INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le bloc de calcul B1 a pour fonction de fournir la position d’ouverture normalisée PPn du papillon des gaz. Le bloc B1 reçoit en entrée la position d’ouverture PP fournie par le capteur de position du boitier de papillon des gaz PD et délivre en sortie la position d’ouverture normalisée PPn évoluant entre zéro (0) et un (1). La plage d’évolution de la position d’ouverture PP à prendre en compte par le bloc B1 est définie par des positions d’ouverture maximale Pmax et minimale Pmin fournies respectivement par les cartographies CTmax et CTmin en fonction du régime moteur et du calage de distribution CAL.
La cartographie CTft délivre, en fonction de la position d’ouverture normalisée PPn et du calage de distribution CAL, la valeur du facteur de transition FT à appliquer pour le calcul du coefficient d’acoustique CA par le bloc B2. Le facteur de transition FT évolue entre zéro (0) et un (1), comme indiqué précédemment.
Le bloc B2 calcule le coefficient d’acoustique CA pour le calcul du remplissage en air R_CYL à l’aide de l’égalité suivante :
Chaque module 13, 14 peut comprendre plusieurs capteurs de température 17 répartis entre les cellules 12 de sorte que le nombre de capteurs 17 est inférieur au nombre de cellules 12.
Deux capteurs de température sont par exemple séparés par au moins deux cellules 12 tel que représenté sur la , chaque module 13, 14 comportant deux capteurs 17 de température.
En variante, deux capteurs de température sont séparés par plus de deux cellules 12, par exemple par dix cellules.
Lorsque chaque module 13, 14 comporte plusieurs capteurs 17, la température au voisinage d’une cellule 12 est par exemple égale à la moyenne des températures relevées par les capteurs 17 adjacents à ladite cellule 12 ou est par exemple égale à la température relevée par le capteur 17 adjacent le plus proche de ladite cellule 12 parmi l’ensemble des capteurs 17.
On suppose dans ce qui suit que la température au voisinage d’une cellule 12 est égale à la température relevée par le capteur 17 adjacent le plus proche de ladite cellule 12 parmi l’ensemble des capteurs 17.
Bien entendu, la batterie 8 peut comprendre plus d’un pack 15, et chaque pack 15 peut comprendre plus de deux modules 13, 14.
Chaque cellule 12 comprend un capteur de tension 16 mesurant la tension à ses bornes.
Un premier capteur de courant 18 mesure le courant circulant aux bornes de la batterie 8.
Le dispositif d’estimation 9 comprend des premiers moyens de stockage 19, par exemple une mémoire non volatile, stockant des tables paramétriques TAB1, TAB2…TABn prédéterminées, n étant un entier égal au nombre de cellules 12.
Chaque table paramétrique est associée à une cellule 12 différente et relie un état de charge d’une cellule 12 à la tension aux bornes de ladite cellule 12, à la température au voisinage de ladite cellule 12, et au courant aux bornes du pack 15.
Les tables paramétriques sont déterminées par exemple à partir d’un circuit électrique équivalent de la cellule 12 permettant de calculer la fonction de transfert entre le courant et la tension de la cellule 12 pour un état de charge et une température donnés.
Selon une variante, les cellules 12 sont identiques de sorte que les tables paramétriques sont identiques.
En outre, les premiers moyens de détermination 20 déterminent un premier état de charge SOC1 de la batterie 8 à partir de la tension aux bornes de chaque cellule 12 mesurée par le capteur de tension 16 associé à ladite cellule 12, à partir de la température au voisinage de chaque cellule 12 mesurée par les capteurs de température 17 associé à ladite cellule 12, à partir du courant circulant aux bornes du pack 15 mesuré par le capteur de courant 18, et à partir des tables paramétriques TAB1, …TABn prédéterminée.
Les premiers moyens de détermination 20 déterminent un état de charge intermédiaire de chaque cellule 12 en identifiant la valeur de l’état de charge intermédiaire de ladite cellule 12 associée par la table paramétrique TABn de ladite cellule 12 aux valeurs de tension et de température au voisinage de ladite cellule 12, et à la valeur de courant mesuré.
Les premiers moyens de détermination 20 sont réalisés par exemple à partir d’une première unité de traitement et comprennent les moyens de stockage 19.
On le voit donc, dans les exemples donnés ici, les actions sont calculées différemment mais elles agissent sur les mêmes paramètres que ce soit pour les les actions par anticipation ou les actions par rétroaction.
