Bouibed Kamel

Détection et Isolation de Défauts sur un Véhicule Electrique Autonome: Espace de Parité et Observateurs Kamel BOUIBED LAGIS UMR CNRS 8146 Université des Sciences et Technologies de Lille, E-mail: [email protected] Directeurs de thèse: M. BAYART (Polytech’Lille) et A. AITOUCHE (HEI)

Objectifs de la Thèse

RESULTATS DE SIMULATION


Modélisation cinématique et dynamique d’un véhicule électrique autonome puis d’un train de véhicules.
Estimation des efforts d’impact des pneumatiques avec la chaussée en utilisant les observateurs à modes glissants.
Commande d’un train de véhicule: suivre un véhicule leader, poursuite d’une trajectoire de référence,… etc.
Diagnostic et reconfiguration de défaillances d’un véhicule et d’un train de véhicules.

Par Espace de Parité Pour la simulation, nous utilisons Matlab Simulink. Sur la figure 2, on remarque le défaut, qu’on a choisit additif, sur l’actionneur 1. les résidu R1 et R8 dévient de zéro en présence de ce défaut. Il ya donc détection. Sur la figure 3, on a simulé un défaut sur le capteur de vitesse de rotation d’une roue. Les résidus R5 et R7 sont sensibles à ce défaut.

INTRODUCTION

actuator fault u1 (Nm)

65 60

0.2

55 50

R5

RobuCar est un prototype de véhicule électrique utilisée comme plate-forme expérimentale au laboratoire LAGIS de Lille [1, 2]. L’objectif de ce travail concernent la détection et Isolation de défaillances capteurs et actionneurs du véhicule. Les capteurs offrent des informations importantes et les actionneurs fournis les entrées nécessaires qui permettent la navigation autonome du véhicule. C'est pourquoi il est important de détecter et de localiser une défaillance des capteurs et des actionneurs dans les plus brefs délais afin de permettre à l'opérateur d’intervenir pour éviter des grands dégâts. Dans notre travail, on utilise deux méthodes pour la détection et isolation des défauts. La première, c’est l’espace de parité non linéaire [3] et la deuxième, c’est les observateurs à modes glissants [4]. Les deux méthodes se basent sur des modèles mathématiques décrivant, le plus proche possible, le fonctionnement du système à surveiller.

0.4

0

10

20

30

40

50

-0.2

t(s)

-0.4

1

0

10

20

30

40

R1

t(s)

50 residual thresholds

0.5 0.6

0 0.4

10

20

30

40

t(s)

50 residual thresholds

10

0.2 R7

0

0

5 R8

0

-0.2

-5 -0.4

-10 -15

0

10

20

30

40

50

t(s)

0

10

20

30

40

50

t(s)

Fig. 3: Evolution des résidus en présence d’un défaut sur le capteur de vitesse d’une roue

Fig. 2: Evolution des résidus en présence d’un défaut sur l’actionneur 1

Par Observateurs

ESPACE DE PARITE NON LINEAIRE

Les figures suivantes montrent les résultats de simulation obtenus par la méthodes à base d’observateurs. La figure 4 montre la vitesse de rotation d’une roue estimée et celle simulée par le modèle avec un défaut. On remarque sur la figure 5 que le résidu est sensible à cette défaillance. On peut dire qu’il ya détection de défaut sur ce capteur.

Cette approche connue sous le nom de l'espace de parité consiste à éliminer les états inconnu du modèle et d'obtenir ensuite des relations où tous les éléments sont connus. Ces équations, on les appel des équations de redondance analytique. A partir de ces équations, on obtient des signaux indicateurs de défauts qu’on appel résidus. Ils sont autours de zéro quand il n’ya pas de défauts et dévient considérablement de zéro en présence de défaillance.

right front wheel velocity 17.5

1.2 Simulated Estimated

1 17

0.8

y [rad/s]

1

16.5

0.6

0.4

1

SURVEILLANCE A BASE D’OBSERVATEURS

0

16

Dans ce travail, on traite que les défaillances capteurs. Le principe de cette méthode est de reconstruire les états et les mesures du système par des observateurs à modes glissants. Ensuite, comparer les sorties des observateurs avec les sorties des capteurs.

0.2 15.5

0

-0.2 15

0

5

10

15

20 t[s]

25

30

35

0

5

10

40

Fig. 4: Estimation de la vitesse de la roue avant droite avec un défaut

15

20 t[s]

25

30

35

40

Fig. 5: Evolution du résidus en présence d’un défaut sur le capteur de vitesse de la roue.

REFERENCES

Fig. 1: Detection et Isolation des défauts par Observateurs

[1]: K Bouibed, A. Aitouche, A. Rabhi et M. Bayart. Estimation of Contact Forces of a Four-Wheel Steering Electric Vehicle by Differential Sliding Mode Observer. 1st Mediterranean Conference on Intelligent Systems and Automation (CISA 08). AIP Conference Proceedings, Volume 1019, pp. 541546 (2008). [2]: K Bouibed, A. Aitouche, A. Rabhi et M. Bayart. Estimation des forces de contact roue-sol par un observateur différentiel. Conférence Internationale Francophone d’Automatique (CIFA’2008). Bucarest, Roumanie, 3-5 Septembre 2008. [3]: K. Bouibed, A. Aitouche et M. Bayart. Nonlinear Parity Space Applied to an Autonomous Vehicle. IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA 2009), Changchun, Jilin, China from August 9 to August 12, 2009. [4]: K. Bouibed, A. Aitouche et M. Bayart. Sensor fault detection by sliding mode observer applied to an autonomous vehicle. International Conference on Advances in Computational Tools for Engineering Applications (ACTEA 2009), Lebanon, July 15-17, 2009

http://www2.lifl.fr/doctoriales/index.html

E-mail : [email protected]