Des moteurs automobiles plus performants et moins d’émissions polluantes
L’utilisation de voitures particulières devrait augmenter de manière phénoménale d’ici 2030 avec pour corollaire, une augmentation proportionnelle de la consommation d’essence et des émissions polluantes. Le développement de meilleurs systèmes de gestion du moteur (EMS, pour engine management system) pour les groupes propulseurs hybrides permettrait de réduire la consommation de ces moteurs et diminuer leurs émissions de gaz polluants. Plus spécifiquement, de meilleures stratégies d'estimation adaptative et de contrôle, axées sur une amélioration de l'estimation du couple de combustion et sur le contrôle du rapport air-carburant (AFR, pour air fuel ratio), constituent des technologies prometteuses pour les futurs systèmes de gestion moteur. Ces nouvelles stratégies constituaient justement l'objectif du projet AECE (Adaptive optimal estimation and control for automotive engine systems with approximate dynamic programming) financé par l'UE. Pour atteindre ses objectifs, l'équipe du projet a exploité une approche inspirée du monde vivant, appelée programmation dynamique avec approximation (ADP, pour approximate dynamic programming) accompagnée d’autres techniques adaptatives. Les scientifiques ont pu montrer que les algorithmes adaptatifs du projet étaient très fiables et amélioraient les performances du moteur. Les partenaires du projet ont également étudié leur mise en œuvre pour les moteurs à combustion interne et la réduction potentielle des coûts de développement en minimisant l'utilisation de transducteurs matériels. Ces travaux se sont appuyés sur la modélisation et la validation du moteur en s’appuyant sur un logiciel de simulation et sur la construction et la calibration de différents modèles. Les membres du projet ont également développé un nouveau cadre systématique d'adaptation théorique pour obtenir une estimation rapide et fiable des paramètres. Ils ont ensuite construit et validé un observateur d'entrée simple et fiable capable d’estimer le couple moteur en utilisant la vitesse mesurée du moteur et le couple de charge. Le second défi qu’ont surmonté les partenaires du projet concerne le contrôle adaptatif optimal du suivi des systèmes génériques non linéaires. Les chercheurs ont résolu ce problème en incorporant les algorithmes adaptatifs du projet dans la méthode de programmation dynamique avec approximation pour en élargir ultérieurement les performances et l’applicabilité. Il faut également noter que l'équipe de projet est parvenue à construire plusieurs simulateurs de moteurs dynamiques en s’appuyant sur un logiciel du commerce pour effectuer des simulations approfondies et vérifier leurs conclusions (comme par exemple, leur estimation du couple). Elle a mené des expériences de contrôle du rapport air-carburant sur des moteurs à deux cylindres afin de valider ses nouvelles méthodes de contrôle du dit rapport. Globalement, ces travaux se sont révélés extrêmement prometteurs en termes de régulation du rapport air-carburant et de diminution des émissions polluantes. Cette nouvelle stratégie de contrôle a également montré qu'elle permettait de réduire les efforts et les coûts de l'étalonnage hors ligne. Ces recherches ont été diffusées dans les universités et les industries via des revues, séminaires et conférences internationales, tout en étant communiquées dans les universités participantes en Chine et au Royaume-Uni. Grâce à la participation conjointe de l'industrie et du milieu académique, la probabilité d'exploitation de ces résultats, capables de rendre les moteurs plus efficaces et de réduire leurs émissions, est très élevée.
Mots‑clés
Moteurs, émissions, systèmes de gestion du moteur, groupe motopropulseur, AECE, programmation dynamique avec approximation
