FR 2879243 A1 20060616 FR 0413183 A 20041210 Système et procédé d'estimation de la température des gaz de sortie d'un dispositif de post-traitement des gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne de véhicule automobile L'invention porte sur un système et un procédé d'estimation de la température des gaz de sortie d'un dispositif de post-traitement des gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne de véhicule automobile. Les normes concernant les émissions de gaz polluants par des véhicules automobiles étant de plus en plus strictes, des systèmes de post-traitement des gaz d'échappement sont disposés sur la ligne d'échappement des moteurs à combustion interne. Au fur et à mesure de l'utilisation du moteur, les polluants s'accumulent dans les dispositifs de post-traitement, par exemple les particules s'accumulent dans le filtre à particules, et finissent par entraîner une contre-pression importante à l'échappement du moteur, ce qui diminue considérablement ses performances. Afin de rétablir les performances du moteur, on sait pratiquer une régénération des dispositifs de post-traitement des gaz d'échappement du moteur. Ces dispositifs sont notamment présents pour réduire les émissions de particules et d'oxydes d'azote. Ces dispositifs fonctionnent de manière discontinue, par cycles comprenant deux phases. Lors d'une première phase, les polluants sont stockés, puis, lors d'une seconde phase, le dispositif de post-traitement est régénéré. Le déclenchement d'une phase de régénération d'un dispositif de post-traitement dépend directement de la masse de polluant stockée dans ce dernier. Il est alors important de pouvoir estimer correctement la masse de polluant afin de pouvoir lancer une phase de régénération du dispositif de post-traitement si nécessaire. Les phases de régénération s'effectuent lorsque le moteur fonctionne, sans que le conducteur du véhicule en ait conscience. L'estimation de la masse de polluants présente dans un dispositif de post-traitement des gaz d'échappement d'un moteur dépend fortement de la qualité de détermination de la masse stockée à chaque instant par le dispositif. Or cette masse instantanée dépend fortement de la température dans ces dispositifs de post-traitement. Il est donc important de connaître le plus précisément possible la température des gaz en sortie d'un dispositif de post-traitement. Il existe, pour connaître la température en sortie d'un dispositif de post-traitement des gaz d'échappement, des capteurs de température, ou des dispositifs d'estimation. Cependant de telles solutions sont peu précises. En effet, un tel capteur de température a une précision inversement proportionnelle à son champ d'utilisation. En d'autres termes, plus on souhaite mesurer la température sur un large intervalle de valeurs de température, moins les mesures sont précises. De plus, avec le temps, le capteur s'encrasse et vieillit, ce qui diminue encore plus la précision de ses mesures. En outre, l'utilisation d'un tel capteur a un coût élevé. Quant aux dispositifs d'estimations, les résultats sont corrects en régime permanent, mais médiocres en régime transitoire, et les paramètres d'entrée nécessaires à ces dispositifs sont souvent difficilement mesurables. En outre, ces dispositifs nécessitent un temps de calcul et une mémoire trop importants pour une unité de commande embarquée sur un véhicule automobile, ou nécessitent un surcoût élevé au niveau de l'unité de commande. Le but de l'invention est donc de pouvoir estimer précisément la température de sortie des gaz d'un dispositif de post-traitement des gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne de véhicule automobile, sans surcoût de mémoire ou de temps de calcul. Aussi, selon un aspect de l'invention, il est proposé un système d'estimation de la température des gaz de sortie d'un dispositif de posttraitement des gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne de véhicule automobile comprenant une unité de commande. L'unité de commande comprend un ou plusieurs réseaux de neurones recevant en entrée des données estimées ou mesurées, et délivrant en sortie des données comprenant la température des gaz de sortie du dispositif de posttraitement. Des données délivrées en sortie du ou des réseaux de neurones, comprenant la température des gaz de sortie du dispositif de posttraitement, sont redirigées en entrée du ou des réseaux de neurones pour le calcul suivant. L'utilisation d'un ou plusieurs réseaux de neurones pour effectuer une estimation de la température des gaz de sortie d'un dispositif de post-traitement des gaz d'échappement permet d'obtenir une estimation précise sans surcoût pour l'unité de commande. En outre la précision de l'estimation est fortement améliorée grâce à l'aspect fortement dynamique des réseaux de neurones. De plus, l'utilisation, en entrée du ou des réseaux de neurones, de données estimées lors du calcul précédent, permet de tenir compte de l'historique du système, et d'obtenir une estimation précise en régime permanent ainsi qu'en régime transitoire. En outre cela permet d'améliorer sensiblement la stabilité du ou des réseaux de neurones. Dans un mode de réalisation avantageux, le système comprend en