INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
avec m la masse du véhicule, son accélération, la force appliquée aux roues du véhicule, le couple moteur, le rayon d’une roue, la vitesse de rotation de la roue, la vitesse de rotation du moteur, la force de résistance aérodynamique, la force de résistance liée au roulement, la force de résistance liée à la pente, et la force de résistance liée à l’inertie du véhicule.
La présente invention a donc pour but de pallier les inconvénients précités et de fournir à un conducteur de véhicule, et pour un enfoncement de la pédale d’accélérateur donné, le même ressenti d’accélération ou de décélération indépendamment de la pente ou de la vitesse à laquelle le véhicule se trouve.
La présente invention a pour objet un procédé de compensation de forces résistives appliquées à un véhicule comprenant un moteur électrique, le procédé comprenant les étapes suivantes :
Dans une sous-étape E101 de recueil de données d’entrainement, on collecte des données nécessaires à la construction du modèle initial MOD 0 .
La sous-étape E101 de recueil de données d’entraînement s’effectue sur une durée d’enregistrement donnée, - lors de simulations d’un véhicule automobile équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale 5, le véhicule se déplaçant sur un parcours virtuel, et/ou - lors de déplacements réels d’un véhicule automobile équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale 5, le véhicule se déplaçant sur un ou plusieurs parcours routiers prédéfinis.
Les données collectées sont donc de deux types : - un premier type de données portant sur des données issues de simulations d’un véhicule équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale, et - un deuxième type de données portant sur des données issues de roulages réels d’un véhicule équipé d’un module de contrôle de la vitesse longitudinale.
Le recueil de données d’entrainement du premier et/ou du deuxième type comprend (i) une attribution d’une valeur courante à chaque paramètre du premier ensemble ENS1 de paramètres de calibrage du module de contrôle, et (ii) une détermination d’une valeur courante de chaque paramètre de conduite du deuxième ensemble ENS2 par les moyens de détermination 1.
Les données du premier type permettent de simuler une grande variété de situations dans un temps limité, le véhicule simulé roulant sur un parcours virtuel contenant différentes situations de conduite, parmi lesquelles - des déplacement dans des virages, - des franchissement d’intersections, - des situations impliquant des véhicules environnants, par exemple des véhicules se déplaçant à une vitesse différente de celle du véhicule simulé, ou un véhicule qui s’insère ou s’arrête devant le véhicule simulé.
Durant le déroulement des simulations, on mesure un ensemble de grandeurs dynamiques mises en œuvre par véhicule simulé. Les grandeurs dynamiques sont sélectionnées de sorte à être représentatives des différents comportements dynamiques du véhicule selon le calibrage qui a été choisi pour le système de gestion de la vitesse longitudinale du véhicule simulé.
Par exemple l’accélération longitudinale du véhicule simulé est influencée par certains paramètres du système de gestion de la vitesse longitudinale dans des phases de conduite en ligne droite où la vitesse de consigne (issue du système de gestion de la vitesse longitudinale) est soudainement augmentée de plusieurs dizaines de kilomètres par heure. De même la distance mesurée entre le véhicule simulé et un véhicule cible est influencée par certains paramètres du système de gestion de la vitesse longitudinale dans des phases de conduite où un véhicule cible s’insère devant le véhicule simulé.
Très avantageusement, les données du premier type permettent de générer en peu de temps un ensemble de données comprenant une large combinaison de paramétrages influents sur le comportement dynamique du véhicule par l’intermédiaire du système de gestion de la vitesse longitudinale. Les simulations permettent par exemple de produire des enregistrements où le véhicule simulé applique de fortes accélérations dès lors que cela est possible, tout en maintenant de grandes distances de sécurité. Selon un autre exemple, les simulations permettent de produire des enregistrements où le véhicule simulé applique des accélérations plus progressives mais s’autorise à s’approcher davantage des véhicules situés devant lui.
Les données du premier type sont enregistrées pour alimenter la base de données d’entraînement.
