FR 3092184 A1 20200731 FR 1900642 A 20190125 Description Titre de l'invention : Méthode et dispositif de traitement de données d'organes consommateurs d'un véhicule automobile [0001] La présente invention concerne de manière générale une méthode et un dispositif de traitement (le données, lesdites données étant relatives à des organes consommateurs, notamment des organes consommateurs électriques, susceptibles d'être présents dans un véhicule automobile. Domaine technique de l'invention [0002] Lors de la construction d'un véhicule automobile, il convient de choisir un ou plusieurs dispositifs sources d'énergie électrique, typiquement une batterie de stockage d'énergie électrique et un alternateur, dimensionnés pour répondre aux besoins énergétiques du véhicule. Une affectation, ou pré-affectation, de la batterie et/ou de l'alternateur est d'abord réalisée. Elle s'appuie sur un bilan énergétique dit « statique » du véhicule, visant à évaluer les besoins énergétiques du véhicule pour un cycle de roulage urbain moyenné. Par le terme « pré-affectation », on entend ici désigner une première affectation qui n'est pas définitive et nécessite la mise en oeuvre ultérieure d'un deuxième processus d'affectation pour confirmer ou non la première affectation. Par souci de clarté, le terme « affectation » désigne ici tout type d'affectation (définitive ou non définitive). 100031 Généralement, deux types de bilan énergétique sont effectués : - un bilan énergétique dit « alternateur » définissant les niveaux d'énergie devant être fournis pour assurer l'ensemble des prestations électriques des organes du véhicule ; - un bilan énergétique dit « batterie » définissant le niveau d'énergie nécessaire à stocker pour assurer des prestations véhicule lors de scénarios contraignants pour la batterie. 100041 Ces bilans énergétiques sont utilisés comme données d'entrée principales d'un processus d'affectation, ou de pré-affectation, d'une batterie et/ou d'un alternateur pour les véhicules d'un groupe motopropulseur dédié. Ils nécessitent l'accès à un grand nombre de données relatives à des organes consommateurs susceptibles d'être présents dans le véhicule. 100051 Ces données sont notamment issues de règles métier (normes, documents techniques, etc.) et de données de retour d'expérience quant à l'utilisation de fonctions du véhicule. Par exemple, l'utilisation d'un moteur d'un système de climatisation d'un véhicule varie selon le climat, le pays, le type de motorisation, etc... En outre, dans un véhicule automobile, les systèmes électriques et/ou électroniques sont soumis à des normes, telles que la norme ISO 26262 intitulée « Véhicules routiers - Sécurité fonc- 2 tionnelle » pour garantir la sécurité fonctionnelle des systèmes électriques/électroniques dans les véhicules. Ces normes et règles définissent des « règles métier » devant être respectées par le véhicule. Les données comprennent également des données électriques relatives aux organes consommateurs, issues de fiches techniques ou « datasheets » fournis par les fabricants ou fournisseurs. Etat de la technique [0006] On connait par le brevet FR3011398 BI un procédé d'optimisation d'une ar- chitecture d'alimentation électrique d'une charge, dans lequel on détermine un profil de mission dimensionnant, on définit des sources de stockage d'énergie, chacune associées à un modèle de comportement caractéristique, on détermine des couples de sources de stockage d'énergie aptes à générer le profil de mission avec une masse minimale et on sélectionne le couple présentant la masse la plus faible. Cependant, un tel procédé n'est pas adapté à l'affectation, ou la pré-affectation, d'une batterie ou d'un alternateur apte à satisfaire les besoins en énergie électrique d'un véhicule automobile. [0007] Lc brevet EP1796005 BI décrit un procédé dc configuration d'un dispositif configurable ayant une pluralité de composants, comportant la fourniture d'informations relatives aux composants, la définition de règles et la représentation de ces règles. Un tel procédé n'est cependant pas adapté à l'affectation, ou la pré-affectation, d'une batterie ou d'un alternateur apte à satisfaire les besoins en énergie électrique d'un véhicule automobile. [0008] Dans le domaine de la conception et de la construction de véhicules automobiles, il est connu de générer un bilan des besoins énergétiques d'un véhicule en utilisant un classeur comportant un grand nombre feuilles dc calcul de type Excel et gérant des milliers de données, à l'aide de méthodes et/ou scripts de calcul utilisant par exemple le logiciel MATLAB. L'utilisation d'un tel système de gestion des données pose différents problèmes. Le système manque d'évolutivité, de fiabilité et dc robustesse. Les données ne peuvent pas être capitalisées. Les évolutions dc normes et de facteurs d'utilisation sont généralement très difficiles à prendre en compte. Toute modification manuelle d'un élément est bloquante dans le processus. L'implémentation d'évolutions technologiques et/ou de nouveaux scénarios d'utilisation est très lourde, voire impossible. Exposé de l'invention 100091 Un but de la présente invention est d'améliorer la situation. 