INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Toujours selon l’invention et comme illustré sur la , le procédé comprend : une étape de mesure sonore E1 de l’activité industrielle 2 dans le milieu physique 3, de manière à déterminer une signature sonore courante Sc, une étape de détermination E2, au moyen de la première base de données 4, d’une première liste de types de particules M1 à partir de la signature sonore courante Sc, une étape de mesure granulométrique E3 des particules 1 émises dans le milieu physique 3, de manière à déterminer une signature granulométrique courante Gc, une étape de détermination E4, au moyen de la deuxième base de données 5 d’une deuxième liste de types de particules N1 à partir de la signature granulométrique courante Gc, et une étape de détermination E7 du ou des types Tc de particules 1 par intersection de la première liste de types de particules M1 et de la deuxième liste de types de particules N1.
Comme illustré sur la , le procédé est mis en œuvre dans le milieu physique 3 des particules 1, à proximité de l’activité industrielle 2. Le système 12 est configuré pour mettre en œuvre le procédé durant l’activité industrielle 2 et est installé de manière fixe dans le milieu physique 3 à proximité de l’activité industrielle 2. Dans d’autres formes de réalisation, le système 12 est portable, notamment configuré pour être porté par un opérateur. Ceci permet de réaliser des mesures sonores et granulométriques fiables et pertinentes afin d’identifier l’activité industrielle et les particules en suspension. De manière préférée, le système 12 possède une batterie de manière à être autonome.
En référence à la , le système 12 comprend, outre la première base de données 4 et la deuxième base de données 5 précédemment décrites : un premier organe de mesure 9 configuré pour mesurer une signature sonore courante Sc de l’activité industrielle 2 dans le milieu physique 3, un deuxième organe de mesure 10 configuré pour mesurer une signature granulométrique courante Gc des particules 1 dans le milieu physique 3, et un organe de contrôle 11 configuré pour déterminer : au moyen de la première base de données 4, une première liste de types de particules M1 à partir de la signature sonore courante Sc, au moyen de la deuxième base de données 5, une deuxième liste de types de particules N1 à partir de la signature granulométrique courante Gc, un type Tc de particules 1 par intersection des listes de types de particules M1, N1.
On décrit par la suite plus précisément chacune des étapes du procédé dans l’exemple d’une activité de perçage d’un panneau en chêne.
En référence aux figures 1 et 3, l’étape de mesure sonore E1 est mise en œuvre par le premier organe de mesure 9 durant l’activité industrielle 2. L’étape de mesure sonore E1 permet de déterminer une signature sonore courante Sc de l’activité industrielle 2. Le premier organe de mesure 9 se présente de préférence sous la forme d’un microphone configuré pour enregistrer le son émis lors de la mise en œuvre de l’activité industrielle 2.
De préférence, la signature sonore courante Sc est déterminée à partir d’au moins un enregistrement sonore temporel pour être représentative de l’activité industrielle 2. De préférence, la signature sonore courante Sc est déterminée à partir d’une transformation de Fourier de l’enregistrement sonore temporel. Une telle signature sonore peut être comparée de manière pratique avec les signatures sonores S1, S2, S3 de la première base de données 4.
En référence aux figures 1 et 4, l’étape de détermination E2 d’une première liste de particules M1 est mise en œuvre après l’étape de mesure E1 de la signature sonore courante Sc. La première liste de types de particules M1 est sélectionnée dans la première base de données 4 parmi l’ensemble des listes de types de particules M1, M2, M3. La première liste de particules M1 choisie correspond à celle dont la signature sonore de référence S1, S2, S3 est la plus proche de la signature sonore courante Sc.
