FR 3123602 A1 20221209 FR 2105914 A 20210604 Un procédé d’estimation est mis en œuvre dans un système comprenant une batterie comportant au moins une cellule, et comprend une étape d’estimation (50-60) dans laquelle on détermine un gradient de température sur une partie d’une face de la cellule à partir de mesures fournies par un capteur de température installé sur cette face dans un intervalle de temps choisi lorsque la batterie est utilisée avec une puissance électrique courante et un état de charge courant, puis on détermine une valeur d’un rapport entre ce gradient de température déterminé et un gradient de température estimé fourni, pour ces intervalle de temps, puissance électrique courante et état de charge courant, par un réseau de neurones ayant fait l’objet d’un apprentissage statistique préalable d’estimation de gradient de température pour la batterie, cette valeur étant représentative d’une estimation d’un état de santé de la batterie. Fig. 3 ESTIMATION DE L’ETAT DE SANTE D’UNE BATTERIE DE VEHICULE EN L’ABSENCE DE MODELISATION Domaine technique de l’invention L’invention concerne les systèmes comprenant une batterie rechargeable comportant au moins une cellule, et plus précisément l’estimation de l’état de santé d’une telle batterie. Etat de la technique Certains systèmes, comme par exemple certains véhicules, éventuellement de type automobile, comprennent une batterie cellulaire rechargeable, par exemple destinée à alimenter en énergie électrique au moins un appareil ou équipement électrique. Par exemple, dans le cas d’un véhicule la batterie peut être chargée d’alimenter en énergie électrique au moins une machine motrice électrique du groupe motopropulseur (ou GMP). Ce type de batterie comprend généralement au moins un module de stockage d’énergie électrique comprenant au moins une cellule électrochimique de stockage d’énergie électrique, par exemple de type lithium-ion (ou Li-ion) ou Ni-Mh ou Ni-Cd ou encore plomb. Une batterie cellulaire rechargeable fait l’objet d’un vieillissement qui dépend notamment de son mode d’utilisation, du nombre de charges effectuées, du nombre de décharges effectuées, de son ancienneté, et de l’efficacité de son refroidissement. Ce vieillissement correspond à un état de santé (ou SOH (« State Of Health ») qu’il est particulièrement utile que l’usager de la batterie connaisse. Comme le sait l’homme de l’art, il existe plusieurs techniques pour estimer l’état de santé d’une batterie cellulaire. Ainsi, on peut estimer la quantité de chaleur qu’elle produit lorsqu’elle est utilisée, du fait de sa résistance interne qui varie au cours du temps. Cependant, une telle estimation ne peut se faire qu’en laboratoire et donc ne peut pas être réalisée dans un système utilisé (et en particulier dans un véhicule), quel que soit l’instant considéré. On peut également estimer l’impédance électrochimique en utilisant une technique spectroscopique de type EIS (« Electrochemical Impedance Spectroscopy »). Cependant, une telle estimation ne peut se faire qu’en laboratoire et donc ne peut pas être réalisée dans un système utilisé (et en particulier dans un véhicule), quel que soit l’instant considéré. On peut également estimer la capacité maximale de la batterie lorsqu’elle est utilisée. Cela peut certes se faire lorsque le système est utilisé (y compris dans un véhicule), mais uniquement lorsque la batterie a été chargée puis déchargée à plus de 50%. Par conséquent, cette technique ne peut pas être mise en œuvre dans un système à tout moment. En outre, les techniques mises en œuvre actuellement utilisent toutes une modélisation mathématique basée sur des équations censées reproduire le comportement physique de la batterie. Or, dans la pratique une telle modélisation mathématique s’avère impossible à réaliser en raison de la complexité des caractéristiques et variables de la batterie. L’invention a donc notamment pour but d’améliorer la situation, et notamment de permettre l’estimation à tout moment de l’état de santé d’une batterie cellulaire utilisée dans un système. Présentation de l’invention Elle propose notamment à cet effet un procédé d’estimation destiné à être mis en œuvre au moins partiellement dans un système comprenant une batterie comportant au moins une cellule. Ce procédé d’estimation se caractérise par le fait qu’il comprend une étape d’estimation dans laquelle : - on détermine un gradient de température sur une partie d’une face de la cellule à partir de mesures fournies par un capteur de température installé sur cette face dans un intervalle de temps choisi lorsque la batterie est utilisée avec une puissance électrique courante et un état de charge courant, puis - on détermine une valeur d’un rapport entre le gradient de température déterminé et un gradient de température estimé fourni, pour ces intervalle de temps, puissance électrique courante et état de charge courant, par un réseau de neurones ayant fait l’objet d’un apprentissage statistique préalable d’estimation de