outre des moyens pour mémoriser et rediriger en entrée du ou des réseaux de neurones la valeur de la température des gaz de sortie du dispositif de post-traitement estimée au calcul précédent, pour le calcul suivant. Il est alors possible de tenir compte de la dérivée seconde de la température des gaz de sortie du dispositif de post-traitement par rapport au temps, afin d'avoir un domaine d'apprentissage comprenant l'accélération thermique des gaz d'échappement, ou, en d'autres termes, la dérivée seconde de la température des gaz d'échappement par rapport au temps. Dans un mode de réalisation préféré, le système comprend des bases de données d'apprentissage du ou des réseaux de neurones, les données d'apprentissage étant établies lors d'essais préalables du véhicule. Les données d'apprentissage permettent d'optimiser la détermination des pondérations associées aux entrées du ou des réseaux de neurones, afin de minimiser l'erreur sur l'estimation. Dans un mode de réalisation avantageux, le système comprend un module de pré-traitement des données d'entrée du ou des réseaux de neurones. Le module de pré-traitement effectue des calculs basés sur des relations physiques connues, et permet de limiter le nombre d'entrées du ou des réseaux de neurones en combinant des paramètres physiques connus, ainsi que de filtrer certaines valeurs aberrantes d'entrées. Dans un mode de réalisation préféré, le système comprend un module de post-traitement de la température des gaz de sortie du dispositif de post-traitement estimée par le ou les réseaux de neurones. Le module de post-traitement permet d'effectuer un traitement de la température estimée par le ou les réseaux de neurones, par exemple un filtrage, permettant d'éliminer des valeurs aberrantes et une saturation évitant une divergence de l'estimation. Dans un mode de réalisation avantageux, le système est adapté pour rediriger en entrée du module de pré-traitement des données délivrées en sortie du système, comprenant ladite température des gaz de sortie du dispositif de post-traitement, pour le calcul suivant. Dans un mode de réalisation préféré, les données utilisées en entrée du système comprennent au moins l'une des données suivantes: la masse de polluant dans le dispositif de post-traitement; la température des gaz en entrée du dispositif de post-traitement; le débit des gaz en entrée du dispositif de post-traitement; - la pression des gaz en entrée du dispositif de post-traitement; la pression des gaz en sortie du dispositif de post-traitement; la vitesse du véhicule; la température atmosphérique. Par exemple, le dispositif de post-traitement comprend un dispositif catalytique de traitement des oxydes d'azote. Par exemple, le dispositif de post-traitement comprend un filtre à particules. Dans un mode de réalisation préféré, les données délivrées en sortie du ou des réseaux de neurones comprennent la masse de suies présente dans le filtre à particules. Cette valeur est importante, car elle influe significativement sur la température de sortie. Selon un autre aspect de l'invention, il est également proposé un procédé d'estimation de la température des gaz de sortie d'un dispositif de post-traitement des gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne de véhicule automobile. On utilise un ou plusieurs réseaux de neurones recevant en entrée des données estimées ou mesurées et délivrant en sortie des données comprenant la température des gaz de sortie du dispositif de post- traitement, et on redirige en entrée du système des données délivrées en sortie du ou des réseaux de neurones, comprenant la température des gaz de sortie du dispositif de post-traitement, pour le calcul suivant. D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d'exemple nullement limitatif, et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels: la figure 1 est un schéma synoptique d'un système selon un aspect l'invention; et la figure 2 est un schéma synoptique d'une unité de commande comprenant un ou plusieurs réseaux de neurones selon un aspect de l'invention. Sur la figure 1, on a représenté un moteur 1 à combustion interne, et sa ligne d'échappement 2, la sortie des gaz d'échappement étant symbolisée par la flèche 3. Dans la ligne d'échappement 2, se trouvent montés deux dispositifs de post-traitement 4 et 5. Les dispositifs de dispositifs de post-traitement 4 et 5 sont un dispositif catalytique 4 de traitement des oxydes d'azote, et un filtre à particules 5 en aval du dispositif catalytique 4. Le filtre à particules 5 est de type classique et comporte des moyens, par exemple électrostatiques, pour piéger les suies et les particules provenant du moteur 1 et véhiculées par les gaz d'échappement dans la ligne d'échappement 2. Une unité de commande 6 assure le fonctionnement du moteur 1 et reçoit à cet effet un certain nombre d'informations par un ensemble 7 de connexions. L'unité de commande 6 comprend un ou plusieurs réseaux de neurones 8 recevant en entrée des données estimées ou mesurées, et délivrant en sortie des données comprenant ladite température TS des gaz de sortie des dispositifs de post-traitement 4 et 5 L'unité de base d'un réseau de neurones est le neurone, qui est capable de réaliser quelques