Que l'on détecte que les produits arrivent trop chauds (on peut alors envisager de diminuer la température du tunnel par anticipation) ou que les produits sortent trop froid (on peut alors envisager de diminuer la température du tunnel par rétroaction pour que les produits qui suivent soient à la bonne température), l'action est la même.
En d’autres termes, il peut y avoir deux causes/origines différentes pour modifier un seul paramètre de tunnel.
A contrario, il peut aussi y avoir un seul paramètre qui entraîne la modification de plusieurs paramètres du tunnel.
Comme il apparaitra clairement à l’homme du métier, les matrices présentées ici peuvent être établies pour un nombre plus restreint de paramètres, ou pour un nombre plus élevé de paramètres, en ajoutant des paramètres non listés ici, par exemple pour traiter des tunnels munis de plus qu’un seul convoyeur, ou encore avec plusieurs zones de températures et donc plusieurs consignes de températures.
On décrit dans ce qui suit un exemple de détermination expérimentale des valeurs constituant les cases des deux matrices décrites ci-dessus.
Pour cela, pour remplir une case, c'est-à-dire déterminer le facteur occupant la case en question, une démarche pas à pas est effectuée.
Considérons l’exemple du facteur y51 qui établit une relation entre la température de consigne du surgélateur et la température des produits en sortie de surgélateur.
Etape 1: l'utilisateur met l'appareil en fonctionnement avec des produits. Pour une bonne réussite de cette procédure de réglage, il est préférable voire indispensable que le procédé soit le plus stable possible, que le débit et la température des produits à congeler soient stables, que les paramètres du surgélateur (vitesse des ventilateurs, vitesse du tapis, vitesse d'extraction) soient stables également.
Etape 2: Quand le procédé de surgélation fonctionne de manière stable, le système de régulation objet de la présente invention est mis en fonctionnement et une température de cible pour les produits surgelés en sortie du surgélateur est définie en fonction du besoin du client. Pour les produits surgelés, on prendra souvent une température cible de -20°C.
La température du produit surgelé est alors surveillée par l'utilisateur. De préférence, cette température est enregistrée et la courbe est construite en direct.
Etape 3: le paramètre y51 est ajusté à une valeur choisie arbitrairement, 1 par exemple. Tous les autres paramètres sont ajustés à zéro pour ne pas créer d'interférence entre les boucles de régulation.
Etape 4: l'utilisateur regarde alors le comportement de la courbe de température du produit surgelé durant au moins un temps équivalent à 4 fois le temps de passage du produit dans le surgélateur :
cas A : la température varie au-dessus et en dessous de la consigne. L'amplitude de la variation diminue rapidement au fil des passages et la température finit par se stabiliser très proche de la consigne. Dans ce cas, l'utilisateur passe à l'étape 5. cas B: la courbe de température reste inférieure à la consigne. L'utilisateur double la valeur de y51. Si y51 était égal à 1, il passe à 2. Puis l'utilisateur retourne au début de l'étape 4. cas C: la courbe de température reste supérieure à la consigne. L'utilisateur double la valeur de y51. Si y51 était égal à 1, il passe à 2. Puis l'utilisateur retourne au début de l'étape 4. cas D: la courbe de température n'est pas stable, elle passe au-dessus et en dessous de la consigne avec une amplitude stable ou croissante. L'utilisateur divise y51 par deux. Si y51 était égal à 1, il passe à 0.5. Puis l'utilisateur retourne au début de l'étape 4. cas E: la courbe de température n'est pas stable, elle passe au-dessus et en dessous de la consigne avec une amplitude qui diminue très lentement. L'utilisateur multiplie y51 par 0.7 (équivalent à -30%). Si y51 était égal à 1, il passe à 0.7. Puis l'utilisateur retourne au début de l'étape 4.
Etape 5: l'utilisateur change la température de consigne des produits surgelés et regarde alors le comportement de la courbe de température du produit surgelé durant au moins un temps équivalent à 4 fois le temps de passage du produit dans le surgélateur :
cas F: la température varie au-dessus et en dessous de la consigne. L'amplitude de la variation diminue rapidement et la température finit par se stabiliser très proche de la consigne. Dans ce cas, l'utilisateur a déterminé avec précision la valeur de y51, paramètre permettant d'établir une relation de régulation entre le couple de paramètres décrit précédemment. cas G: si l'utilisateur n'est pas dans le cas F, alors il reprend la procédure depuis le début de l'étape 4.
