Estimation de variables de combustion à partir d'un signal vibratoire : application au moteur diesel

par Emmanuel Nguyen

Thèse de doctorat en Mécanique avancée

Sous la direction de Jérôme Antoni et de Olivier Grondin.

Soutenue en 2009

à Compiègne .


  • Résumé

    Cette thèse porte sur l'estimation de variables caractérisant la combustion d'un moteur Diesel à partir d'un signal vibratoire. Pendant la phase de calibration du moteur, ces variables sont mesurées à partir du capteur de pression cylindre. Or, sur les moteurs d'automobiles, ce capteur n'est pas disponible pour des raisons de coût et de fiabilité. Le capteur de cliquetis, qui mesure les vibrations à la surface du bloc moteur, est une alternative possible à ces capteurs. Toutefois, ce capteur ne mesure pas directement les phénomènes ayant lieu dans le cylindre et il recueille d’autres sources vibratoires : injection, claquement de soupapes, basculement du piston. La première contribution de ce travail est d'établir la relation entre la pression cylindre et le signal vibratoire par l'intermédiaire d'un modèle convolutif. L'estimation de variables de combustion à partir du signal vibratoire peut alors se formaliser en un problème inverse mal posé qu'il est nécessaire de régulariser. La seconde contribution de la thèse est la résolution de ce problème par une approche originale fondée sur le formalisme bayésien. Celui-ci combine un terme de vraisemblance lié à la mesure du capteur de cliquetis et un terme a priori issu de modèles physiques de la combustion. L'application développée à partir de l'inférence bayésienne aboutit à l'estimation cycle à cycle de la localisation et de la valeur du maximum de gradient de pression. L'approche choisie, implémentée en temps réel, présente de bons résultats en régime stabilisé et en régime transitoire. Ainsi, les variables de combustion estimées peuvent être utilisées pour le diagnostic ou le contrôle de la combustion en boucle fermé.

  • Titre traduit

    Combustion variable estimation from engine block vibrations : application to the diesel engine


  • Résumé

    The aim of this thesis is the estimation of combustion indicators in a Diesel engine from block vibrations measurement. During the engine calibration, these combustion indicators are measured with in-cylinder pressure sensors. Yet, these sensors are unavailable in commercial-line automotive for cost and fiability reasons. The knock sensor, which measures vibrations at the surface of the engine block, is an alternative for combustion indicators estimation. This sensor provides an indirect measurement of the combustion behavior and suffer of the existence of multiple other vibratory sources : injection, valve opening and closing, piston slap. The first contribution of this work is to establish a relation between the in-cylinder pressure and the knock sensor signal. This relation is obtained from a convolutive model taking into account the engine block transfer function. The estimation of combustion indicators from block vibration signal appears to be an ill-posed inverse problem and needs thus to be regularized. The second contribution of this thesis is the resolution of the problem with an innovative approach based on Bayesian inference. This formalism combines a likelihood term depending on the knock sensor measurement and a prior term coming from physical model of the combustion. The Bayesian inference is applied for the cycle to cycle estimation of the angular localisation and amplitude of the maximum pressure gradient. This approach has been implemented in real time and provides good results at steady state and in transient as well. The estimated combustion indicators can be then used for combustion diagnostic or closed loop control of the combustion.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (198 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 97 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Technologie de Compiègne. Service Commun de la Documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2009 NGU 1834
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