Les données du deuxième type permettent également de collecter des données selon différentes configurations du système de gestion de la vitesse longitudinale, mais la mise en œuvre roulages réels est coûteuse en temps, ce qui limite le nombre d’enregistrements.
Les données du deuxième type présentent toutefois un avantage important, puisque, comparées aux données du premier type, les mesures effectuées sont plus réalistes et plus représentatives du comportement d’un véhicule réel. En particulier les données du deuxième type permettent un apprentissage dans des conditions plus complexes mais aussi plus proches de ce que seront les roulages « en ligne » où le modèle MOD sera exploité pour prédire des paramètres de conduite.
La sous-étape E101 comprend en outre, suite à l’enregistrement des données du premier et du deuxième type, un traitement d’étiquetage de données pertinentes.
En d’autres termes, - suite à la collecte de données du premier et du deuxième type, on dispose d’enregistrements contenant un nombre donné N de signaux enregistrés, les signaux enregistrés permettant de définir un calibrage du module de contrôle 5 de la vitesse longitudinale et des paramètres de conduite représentatifs d’un style de conduite d’un usager, - chaque signal enregistré représente une évolution temporelle d’un paramètre de calibrage ou d’un paramètre de conduite, par exemple un signal représente une évolution temporelle de la vitesse du véhicule simulé, ou une évolution temporelle de l’accélération du véhicule simulé, ou une évolution temporelle de la distance de suivi appliquée par le véhicule simulé, - le traitement d’étiquetage associe à chaque enregistrement les paramètres de calibrage P i pertinents pour l’entrainement du modèle MOD 0 .
Un exemple de données de conduites mesurées lors d’un enregistrement de 100 secondes est illustré dans le tableau 2. Les paramètres de conduite sont déterminés toutes les 10 millisecondes. Les différentes colonnes du tableau contiennent respectivement les données suivantes : - la colonne N_MES contient le numéro de détermination ou prise de mesure des paramètres de conduite, - la colonne ALON contient l’accélération longitudinale du véhicule automobile 100 en m/s2, - la colonne VEGO contient la vitesse longitudinale du véhicule automobile 100 en m/s, - la colonne VCIB contient la vitesse longitudinale du véhicule cible 200 en m/s, - la colonne DCIB contient la distance longitudinale mesurée entre le véhicule automobile 100 et le véhicule cible 200 en m, - la colonne COU contient le couple commandé par le conducteur du véhicule automobile 100 en Nm, - la colonne FR contient le freinage commandé par le conducteur du véhicule automobile 100 m/s2, - la colonne ALAT contient l’accélération latérale du véhicule automobile 100 en m/s2, - la colonne VLAC contient la vitesse de lacet du véhicule automobile 100 en rad/s2,
N_MES ALON VEGO VCIB DCIB COU FR ALAT VLAC 0 0 25,04 0 0 -117 0 0 0 1 0,43 25,10 0 0 -117 0 0 0 2 0,79 25,14 0 0 -117 0 0 0 3 1,04 25,18 0 0 -117 0 0 0 … 10992 -0,19 16,27 16,64 43,79 -26,4 0 0,44 -1,54 …
Puis, à partir de chaque enregistrement effectué dans la sous-étape E101, on applique, - une segmentation de la durée d’enregistrement donnée en une série de sous-périodes, puis - pour chaque sous-période, un calcul de caractéristiques statistiques relatives aux données d’entrainement enregistrées durant la sous-période, les caractéristiques statistiques comprenant une moyenne et/ou une variance et/ou une valeur maximale, - puis une intégration dans le modèle MOD des caractéristiques statistiques relatives aux données d’entrainement de chaque sous-période.
En d’autres termes, à partir de chaque enregistrement effectué dans la sous-étape E101, dans une sous-étape E102 on intègre dans le modèle MOD 0 un troisième ensemble ENS3 de paramètres d’entrainement, le troisième ensemble ENS3 comprenant chaque valeur courante des paramètres du premier ensemble ENS1 de paramètres de calibrage et chaque valeur courante des paramètres du deuxième ensemble ENS2 de paramètres de conduite.
