La conception d’un système mécatronique est un problème d’optimisation multidisciplinaire et multi-objectif. Les approches d’optimisation actuellement utilisées, pour l’optimisation des systèmes multidisciplinaires, sont coûteuses en temps de calcul, difficiles à mettre en œuvre et non flexibles avec la phase de conception préliminaire, où les objectifs et les contraintes de conception changent fréquemment. D’où la nécessité de chercher une nouvelle technique plus simples à mettre en œuvre, moins coûteuse et qui permet d’adapter dynamiquement une solution suite à un changement des spécifications. C’est dans ce contexte que cette thèse se focalise sur le développement d’une approche multi-agents de conception qui, se basant sur les connaissances disciplinaires et par un comportement coopératif, permet de trouver collectivement une solution optimale qui satisfait les contraintes et les performances demandées.L'approche proposée est basée sur un processus de conception pour faciliter la conception collaborative distribué des systèmes mécatroniques. Cette approche est appliquée à la conception préliminaire d'un véhicule électrique pour illustrer comment l'utilisation du paradigme multi-agent aide les concepteurs à prendre des décisions efficaces et de parvenir à une décision optimale de l'ensemble du problème. Une étude comparative avec les méthodes classiques d'optimisation est faite afin de démontrer la validité et l'efficacité de l’approche proposée. / The design of a mechatronic system is a multidisciplinary and multi-objective optimization problem. Optimization approaches currently used for the optimization of multidisciplinary systems are expensive in computation time, difficult to implement, and inflexible with the preliminary design phase, in which the objectives and design constraints change frequently. It is therefore necessary to look for new techniques easier to implement and less expensive, that enable to adapt dynamically a solution due to a change in specifications. In this context that this thesis focuses on the development of a multi-agent design approach, based on disciplinary knowledge and cooperative behavior; make possible to collectively find an optimal solution that satisfies the required constraints and performance.The proposed approach is based on a design process to facilitate collaborative distributed design of mechatronic systems. This approach is applied to the preliminary design of an electric vehicle to illustrate how the use of the multi-agent paradigm helps designers in making effective decisions and to achieve an optimal decision of the overall problem. A comparative study with traditional optimization methods is made to demonstrate the validity and effectiveness of the proposed approach.

Le marché du véhicule électrique (VE) en Chine est en pleine effervescence, mais les constructeurs occidentaux peinent à y déployer leurs produits. Pourtant, les crédits d’émissions carbone générés par les ventes de VE sont nécessaires à la survie de leur business de véhicules thermiques dans ce marché. Dès lors, quelles sont les pistes stratégiques à fort potentiel pour les constructeurs étrangers ?En collaboration avec Renault et basée sur cinq missions en Chine entre 2012 et 2016, cette thèse CIFRE dresse d’abord un état de l’art de l’opaque marché du VE en Chine, à la fois généré top-down par des initiatives gouvernementales et bottom-up par des VE low-cost et illégaux, les Micro VE. Nous réalisons une typologie des modèles, des usages, des prix et des territoires de déploiement. Alors que le marché subventionné – hors haut de gamme – ne parvient pas à séduire les consommateurs, c’est en bas du marché officiel et chez les Micro VE illégaux qu’un marché naturel se développe, avec plus d’un million de Micro VE vendus sans aides à l’achat à des particuliers depuis 2009.Dans ce contexte institutionnel spécifique et face à cette double incertitude produit et marché, en appui sur les théories de conception innovante, nous développons un cadre théorique d’exploration stratégique basé sur la combinaison systématique de variables stratégiques et leur évaluation. Nous identifions ainsi deux pistes innovantes et non encore engagées par les constructeurs étrangers : « l’autopartage électrique » et le « VE low-cost ».Sur le volet « autopartage électrique », nous comparons Autolib’ (Paris) et United Journey (Shenzhen), deux systèmes en libre-service basés sur des stations qui semblent pointer vers la mobilité du futur et attirent l’attention des autorités chinoises. Toutefois, en plus de la fragilité des modèles d’affaires, cette piste semble difficile à poursuivre pour les acteurs étrangers dû aux protectionnismes