La notion d'entropie d'un système dynamique à F degrés de liberté a été introduite à la fin des années 50. Cela a conduit à l'entropie de Kolmogorov-Sinai (KS) dont la valeur permet de distinguer un système ordonné d'un système chaotique. Ce fut le point de départ de nouveaux travaux de recherche dont le but était d'obtenir une approximation de l'entropie KS en pratique. Il en a résulté des grandeurs telles que l'entropie K_2 proposée par Grassberger et Procaccia, l'entropie d'Eckmann-Ruelle et enfin l'entropie approximative (ApEn) proposée par Pincus en 1991 [Pincus1991].
La « Sample entropy » (SampEn) est une extension de l’ApEn ; elle fut proposée par Richman et Moorman il y a une vingtaine d’années [Richman2000]. Dans [Jiang2011], l'expression théorique de la SampEn pour un bruit blanc est donnée. Bien que très utilisée, la SampEn est sensible aux signaux de courte durée. Des variantes ont été développées comme le coefficient d'entropie de l'échantillon (COSEn) proposé par Lake et Moorman pour résoudre le problème de la fibrillation auriculaire. Il correspond à la SampEn à laquelle on a retranché des termes comme le logarithme de l'intervalle RR (temps entre deux battements cardiaques) [Lake2011]. Chen et al. [Chen2007] [Chen2009] ont suggéré d'utiliser le concept d'ensembles flous de Zadeh dans la procédure de classification de l’ApEn et de la SampEn, ce qui a donné lieu à l'entropie floue (FuzzyEn). Il y a aussi l'entropie dite de distribution [Rostaghi2016], l'entropie de permutation [Bandt2002] et l’entropie hiérarchique [Jiang2011]. Le lecteur peut se référer aux articles pour plus de détails.
Effectuer une classification de séries temporelles telles que l’évolution des intervalles inter-battements n'est pas nécessairement une tâche facile si une seule « échelle » du signal est considérée. Par conséquent, la prise en compte de différentes échelles du signal peut être envisagée. Cela conduit aux entropies dites multi-échelles.
Il y a vingt ans, l'entropie multi-échelle (MSE) a été proposée par Costa [Costa2002] pour évaluer la complexité d'un signal. Elle consiste à sommer la SampEn du signal lui-même mais aussi les SampEn de séries temporelles correspondant à ce que l’on appelle une nouvelle « échelle » du signal : ces séries se déduisent comme suit : 1/ effectuer sur le signal d’origine un filtrage moyenneur, passe-bas de fréquence de coupure de plus en plus basse quand augmente 2/ décimer le signal filtré d’un facteur .
En 2009, la refined multiscale entropy est proposée par Valencia et al. [Valencia 2009] où le filtre à réponse impulsionnelle finie passe-bas est remplacé par un filtre passe-bas à réponse impulsionnelle infinie dont la fréquence de coupure est choisie pour sous-échantillonner correctement le signal (c’est-à-dire éviter les problèmes de recouvrement de spectre quand la fréquence d’échantillonnage diminue), ce qui n’était pas le cas dans la MSE standard. Cependant, le filtre proposé n'est pas à phase linéaire et introduit une distorsion de phase dans la bande passante. En 2013, la composite multiscale entropy proposée par Wu et al. consiste à combiner les séquences qui peuvent être définies après l'étape de décimation, alors que la MSE ne conserve que la première. La refined composite multiscale entropy fut ensuite mise en œuvre.
Tirant avantage des entropies alternatives à la SampEn, d’autres entropies multi-échelles ont été proposées ces dernières années. Parmi elles et sans être exhaustif dans ce document, on peut citer l'entropie de permutation multi-échelle [Vakharia2015], l'entropie d'échantillon floue multi-échelle (MFE), l'entropie floue composite multi-échelle, composite et raffinée dans [Zheng2017], l'entropie de permutation multi-échelles composite raffinée [Humeau-Heurtier] et l'entropie multi-échelle généralisée [Costa2015].
L’analyse de l’exposant de Hurst d’un signal va désormais être expliquée. Cette analyse peut se faire par différentes méthodes. L’état de l’art se ramène à deux grandes familles : les estimateurs reposant sur l’analyse fréquentielle du signal et les estimateurs reposant sur l’analyse temporelle du signal. Il existe aussi des méthodes fondées sur des algorithmes évolutionnaires.
