PHM de systèmes PAC

Animateur d’axe : Rafael Gouriveau, MCF

Motivations et objet

Si la partie à combustible (PAC) apparait aujourd’hui comme une technologie alternative pour faire face aux défis environnementaux et économiques grandissants, son transfert vers l’industrie reste encore timide. Ces systèmes doivent effectivement être optimisés, notamment par l’augmentation drastique de leurs durées de vie. Ceci sous-tend de mieux maîtriser cette technologie, et par là même, de mieux en comprendre et en émuler le comportement. Plus encore, un nouvel axe scientifique et technologique émerge : le pronostic du fonctionnement des PAC constitue un domaine dont l’exploration doit être renforcée. C’est ce qui fait l’objet de cet axe dans lequel nous nous proposons de développer des méthodes intelligentes de PHM (Prognostics & Health Management) afin de :

  • suivre l’état de santé de la pile (State of Health – SoH),
  • d’en estimer la durée de vie résiduelle (Remaining Useful Life – RUL),
  • de décider d’actions de contrôle en conséquence pour terminer la mission.

Problématiques

Les systèmes PAC, de par leur technologie, sont par essence des systèmes multi-physiques (électriques, fluidiques, électrochimiques, thermiques, mécaniques, etc.) et multi-échelles (de temps et d’espace) dont les comportements sont difficilement appréhendables. La nature non linéaire des phénomènes, le caractère réversible ou non des dégradations, et les interactions entre composants rendent effectivement difficile une étape de modélisation des défaillances. Aussi, le manque actuel de « constance » dans les qualités de fabrication prohibe la caractérisation statistique de leur comportement. A un autre niveau mais complémentaire, les données utiles au développement de méthodes de pronostic pour les PAC ne sont pas clairement identifiées. Se posent également les problèmes d’observabilité des grandeurs symptomatiques des dégradations, et plus généralement des contraintes expérimentales limitant la quantité des campagnes de test (coûteuses) pouvant être réalisées. Le cadre informationnel reste ainsi relativement faible : données manquantes, déséquilibre dans le recueil entre les données caractéristiques de modes de bon fonctionnement et de modes de défaillance, etc. Compte tenu de tout ceci, l’axe PHM doit permettre d’assurer les développements nécessaires aux problématiques suivantes (figure 1).

  • Générer des données expérimentales pour appuyer les développements
  • Observer le vieillissement
  • Modéliser le comportement
  • Evaluer l’état de santé actuel de la pile (SoH)
  • Prédire l’état de santé futur de la pile (pronostic – RUL)
  • Tester, optimiser et valider les approches développées
  • Disséminer les résultats et préparer le transfert industriel

 

Figure 1 : Problématiques PHM des systèmes PàC

 

Cartographies des développements

L’analyse de la littérature (tous champs d’application confondus) permet de constater que beaucoup d’alternatives existent a priori pour supporter l’activité de pronostic. Ceci étant, le processus de pronostic ne peut être considéré de manière isolée. D’une part, l’anticipation des défaillances ne peut se faire que si les phénomènes de dégradation sont correctement appréhendés (acquisition de données, extraction de descripteurs, détection, diagnostic). D’autre part, dans la pratique, le RUL n’est pas une fin en soi : son estimation doit en revanche permettre de mettre en œuvre des politiques de réaction adéquates (aide à la décision). Ainsi le déploiement du pronostic requiert un ensemble de tâches (modules) qu’il est commun de regrouper sous le terme de PHM (Prognostics and Health Management). Une illustration de l’ensemble est donnée en figure 2 qui représente une cartographie des développements menés au sein de l’axe PHM de la fédération FCLAB.

 

Figure 2 : Cartographies des développements au sein de l’axe PHM (hors validation et transfert)

 

1)     Acquisition de données. Ce module vise à recueillir des données numériques, issues des capteurs. L’instrumentation des piles PAC doit être non-intrusive dans la mesure du possible mais est essentielle pour une bonne appréhension du comportement de la pile.

2)     Prétraitement des données. Ce module vise à filtrer les signaux recueillis, à extraire/sélectionner les descripteurs permettant de caractériser le fonctionnement. Entre autres techniques utiles, la mesure EIS est notamment explorée, de même que l’analyse par ondelettes.

3)     Détection d’état. Ce module vise à comparer les descripteurs à des valeurs attendues afin de générer des alertes en fonction de seuils préalablement fixés. Les travaux menés prennent en compte l’incertitude et la variabilité possible des conditions de fonctionnement.

4)     Diagnostic. Ce module vise à déterminer si l’état du système est dégradé ou non, et à suggérer les probables mécanismes et causes de défaillances. de ce point de vue, les phénomènes d’interactions entre composants constituent le plus grand challenge à l’heure actuelle.

5)     Pronostic. Ce module vise à prédire l’état futur du système et à estimer le temps résiduel avant défaillance. Une attention particulière est portée à la fiabilité du pronostic. A ce niveau, l’accent est mis sur les approches de type réseaux de neurones et réseaux neuro-flous.

6)     Aide à la décision. Ce module vise à recommander des actions de pilotage pour l’accomplissement de la mission du système. Des interactions avec l’axe « FC system optimization » sont bien entendu nécessaires.

7)     Présentation. Ce module prend généralement la forme d’une interface IHM pour assurer la communication entre les modules précédents. Il ne constitue pas un thème de recherche à part entière à l’heure actuelle.

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