gradient de température pour la batterie du système, cette valeur étant représentative d’une estimation d’un état de santé de la batterie. Le gradient de température estimé par le réseau de neurones étant représentatif du comportement de la batterie lorsqu’elle est neuve, et le gradient de température déterminé étant représentatif du comportement de la batterie en cours, en effectuant le rapport entre ces deux gradients de température cela revient à estimer précisément l’évolution de l’état de santé de la batterie depuis sa première utilisation. Le procédé d’estimation selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - dans son étape d’estimation on peut déterminer le gradient de température à partir de mesures fournies par un capteur de température qui est installé sur une couche d’isolation électrique revêtant la face de la cellule ; - dans son étape d’estimation on peut déterminer le gradient de température sur une partie d’une face supérieure de la cellule qui est opposée à une face inférieure contre laquelle est placé un échangeur de chaleur dans lequel circule un fluide de refroidissement ; - dans son étape d’estimation on peut déterminer le gradient de température dans un intervalle de temps qui est compris entre 0,5 ms et 10 ms ; - il peut comprendre une étape d’apprentissage statistique dans laquelle on alimente un autre réseau de neurones, initialement vierge, avec des premiers multiplets différant les uns des autres, déterminés pour la batterie avec une batterie similaire à cette dernière, pendant l’intervalle de temps et dans des conditions choisies, et comprenant chacun au moins une puissance électrique, un état de charge et un gradient de température déterminé sur une partie d’une face de cellule de cette batterie similaire, puis on alimente cet autre réseau de neurones avec des seconds multiplets dépourvus du gradient de température déterminé afin qu’il apprenne progressivement à estimer le gradient de température associé à chaque second multiplet à partir de ces premiers multiplets, cet apprentissage statistique étant terminé lorsqu’un taux d’erreur entre des gradients de température déterminé et estimé pour des mêmes seconds multiplets est inférieur à un seuil choisi ; - en présence de la dernière option, dans l’étape d’apprentissage statistique, on peut alimenter l’autre réseau de neurones avec des premiers et seconds multiplets qui comprennent aussi un débit de fluide de refroidissement circulant dans un échangeur de chaleur placé contre une autre face de cellule de la batterie similaire, opposée à la face sur laquelle sont déterminés les gradients de température. L’invention propose également un produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre le procédé d’estimation du type de celui présenté ci-avant pour estimer une valeur représentative d’un état de santé d’une batterie comportant au moins une cellule et équipant un système. L’invention propose également un dispositif d’estimation destiné à équiper un système comprenant une batterie comportant au moins une cellule. Ce dispositif d’estimation se caractérise par le fait qu’il comprend au moins un processeur et au moins une mémoire agencés pour effectuer les opérations consistant : - à déterminer un gradient de température sur une partie d’une face de la cellule à partir de mesures fournies par un capteur de température installé sur cette face dans un intervalle de temps choisi lorsque la batterie est utilisée avec une puissance électrique courante et un état de charge courant, puis - à déterminer une valeur d’un rapport entre ce gradient de température déterminé et un gradient de température estimé fourni, pour ces intervalle de temps, puissance électrique courante et état de charge courant, par un réseau de neurones ayant fait l’objet d’un apprentissage statistique préalable d’estimation de gradient de température pour la batterie du système, cette valeur étant représentative d’une estimation d’un état de santé de la batterie du système. L’invention propose également un système comprenant une batterie comportant au moins une cellule, et un dispositif d’estimation du type de celui présenté ci-avant. Par exemple, ce système peut constituer un véhicule, éventuellement de type automobile. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : illustre schématiquement et fonctionnellement un système comprenant une batterie rechargeable et un dispositif d’estimation selon l’invention, illustre schématiquement et fonctionnellement, dans une vue en coupe dans un plan longitudinal et vertical, une partie d’un exemple de batterie rechargeable couplée à un dispositif de refroidissement et permettant la mise en œuvre de l’invention, illustre schématiquement un exemple d’algorithme mettant en œuvre un procédé d’estimation selon l’invention, illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation du dispositif d’estimation de la , et illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation d’un ordinateur équipé d’un exemple de réalisation