FR 3135786 A1 20231124 FR 2204837 A 20220520 L’invention concerne un système de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante d’une batterie (B) de véhicule (V), comprenant : - des données d’un modèle d’apprentissage automatique (M) d’une telle prédiction sur la base de données d’entrées étant des données d’historiques de paramètres de roulage parmi des tensions, des courants, des durées de stationnements, des durées de recharges, des types de recharges, des températures, et des pressions mécaniques sur les modules (C) de la batterie (B), les données d’historiques étant issues de plusieurs véhicules du même type, et comprenant des fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales desdits paramètres, et - un moyen de prédiction pour une telle prédiction sur la base de paramètres de roulage actuels correspondants. L’invention concerne également un procédé et un programme sur la base d’un tel système. Figure 1 SYSTEME DE PREDICTION D’ETAT DE SANTE OU DE DUREE DE VIE RESTANTE D’UNE BATTERIE DE VEHICULE AUTOMOBILE, PROCEDE ET PROGRAMME SUR LA BASE D’UN TEL SYSTEME L’invention se rapporte au domaine des batteries de traction de véhicule automobile, plus particulièrement à la prédiction d’un état de de santé ou de d’une durée de vie restante d’une batterie par l’apprentissage automatique et l’analyse statistique de l’utilisation de la batterie. Il y a deux types d’état de santé (ou SOH pour « state of health » en langue anglaise), concernant respectivement la réduction de capacité et la réduction de la puissance maximale. Le premier basé sur la capacité, est impossible à mesurer pendant l’utilisation du véhicule, parce qu’il demande une recharge d’au moins 50%, et que la batterie soit désactivée pour assez de temps avant et après la recharge pour pouvoir mesurer la tension en circuit ouvert (ou OCV pour « open circuit voltage » en langue anglaise). Le deuxième basé sur la puissance maximale, est évalué indirectement par la génération de la chaleur par la batterie. Bien que les mesures de chaleur se fassent en général uniquement en laboratoire, la demande de brevet FR2105914 propose de changer de critère pour utiliser un gradient d’augmentation de température, ce qui permet de faire des mesures en ligne. La prédiction de l’évolution de l’état de santé implique plus de difficultés que l’estimation actuelle de l’état de santé. Le vieillissement de la batterie se décompose en deux types : - le vieillissement de calandre (ou « calender aging » en langue anglaise), c’est–à–dire le vieillissement pendant le stockage de la batterie, et - le vieillissement de cycle (ou « cycle aging » en langue anglaise), c’est-à-dire le vieillissement pendant le fonctionnement de la batterie, à savoir les cycles de décharges et recharges. Les mesures de l’évolution de l’état de santé sont normalement faites dans un laboratoire avec des cycles définis. Cependant l’utilisation réelle se compose des cycles irréguliers et de diverses combinaisons de stockages et utilisations. Les mesures en laboratoire ne sont pas représentatives des utilisations réelles. Il y a deux solutions existantes pour la prédiction d’évolution de l’état de santé, ou de la durée de vie restante (ou « remaining useful life » en langue anglaise). La première solution est basée sur la modélisation physique de la batterie, qui est très limitée en performances, et demande d’énormes ressources de calcul. Cette solution n’est pas industrialisable. L’autre solution est basée sur l’apprentissage automatique, qui est essentiellement un modèle de données. Cette solution est courante dans la recherche scientifique, mais les données utilisées sont très limitées, généralement uniquement aux données en laboratoire. La solution actuelle basée sur modélisation physique n’est pas industrialisable, alors que la solution basée sur les données n’a pas assez de données d’utilisation réelle pour développer le modèle. Un objectif de l’invention est de remédier aux défauts de l’art antérieur et notamment de proposer une solution ayant suffisamment de données pour avoir un modèle précis. Pour atteindre cet objectif, l’invention propose un système de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante d’une batterie de véhicule automobile, la batterie comportant des modules équipés de capteurs de pression, le système comprenant : - des données d’un modèle d’apprentissage automatique de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante de la batterie, sur la base de données d’entrées étant des données d’historiques de paramètres de roulage parmi des tensions, des courants, des durées de stationnements, des durées de recharges, des types de recharges, des températures, et des pressions mécaniques sur les modules de la batterie, les données d’historiques étant issues de plusieurs véhicules du même type, et comprenant des fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales desdits paramètres, et - un moyen de prédiction pour prédire un état de santé ou une durée de vie restante de la batterie sur la base de paramètres de roulage actuels correspondants. Avantageusement, l’invention offre une solution pour accumuler les données de l’état de santé pendant l’utilisation du véhicule. En outre, elle utilise des outils statistiques pour développer les paramètres d’entrée pour l’apprentissage automatique. De plus, elle utilise l’apprentissage automatique pour la prédiction de l’état de santé. Selon une variante, dans les fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales, l’expression de chaque distribution normale, indexée par , comporte trois variables, dont son espérance, , son écart type, et sa fraction, dans la distribution multimodale, et chaque paramètre est décrit par plusieurs types de variables qui le caractérisent, permettant de former le module d’apprentissage automatique (M), et dans lequel la fonction de distribution multimodale, , a pour formule : ; . Cela permet d’améliorer la précision du modèle. Selon une variante, le système de prédiction comprend en outre un moyen de connexion à un serveur informatique en nuage, configuré pour permettre de transmettre des données d’historiques de paramètres de roulage, et/ou pour permettre de recevoir une mise à jour des données d’historiques de paramètres de roulage. Cela permet de limiter le stockage dans le véhicule tout en ayant accès à un très grand nombre de données. Selon une variante, le système de prédiction est configuré pour déterminer des paramètres de roulage optimaux permettant de limiter le vieillissement de la batterie, les paramètres de roulage optimaux étant déterminés sur la base des paramètres de roulage actuels et desdites données du modèle d’apprentissage automatique. Cela permet de limiter le vieillissement de la batterie et de proposer une garantie de batterie utilisateur-spécifique. L’invention concerne en outre un procédé de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante d’une batterie de véhicule automobile, la batterie comportant des modules équipés de capteurs de pression, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réaliser un modèle d’apprentissage automatique de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante de la batterie, sur la base de données d’entrées étant des données d’historiques de paramètres de roulage parmi des tensions, des courants, des durées de stationnements, des durées de recharges, des types de recharges, des températures, et des pressions mécaniques sur les modules de la batterie, les données d’historiques étant issues de plusieurs véhicules du même type, et comprenant des fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales desdits paramètres, et - prédire un état de santé ou une durée de vie restante de la batterie (B) sur la base de paramètres de roulage actuels correspondants. Selon une variante, dans les fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales, l’expression de chaque distribution normale, indexée par , comporte trois variables, dont son espérance, , son écart type, et sa fraction, dans la distribution multimodale, et chaque paramètre est décrit par plusieurs types de variables qui le caractérisent, permettant de former le module d’apprentissage automatique, et dans lequel la fonction de distribution multimodale, , a pour formule : ; . Selon une variante, le procédé de prédiction comprend en outre une étape de connexion à un serveur informatique en nuage, pour transmettre des données d’historiques de paramètres de roulage, et/ou pour recevoir une mise à jour des données d’historiques de paramètres de roulage. Selon une variante, le procédé de prédiction comprend en outre une étape d’optimisation pour déterminer des paramètres de roulage optimaux permettant de limiter le vieillissement de la batterie, les paramètres de roulage optimaux étant déterminés sur la base des paramètres de roulage actuels et desdites données du modèle d’apprentissage automatique. Un autre objet de l’invention concerne un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes d’un procédé de prédiction selon l’invention, lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur. L’invention a en outre trait à un véhicule automobile comprenant un système de prédiction selon l’invention. L’invention sera davantage détaillée par la description non-limitative de variantes, et sur la base de la annexée illustrant schématiquement un véhicule incorporant un mode de réalisation préféré de l’invention. L’invention concerne un système de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante d’une batterie B de véhicule automobile V. Ce type de batterie B comporte des modules et/ou cellules. Par simplification, l’invention est présentée avec des modules C. Ces modules C sont équipés de capteurs de pression P. Le système de prédiction comprend des données d’un modèle d’apprentissage automatique M de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante. La prédiction est faite sur la base de données d’entrées étant des données d’historiques de paramètres de roulage parmi des tensions, des courants, des durées de stationnements, des durées de recharges, des types de recharges, des températures, et des pressions mécaniques sur les modules C de la batterie B. Les données d’historiques sont issues de plusieurs véhicules du même type, et comprennent des fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales desdits paramètres. Le système comprend en outre un moyen de prédiction pour prédire un état de santé ou une durée de vie restante de la batterie B, sur la base de paramètres de roulage actuels correspondants. Il y a deux types de vieillissement de la batterie : le vieillissement pendant stockage et le vieillissement pendant l’utilisation. Le vieillissement réel se compose de ces deux types de vieillissement, et la proportion change fortement selon l’utilisateur. Les solutions proposées dans la recherche scientifique pour la prédiction de vieillissement, ne sont pas satisfaisantes