En référence à la , on considère dans cet exemple que la première base de données 4 est la suivante : S1 est une signature sonore de référence d’une activité de perçage associée à une première liste de particules M1 comportant le chêne α, l’aggloméré β et le plastique γ. S2 est une signature sonore de référence d’une activité de soudage associée à une première liste de particules M2 comportant l’aluminium δ et le titane ε. S3 est une signature sonore de référence d’une activité de broyage associée à une première liste de particules M3 comportant la farine T45 θ, la farine T55 λ et la farine T65 ϕ.
A noter que la taille des bases de données 4, 5, 6, 8 utilisées dans l’invention, restreinte dans l’exemple présenté ici, est de préférence étendue et dépend en pratique du domaine d’application.
Comme illustré sur les figures 1, 3 et 4, l’étape de détermination E2 est mise en œuvre par l’organe de contrôle 11, et de préférence par un module statistique de classification 7 de l’organe de contrôle 11. Le module statistique de classification 7, du type réseau de neurones ou à vecteur de support, est configuré pour comparer la signature sonore courante Sc aux signatures sonores de référence S1, S2, S3 de la première base de données 4 et pour déterminer celle qui est la plus proche, S1 dans cet exemple. L’organe de contrôle 11 est ensuite configuré pour sélectionner la première liste de particules M1 associée à la signature sonore de référence choisie S1, à savoir le chêne α, l’aggloméré β et le plastique γ dans cet exemple. De préférence, l’organe de contrôle 11 se présente sous la forme d’un calculateur ou analogue.
De préférence, chaque signature sonore de référence S1, S2, S3 comporte au moins une fréquence caractéristique de l’activité industrielle 2 à laquelle elle est associée. De préférence, chaque signature sonore de référence S1, S2, S3 comporte un spectre sonore caractéristique de l’activité industrielle. Lors de l’étape de détermination E2, le module statistique de classification 7 compare le spectre sonore de la signature sonore courante Sc aux spectres sonores des signatures sonores de référence S1, S2, S3. La signature sonore de référence S1 choisie est celle dont le spectre sonore caractéristique est le moins éloigné de celui de la signature sonore courante Sc.
De préférence, le procédé comporte une étape préliminaire d’entraînement E0 du module statistique de classification 7 à partir de signatures sonores d’entraînement Se.
- un cinquième test destiné à déterminer s’il y a une régulation de tension aux bornes de la première batterie de servitude B1,
- un sixième test destiné à déterminer si l’interrupteur I2 associé à la seconde batterie de servitude B2 fonctionne correctement, et
- un septième test destiné à déterminer si l’élément de sécurité ES associé à la seconde batterie de servitude B2 fonctionne correctement.
On notera que cette liste n’est pas exhaustive, tout comme le nombre de tests pouvant être réalisés par le dispositif de test DT n’est pas limité à sept. Ce nombre peut en effet prendre des valeurs inférieures ou supérieures à sept.
La chaîne de transmission a un GMP qui est, ici, purement électrique et donc qui comprend, notamment, une machine motrice électrique MM1, un arbre moteur AM, la batterie principale (ou de traction) BP et un arbre de transmission AT. On entend ici par « machine motrice électrique » une machine électrique agencée de manière à fournir ou récupérer du couple pour déplacer le système S (ici un véhicule).
On notera que le générateur d’énergie électrique GE peut éventuellement faire partie d’un chargeur comprenant aussi un calculateur de recharge chargé de contrôler la recharge de la batterie principale BP en fonction d’instructions reçues.
On notera également que dans l’exemple illustré non limitativement sur la le système S comprend un boîtier de distribution BD auquel sont couplés les première B1 et seconde B2 batteries de servitude, le générateur d’énergie électrique GE et le réseau de bord RB. Ce boîtier de distribution BD est chargé de distribuer dans le réseau de bord RB l’énergie électrique produite par le générateur d’énergie électrique GE et/ou stockée dans la première B1 ou seconde B2 batterie de servitude, pour l’alimentation des organes (ou équipements) électriques en fonction de demandes d’alimentation reçues.