locaux et à la complexité des partenariats publics-privés en Chine, souvent basés sur des réseaux d’institutions informelles.Sur le volet « VE low cost », nous approfondissons les connaissances sur le marché illégal des Micro VE. Une enquête de terrain approfondie dans la province du Shandong permet de caractériser le marché ainsi que les scenarios réglementaires de sa légalisation. Ce marché répond à des besoins véritables de mobilité dans les villes chinoises de rang inférieurs. Ces territoires montrent des environnements sociotechniques à forte compatibilité avec le VE. Il y a peu de stations essence, de transports publics et le stationnement y est facile. Les Micro VE sont chargés sur prises 220 V classiques – ce qui résout le problème d’infrastructures de charge – et permettent une véritable mobilité de proximité plus performante que les deux roues électriques. Mais les forces en faveur d’une légalisation du marché des Micro VE ont le potentiel de le détruire, injectant de la technologie et des normes, et donc augmentant les prix. Une opportunité, semble-t-il, pour les acteurs occidentaux maîtrisant le design-to-cost.Enfin, nous caractérisons la globalisation du programme VE de Renault en Chine, au sein de la triple alliance avec Nissan et le partenaire chinois Dongfeng, ainsi que l’ambidextrie organisationnelle qui l’accompagne. Après des tentatives « d’exploitation » de la gamme VE existante en Chine, le président de l’Alliance Renault-Nissan initie un projet « d’exploration », Kwid EV, un VE low cost pour la Chine. C’est l’occasion pour cette thèse de contribuer aux hypothèses initiales sur le bas du marché VE Chine et de caractériser l’hybridation de lignée qui s’opère chez Renault, entre lignée VE (Europe) et lignée low-cost (Kwid en Inde), entre deux parties de l’organisation auparavant disjointes. Le monde devient ainsi un terrain d’expérimentation pour l’innovation en réseau, avec des marchés tests comme la Chine. Il s’agit alors de réussir le premier coup avant d’innover à l’envers. / The electric vehicle (EV) market in China is booming, but Western manufacturers are struggling to deploy their models in the world’s largest automotive market. However, carbon credits generated by EV sales are necessary for the survival of their gasoline car business in this market. Thus, what are the high potential strategic opportunities for foreign manufacturers?In collaboration with Renault and based on five missions in China between 2012 and 2016, this CIFRE research first draws a state of the art of the opaque EV market in China, a market generated top-down by government initiatives and bottom-up by a low-cost and illegal EV market (Micro EV). We make a typology of models, usages, prices and deployment territories. While the subsidized market – except for premium cars – fails to appeal to consumers, it is instead at the bottom of the official market and within the illegal Micro EV market that a natural market is developing, with more than a million Micro EV sold, without purchase incentives, to private owners since 2009.In this specific institutional context and taking into account this double product and market uncertainty, we build on innovative design theories to develop a theoretical framework for strategic exploration based on the systematic combination of strategic variables and their evaluation. We identify two innovative routes not yet engaged by foreign manufacturers: "electric carsharing" and "low-cost VE".On the "electric car sharing" side, we compare Autolib’ (Paris) and United Journey (Shenzhen), two self-service stations-based systems that seem to pave the road to the mobility of the future and definitely attract the attention of Chinese authorities because of the technologies involved. However, in addition to the fragility of the business models, this opportunity seems difficult for foreign firms to pursue due to local protectionism and the complexity of public-private partnerships in China, often based on networks of informal institutions.On the "low cost EV" side, we are deepening our knowledge of the illegal micro EV market. A field survey in Shandong Province characterizes the market as well as the regulatory scenarios of its legalization. This market responds to real mobility needs in Chinese lower-tier cities. These territories’ socio-technical environments demonstrate strong compatibility with EV. There are fewer gas stations and public transportation systems than in big cities, and parking is easier. Micro EV are charged thanks to conventional 220 V outlets – which essentially solves the problem of charging infrastructures – and allow a true proximity mobility that is more efficient