parce qu’elles ne sont pas basées sur des données représentatives de l’utilisation réelle. Comme Xiaopeng Tang et al. a évoqué dans l’article « Recovering large-scale battery aging dataset with machine learning », la difficulté d’utiliser les données d’utilisation réelle est le mesurage de l’état de santé. De nombreuses données, comme la tension, le courant, la température, sont collectées, cependant il n’y a pas de données de l’état de santé correspondant à ces utilisations. Les auteurs dans l’art antérieur cherchent à construire un modèle qui peut utiliser les données d’utilisation réelle. Par ailleurs, cette recherche n’est pas pratique, parce que la vérification est limitée aux données des laboratoires. Avec les données d’utilisation réelle, le modèle serait beaucoup plus compliqué. Le meilleur choix est de pouvoir mesurer l’état de santé en ligne : la demande de brevet FR2105914 propose d’évaluer l’état de santé avec le gradient d’augmentation de température. Pour être complet, le principe de cette invention est résumé comme suit : - 1. Le gradient de l’augmentation de température dépend de l’état de charge, l’état de santé, la température de la batterie, la puissance ainsi que le débit du fluide calorifique, étant donné que la conception du refroidisseur est figée. Une série d’expériences est à réaliser sur une matrice qui couvre toute la plage des paramètres impactants. Pour l’état de santé, il faut des essais en début, au milieu et en la fin de vie de la batterie. Un modèle d’apprentissage automatique M est construit pour prédire le gradient de température. - 2. Sur le véhicule, le gradient de l’augmentation de température est mesuré et comparé aux mêmes conditions avec la prédiction en début de vie. L’écart entre le gradient mesuré et le gradient prédit indique le vieillissement de la batterie B. Il faut noter que ces mesures concernent uniquement la réduction de puissance, tandis que la réduction de la capacité n’est pas évoquée dans ces essais. Il y a un autre facteur impactant sur le vieillissement : la pression mécanique sur les cellules. La demande de brevet FR2109168 propose d’installer un capteur de la force P dans les modules de batterie C. Il est important d’avoir ces mesures pour chaque module C, parce que le niveau de pression dépend de la tolérance d’assemblage du module C. Chaque module C a sa valeur unique. Les données primitives d’entrée sont les suivantes : - 1. En recharge : la tension et l’état de charge (SOC) au début et à la fin de la recharge, le courant maximal et moyen de recharge, la durée de recharge, la température moyenne, maximale et minimale du module C, la pression mécanique moyenne, maximale et minimale du module C. - 2. En décharge : la tension et l’état de charge au début et à la fin de la décharge, le courant maximal et moyen de décharge, la durée de décharge, la température moyenne, maximale et minimale du module C, la pression mécanique moyenne, maximale et minimale sur le module C. - 3. En stationnement : la tension et l’état de charge en début de stationnement, la température au début et à la fin du stationnement, la durée de stationnement, la pression mécanique moyenne, maximale et minimale du module. Ces données ne peuvent pas être utilisées directement, parce que l’évolution de l’état de santé ne peut pas être constatée après chaque utilisation ou stationnement. C’est toujours après une période d’utilisation qu’une évolution significative de l’état de santé est à détecter. Pour caractériser une période d’utilisation, cette invention propose d’utiliser distribution multimodale, , qui se compose de deux ou plusieurs lois normales. L’expression de chaque distribution normale, indexée par , a trois paramètres : son espérance, , son écart type, et sa fraction, dans la distribution multimodale. Pour chaque paramètre primitif, il faut trouver les 3 types de paramètres qui le caractérisent, c’est-à-dire que chaque paramètre primitif est décrit par paramètres, qui sont les données d’entrée pour le développement du modèle d’apprentissage automatique. La formule de la loi de distribution multimodale, , est donc : La raison d’utiliser la distribution multimodale provient de l’habitude d’utilisation : En effet, l’itinéraire pour aller au travail est plus ou moins habituel alors que l’itinéraire pour faire des courses est très différent ; le profil de conduite sur l’autoroute est différent de celui en centre-ville ; la recharge par décélération pendant le roulage est très différente que celle à la maison ou celle en mode super rapide. La vie de la batterie B est composée de tous les événements, c’est la distribution de probabilité qui varie selon l’utilisateur et selon le type de véhicule. Cette analyse statistique ne se limite pas à l’état de santé mesuré par le gradient de l’augmentation de température, il peut être utilisée pour toutes les définitions de l’état de santé, à savoir aussi pour l’état de santé concernant la capacité. Si un véhicule fait un entretien régulièrement, par exemple une fois par an, l’état de santé mesuré à l’entretien peut être utilisé en combinaison de tout l’historique des profils d’utilisation de l’année. Le résultat du modèle d’apprentissage automatique M est une prédiction de l’évolution de l’état de santé sur un certain temps d’après un profil d’utilisation. Si ce profil persiste, un utilisateur a connaissance du gradient d’évolution de l’état de santé de sa batterie B, ainsi que de sa durée de vie