Comme évoqué plus haut, l’invention propose notamment un procédé de gestion destiné à permettre la gestion de l’ordonnancement de tests relatifs au groupe d’alimentation du système S pour que ce dernier (S) offre un niveau de sécurisation électrique élevé.
Ce procédé (de gestion) peut être mis en œuvre au moins en partie par un dispositif de gestion DG du type de celui illustré sur la et comprenant au moins un processeur PR1 et au moins une mémoire MD qui sont agencés pour effectuer des opérations lorsqu’il a été réveillé.
On notera que dans l’exemple illustré non limitativement sur la , le dispositif de gestion DG fait partie d’un calculateur de supervision CS chargé de superviser la sécurité de l’alimentation électrique au sein du système S. Mais il pourrait s’agir d’un équipement couplé à un tel calculateur de supervision CS et donc comprenant son propre calculateur. D’une manière générale, le dispositif de gestion DG est réalisé sous la forme d’une combinaison de circuits ou composants électriques ou électroniques (ou « hardware ») et de modules logiciels (ou « software »). A titre d’exemple, il peut s’agir d’un microcontrôleur.
Ce modèle de classification d’un voisinage peut être associé par défaut à un mode de pilotage donné. Par exemple, pour un mode pilotage en ligne de vue directe VLOS, la zone autorisée est définie par la distance de ligne de vue directe communément admise par les Autorités Aériennes.
Selon un autre aspect de l’invention, le procédé comprend l’obtention d’informations relatives à une zone de déplacement déclarée pour le drone 10, ladite zone de déplacement autorisée est adaptée en fonction de la zone de déplacement déclarée et ladite au moins une règle de gestion du drone est mise en application lorsque le drone sort de la zone de déplacement autorisée ou de la zone déclarée.
Avantageusement, lorsque le pilote a déclaré une zone de déplacement ou survol ou plan de vol, cette information est obtenue par le réseau et exploitée pour définir plus précisément la zone géographique autorisée. Autrement dit, le drone doit à la fois se trouver à l’intérieur de la zone déclarée et dans l’intervalle de valeurs du paramètre de distance.
Selon encore un autre aspect de l’invention, le procédé comprend l’obtention préalable du mode de pilotage donné, ledit mode de pilotage étant stocké en mémoire pour une association entre le drone et l’entité de contrôle dans ledit réseau.
Selon l’invention, l’association entre le drone et l’entité de contrôle qui doit être autorisée par les Autorités Aériennes avant le vol est marquée par un mode de pilotage donné. Ce marquage conditionne ensuite la surveillance du système drone – entité de contrôle pendant le vol. Par exemple, le mode de pilotage est stocké en lien avec un identifiant du drone et un identifiant de l’entité de contrôle ou en lien avec un identifiant de l’association entre le drone et l’entité de contrôle.
Un avantage est que le mode de pilotage est enregistré lors de la procédure d’association du drone et de son pilote. Un avantage est de se greffer à la procédure d’association déjà spécifiée par le 3GPP et de réutiliser des échanges de messages existants.
Le mode de pilotage peut être en ligne de vue directe ou VLOS, adapté à un pilote manuel. Pour un pilote automatique, un mode de pilotage « LAT » lié à des contraintes de latence est plus adapté.
Selon un autre aspect de l’invention, ladite au moins une règle de gestion du drone appartient à un groupe comprenant au moins l’envoi à l’entité de contrôle d’une notification relative à : - une alerte de sortie de la zone de déplacement autorisée au moins ; - un ordre de retour dans la zone de déplacement autorisée ; - un plan de déplacement à destination de la zone de déplacement autorisée ; - une notification de transfert de contrôle du drone vers une deuxième entité de contrôle.
De telles mesures sont des injonctions. Elles sont destinées à informer le pilote de la situation et des risques qu’il encourt.
Selon encore un autre aspect de l’invention, ladite au moins une règle de gestion du drone comprend le déclenchement d’un transfert de contrôle du drone vers une deuxième entité de contrôle autorisée.