calculs élémentaires. Un réseau de neurones comprend un nombre plus ou moins important de ces unités ou neurones. Un neurone reçoit plusieurs données en entrée, affectées chacune d'un coefficient de pondération lié à l'entrée. Le neurone effectue la somme pondérée des données d'entrée, et compare cette somme à un seuil appelé biais. Si la somme pondérée est supérieure au biais du neurone, le neurone délivre en sortie une première valeur, par exemple 1, et sinon délivre en sortie une deuxième valeur, par exemple 0. Sur la figure 2 est représentée l'unité de commande 6. Le ou les réseaux de neurones 8 reçoivent des données en entrée par l'ensemble 7 de connexions. Ces connexions proviennent du moteur 1 et de la ligne d'échappement 2, qui comprend des capteurs et/ou des dispositifs d'estimation capables de fournir ces données. Pour un dispositif de posttraitement 4 ou 5, les données d'entrée du ou des réseaux de neurones 8 comprennent au moins l'un des paramètres suivants: la température des gaz en entrée du dispositif de post-traitement 4 ou 5, le débit des gaz en entrée du dispositif de post-traitement 4 et 5, la pression des gaz en entrée du dispositif de post-traitement 4 et 5, la pression des gaz en sortie du dispositif de post-traitement, la vitesse du véhicule, ou la température atmosphérique. Le mode de réalisation illustré par la figure 2 comprend en outre un module de pré-traitement 9 qui effectue un pré-traitement d'au moins une partie des données d'entrée du ou des réseaux de neurones 8. Le module de pré-traitement 9 permet de filtrer la valeur de certaines entrées, au cas où ces dernières prendraient des valeurs aberrantes. Le module de pré-traitement 9 peut également permettre d'effectuer des calculs basés sur des relations physiques connues, pour combiner plusieurs paramètres fournis par l'ensemble 7 de connexions, afin de diminuer le nombre de paramètres d'entrée du ou des réseaux de neurones 8. L'ensemble de connexions 7, ou l'ensemble des données respectivement transmises en entrée du système par les connexions de l'ensemble de connexions 7, comprend au plus trois sous-ensembles de connexions ou de données respectives transmises. Un premier sous-ensemble 7a est formé de données transmises au module de pré-traitement 9. Un deuxième sous-ensemble 7b est formé de données transmises au module de pré-traitement 9 et au ou aux réseaux de neurones 8. Enfin un troisième sous-ensemble 7c est formé de données transmises au ou aux réseaux de neurones 8. Ce mode de réalisation comprend également un module de post- traitement 10 de la température Ts des gaz de sortie du dispositif de post-traitement 4 ou 5 estimée par le ou les réseaux de neurones 8. Le module de post-traitement 10 permet de traiter la valeur estimée par le ou les réseaux de neurones 8, par exemple en effectuant un filtrage permettant d'éliminer des valeurs aberrantes et dans un tel cas de ne pas les réinjecter en entrée du ou des réseaux de neurones 8. Le système comprend également un module 11 pour mémoriser et rediriger en entrée du ou des réseaux de neurones 8 la valeur de la température Ts des gaz de sortie du dispositif de post-traitement 4, 5, estimée au calcul précédent, pour le calcul suivant. Le module 11 permet de mémoriser une valeur estimée de la température Ts des gaz de sortie du dispositif de post-traitement 4, 5, pendant un pas de calcul, puis de le transmettre en entrée du ou des réseaux de neurones 8. En d'autres termes, la valeur estimée de la température Ts des gaz de sortie du dispositif de post-traitement 4, 5, par un pas de calcul d'ordre n est mémorisée durant le pas de calcul suivant d'ordre n+l, puis est redirigé en entrée du ou des réseaux de neurones 8 au pas de calcul suivant d'ordre n+2. Il est alors possible de tenir compte de la dérivée d'ordre un et de la dérivée d'ordre deux par rapport au temps de la température Ts des gaz de sortie du dispositif de post-traitement 4, 5. On tient alors compte de fortes valeurs de ces dérivées dans le domaine d'apprentissage du ou des réseaux de neurones 8, ce qui permet d'avoir un domaine d'apprentissage très large, dans lequel le ou les réseaux de neurones 8 sont très stables. Le ou les réseaux de neurones 8 peuvent également estimer d'autres données de sortie, et les réinjecter en entrée du ou des réseaux de neurones. Par exemple, lorsque le dispositif de post-traitement (4, 5) comprend un filtre à particules (5), une autre donnée estimée en sortie du ou des réseaux de neurones 8 est la masse de suies peut être la masse de suies présente dans le filtre à particules 5. En effet, la présence de suies dans le filtre à particules a une très forte influence sur la température de TS des gaz de sortie du dispositif de post-traitement 4, 5. Le système représenté sur la figure 2 comprend également des bases de données d'apprentissage 12 du ou des réseaux de neurones 8. Les bases de données d'apprentissage 12 du ou des réseaux de neurones 8 servent à calibrer les poids ou coefficients de pondération, ainsi que les biais du ou des réseaux de neurones 8. Les bases de données d'apprentissage 12 permettent d'optimiser le calibrage des coefficients de pondération et des biais du ou des réseaux de neurones 