal à zéro et de la matrice des covariances P0 qui est égale à zéro. Puis il calcule la matrice des gains K1 qui est envoyée à la mémoire 40 et stockée pour être ensuite demandée par le dispositif 20 à l'instant j=1 pour lequel débute la deuxième période de la tâche lente. Le dispositif 30 détermine aussi durant cette première période la mise à jour de la matrice des covariances Pl qui sera utilisée pour la prédiction de la matrice P*2 à la prochaine tâche lente débutant à l'instant j=1. A nouveau, à l'instant j=1, durant la période de j=1 à j=2, le dispositif 20 calcule les n valeurs du vecteur d'état X1,p pour p allant de 1 à n. Chacune de ces valeurs est exploitée pour le contrôle du flux et du couple. L'une de ces valeurs du vecteur d'état X2 est mémorisée par l'élément 40 pour être transmise au dispositif 30 à l'instant j=2. Pour l'instant j=1, le dispositif 30 demande à la mémoire 40 de lui envoyer la valeur X1 calculée à la période de j=0 à j=1 pour lui permettre de calculer les covariances prédites P*2, la matrice des gains K2 qui sera utilisée à l'instant j=2 par le dispositif 20, et de mettre à jour la matrice des covariances P2 qui sera utilisée pour la prochaine prédiction de la matrice P*3. 2783940 REVENDICATIONS 1. Procédé d'estimation, à l'aide.d'un filtre de Kalman étendu, d'un vecteur d'état représentatif de l'état d'un système dynamique, utilisant un vecteur d'entrée (U) et un vecteur de sortie (Y) et comportant les étapes de calcul suivantes: - la prédiction du vecteur d'état sous forme d'une valeur prédite (X*) à partir du vecteur d'entrée (U); - la prédiction de la matrice des covariances du vecteur d'état sous forme d'une valeur prédite (P*); - le calcul de la matrice des gains correcteurs de Kalman (K); - la mise à jour de la valeur (P) de la matrice des covariances qui est estimée à partir de la valeur prédite (P*) de la matrice des covariances, et de la matrice des gains (K); - I'estimation de la valeur (X) du vecteur d'état qui est déterminée à partir de la valeur prédite (X*) du vecteur d'état, de la matrice des gains (K), et du vecteur de sortie (Y), caractérisé en ce que le procédé par filtrage de Kalman comprend deux tâches distinctes pour réaliser lesdites étapes de calcul, une première tâche, dite tâche lente, de période d'échantillonnage (tL), et une seconde tâche, dite tâche rapide, de période d'échantillonnage (tR) plus courte que celle de la tâche lente, la tâche lente comprenant les étapes de calcul de la valeur prédite (P*) de la matrice des covariances, de la matrice des gains correcteurs de Kalman (K) et de la mise à jour de la valeur (P) de la matrice des covariances, et la tâche rapide comprenant les étapes de calcul de la valeur prédite (X,*) du vecteur d'état et de la valeur estimée (X.) du vecteur d'état. 2. Procédé par filtre de Kalman selon la revendication 1, caractérisé en ce que le calcul de la valeur estimée (X) du vecteur d'état pendant la tâche rapide est réalisée à partir de la valeur de la matrice des gains (K) qui est calculée à la tâche lente précédant celle dans laquelle se situe ladite tâche rapide. 3. Procédé par filtre de Kalman selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu'à l'instant initial de démarrage du procédé, les valeurs du vecteur d'état ( 0), de la matrice des covariances (P0) et de la matrice des gains (K0) sont nulles. il 2783940 4. Procédé par filtre de Kalman selon la revendication 1, caractérisé en ce que la période de la tâche lente (tL) s'échelonne sur n fois la période de la tâche rapide (tR), o n est un entier supérieur ou égal à 2. 5. Procédé par filtre de Kalman selon la revendication 1 et pour lequel le système dynamique est un moteur, caractérisé en ce que l'étape de la tâche rapide utilise comme vecteur d'entrée (U) les valeurs mesurées des tensions statoriques (Vs", Vs1) et comme vecteur de sortie (Y) les valeurs mesurées des courants statoriques (lsm, Isp), le vecteur d'état estimé (X) ayant pour composantes le vecteur de flux statorique (s), le vecteur de courant statorique (Is) et la vitesse électrique du moteur (). 6. Procédé par filtre de Kalman selon la revendication 5, caractérisé en ce que la tâche rapide réalise le calcul du couple électromagnétique (Cem) à partir de la valeur estimée du vecteur d'état (X). 7. Procédé par filtre de Kalman selon la revendication 5, caractérisé en ce que la tâche lente réalise le calcul de l'erreur (é,c) sur la vitesse électrique (o) du moteur pour en déduire une valeur du couple électromagnétique de référence (Cref) à imposer au moteur. 8. Dispositif de mise en oeuvre du procédé par filtre de Kalman selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend deux dispositifs distincts d'électronique de traitement (20, 30) réalisant respectivement la tâche rapide et la tâche lente, ainsi qu'un élément (40) de liaison entre les deux dispositifs de traitement (20, 30). 9. Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce que le dispositif de traitement de la tâche rapide (20) comprend un bloc amont de prédiction de vecteur d'état (21) et un bloc aval de filtrage d'état (22) qui est relié au bloc de prédiction (21), le bloc de prédiction (21) recevant le vecteur d'entrée (U) pour délivrer la valeur prédite du vecteur d'état (X*) et le bloc de filtrage (22) recevant le vecteur de sortie (Y) et la valeur prédite du vecteur d'état (X*) pour délivrer à l'élément de liaison (40) la valeur estimée du vecteur d'état (X). 10. Dispositif selon la revendication 9, caractérisé en ce que le dispositif de traitement (30) comprend d'amont en aval un bloc de prédiction des covariances (31), un bloc de calcul des gains (32) et un bloc de mise à jour des covariances (33), le bloc de prédiction (31) recevant la valeur estimée du vecteur d'état (X) pour délivrer la valeur prédite des covariances (P*) au bloc de calcul (32) et au bloc de mise à jour (33), le bloc de calcul (32) délivrant la matrice des gains (K) qui est envoyée à 12 2783940 l'élément (40) ainsi qu'au bloc de mise à jour (33), et le bloc de mise à jour (33) fournissant la valeur mise à jour des covariances (P).