La deuxième entité de contrôle doit posséder une autorisation de contrôle du drone délivrée par un système de gestion du trafic de drones UTM et s’être préalablement connectée au réseau de télécommunications mobile.
Un avantage d’une telle mesure est qu’elle est coercitive. On peut envisager de la mettre en application par exemple, mais non nécessairement lorsque des mesures incitatives d’alerte ont échoué.
Avantageusement, ledit transfert de contrôle du drone vers la deuxième entité de contrôle, déclenche une mise à jour du mode de pilotage, de l’intervalle de valeurs autorisé et de la au moins une règle de gestion du drone.
En effet la deuxième entité de contrôle peut être, comme la première entité de contrôle marquée par un mode de pilotage « VLOS , mais elle peut aussi être mandatée par les autorités aériennes ou bien être un pilote automatique du réseau de télécommunications mobiles et être marquée par un mode de pilotage « LAT », lié à des contraintes de latence de la communication entre le drone et son pilote automatique.
Avantageusement, le changement d’entité de contrôle peut aussi déclencher l’obtention d’un nouveau modèle de classification associé à la deuxième entité de contrôle pour le deuxième mode de pilotage.
Selon encore un autre aspect de l’invention, ladite au moins une règle de gestion comprend la transmission d’un ordre d’interdiction d’attachement du drone à au moins un équipement d’accès situé à portée radio de la zone non autorisée.
Le capteur 50 est configuré pour calculer la position angulaire moyenne de l’arbre 11 selon la formule suivante :
Dans cette forme de réalisation, le capteur 50 est configuré pour simuler (i.e. construire) un deuxième signal sinus SIN2 et un deuxième signal cosinus COS2 à partir du premier signal sinus SIN1 et du premier signal cosinus COS1 de la même façon que dans la forme de réalisation précédente.
Le capteur 50 est configuré pour générer un premier signal de valeur d’angle SA1 représentatif d’une première position angulaire de l’arbre 11 à partir du premier signal sinus SIN1 et du premier signal cosinus COS1 et pour envoyer ledit premier signal de valeur d’angle SA1 à l’unité de contrôle électronique 40.
Le capteur 50 est configuré pour générer un deuxième signal de valeur d’angle SA2 représentatif d’une deuxième position angulaire de l’arbre 11 à partir du deuxième signal sinus SIN2 et du deuxième signal cosinus COS2 et pour envoyer ledit deuxième signal de valeur d’angle SA2 à l’unité de contrôle électronique 40.
L’unité de contrôle électronique 40 est configurée pour calculer la position angulaire moyenne de l’arbre 11 selon la formule suivante :
Les données du tableau 1 permettent de calculer la teneur totale des composés du phosphore hydratables à pH 7 (correspondant à la somme des teneurs en P provenant de PC et PI et de la phase aqueuse- les valeurs additionnées sont en gras dans le tableau) et le paramètre Q représentatif de la qualité de chacune des compositions calculé en divisant la teneur totale en P présent dans les composés du P hydratables à pH 7 par la teneur en P totale de la composition mesurée par XRF.
Exemple 2 – Lavage à l’eau à pH neutre
La composition C3 de l’exemple 1 a été soumise à un lavage à l’eau à pH neutre avec des ratios eau / graisse de 4, 8 et 12.
L’eau et la graisse ont été séparés par centrifugation à 4800 g avant mesure de la teneur en phosphore de la phase huileuse.
Le tableau 2 rassemble les teneurs en phosphore de la phase huileuse mesurées par XRF pour les différents ratios testés.