Pour cela, tout d’abord, on extrait des caractéristiques statistiques associées à chacun des paramètres de calibrage et à chacun des paramètres de conduite. L’extraction de caractéristiques statistiques nécessite segmenter ou échantillonner les signaux temporels issus des enregistrements, par exemple en intervalles de temps d’une durée d’une durée de quelques secondes.
Dans un exemple illustré par le tableau 3, on obtient ainsi une centaine d’intervalles de temps et on calcule, sur chaque intervalle de temps donné, les paramètres de calibrage suivants : - une valeur maximale de l’accélération longitudinale du véhicule simule sur l’intervalle de temps donné, - une moyenne du temps de suivi appliqué par le véhicule simulé sur l’intervalle de temps donné, - une accélération latérale de référence appliquée sur l’intervalle de temps donné, l’accélération latérale de référence correspondant à une limite supérieure d’accélération latérale à ne pas dépasser pour respecter un critère de confort de conduite, lors de la conduite en virage, - une valeur maximale de l’accélération longitudinale appliquée par le véhicule simulé lorsqu’il est précédé d’un véhicule cible.
Accélération longitudinale maximale Temps de suivi Accélération latérale de référence Accélération maximale avec cible. Int_1 0,5 1 1 1 Int_2 1 1 1 1 … Int_100 1,5 4 0,8 0,2
De plus, dans l’étape E102, on applique une standardisation des données. En d’autres termes, on applique un facteur multiplicatif aux valeurs prises par les différents paramètres de calibrage et les différents paramètres de conduite de sorte à les ramener dans une plage de valeur équivalente. Ainsi, quel que soit l’ordre de grandeur des valeurs numériques prises par un paramètre, il aura le même poids que les autres paramètres dans le déroulement de l’apprentissage.
Puis on intègre les données ainsi obtenues dans le modèle MOD 0 , pour l’apprentissage du modèle MOD 0 .
Dans le mode de réalisation décrit, on utilise un algorithme d’apprentissage automatique, notamment de type « à support de vecteur ». L’algorithme repose sur la mise en œuvre d’une suite de régressions en chaîne, chaque régression ayant pour objectif de déterminer la valeur d’un des paramètres, à partir des données d’un enregistrement en cours d’analyse et d’un précédent paramètre ayant été déterminé (s’il existe).
D’autres méthodes d’apprentissage pourraient être utilisées, notamment - une méthode dite des « K voisins plus proches », - une méthode dite de « forêt aléatoire », et - une méthode dite « de réseau de neurones récurrents ».
L’étape E102, comprend avantageusement une analyse des courbes d’apprentissage du modèle MOD 0 pour évaluer son niveau d’apprentissage et ainsi détecter un sous-apprentissage ou un sur-apprentissage du modèle.
L’analyse des courbes d’apprentissage s’effectue en testant le modèle MOD 0 à partir de simulations qui n’ont pas été exploitées pour l’entrainement du modèle MOD 0 .
Les performances du modèle MOD 0 peuvent être observées sur un histogramme des erreurs résiduelles. L’erreur résiduelle standard mesure la précision avec laquelle le modèle MOD 0 peut prévoir les valeurs des paramètres avec de nouvelles données d’entrée.
La illustre une analyse comparative des erreurs résiduelles relatives à trois modèles MOD, MOD2, MOD3 de gestion de la vitesse longitudinale, les trois modèles étant obtenus à partir d’un même ensemble ENS3 de paramètres d’entrainement : - le premier modèle MOD, correspondant au graphe G1, a été réalisé selon la méthode « à support de vecteur », - le deuxième modèle MOD2, correspondant au graphe G2, a été réalisé selon la méthode dite de « forêt aléatoire », et - le troisième modèle MOD3, correspondant au graphe G3, a été réalisé selon la méthode dite des « K voisins plus proches ».