8, afin d'optimiser l'estimation. En effet, l'apprentissage est l'avant-dernière phase d'élaboration d'un réseau de neurones. Elle consiste à tout d'abord à calculer les pondérations optimales des différentes liaisons du réseau, ou entrées des neurones, en utilisant les échantillons contenus dans les bases de données d'apprentissage 12. Généralement, on entre les données d'entrées correspondant à ces échantillons, et on corrige les différentes pondérations en fonction de l'erreur obtenue en sortie. On répète cette étape jusqu'à ce qu'on ait la plus faible erreur en sortie du réseau de neurones. Généralement, les tests finals de validation du ou des réseaux de neurones 8 sont effectués à partir de bases de données de tests 13 différentes des bases données d'apprentissage 12. En effet, afin d'avoir des tests optimisés, il faut des données de test différentes des données ayant servi à l'apprentissage du ou des réseaux de neurones 8. La qualité des bases de données d'apprentissage 12 et de tests 13 a un effet sur la précision et la robustesse du système. La base de données d'apprentissage 12 doit couvrir de la manière la plus complète possible le domaine de variation du groupe d'entrées et de ses dérivées afin de décrire au mieux la fonction à estimer par le système. Il est également important de disposer de données d'apprentissage 12 faiblement bruitées, afin d'éviter au réseau d'intégrer des bruits de mesure lors de son apprentissage. L'invention permet d'estimer de manière précise et pouvant être implémentée dans une unité de commande classique de véhicule automobile, la température en sortie d'un dispositif de post-traitement des gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne de véhicule automobile. 11 REVENDICATIONS 1. Système d'estimation de la température (Ta) des gaz de sortie d'un dispositif de post-traitement (4, 5) des gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne (1) de véhicule automobile comprenant une unité de commande (6), caractérisé en ce que l'unité de commande (6) comprend un ou plusieurs réseaux de neurones (8) recevant en entrée des données estimées ou mesurées, et délivrant en sortie des données comprenant ladite température (Te), et en ce que des données délivrées en sortie du ou des réseaux de neurones (8), comprenant ladite température (Te), sont redirigées en entrée du système pour le calcul suivant. 2. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce le système comprend en outre des moyens (11) pour mémoriser et rediriger en entrée du ou des réseaux de neurones (8) la valeur de ladite température (Te) des gaz de sortie du dispositif de post-traitement (4, 5) estimée au calcul précédent, pour le calcul suivant. 3. Système selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il comprend des bases de données d'apprentissage (12) du ou des réseaux de neurones (8), les données d'apprentissage (12) étant établies lors d'essais préalables du véhicule. 4. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu'il comprend un module de post-traitement (10) de la température (Ta) des gaz de sortie du dispositif de post- traitement (4, 5) estimée par le ou les réseaux de neurones (8). 5. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu'il comprend un module de pré-traitement (9) de données d'entrée du ou des réseaux de neurones (8). 6. Système selon la revendication 5, caractérisé en ce que le système est adapté pour rediriger en entrée du module de pré- traitement (9) des données délivrées en sortie du système, comprenant ladite température (TS), pour le calcul suivant. 7. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que les données utilisées en entrée du système comprennent au moins l'une des données suivantes: la masse de polluant dans le dispositif de post-traitement 5 (4, 5) ; la température des gaz en entrée du dispositif de post-traitement (4, 5) ; le débit des gaz en entrée du dispositif de post-traitement (4, 5) ; la pression des gaz en entrée du dispositif de post- traitement (4, 5) ; la pression des gaz en sortie du dispositif de post-traitement (4, 5) ; la vitesse du véhicule; la température atmosphérique. 8. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que le dispositif de post-traitement (4, 5) comprend un dispositif catalytique (4) de traitement des oxydes d'azote. 9. Système selon l'une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que le dispositif de post-traitement (4, 5) comprend un filtre à particules (5). 10. Système selon la revendication 9, caractérisé en ce que les données délivrées en sortie du ou des réseaux de neurones (8) comprennent la masse de suies présente dans le filtre à particules (5). 11. Procédé d'estimation de la température (Ts) des gaz de sortie d'un dispositif de post-traitement (4, 5) des gaz d'échappement d'un moteur à combustion interne (1) de véhicule automobile, caractérisé en ce que l'on utilise un ou plusieurs réseaux de neurones (8) recevant en entrée des données estimées ou mesurées et délivrant en sortie des données comprenant ladite température (TS), et en ce que l'on redirige en entrée du système des données délivrées en sortie du ou des réseaux de neurones (8), comprenant ladite température (Ta), pour le calcul suivant.