Traitement composition C3 Teneur en phosphore (ppm) Ratio eau/graisse (%m) Teneur en phosphore de la phase huileuse (ppm) Aucun traitement 751 - - Lavage à l’eau 4 7.2 8 7.8 12 6.6
On notera qu’un abattement important du phosphore est observé dès un lavage à l’eau avec 4%m d’eau. Ainsi, pour une composition de graisse présentant un paramètre représentatif de la qualité de la composition C3 de 0,65, une étape de lavage à l’eau permet d’éliminer la quasi-totalité du phosphore présent dans la composition, laquelle pourrait être ensuite éventuellement traitée directement dans une unité d’hydrotraitement afin de produire un carburant en fonction de la spécification en phosphore des charges entrant dans cette unité d’hydrotraitement.
METHODE D’ESTIMATION DE L’ETAT DE SANTE D’UNE BATTERIE D’UN VEHICULE ELECTRIQUE OU HYBRIDE Domaine de l’invention La présente invention concerne une méthode d’estimation de l’état de santé d’une batterie. Elle concerne notamment les batteries prévues pour alimenter les véhicules automobiles électriques ou hybrides.
Art antérieur La détermination de l’état de santé, ou du vieillissement, d’une batterie est un critère essentiel pour caractériser l’état d’une batterie, afin d’optimiser la décharge/charge d’énergie, ainsi que la durée de vie des accumulateurs de la batterie.
L’état de santé d’une batterie, ou SOH (de l’anglais « State of Health ») peut être défini par le ratio de la capacité de la batterie à stocker de l’énergie à un instant t, par rapport à la capacité nominale de la batterie à stocker de l’énergie (c’est-à-dire la capacité de la batterie neuve, avant toute utilisation). Il s’agit donc d’un indicateur de l’état de santé d’une batterie rendant compte du niveau de dégradation de l’autonomie de la batterie, du fait notamment de l’âge de la batterie et des conditions d’utilisation de cette dernière.
La connaissance de l’état de santé d’une batterie, et tout particulièrement des batteries de traction de véhicule, est cruciale pour des raisons techniques, économiques et légales. L’état de santé d’une batterie doit en effet être connu avec précision afin d’éviter le risque d’une défaillance intempestive, ou d’une dégradation inattendue des performances du système alimenté par ladite batterie. En particulier, le système électronique permettant de gérer et de contrôler les différents paramètres d'une batterie, appelé BMS (de l’anglais « Battery Management System »), prend par exemple en compte un SOH estimé pour calculer la puissance maximale disponible, ou encore pour estimer l’état de charge ou SOC (de l’anglais « State Of Charge ») de la batterie. Par ailleurs, la valeur économique de la batterie est liée à son SOH qui permet d’estimer la durée de vie restante de la batterie. La valeur économique d’un véhicule électrique ou hybride est par conséquent également liée au SOH de sa batterie de traction. Enfin, la règlementation des véhicules électriques et hybrides évolue et il est prévu d’imposer que l’état de santé d’une batterie de traction estimé par le BMS soit déterminé avec une précision de l’ordre de 5%.
Actuellement, l’état de charge d’une batterie de traction est estimé par le BMS à partir de modèles physiques ou empiriques. Certains modèles utilisent des propriétés et/ou performances électrochimiques mesurables pendant l’usage de la batterie. On parle alors d’estimation «en ligne » du SOH. Ainsi, par exemple, le document CN113296010 décrit une méthode d’évaluation en ligne de l’état de santé d’une batterie basée sur l’analyse de la tension différentielle qui comprend l’établissement d’une courbe représentant la variation de tension en fonction de la variation de la capacité dans des conditions de décharge données. La méthode décrite établit ensuite un modèle dans lequel la pente d’une tangente à cette courbe est corrélée au SOH. Ce modèle est utilisé pour estimer le SOH d’une batterie déchargée dans les mêmes conditions que celles qui ont servi à établir la courbe.
La précision de l’estimation du SOH peut toutefois varier selon le type de modèle et la qualité de ses calibrations. Par exemple, des modèles empiriques de dégradation d’une batterie peuvent permettre une estimation du SOH avec une bonne précision jusqu’à un SOH donné, par exemple un SOH de 70%. Au-delà, l’erreur de l’estimation est susceptible d’augmenter car la dégradation est plus complexe à modéliser.