Le modèle MOD réalisé selon la méthode « à support de vecteur » apparait comme minimisant la valeur des erreurs par rapport aux autres méthodes, les erreurs mesurées dans le graphe G1 étant plus concentrées autour de la valeur 0 que dans les graphes G2 et G3.
Le modèle de prédiction MOD 0 ainsi obtenu à l’issue de l’étape E100 est prêt à être appliqué à des données d’entrée non présentes dans les données d’entraînement.
L’étape E100 est ensuite suivie d’une itération sur les étapes E1 à E4, chaque itération correspondant à une mission du véhicule automobile 100.
Les étapes E1 à E4 se déroulent sur la durée d’une N ième mission du véhicule automobile 100 - les étapes E1 et E4 s’exécutent respectivement au début de la N ième mission, et à la afin de la N ième mission, et - pendant le déroulement de la N ième mission, le procédé comprend une alternance d’itérations sur l’une ou l’autre des étapes E2 ou E3.
La première étape est une étape d’initialisation.
Lors de cette étape, on considère le vecteur comme étant la solution résultant de l’optimisation au pas d’échantillonnage précédent. On considère aussi W comme étant l’ensemble de travail au pas d’échantillonnage précédent.
Dans le cas où l’optimisation démarre, on considérera , ce dernier étant nul.
La seconde étape consiste à ré-écrire la fonction de coût.
Elle est ici réécrite de façon à pouvoir résoudre le problème connu suivant :
Compte tenu de l’équation Math.19, on peut écrire :
La résolution de notre problème consiste donc à résoudre, en utilisant l’algorithme de l’ensemble actif, l’équation suivante :
La troisième étape consiste donc à mettre en œuvre cet algorithme de l’ensemble actif.
Pour cela, on considère que le vecteur est faisable, c’est-à-dire qu’il satisfait les équations suivantes :
On note alors W l’ensemble de travail contenant les contraintes d'inégalité actives en .
On peut alors introduire un entier m compris entre 0 et N-1 et permettant de compter le nombre d’itérations effectuée, N étant le nombre maximum d’itérations.
Alors, pour m allant de à N-1, étant donné le vecteur , il faut trouver la perturbation optimale , en considérant les contraintes dans l'ensemble de travail comme des contraintes d'égalité et en négligeant les contraintes d'inégalité restantes, puis résoudre l’équation suivante.
En d’autres termes, les itérations permettent de tester différents vecteurs de perturbation pour trouver une solution qui permette de minimiser la fonction de coût.
A ce stade, il existe deux possibilités.
La première possibilité est que la somme de vecteurs ne soit pas faisable au sens précité. Dans cette éventualité, il conviendra alors de déterminer la longueur du pas maximal pour lequel le vecteur est faisable, puis ajouter la contrainte de délimitation principale à l’ensemble de travail, et enfin procéder comme décrit ci-dessous (seconde possibilité).
Dans cette équation, R dyn,i est le rayon dynamique des roues avant ou arrière. L’indice « prev » indique que la valeur à laquelle cet indice est affecté est celle obtenue au pas d’échantillonnage précédent.
A ce stade, le problème à résoudre est donc bien posé.
Pour le résoudre par optimisation en temps réel, il s’avère que, d’une part, une formulation en moindres carrés pondérés avec des poids sur les objectifs, des poids sur les actionneurs, et des poids sur les grandeurs contrôlées offre plus de flexibilité, et que, d’autre part, l’utilisation d’un algorithme d’ensemble actif en une seule étape (contrairement à la formulation des moindres carrés séquentiels à succession de deux ou plusieurs étapes) présente plus de rapidité de convergence, ce qui est essentielle pour des manœuvres rapides comme l’évitement d’un obstacle.