than electric two-wheelers. But the forces in favor of legalizing the Micro EV market have the potential to destroy it, injecting technology and standards, and thus raising prices. An opportunity, it seems, for Western players mastering design-to-cost methodologies.Finally, we characterize the globalization of Renault's EV program in China, within the triple alliance with Nissan and the Chinese partner Dongfeng, as well as the organizational ambidexterity that accompanies it. After attempts to "exploit" the existing EV range in China, the President of the Renault-Nissan Alliance initiates the launch of an "exploratory" project, Kwid EV, a low-cost EV for China. This is the opportunity for this research to contribute to the initial hypotheses about the lower-end of the Chinese EV market and to characterize the lineage hybridization that takes place at Renault, between the EV lineage (European EV) and the low-cost lineage (Kwid in India), between two disjoined parts of the organization. The world becomes a testing ground for networked innovation, with test markets like China. Then, the goal is to make this first shot succeed before reversing the innovation.

La généralisation concomitante de consommateurs d'électricité flexibles et de producteurs imparfaitement contrôlables invite à utiliser les complémentarités de ces acteurs afin d'améliorer leur intégration dans les systèmes d'énergie. Dans le cadre de ces travaux de doctorat, la collaboration entre une flotte de véhicules électriques et une centrale photovoltaïque est étudiée. Un problème générique est tout d'abord défini afin d'augmenter la prévisibilité des échanges entre un réseau électrique et le système collaboratif ainsi créé qui devra respecter un profil d'engagement de puissance échangée. La gestion de ce système est traduite en un problème d'optimisation dans lequel on cherche à compenser les erreurs de prévision de la production photovoltaïque à l'aide de la flexibilité des recharges. Ce problème est multi-temporel du fait de la présence de batteries, stochastique à cause de la disponibilité des véhicules et des erreurs de prévision, et enfin de grande dimension puisqu'à l'échelle d'une flotte entière.Pour le résoudre, la modélisation du comportement et du vieillissement des batteries Li-ion est discutée afin d'établir des compromis entre justesse du modèle, impact sur la décision finale et coût de calcul. Par ailleurs, un modèle de Markov caché original est spécifiquement développé afin de capturer les structures temporelles de l'erreur de prévision de production photovoltaïque. Cette étude est fondée sur des données réelles de production d'une centrale et des données de prévision correspondantes.Le problème de recharge optimale d'une flotte de véhicules agrégée en une batterie équivalente est résolu par la méthode de la programmation dynamique stochastique. La sensibilité des lois de gestion obtenues est discutée vis à vis des modèles utilisés pour décrire l'erreur de prévision ou le comportement des batteries. Le vieillissement des batteries est traduit par plusieurs modèles, dont on examine les conséquences sur le dimensionnement optimal de la flotte de véhicules par rapport à la puissance crête de la centrale photovoltaïque.Enfin la puissance de recharge optimale pour chacun des véhicules de la flotte est déduite à l'aide d'un problème de partage qui est résolu par optimisation distribuée --- Alternating Direction Method of Multipliers --- et programmation dynamique. Une attention particulière est prêtée à la manière dont les préférences individuelles de chaque utilisateur peuvent être prises en compte au sein d'une flotte. Le cas d'une limitation des échanges d'information possibles entre les véhicules est investigué. Le dimensionnement optimal entre une flotte et une centrale photovoltaïque est finalement analysé pour plusieurs modèles économiques envisageables. L'interaction entre dimensionnement et gestion est traitée à l'aide d'une co-optimisation. / Simultaneous development of flexible electricity consumers and of intermittent renewable producers calls for using their complementarities. It could foster their overall integration in power systems. For the purpose of this doctoral thesis, the collaboration between an electric vehicle fleet and a photovoltaic plant is studied. First of all, a generic problem is set up to improve the predictability of the power exchange between the power grid and the so called collaboratif system. It should therefore fulfill a commitment profile constraint. The intraday management of this system consists in an optimisation problem which objective is to mitigate the production forecast errors by charging power