Afin d’estimer le coefficient de Hurst d’un processus mono-fractal, la méthode nommée « Fluctuation Analysis » (FA) (ou analyse fluctuante en français) peut être mise en œuvre. Le principe est le suivant : après intégration du signal conduisant à une nouvelle séquence , on calcule pour différentes valeurs de la grandeur suivante : , où représente la moyenne temporelle. Puisque , où représente une relation de proportionnalité, est alors représenté en fonction de afin d’estimer la valeur de : celle-ci est égale à la valeur de la pente de la droite de régression.
Il est possible d’utiliser le DFA (de l’anglais « Detrended Fluctuation Analysis » ou « Analyse de la fluctuation tendue » en français ) ou le DMA (de l’anglais « Detrended Moving Average Analysis » ou « Analyse de la moyenne mobile tendue » en français) et leurs variantes pour estimer . Elles reposent sur un même principe : l’analyse des fluctuations autour d’une tendance du signal centré et intégré. L’analyse est alors menée sur un processus appelé le résidu, défini comme la différence entre la version intégrée du signal et la tendance.
En variante ou en complément, lorsqu’au moins l’un des capteurs est une caméra configurée pour capter au moins une image comprenant au moins une partie de l’opérateur 14, chaque paramètre propre à être extrait par le module de traitement 32 est choisi parmi le groupe constitué de : un mouvement de l’opérateur 14; une posture de l’opérateur 14; une orientation de la tête de l’opérateur 14; une direction du regard de l’opérateur 14; une ouverture partielle des yeux de l’opérateur 14; un clignement des yeux de l’opérateur 14 ; une information de structure de l’image dans laquelle l’opérateur 14 apparaît.
Une information de structure de l’image dans laquelle l’opérateur 14 apparaît est par exemple une analyse de la répartition des couleurs des pixels de l’image. Un état nominal est associé à une répartition nominale avec par exemple des niveaux de bleu associés au ciel, des niveaux de gris associés à la cabine de l’aéronef, des niveaux de beige associé à l’opérateur 14 ; etc. Une répartition différente de cette répartition nominale peut être le signe d’un état de conscience altéré de l’opérateur 14. Par exemple, une image toute grise peut être le signe d’un opérateur inconscient obstruant avec son corps la caméra. Une telle méthode ne nécessite donc pas de passer par une étape de détection des formes présentes dans l’image et présente une disponibilité et une rapidité importante.
Avantageusement, le module de traitement 32 est configuré pour extraire de chaque donnée au moins un paramètre représentatif de l’état de conscience de l’opérateur 14 en effectuant une extraction d’une caractéristique prédéterminée de la donnée associée suivi d’une méthode d’apprentissage automatique.
A titre d’exemple, la caractéristique est la position de la tête de l’opérateur 14 extraite d’une vidéo obtenue par une caméra. Puis une méthode d’apprentissage automatique est mise en œuvre pour traiter la position de la tête au cours du temps et en déduire l’état de conscience de l’opérateur 14.
Une méthode d’apprentissage automatique (ou « Machine Learning » en anglais) permet d’obtenir un modèle capable de résoudre des tâches sans être explicitement programmé pour chacune de ces tâches. L'apprentissage automatique comporte deux phases. La première phase consiste à définir un modèle à partir de données présentes dans une base de données d’apprentissage, appelées aussi observations. La définition du modèle consiste notamment ici à l’entraîner à reconnaître une perte de connaissance. Cette phase dite d'apprentissage est généralement réalisée préalablement à l'utilisation pratique du modèle. La seconde phase correspond à l’utilisation du modèle : le modèle étant défini, de nouvelles données peuvent alors être soumises au modèle afin de déterminer l’état de conscience de l’opérateur 14.
En variante, le module de traitement 32 est configuré pour extraire de chaque donnée au moins un paramètre représentatif de l’état de conscience de l’opérateur 14 en mettant en œuvre une méthode d’apprentissage profond appliquée directement sur la donnée associée.
Une méthode d’apprentissage profond (ou « Deep Learning ») est une technique de reposant sur le modèle des réseaux neurones: des dizaines voire des centaines de couches de neurones sont empilées pour apporter une plus grande complexité au modèle. En particulier, un réseau de neurones est en général composé d'une succession de couches dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la précédente. Chaque couche est composée d’une pluralité de neurones, prenant leurs entrées sur les neurones de la couche précédente. À chaque synapse entre neurones est associée un poids synaptique, de sorte que les entrées reçues par un neurone sont multipliées par ce poids, puis additionnées par ledit neurone. Le réseau de neurones est optimisé grâce aux ajustements des différents poids synaptiques pendant son entrainement en fonction des données présentes dans la base de données d’apprentissage. Le réseau de neurones ainsi optimisé est alors le modèle. Un nouveau jeu de donnés peut alors être donné en entrée du réseau de neurones qui fournit alors le résultat de la tâche pour laquelle il a été entrainé.