Par conséquent, la solution optimale à trouver est exprimée ainsi :
Dans cette équation, l est le nombre d’objectifs à satisfaire, γ k est le poids affecté au kème objectif, W k est la matrice non-singulière de pondération du kème objectif, et B k est la matrice d’efficacité reliant le vecteur recherché au kème objectif.
Ici, le nombre d’objectifs à satisfaire est choisi égal à deux.
Le premier objectif est la réalisation du moment de lacet globale M z requis pour éviter un obstacle. En effet, on privilégie ici la réalisation de ce moment de lacet plutôt que la réalisation de la force latérale globale F y puisque cette dernière entraînerait le braquage des quatre roues dans la même direction, ce qui donnerait un sentiment de glissement latéral très désagréable pour les occupants du véhicule.
Le second objectif est la minimisation de l’énergie consommée par l’utilisation des actionneurs, en particulier l’utilisation des freins qui mène aussi à l’usure des pneus et au sentiment d’inconfort.
En variante, on pourrait ne considérer que le premier objectif ou on pourrait au contraire considérer davantage d’objectifs (réduction de consommation des moteurs, prise en compte du ressenti des passagers…).
Nous pouvons ici écrire :
Dans cette équation, on a noté : - W u : la matrice non-singulière de pondération permettant de prioriser un actionneur par rapport à un autre afin de minimiser l’utilisation des freins, - W ν : la matrice non-singulière de pondération permettant de prioriser une force ou un moment désiré par rapport à un autre (pour prioriser le moment de lacet global M z par rapport à la force latérale globale F y ), - : le vecteur de commande désiré, - : le vecteur de force et moment désiré, c’est-à-dire le vecteur de moment de lacet global M z ainsi que la force latérale globale F y calculés par le correcteur de haut-niveau K HL , - γ : le poids qui permet de prioriser l’objectif de réaliser un moment de lacet par rapport à l’objectif de minimiser l’utilisation des actionneurs.
La matrice W u est donc une matrice 6x6, dont les termes diagonaux sont non nuls et permettent de prioriser ou pénaliser certains actionneurs. Typiquement, la valeur liée à l’actionneur de direction assistée avant ou arrière pourra présenter une valeur bien supérieure à celle liée aux actionneurs de freinage.
La matrice W v est quant à elle une matrice 2x2 permettant de prioriser la prise en compte du moment de lacet global M z sur l’effort latéral global F y . En effet, comme cela a été expliqué supra, l’effort latéral global F y demande d’orienter les quatre roues du véhicule dans une même direction pour faire progresser le véhicule « en crabe », ce qui est désagréable pour les passagers et doit être évité tant que cela est possible.
Afin de limiter l’énergie consommée due à l’utilisation des actionneurs, on impose que le vecteur soit le vecteur nul. La matrice W u permettra par la suite de prioriser la non-utilisation des freins par rapport au braquage.
Ici, grâce au poids γ, on priorise la réalisation du moment du lacet nécessaire à l’évitement de l’obstacle. On note qu’on utilise un seul poids dans notre cas puisque seuls deux objectifs sont considérés (le poids du premier objectif étant égal à 1).
La résolution du problème est effectuée selon une méthode telle que celle décrite dans le document : « M. Kissai, B. Monsuez, X. Mouton, D. Martinez and A. Tapus, "Importance of Vertical Dynamics for Accurate Modelling, Friction Estimation and Vehicle Motion Control," 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Maui, HI, 2018, pp. 1370-1377. ». Elle suit donc les trois étapes suivantes.
Un procédé d’assemblage de la machine électrique 1 ou100 selon l’invention est maintenant décrit en relation avec la .
On suppose, dans les premier et deuxième modes de réalisation de l’invention, que le carter 12 est réalisé en deux demi-carters comportant chacun le premier ou le deuxième stator, les deux demi-carters devant être vissés l’un à l’autre en prenant en tenaille le rotor pour fermer le carter 12.