restante. L’utilisateur et le service d’entretien ont donc cette information. Cette prédiction permet aussi de trouver les profils qui permettent d’avoir le plus lent vieillissement de la batterie B, simplement par un balayage de tous les paramètres. Par exemple, il est prévu qu’une combinaison modeste de stationnements et utilisations avec peu de recharges super rapides donne une meilleure préservation de la batterie B. Un autre avantage de cette analyse statistique pour le constructeur est la possibilité de proposer une garantie de la batterie utilisateur-spécifique, car les profils de conduites des utilisateurs sont très différents. L’invention peut être implémentée dans un ordinateur de bord CP du véhicule V incluant tous les éléments du système de prédiction. Système de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante d’une batterie (B) de véhicule automobile (V), la batterie (B) comportant des modules (C) équipés de capteurs de pression (P), le système comprenant : - des données d’un modèle d’apprentissage automatique (M) de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante de la batterie (B), sur la base de données d’entrées étant des données d’historiques de paramètres de roulage parmi des tensions, des courants, des durées de stationnements, des durées de recharges, des types de recharges, des températures, et des pressions mécaniques sur les modules (C) de la batterie (B), les données d’historiques étant issues de plusieurs véhicules du même type, et comprenant des fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales desdits paramètres, et - un moyen de prédiction pour prédire un état de santé ou une durée de vie restante de la batterie (B) sur la base de paramètres de roulage actuels correspondants. Système de prédiction selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans les fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales, l’expression de chaque distribution normale, indexée par , comporte trois variables, dont son espérance, , son écart type, et sa fraction, dans la distribution multimodale, et chaque paramètre est décrit par plusieurs types de variables qui le caractérisent, permettant de former le module d’apprentissage automatique (M), et dans lequel la fonction de distribution multimodale, , a pour formule : ; . Système de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, comprenant en outre un moyen de connexion à un serveur informatique en nuage, configuré pour permettre de transmettre des données d’historiques de paramètres de roulage, et/ou pour permettre de recevoir une mise à jour des données d’historiques de paramètres de roulage. Système de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu’il est configuré pour déterminer des paramètres de roulage optimaux permettant de limiter le vieillissement de la batterie (B), les paramètres de roulage optimaux étant déterminés sur la base des paramètres de roulage actuels et desdites données du modèle d’apprentissage automatique (M). Procédé de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante d’une batterie (B) de véhicule automobile (V), la batterie (B) comportant des modules (C) équipés de capteurs de pression (P), le procédé comprenant les étapes suivantes : - réaliser un modèle d’apprentissage automatique (M) de prédiction d’un état de santé ou d’une durée de vie restante de la batterie (B), sur la base de données d’entrées étant des données d’historiques de paramètres de roulage parmi des tensions, des courants, des durées de stationnements, des durées de recharges, des types de recharges, des températures, et des pressions mécaniques sur les modules (C) de la batterie (B), les données d’historiques étant issues de plusieurs véhicules du même type, et comprenant des fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales desdits paramètres, et - prédire un état de santé ou une durée de vie restante de la batterie (B) sur la base de paramètres de roulage actuels correspondants. Procédé de prédiction selon la revendication 5, caractérisé en ce que dans les fonctions de distribution multimodale de plusieurs lois normales, l’expression de chaque distribution normale, indexée par , comporte trois variables, dont son espérance, , son écart type, et sa fraction, dans la distribution multimodale, et chaque paramètre est décrit par plusieurs types de variables qui le caractérisent, permettant de former le module d’apprentissage automatique, et dans lequel la fonction de distribution multimodale, , a pour formule : ; . Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 5 à 6, comprenant en outre une étape de connexion à un serveur informatique en nuage, pour transmettre des données d’historiques de paramètres de roulage, et/ou pour recevoir une mise à jour des données d’historiques de paramètres de roulage. Procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 5 à 7, comprenant en outre une étape d’optimisation pour déterminer des paramètres de roulage optimaux permettant de limiter le vieillissement de la batterie (B), les paramètres de roulage optimaux étant déterminés sur la base des paramètres de roulage actuels et desdites données du modèle d’apprentissage automatique (M). Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes d’un procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 5 à 8, lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur (CP). Véhicule automobile (V) comprenant un système de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 4.