d’un dispositif d’apprentissage selon l’invention et d’un réseau de neurones à former. Procédé d’estimation pour un système (S) comprenant une batterie (BC) comportant au moins une cellule (CB), caractérisé en ce qu’il comprend une étape d’estimation (50-60) dans laquelle on détermine un gradient de température sur une partie d’une face (F1) de ladite cellule (CB) à partir de mesures fournies par un capteur de température (CT) installé sur cette face (F1) dans un intervalle de temps choisi lorsque ladite batterie (BC) est utilisée avec une puissance électrique courante et un état de charge courant, puis on détermine une valeur d’un rapport entre ledit gradient de température déterminé et un gradient de température estimé fourni, pour ces intervalle de temps, puissance électrique courante et état de charge courant, par un réseau de neurones (RN2) ayant fait l’objet d’un apprentissage statistique préalable d’estimation de gradient de température pour ladite batterie (BC), cette valeur étant représentative d’une estimation d’un état de santé de ladite batterie (BC). Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans ladite étape d’estimation (50-60) on détermine ledit gradient de température à partir de mesures fournies par un capteur de température (CT) installé sur une couche d’isolation électrique (CI) revêtant ladite face (F1). Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que dans ladite étape d’estimation (50-60) on détermine ledit gradient de température sur une partie d’une face supérieure (F1) de ladite cellule (CB) opposée à une face inférieure (F2) contre laquelle est placé un échangeur de chaleur (E1) dans lequel circule un fluide de refroidissement. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que dans ladite étape d’estimation (50-60) on détermine ledit gradient de température dans un intervalle de temps compris entre 0,5 ms et 10 ms. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu’il comprend une étape d’apprentissage statistique (10-40) dans laquelle on alimente un autre réseau de neurones (RN1), initialement vierge, avec des premiers multiplets différant les uns des autres, déterminés pour ladite batterie cellulaire (BC) avec une batterie similaire à cette dernière (BC), pendant ledit intervalle de temps et dans des conditions choisies, et comprenant chacun au moins une puissance électrique, un état de charge et un gradient de température déterminé sur une partie d’une face de cellule de ladite batterie similaire, puis on alimente ledit autre réseau de neurones (RN1) avec des seconds multiplets dépourvus dudit gradient de température déterminé afin qu’il apprenne progressivement à estimer le gradient de température associé à chaque second multiplet à partir desdits premiers multiplets, ledit apprentissage statistique étant terminé lorsqu’un taux d’erreur entre des gradients de température déterminé et estimé pour des mêmes seconds multiplets est inférieur à un seuil choisi. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que dans ladite étape d’apprentissage statistique (10-40) on alimente ledit autre réseau de neurones (RN1) avec des premiers et seconds multiplets comprenant aussi un débit de fluide de refroidissement circulant dans un échangeur de chaleur (E1) placé contre une autre face de cellule de ladite batterie similaire, opposée à ladite face sur laquelle sont déterminés lesdits gradients de température. Produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre le procédé d’estimation selon l’une des revendications 1 à 6 pour estimer une valeur représentative d’un état de santé d’une batterie (BC) comportant au moins une cellule (CB) et équipant un système (S). Dispositif d’estimation (DE) pour un système (S) comprenant une batterie (BC) comportant au moins une cellule (CB), caractérisé en ce qu’il comprend au moins un processeur (PR2) et au moins une mémoire (MD2) agencés pour effectuer les opérations consistant à déterminer un gradient de température sur une partie d’une face (F1) de ladite cellule (CB) à partir de mesures fournies par un capteur de température (CT) installé sur cette face (F1) dans un intervalle de temps choisi lorsque ladite batterie (BC) est utilisée avec une puissance électrique courante et un état de charge courant, puis à déterminer une valeur d’un rapport entre ledit gradient de température déterminé et un gradient de température estimé fourni, pour ces intervalle de temps, puissance électrique courante et état de charge courant, par un réseau de neurones (RN2) ayant fait l’objet d’un apprentissage statistique préalable d’estimation de gradient de température pour ladite batterie (BC), cette valeur étant représentative d’une estimation d’un état de santé de ladite batterie (BC). Système (S) comprenant une batterie (BC) comportant au moins une cellule (CB), caractérisé en ce qu’il comprend en outre un dispositif d’estimation (DE) selon la revendication 8. Système selon la revendication 9, caractérisé en ce qu’il constitue un véhicule.