100101 A cet effet, un premier aspect de l'invention concerne une méthode de traitement de données, lesdites données étant relatives à des organes consommateurs de véhicule automobile, comportant une étape de génération de matrices d'utilisation relatives à des organes consommateurs susceptibles d'être présents dans un véhicule automobile, mise 3 en oeuvre par un dispositif de traitement de données, lesdites matrices d'utilisation générées étant conformes à un modèle générique de matrice d'utilisation modèle dont les lignes et colonnes sont relatives à différents scénarios d'utilisation du véhicule automobile et à différentes contraintes d'utilisation du véhicule automobile et contiennent des coefficients à définir qui correspondent à des valeurs de taux d'activation d'organe consommateur. [0011] Grâce à la méthode de traitement de données, les données relatives aux organes consommateurs du véhicule sont structurées, mises sous forme de matrices d'utilisation qui respectent un même modèle et sont ainsi toutes cohérentes entre elles, ce qui facilite les calculs et les mises à jour. [0012] Avantageusement, les organes consommateurs susceptibles d'être présents dans ledit véhicule étant répartis en différents types d'organe, on génère au moins une matrice d'utilisation par type d'organe. [0013] Selon un premier exemple de mise en oeuvre, pour chaque organe consommateur (ou chaque type d'organe consommateur), une matrice d'utilisation est générée à partir d'une matrice d'utilisation modèle d'un premier type, associée à des contraintes d'utilisation correspondant à différentes typologies de consommation électrique du véhicule et à des scénarios d'utilisation correspondant à différents scénarios d'utilisation du véhicule qui sont contraignants pour une batterie de stockage d'énergie électrique de véhicule automobile. [0014] Selon un deuxième exemple de mise en oeuvre, pour chaque organe consommateur (ou chaque type d'organe consommateur), une matrice d'utilisation est générée à partir d'une matrice d'utilisation modèle d'un deuxième type, associée à des contraintes d'utilisation correspondant à différents types de climat et à des scénarios d'utilisation relatifs à différents états d'un système d'arrêt et de redémarrage automatique. [0015] Avantageusement encore, la méthode comprend, pour chaque organe consommateur susceptible d'être présent dans un véhicule, une étape de génération d'au moins un vecteur de consommation électrique de l'organe consommateur contenant différentes valeurs de consommation électrique respectivement applicables à différentes contraintes d'utilisation qui sont les mêmes que celles associées à une matrice d'utilisation modèle correspondante. Les données électriques des organes consommateurs sont ainsi également mises en forme, sous forme de vecteurs de consommation contenant des valeurs de consommation électrique respectivement applicables aux mêmes contraintes d'utilisation que celles associées à des matrices d'utilisation générées. Les données électriques et les données relatives aux taux d'activation des organes consommateurs, ainsi structurées, sont cohérentes entre elles. [0016] Selon le premier exemple de mise en oeuvre, au moins une desdites matrices d'utilisation générée est associée à un paramètre d'activation ou d'inhibition, ledit paramètre définissant au moins une condition pour autoriser ou inhiber l'usage de ladite matrice d'utilisation. [0017] Ledit paramètre d'activation ou d'inhibition associé à ladite matrice d'utilisation peut être dépendant d'une présence d'au moins un autre organe consommateur dans le véhicule. [0018] Le paramètre d'activation ou d'inhibition permet la prise en compte ou la non-prise en compte de la matrice d'utilisation lors d'un processus ultérieur, par exemple lors d'un calcul de bilan énergétique du véhicule. [0019] Un second aspect de l'invention est une méthode de construction d'un véhicule au- tomobile selon une configuration donnée, comprenant une opération d'affectation (ou de pré-affectation) d'un dispositif source d'énergie électrique à partir de données d'entrée obtenues selon la méthode de traitement de données telle que définie ci-dessus. [0020] Un troisième aspect de l'invention concerne