Une première étape 200 du procédé est le raccordement électrique des première, deuxième et troisième connexions de phase d’alimentation 28, 26, 24 au premier bus circulaire 3 ou 30. Cette étape se fait par soudage des cylindres constituant les connexions des phase 28, 26, 24 aux pistes conductrices respectivement 34, 36, 38 ou 304, 306, 308. La deuxième connexion de phase 26 est positionnée angulairement à la même position que la borne de connexion 361 à laquelle elle est reliée électriquement dans le premier mode de réalisation, ou entre les bornes de connexion 3061, 3062 auxquelles elle est reliée électriquement dans le deuxième mode de réalisation.
Une deuxième étape 400 du procédé est le raccordement électrique des première, deuxième et troisième connexions de phase d’alimentation 94, 96, 98 au deuxième bus circulaire 7 ou 70. Cette étape 400 se fait de manière similaire à l’étape 200, les structures des premier et deuxième bus circulaires étant identiques.
Une troisième étape 600 du procédé est le positionnement du premier bus circulaire 3 ou 30 dans la première portion de carter en insérant le premier bornier 2 dans le trou 124 de cette première portion de carter,
Une quatrième étape 800 est le positionnement du deuxième bus circulaire 7 ou 70 dans la deuxième portion de carter en insérant le deuxième bornier 9 dans le trou 126 de cette deuxième portion de carter,
Une cinquième étape 1000 est la connexion électrique des bobines 8 du premier stator 4 ou 40 sur les bornes de connexion du premier bus circulaire 3 ou 30, en sertissant chaque extrémité de bobine 8 angulairement disposée à la même position qu’une borne de connexion du premier bus circulaire 3 ou 30, dans cette borne de connexion. Cette étape comprend la fixation de la culasse statorique du stator 4 ou 40, sur laquelle sont montées les bobines 8 du stator 4 ou 40, au demi-carter logeant le stator 4 ou 40.
Une sixième étape 1200 est la connexion électrique des bobines 8 du deuxième stator 6 ou 60 sur les bornes de connexion du deuxième bus circulaire 7 ou 70, en sertissant chaque extrémité de bobine 8 angulairement disposée à la même position qu’une borne de connexion du deuxième bus circulaire 7 ou 70, dans cette borne de connexion. Cette étape comprend la fixation de la culasse statorique du stator 6 ou 60, sur laquelle sont montées les bobines 8 du stator 6 ou 60, au demi-carter logeant le stator 6 ou 60.
Il est à noter que la fixation des culasses statoriques dans les demi-carters se fait de sorte à ce que les dents statoriques soient face les unes aux autres lorsque le carter 12 sera monté. Pour cela les demi-carters ont par exemple un marquage permettant de positionner angulairement les dents statoriques, indifféremment les unes des autres. La position des dents statoriques détermine également la position des bobines 8, indifféremment les unes des autres, par rapport aux trous 124, 126 destinés à recevoir les premier et deuxième borniers 2, 9. En effet par exemple sur le schéma de la , les dents statoriques sont disposées angulairement de sorte que les première et deuxième connexions de phase de chaque bornier soient connectées à une même bobine 8.
Une septième étape 1400 est la mise en place du rotor entre les deux stators 4, 40 et 6, 60, en positionnant notamment l’arbre du rotor dans les orifices de passage 122 prévus à cet effet.
Enfin la dernière étape 1600 est la fermeture du carter 12 en vissant les deux demi-carters l’un à l’autre.
L’ordre de ces étapes n’est pas figé, et peut être modifié dans des variantes de réalisation du procédé d’assemblage selon l’invention. Notamment en fonction de l’agencement des sorties de bobines par rapport à celui des bus circulaires, la fixation des culasses statoriques dans les demi-carters peut s’effectuer avant la connexion des bobines aux bus circulaires.
Moteur à commande intégrée avec circulation d’air dans l’unité électronique de commande DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION La présente invention concerne un moteur à commande intégrée, ou « Smart Motor », dans lequel une circulation d’air est intégrée à l’unité électronique de commande du moteur.