Thèse soutenue

Estimation précise et robuste de l’état de vieillissement de piles PEMFC par observateurs bayésiens dans le cadre d’une approche basée modèle
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Auteur / Autrice : Andres Jacome
Direction : Daniel HisselVincent HeiriesSébastien RosiniMathias Gerard
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie électrique
Date : Soutenance le 16/12/2021
Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Laboratoire d'innovation pour les technologies des énergies nouvelles et les nanomatériaux (Grenoble) - Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) / FEMTO-ST
Site de préparation : Université de Franche-Comté (1971-....)
Jury : Président / Présidente : Rachid Outbib
Examinateurs / Examinatrices : Daniel Hissel, Vincent Heiries, Sébastien Rosini, Mathias Gerard, Rachid Outbib, Mitra Fouladirad, Corinne Mailhes, Federico Bribiesca Argomedo, Javier Enrique Solano Martinez, Christophe Vacquier
Rapporteurs / Rapporteuses : Mitra Fouladirad, Corinne Mailhes

Résumé

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Le PHM (Prognostics and Health Management) représente une réelle opportunité en vue d’une amélioration des performances des piles à combustibles et d’une augmentation de leur durée de vie. Ce champs d’étude a récemment beaucoup gagné en intérêt. Le but principal est d’utiliser de manière optimale les données mesurées par l’ensemble des capteurs disponibles afin d’évaluer les indicateurs caractéristiques du vieillissement et éventuellement modifier l’opération de la pile afin d’optimiser sa durée de vie. La thèse proposée se place dans le cadre d’une approche basée modèle et s’appuiera sur l’expertise en modélisation des piles à combustible développées au laboratoire de modélisation LMP. Un estimateur en-ligne de l’état de vieillissement de la pile sera développé. L’observateur envisagé présente la caractéristique de combiner un modèle d’état dérivé à partir du modèle pile MePHYSTO, avec les différentes données capteurs disponibles (tension, courant, pression, température). Il permet d’opérer de manière conjointe une estimation des variables d’état, et en particulier l’état de vieillissement, ainsi que la mise à jour des paramètres du modèle. Etant donné la nature des variables d’état à estimer, on se dirigera vers des observateurs sophistiqués adaptés aux problèmes non-linéaires et non-gaussiens permettant d’obtenir une solution approchant l’estimé Bayésien optimal.