un dispositif de traitement de données, lesdites données étant relatives à des organes consommateurs susceptibles d'être présents dans un véhicule automobile, comportant des moyens de stockage des données relatives à un ensemble d'organes consommateurs susceptibles d'être présents dans ledit véhicule et des moyens de génération de matrices d'utilisation relatives aux organes consommateurs susceptibles d'être présents dans un véhicule automobile, lesdites matrices d'utilisation générées étant conformes à un modèle générique de matrice d'utilisation modèle dont les lignes et colonnes sont relatives à différents scénarios d'utilisation du véhicule et à différentes contraintes d'utilisation du véhicule automobile et contiennent des coefficients à définir qui correspondent à des valeurs de taux d'activation d'organe consommateur. [0021] Un quatrième aspect de l'invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui conduisent le dispositif de traitement de données tel que défini ci-dessus à exécuter les étapes de la méthode de traitement de données précédemment définie. Description des dessins [0022] D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui suit d'un mode de réalisation de l'invention donné à titre d'exemple nullement limitatif et illustré par les dessins annexés, dans lesquels: [0023] [fig.]] représente un schéma global d'un dispositif de traitement de données, selon une forme de réalisation particulière de l'invention. [0024] [fig.2] représente un modèle générique de matrice (l'utilisation. [0025] [fig.3] représente un vecteur dc consommation. [0026] [fig.4] représente un organigramme des étapes de la méthode de traitement de données, selon un mode de réalisation particulier. Description détaillée de l'invention [0027] La figure 1 représente de façon schématique un dispositif 1 de traitement de données, lesdites données étant relatives à des organes consommateurs X susceptibles d'être présents dans un véhicule automobile. [0028] Lc dispositif 1 de traitement de données comprend des moyens de stockage de données 2-4, un module 5 de génération de matrices d'utilisation d'organes consommateurs X et un module 6 dc génération de vecteur de consommation d'organes consommateurs X. [0029] Les moyens de stockage de données sont agencés pour stocker différents types de données relatives à des organes consommateurs X susceptibles d'être présents dans un véhicule automobile, telles que : - des données relatives à des climats et des zones géographiques associées, dans lesquels le véhicule est susceptible d'être utilisé, - des données de règles métier concernant le véhicule, - des données de retour d'expérience, notamment quant à l'utilisation de fonctions du véhicule automobile. - des données électriques relatives à des organes consommateurs électriques X susceptibles d'être présents dans un véhicule automobile, - des données de diversité relatives à des différences de consommation électrique d'un organe consommateur X selon des paramètres tels que le climat et/ou le fournisseur, - des données d'identification et dc description relatives à des types d'organe susceptibles d'être présents dans un véhicule (sans tenir compte du fournisseur ou fabricant de l'organe), - des données d'identification de fonctions, par organe ou type d'organe, susceptibles d'être présentes dans le véhicule. [0030] La liste ci-dessus n'est pas exhaustive et d'autres données pourraient être enregistrées dans les moyens de stockage de façon additionnelle ou alternative. [0031] Dans un exemple particulier de réalisation, les moyens de stockage de données com- prennent - une première base de données 2, 6 - une deuxième hase de données 3, et - une ou plusieurs mémoires de stockage 4. [0032] En variante, les hases de données et/ou mémoires 2-4 pourraient être différents espaces mémoires d'une même hase de données, d'une même mémoire ou d'un même dispositif de stockage de données. [0033] La première hase de données 2, dite hase de données de « règles métier » stocke des données issues de règles métier et des données de retour d'expérience quant à l'utilisation d'organes consommateurs et/ou de fonctions de véhicule automobile. Les données de règles métier comprennent par exemple des données issues de normes internes du constructeur automobile, telles que la norme B19 5510 du groupe PSA, ou issues de normes publiques telles que la norme ISO 26262 « Véhicules routiers Sécurité fonctionnelle », dans le domaine de l'automobile et des données de retour d'expérience client. Ces données des règles métier comprennent notamment des données liées à la hase climatique (un véhicule pouvant être configuré pour un climat spécifique, par exemple pour le grand