Responsable: Antoine Picot
Le groupe CODIASE s’intéresse à la gestion optimale en temps réel de la conversion de l’énergie ainsi qu’au suivi de la dégradation et la modélisation de l’état de santé des systèmes électriques. Son domaine d’application est large puisqu’il s’étend des réseaux électriques aux isolants en passant par les piles à combustibles et les convertisseurs statiques et électromécaniques. Par ses travaux de recherche, le groupe vise une synergie des approches commande et diagnostic. Cette démarche nous positionne à l’interface du génie électrique, de l’automatique et du traitement du signal.
L’équipe permanente est composée de 8 enseignants-chercheurs, 1 chercheuse CNRS, 1 professeure émérite et 1 technicien. Elle est complétée en moyenne par une dizaine de doctorants.
Le groupe collabore avec différentes équipes du laboratoire : GENESYS, CS, MDCE, LM. Il affiche également de nombreux partenariats industriels tels que Nidec, Schaeffler, EMotors, Schneider, Helion, Safran et Airbus.
Pour la commande, nos recherches se concentrent sur la gestion optimale en temps réel de la conversion de l’énergie. Conformément au projet et à l’identité du groupe, ces travaux sont plus tournés vers les développements méthodologiques et les approches systèmes. En particulier, cela se traduit par des travaux sur la commande optimale des flux de puissance dans les réseaux électriques, la mutualisation et la coopération des actionneurs électriques, mais également la commande des convertisseurs à grand nombre de degrés de liberté pour une meilleure prise de décision à l’échelle de la période de découpage.
L’équipe propose des méthodes visant à faire face à la complexité croissante des systèmes électriques. D’un point de vue local, la diversité des différents sous-systèmes en termes de dynamique, modes et conditions de fonctionnement, mais également d’informations accessibles constituent un premier défi pour leur commande ou pilotage. Au niveau global, l’interaction de ces différents systèmes toujours plus nombreux implique une modélisation et des algorithmes de plus en plus complexes avec des temps de calculs rédhibitoires pour être appliqués en temps réel. Le groupe travaille sur la simplification des modèles pour permettre la commande de multi-systèmes complexes.
Nos recherches se veulent très impliquées sur ces aspects « local/global », afin de ne pas aboutir à des aspects distincts «hors ligne/en ligne». L’objectif est d’intégrer ces deux niveaux sur les cartes de commande nécessitant très souvent une étude sur la commande distribuée de ces systèmes.
En diagnostic, l’équipe a développé ses recherches méthodologiques sur l’identification paramétrique de modèles pour le suivi de l’état de santé des objets (Pile à Combustible, isolants de machines, OLED …), mais aussi des méthodes basées-données, notamment grâce à des approches statistiques et basées sur l’intelligence artificielle. Les recherches du groupe autour de la surveillance et du diagnostic se situent au-delà de l’objet car très souvent associées à un environnement ‘système’ qu’il faut prendre en compte, et mettent ainsi l’accent sur des méthodologies capables de traiter des problèmes complexes.
L’un des verrous majeurs est la modélisation de la dynamique de dégradation et de vieillissement de manière à pouvoir effectuer un pronostic de durée de vie. Nous travaillons à la fois sur des méthodologies basées « modèle », notamment pour faire de l’analyse de campagnes d’essais, mais également sur des méthodologies basées « données » afin de manière à apprendre le comportement du système en sain et/ou en dégradé sans connaissances a priori. Le groupe souhaite se diriger vers des méthodologies « hybrides » tirant l’avantage à la fois des modèles mais également de techniques d’apprentissage pour les phénomènes méconnus. De plus, le groupe à également une expertise reconnue sur la modélisation par plan d’expériences (PEX). A travers cette méthode, le groupe s’intéresse à la représentativité et au choix des données à utiliser pour construire un modèle fiable, mais également à l’interaction entre les différentes contraintes ainsi qu’à l’impact de contraintes dynamiques (cyclage).
Le groupe souligne sa volonté de développer des modèles interprétables et explicables permettant de garder lien avec la physique des objets étudiés, ce qui constitue un point différenciant et conduit à concevoir des méthodes complémentaires.
Le groupe dispose de différents moyens expérimentaux sur le site N7 :
Il travaille également en collaboration avec d’autres équipes du laboratoire dont il peut être amener à partager les moyens expérimentaux :
| NOM Prénom | Corps / Tutelle | Page Personnelle |
|---|---|---|
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