flexibility. This is a multitime step problem, because of the battery intertia. The random availibility of vehicles and the forecast errors also make it stochastic. Finally there is a huge number of variables as it is spread other an entiere fleet.Upstream of the problem resolution, the modeling of the dynamic behaviour and of the aging of Lithium Ion batteries is discussed. It results in a range of compromises between precision, impact on the final decision and computational cost. Furthermore, a hidden Markov model is proposed and developped so as to handle temporal structures of the forecast error of the photovoltaic production. This analysis is based on production data of a real plant and on associated forecasts.An electric vehicle fleet is considered as an equivalent agregated battery. Its optimal charging power is sorted out using stochastic dynamic programming. The sensitivity of the resulting management strategies is assessed against the models which describe the production forecast error or battery behaviour. The battery aging is rendered by several models which we discuss the consequences over the optimal sizing of an electric vehicle fleet regarding to the plant power.Then the optimal charing power for each one of the vehicles among a fleet is deduced using a sharing problem. The resolution is carried out using distributed optimisation --- Alternating Direction Method of Multipliers --- and dynamic programming. A specific attention is devoted to the individual mobility priorities of the vehicles users. The vehicle charging power is thus differenticiated according to each one preferences. We also investigate a situation where information exchanges are limited. The optimal sizing of an electric vehicle fleet associated with a photovoltaic plant is finaly considered under several possibilities of economic model. The coupling between sizing and daily management is tackled thanks to a co-optimization.

Résumé : Depuis la fin du XXème siècle, l’augmentation du prix du pétrole brut et les problématiques environnementales poussent l’industrie automobile à développer des technologies plus économes en carburant et générant moins d’émissions de gaz à effet de serre. Parmi ces technologies, les véhicules électriques hybrides constituent une solution viable et performante. En alliant un moteur électrique et un moteur à combustion, ces véhicules possèdent un fort potentiel de réduction de la consommation de carburant sans sacrifier son autonomie. La présence de deux moteurs et de deux sources d’énergie requiert un contrôleur, appelé système de gestion d’énergie, responsable de la commande simultanée des deux moteurs. Les performances du véhicule en matière de consommation dépendent en partie de la conception de ce contrôleur. Les véhicules électriques hybrides rechargeables, plus récents que leur équivalent non rechargeable, se distinguent par l’ajout d’un chargeur interne permettant la recharge de la batterie pendant l’arrêt du véhicule et par conséquent la décharge de celle-ci au cours d’un trajet. Cette particularité ajoute un degré de complexité pour ce qui est de la conception du système de gestion d’énergie. Dans cette thèse, nous proposons un modèle complet du véhicule dédié à la conception du contrôleur. Nous étudions ensuite la dépendance de la commande optimale des deux moteurs par rapport au profil de vitesse suivi au cours d’un trajet ainsi qu’à la quantité d’énergie électrique disponible au début d’un trajet. Cela nous amène à proposer une technique d’auto-apprentissage visant l’amélioration de la stratégie de gestion d’énergie en exploitant un certain nombre de données enregistrées sur les trajets antérieurs. La technique proposée permet l’adaptation de la stratégie de contrôle vis-à-vis du trajet en cours en se basant sur une pseudo-prédiction de la totalité du profil de vitesse. Nous évaluerons les performances de la technique proposée en matière de consommation de carburant en la comparant avec une stratégie optimale bénéficiant de la connaissance exacte du profil de vitesse ainsi qu’avec une stratégie de base utilisée couramment dans l’industrie. // Abstract : Since the end of the XXth century, the increase in crude oil price and the environmental concerns lead the automotive industry to develop technologies that can improve fuel savings and decrease greenhouse gases emissions. Among these technologies, the hybrid electric vehicles stand as a reliable and efficient solution. By combining an electrical motor and an internal combustion engine, these vehicles can bring a noticeable improvement in terms of fuel consumption without sacrificing the vehicle autonomy. The two motors and the two energy storage