CA = (CAs– CAa)*FT + CAa = (CAa*Ks – CAa)*FT + CAa
dans laquelle CAa est le coefficient d’acoustique dans la zone atmosphérique, CAs est le coefficient d’acoustique dans la zone suralimentée et Ks un coefficient de proportionnalité entre CAa et CAs.
Dans la zone atmosphérique, le facteur de transition FT est égal à zéro, FT=0, et le coefficient d’acoustique CA est égal à CAa. Dans la zone suralimentée, le facteur de transition FT est égal à un, FT=1, et le coefficient d’acoustique CA est égal à CAs. Dans la zone de transition, le coefficient d’acoustique CA est compris entre CAa et CAs en fonction de la valeur du facteur de transition FT=f(PPn, CAL).
L’invention ne se limite pas à la forme de réalisation particulière qui a été décrite ici à titre d’exemple. L’homme du métier, selon les applications de l’invention, pourra apporter différentes modifications et variantes entrant dans le champ de protection de l’invention.
MOTEUR A QUATRE TEMPS À PAPILLON DES GAZ INDEPENDANT Domaine technique Le présent enseignement concerne un moteur à quatre temps comprenant un papillon des gaz indépendant.
Arrière-plan technologique Un moteur à quatre temps à papillon des gaz indépendant est un moteur à quatre temps qui comprend au moins une chambre de combustion, un passage d'admission prévu dans chaque chambre de combustion, un papillon des gaz qui est prévu à l'intérieur du passage d'admission et ajuste une quantité d'air aspirée dans la chambre de combustion, et un dispositif d'alimentation en carburant qui alimente la chambre de combustion en carburant.
Dans le moteur à quatre temps qui répète un cycle de combustion comprenant une course d'admission en tant que course de début, une course de compression, une course de détente et une course d'échappement en tant que course de fin, la quantité d'air aspirée dans la chambre de combustion dans le cycle de combustion suivant est estimée, et une commande est effectuée de sorte que la quantité de carburant correspondant à un résultat d'estimation est alimentée dans la chambre de combustion. Dans le cas du moteur à quatre temps à papillon des gaz indépendant, étant donné que le volume d'admission en aval du papillon des gaz est faible, la réponse du changement de la quantité d'air au changement de l'état de conduite est rapide. Pour cette raison, il est nécessaire d'estimer avec une grande précision la quantité d'air ou la quantité de carburant nécessaire aspirée dans la chambre de combustion au cours du cycle de combustion suivant.
Par exemple, la littérature de brevet 1 décrit l'estimation de la quantité d'air en fonction de la pression d'admission et de la vitesse de rotation du moteur lorsque la vitesse de rotation du moteur est faible, et l'estimation de la quantité d'air dans le cycle de combustion suivant sur la base de l'ouverture du papillon des gaz et de la vitesse de rotation du moteur lorsque la vitesse de rotation du moteur est élevée. En outre, la littérature de brevet 2 décrit l'estimation de la quantité d'air dans le cycle de combustion suivant en utilisant la pression d'admission détectée dans la course de compression et la pression d'admission détectée dans la course de détente. Liste de citations Littérature de brevets Littérature de brevet 1 : Demande de brevet japonais rendue publique N°2002-317668 Littérature de brevet 2 : Demande de brevet japonais rendue publique N°2008-157219 Résumé Problème Technique
Dans la technique décrite dans la littérature de brevet 1, il est nécessaire de régler différents coefficients de correction en fonction du statut de conduite et d'effectuer un étalonnage pour obtenir des valeurs cibles. La manière de régler le coefficient de correction dépend d'une compétence d'une personne de réglage. Dans la technique décrite dans la littérature de brevet 2, il est nécessaire d'augmenter la précision d'une carte qui associe une pression d'admission détectée à la quantité d'air, aux coefficients de diverses formules de calcul, et analogues, ce qui fait que les heures de travail pour la construction du système peuvent être augmentées.
Le présent enseignement a été réalisé à la lumière de ce qui précède, et un but du présent enseignement est de fournir un moteur à quatre temps à papillon des gaz indépendant qui est capable de réduire la dépendance à l'habileté manuelle et de réduire les heures de travail pour la construction du système tout en améliorant la précision d'estimation de la quantité d'air aspirée dans la chambre de combustion ou la quantité nécessaire de carburant. Solution au problème