Recrutement

recrutement

Détection, localisation et identification de défauts dans les réseaux câblés de communication et d’énergie des véhicules électriques autonomes par transferométrie

Type de recrutement
Thèse
Durée
Urgent
oui
Rattachement
IEMN et CRIStAL - Université de Lille
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Détails (fichier)

Les véhicules électriques, intelligents voire autonomes, sont équipés de technologies nouvelles et de nombreux calculateurs embarqués qui échangent des données et permettent de proposer des fonctionnalités nouvelles d’aide à la conduite pour assister voire se substituer au conducteur (régulateur de vitesse, aide au freinage, parking automatique. . .). Ces calculateurs contrôlent et commandent différents systèmes grâce à un ensemble de capteurs et d’actionneurs répartis dans le véhicule, et échangent des données entre eux grâce à des réseaux de communication. Le déploiement de ces nouvelles technologies nécessite de pouvoir garantir une sûreté de fonctionnement optimale (fiabilité, maintenabilité, disponibilité, sécurité) en toute circonstance. Ceci nécessite de mettre en place un système de surveillance de l’état de santé du véhicule (détection, localisation, identification de défauts et pronostic de défaillance) et des procédures de reconfiguration ou d’adaptation (reconfiguration de la commande ou des objectifs, commande tolérante aux fautes) en cas de défaillance détectée. De nombreux travaux ont été réalisés pour améliorer cette sûreté de fonctionnement, mais essentiellement pour détecter les défauts de composants tels que les capteurs et actionneurs, peu de travaux ont été réalisés pour détecter et localiser les défauts naissants (ou soft faults) des câbles/réseaux filaires et connexions. Ces défauts dus à l’usure des câbles, à des contraintes mécaniques, à l’effet de températures excessives ou encore de l’humidité sont pourtant très présents. Ils n’ont pas d’effet immédiats car la communication ou le transfert d’énergie est maintenu, mais peuvent évoluer vers des défauts francs (hard faults – courts circuits ou circuits ouverts) qui eux vont venir impacter le fonctionnement de ces véhicules, et peuvent entraîner des atteintes à l’intégrité du véhicule et à la sécurité des passagers.

Des travaux ont été réalisés pour répondre à ces enjeux de détection et de localisation de soft faults dans les réseaux câblés dans le cadre du projet du DIACA - Maintenance prédictive autonome des systèmes de transports câblés, du CPER ELSAT 2020 en région Nord Pas-de-Calais et dans le cadre de la thèse de Abdel Karim Abdel Karim (contrat doctoral 2019-2022). Des résultats très intéressants ont été obtenus et publiés dans des conférences réputées, plusieurs articles ont été soumis et sont en cours d’évaluation.

Plusieurs travaux sont envisagés dans la proposition de thèse :

  • Améliorer la procédure de décision sur les résidus, en environnement perturbé (bruits de mesures en particulier),
  • Estimer la sévérité du défaut, ce qui permettra de prédire la durée de vie résiduelle du câble (dans une démarche de pronostic),
  • Détecter et localiser les défauts multiples,
  • Reconfigurer le réseau et le protocole de communication lorsqu'un défaut de câble est détecté/localisé, permettant d’anticiper les effets d’un éventuel défaut franc,
  • Mettre en oeuvre la méthode de surveillance sur le véhicule électrique autonome Zoé du CRIStAL (plateforme PRETIL labellisée par l’Université de Lille et l'Equipex Robotex).