systems require a control unit, called energy management system, which is responsible for the command decision of both motors. The vehicle performances in terms of fuel consumption greatly depend on this control unit. The plug-in hybrid electric vehicles are a more recent technology compared to their non plug-in counterparts. They have an extra internal battery charger that allows the battery to be charged during OFF state, implying a possible discharge during a trip. This particularity adds complexity when it comes to the design of the energy management system. In this thesis, a complete vehicle model is proposed and used for the design of the controller. A study is then carried out to show the dependence between the optimal control of the motors and the speed profile followed during a trip as well as the available electrical energy at the beginning of a trip. According to this study, a self-learning optimization technique that aims at improving the energy management strategy by exploiting some driving data recorded on previous trips is proposed. The technique allows the adaptation of the control strategy to the current trip based on a pseudo-prediction of the total speed profile. Fuel consumption performances for the proposed technique will be evaluated by comparing it with an optimal control strategy that benefits from the exact a priori knowledge of the speed profile as well as a basic strategy commonly used in industry.

L'étude porte sur la gestion de la distribution instantanée de la puissance entre une pile à combustible et un élément de stockage afin d'assurer la puissance électrique nécessaire à la traction d'un véhicule électrique hybride. L'objectif visé est la minimisation de la consommation d'hydrogène sur un cycle donné. Le problème est formulé en tant que problème d'optimisation globale sous contraintes. Dans une première approche, le système est décrit sous forme d'une équation dynamique discrétisée et un algorithme de programmation dynamique est appliqué. Une seconde approche consiste à minimiser le hamiltonien après avoir approché le critère coût par une fonction polynomiale. Ces méthodes nécessitent la connaissance a priori du profil de puissance demandée et se classent parmi les méthodes d'optimisation hors ligne. Pour une gestion en ligne de l'énergie, nous avons appliqué un système de décision à base de règles floues. Les fonctions d'appartenance des entrées et sorties du système flou sont optimisés à l'aide d'un algorithme génétique. Afin d'appliquer les stratégies évoquées, un bilan énergétique du groupe électrogène formé de la pile et ses auxiliaires, de l'élément de stockage et des convertisseurs statiques est effectué.

Depuis une quinzaine d'années, le véhicule électrique est redevenu une problématique importante dans le domaine du génie électrique. L'objectif est maintenant de concevoir de vrais véhicules électriques exploitant notamment la grande souplesse de gestion de cette énergie. Dans cette optique, nous nous sommes intéressé au moteur-roue car il présente plusieurs avantages, en particulier de compacité de la fonction motrice. Cependant la conception d'un tel système impose de très nombreuses contraintes. Entre autres, il faut modéliser le système dans sa globalité et réaliser un compromis entre la masse du moteur et son rendement afin d'optimiser l'autonomie du système. La structure de moteur-roue retenue dans ce travail est un moteur synchrone à aimants permanents Nd-Fe-B, à structure inversée, à forces électromotrices trapézoïdales et alimenté par un onduleur de tension produisant des créneaux de courant, car cette structure présente à la fois un fort couple massique mais aussi un bon rendement. Pour dimensionner ce système, nous avons proposé une procédure originale et efficace comportant deux phases : − une optimisation de structure sur la base de modèles analytiques ; − une validation du dimensionnement optimal à l'aide d'une analyse fine par des modèles numériques. L'approche globale (batterie, convertisseur et moteur) nécessite des modèles analytiques et numériques de l'ensemble du système dans les trois domaines magnétiques, électromécaniques et thermiques. La procédure d'optimisation utilise le logiciel Pascosma, développé par le Laboratoire d'Electrotechnique de Grenoble, pour programmer automatiquement un logiciel de dimensionnement du moteur-roue modélisé. Les modèles ont été validés sur des moteurs de puissances 30 kW et 200 W et la méthodologie de conception a permis l'amélioration d'un moteur d'assistance au pédalage intégré dans le moyeu d'une roue de vélo, nous avons pu diminuer la masse du moteur de près de 50 % tout en améliorant son rendement de trois points.