froid, pour un climat tempéré ou pour un pays chaud), des scénarios d'utilisation client d'un véhicule automobile et des taux d'activation d'organes consommateurs X susceptibles d'être présents dans un véhicule automobile (notamment consommateurs électriques). Un exemple de règle métier est relatif à un taux de d'activation d'un klaxon, qui dépend de la localisation du véhicule (par exemple selon que le véhicule se trouve en Inde ou en Ecosse, le taux d'activation du klaxon est différent). Il en résulte qu'un véhicule destiné à être vendu pour la base climatique de l'Inde n'est pas adapté pour être commercialisé en Europe, et vice-versa. Les spécificités sont trop différentes entre les deux plaques ou zones géographiques. [0034] La deuxième base de données 3 stocke des données électriques (courant(s), tension(s), etc.) relatives à un ensemble d'organes consommateurs électriques X susceptibles d'être présents dans un véhicule automobile. Ces données électriques sont généralement issues de fiches techniques ou « datasheets » (en anglais) fournies par le fournisseur ou fabricant de l'organe consommateur considéré. [0035] La mémoire 4 stocke d'autres données telles qu'une liste de différents types d'organes consommateurs électriques susceptibles d'être présents dans le véhicule (indépendamment du fournisseur ou fabricant de l'organe consommateur). Les types d'organes consommateurs comprennent par exemple : capteur, siège chauffant, radio, lève-vitre, calculateur, etc... Une autre mémoire 4 peut également stocker une liste de fonctions présentes dans le véhicule, par exemple « éclairer », « essuyer/laver », etc... La liste de fonctions sert à déterminer la configuration de tous les organes destinés à équiper le véhicule. [0036] Les données de règles métier, les données électriques, la liste des types d'organes consommateurs et la liste des fonctions sont collectées par un opérateur, lors d'une 7 opération préalable, manuelle ou semi-automatique, de saisie de données, à l'aide de moyens d'interface homme-machine (non représentés). [0037] Le module 5 de génération de matrices d'utilisation d'organes consommateurs X et le module 6 de génération de vecteurs de consommation d'organes consommateurs X sont des modules logiciels formant un programme d'ordinateur. Le programme d'ordinateur est enregistré dans unc mémoire 7 connectée à un microprocesseur ou unité centrale 8 du dispositif de traitement 1.11 comprend des instructions de programme qui conduisent le dispositif de traitement 1 à exécuter les étapes de la méthode de traitement de données qui sera décrite plus loin. [0038] On va maintenant décrire la méthode de traitement de données, lesdites données étant relatives à des organes consommateurs X susceptibles d'âtre présents dans un véhicule automobile, correspondant au fonctionnement du dispositif de traitement 1. [0039] La méthode comprend une étape préalable de collecte de données 50, lors de laquelle un opérateur récupère et stocke en mémoire les données précédemment énumérées, relatives à des organes consommateurs X susceptibles d'âtre présents dans un véhicule automobile, dans les hases de données 1-2 et dans la ou les mémoires 4. [0040] La méthode comprend ensuite une étape S1 de génération de matrices d'utilisation relatives à des organes consommateurs X susceptibles d'âtre présents dans un véhicule automobile. [0041] Les matrices d'utilisation générées sont conformes à un modèle générique de matrice d'utilisation modèle Mu dont les lignes et colonnes sont relatives à différents scénarios d'utilisation d'un véhicule automobile et à différentes contraintes d'utilisation du véhicule automobile et contiennent des coefficients à définir qui correspondent à des valeurs de taux d'activation d'organe consommateur. Cette étape de génération S1 permet de préparer, mettre en forme, structurer des données collectées lors de l'étape SO, notamment des données de règles métier, issues de la base de données de « règles métier » 2, comme cela sera explicité plus loin. [0042] La génération de matrices d'utilisation utilise un modèle générique Mu de matrice d'utilisation d'organe, tel que représenté sur la figure 2. Ce modèle de matrice d'utilisation Mu est une matrice à m lignes, relatives à m scénarios d'utilisation S1 à Sm, et n colonnes, relatives à n contraintes d'utilisation Cl à Cn. On pourrait toutefois inverser les lignes et les colonnes dans la matrice Mu. La matrice Mu est destinée à contenir des coefficients qui correspondent à des valeurs de taux d'activation d'organe consommateur X, représentées par le symbole « % » sur la figure 2. Plus précisément, les différentes combinaisons d'une contrainte d'utilisation « Cx » avec 1