GREYDIENT project

Objectifs

Francesco Cancelliere sera supervisé par Jean-Marc BOURINET et Sylvain GIRARD pour une thèse financée par l'Union Européenne à travers le programme ITN.

Développer

un modèle numérique multi-physique pour représenter la dégradation et les performances des batteries,

Implémenter

ce modèle en combinaison avec des données de surveillance réelles dans un cadre FMI,

Développer

une méthode pour mettre à jour itérativement le modèle numérique via une mise à jour bayésienne du modèle,

Valider

cette méthode sur un cas réel de batterie de véhicule électrique.

Sujet

L’ESR 15 développera une approche de jumeau virtuel de type boîte grise à apprentissage actif pour la surveillance de la dégradation et des performances des batteries dans les véhicules électriques.

Plus précisément, l’ESR 15 combinera des représentations multi-physiques (physicochimiques et structurelles) d’équations algébriques différentielles de la physique sous-jacente de la batterie (par exemple, via une simulation 0D/1D dans le langage Modelica) avec des données provenant de systèmes de surveillance de la batterie en ligne via le cadre Functional Mock-up Interface (FMI).

De cette manière, un jumeau virtuel à boîte grise très flexible peut être conçu. Tout d’abord, le modèle de batterie et la structure de surveillance sont conçus à la main, sur la base d’une formalisation mathématique du problème. Ce développement théorique est ensuite mis en œuvre dans le cadre de l’IGF, où les modèles théoriques DAE sont intégrés aux données.

En outre, l’ESR15 appliquera des techniques avancées d’analyse de sensibilité pour déterminer activement comment la disposition des capteurs, ainsi que la représentation du modèle, peuvent être améliorées de manière itérative.

Enfin, sur la base de méthodes d’assimilation de données bayésiennes, le cadre développé garantira automatiquement l’exactitude de la représentation DAE du modèle de batterie. Les développements seront validés par une étude de cas impliquant une batterie réelle de véhicule électrique équipée des capteurs nécessaires.

Plus d’informations sur le programme ITN ici.

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Résultats attendus

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