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Université de Franche-Comté, UFC, UTBM
/ 04-12-2008
Marsala Giuseppe
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Le sujet de thèse traite de la modélisation d’un système d’énergie avec piles à combustibles (PàC) de type PEMFC destiné à être intégré dans les véhicules électriques. Le but recherché par la réalisation de cet émulateur (objet matériel qui a le même comportement qu’un système réel) est de développer des lois de commande assurant un bon fonctionnement du système PàC. Après une étude bibliographique sur les différentes modélisations de coeur de Pile à Combustible (PàC), le choix d’un convertisseur de type Buck a été retenu et mis en oeuvre pour l’émulateur. L’originalité de ce travail réside dans la prise en compte de toutes les auxiliaires du système PàC. Les auxiliaires ont été introduites sous forme Hardware In the Loop (HIL). Pour cela l’environnement DSPACE a été utilisé. Plusieurs lois de commande et de contrôle ont été étudiées et mises en oeuvre. L’émulateur a été conçu avec une large bande passante. Le contrôle de la tension est réalisé avec la technique « State Variable Feedback », qui est capable de fixer correctement les pôles du système à boucle-fermé afin d’assurer la bande passante souhaité et le comportement à régime permanent. Le cas particulier de la gestion de l’air a été largement développé et a permis de valider le principe d’émulation retenu. En effet, différentes stratégies de commande (static feedforward, PI) ont été étudiées et comparées en utilisant une nouvelle stratégie de commande basée sur les réseaux neuronaux. Cette dernière repose sur le principe d’inversion de la relation entre la vitesse de rotation du compresseur et le coefficient de « oxygen excess ratio », dont la régulation est d’importance capitale pour éviter l’appauvrissement en oxygène de la membrane. Contexte : ce sujet est proposé dans le cadre partenariat avec Centre National de Recherche (CNR) d’Italie. Mots Clés: Système Pile à Combustible, Pile à Combustible de type PEM (Proton Exchange Membrane), Buck Convertisseur, Emulateur, Véhicule Electrique (VE), Réseaux de neurones.
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