Une détermination précise du SOH d’une batterie peut aussi être réalisée par une mesure directe de la capacité disponible de la batterie. Ce type de mesure nécessite cependant de sortir la batterie du véhicule, ce qui peut s’avérer complexe et coûteux.
Il existe donc toujours un besoin pour estimer de manière fiable et précise le SOH d’une batterie, notamment en ligne, et tout particulièrement lorsque le véhicule roule, sans toutefois perturber le fonctionnement du véhicule.
A cet effet, la présente invention propose une méthode d’estimation de l’état de santé d’une batterie d’un véhicule électrique ou hybride, comprenant : (a) une étape de charge de la batterie jusqu’à ce que la batterie atteigne un état de charge maximal SOC max , (b) une première étape de relaxation pendant laquelle la batterie n’est pas sollicitée pendant une première durée, (c) une étape de décharge de la batterie jusqu’à ce que la batterie atteigne un état de charge inférieur ou égal à un état de charge cible non nul SOC cible , cette étape de décharge étant réalisée en un nombre k de cycles de roulage du véhicule, k étant un nombre entier non nul, et, pour chaque cycle de roulage n où 1≤n≤k, on détermine la capacité Q n déchargée par la batterie, (d) à la fin du cycle de roulage k, une deuxième étape de relaxation pendant laquelle la batterie n’est pas sollicitée pendant une deuxième durée, (e) une étape de détermination d’un état de charge SOC OCV de la batterie en fonction de la tension en circuit ouvert, la batterie n’étant pas sollicitée, (f) une étape de détermination d’une capacité de décharge initiale Q i de la batterie à un état neuf à partir de l’état de charge déterminé à l’étape (e) et d’une corrélation préalablement établie pour la batterie à un état neuf et corrélant la capacité de décharge initiale à l’état de charge de la batterie, et (g) une étape d’estimation de l’état de santé SOH de la batterie à partir de la capacité totale déchargée par la batterie lors de l’étape de décharge (c) et de la capacité de décharge initiale déterminée à l’étape (f).
La première unité de détection 303 détermine si une trottinette électrique abandonnée 2A a été détectée ou non (étape SA3).
Si la première unité de détection 303 détermine qu’une trottinette électrique abandonnée 2A n’a pas été détectée (étape SA3 : NON), le processeur de serveur 30 met fin à ce traitement.
En revanche, si la première unité de détection 303 détermine qu’une trottinette électrique abandonnée 2A a été détectée (étape SA3 : OUI), la seconde unité de détection 304 détecte un véhicule 4 qui s’approche d’une zone d’abandon AR en référence à la DB de véhicules 313 (étape SA4).
La seconde unité de détection 304 détermine si un véhicule 4 qui s’approche de la zone d’abandon AR a été détecté ou non (étape SA5).
Si la seconde unité de détection 304 détermine qu’un véhicule 4 qui s’approche de la zone d’abandon AR n’a pas été détecté (étape SA5 : NON), le processeur de serveur 30 met fin à ce traitement.
En revanche, si la seconde unité de détection 304 détermine qu’un véhicule 4 qui s’approche de la zone d’abandon AR a été détecté (étape SA5 : OUI), la première unité de détermination 305 détermine un nouvel emplacement (étape SA6).
La détermination d’un nouvel emplacement par la première unité de détermination 305 est décrite en détail.
La est un organigramme FC représentant des opérations de la première unité de détermination 305.
La première unité de détermination 305 se réfère à la DB de véhicules 313 et à la donnée cartographique 318 et recherche un itinéraire allant d’une position actuelle d’un véhicule 4 détecté par la seconde unité de détection 304 à une destination du véhicule 4 (étape SC1).