Do Hieu TRINH

Objectif : développement software d'un nouveau calculateur BMS (Battery Management System) pour la gestion de la batterie de traction Li-Ion dans les véhicules électriques chez un constructeur automobile.


Réalisation :

Développement dans Simulink les fonctions de calcul de puissance (disponible, générative, charge); les fonctions de calcul internes et les fonctions de protection.

Rédaction les dossiers de justification, les procédures de validation.

Développement les outils de validation automatisés.

Elaboration du banc MIL du BMS. Portage MIL / HIL.

Réalisation des validations MIL / HIL (Plateforme dSPACE DS1006, MicroAutoBox DS1401, Emulateur de la tension de batterie EV1077) et sur banc de batterie 400V.

Objectif : développement une plateforme d'essais pour le diagnostic des défauts structurels des cartes électroniques destinées à l'automobile


Réalisation :

Proposer une approche de diagnostic embarquée à base de traitement du signal (par la Transformation en Ondelettes et test statistique).

Implanter cette approche dans l’environnement Matlab / Simulink.

Conduire des validation SIL / HIL ( plateforme dSPACE DS1006).

En parallèle: Modéliser et développer d’un système de diagnostic de défaut d’une génératrice de l’éolien à base de banc de filtre de Kalman (Generalized Observer Scheme, Dedicated Observer Scheme); validation MIL.

+) Objectif 1: détection des oscillations intempestives des gouvernes (ou Oscillatory Failure Case – OFC) d’un avion de ligne qui dépasse une certaine amplitude, en moins de trois périodes, quelque soit la fréquence sur l’horizon [0.5 – 10] Hz.

+) Réalisation 1: Développement de six approches de détection et de localisation d’OFC même pour des oscillations de faible amplitude (0.15 degré d’oscillation), conformément au cahier des charges d’Airbus.

+) Objectif 2: détection de défaut de tuyère d’un satellite dans le cadre d’une mission de rendez-vous spatial dans un délai de 1.0 seconde (équivalente à 10 pas d’échantillonnage).

+) Réalisation 2: Développement deux méthodes de détection de défaut dont une permet de détecter la panne de type tuyère bloquée ouverte avec un délai de 0.1 seconde et d’isoler la panne (reconnaissance de la tuyère) avec un délai de 0.4 seconde. Ces résultats sont conformes au cahier des charges imposé par Thales.

+) Coder des algorithmes puis les intégrer dans les benchmarks d’Airbus et de Thales respectivement (environnement Matlab / Simulink).