Dans le domaine du véhicule électrique, la chaîne de traction allant de la batterie de stockage aux roues en passant par le moteur constitue le cœur du système. Elle bénéficie régulièrement d’innovations technologiques rendant ce véhicule de plus en plus attractif. Actuellement, les motorisations proposées par les constructeurs sont classiques, de type synchrone à rotor bobiné, à aimant permanent ou asynchrone. De conception éprouvée et dotées de lois de commande complexes et parfaitement maîtrisées, elles offrent de bonnes performances.Cependant, les industriels explorent de nouvelles motorisations moins conventionnelles permettant de réduire leur coût de fabrication, tout en maintenant les performances. Une des solutions possibles est la machine à réluctance variable à double saillance (MRVDS). En effet, elle est de conception simple et constituée de matériaux peu couteux. Son rotor complètement passif lui confère une très bonne robustesse et une vitesse de rotation élevée, nécessaire à une certaine compacité.Néanmoins, son pilotage est beaucoup plus complexe que pour les autres machines, elle est relativement bruyante et son couple présente des ondulations non négligeables.Nos travaux ont pour but de contribuer à l’amélioration des performances de la MRVDS du point de vue contrôle, caractéristiques de couple et efficacité énergétique sur une plage de vitesse importante. Ils ont alors été conduits selon deux axes : un axe commande et un axe conception.Afin de satisfaire un contrôle du couple le plus parfait possible, de nouveaux régulateurs de courant à la fois performants et relativement simples à implémenter sur cible logicielle ont été présenté dans un premier temps. Ensuite, nous avons proposé une implémentation partitionnée de la commande de la MRVDS sur cibles logicielle et matérielle. L’objectif est ici de conserver les performances de la commande dans le cas de l’utilisation d’un processeur économique, dont la période d’échantillonnage serait relativement importante, et tout particulièrement à haute vitesse. Une carte FPGA (Fied Programmable Gate Array) a alors été mise en œuvre.Pour améliorer les caractéristiques de couple en fonction de la vitesse ainsi que le rendement de l’ensemble moteur-convertisseur, une nouvelle structure de MRVDS non conventionnelle a été proposée. Elle est munie d’un bobinage auxiliaire créant une excitation magnétique dans chaque phase.Une étude a d’abord été menée à l’aide de simulations basées sur un nouveau modèle. Elle a permis de mettre en évidence les avantages d’une excitation par rapport à une MRVDS classique. Afin de valider les résultats, un prototype a ensuite été conçu, réalisé et expérimenté.Une part importante de ces travaux a ainsi été consacrée à la mise en œuvre de plateformes expérimentales et à la réalisation de nombreux essais permettant de valider les développements théoriques, tant du point de vue commande sur une MRVDS 8/6 que conception sur une MRVDS 6/4. / For electric vehicles, traction from storage battery to the wheels through the engine is the heart of the system. It regularly enjoys technological innovations making this vehicle more attractive. Currently, machines offered by manufacturers are classic, synchronous and induction machines. With complex laws, they offer good performance.However, manufacturers are exploring new unconventional machines to reduce their manufacturing cost while maintaining performance. One possible solution is the switched reluctance machine (SRM). Indeed, its design is simple and made of inexpensive materials. Its rotor completely passive gives it a very good robustness and high rotational speed required for certain compactness. However, its operation is much more complex than for other machines, it is relatively noisy and has significant torque ripple.Our work contributes to the improvement of SRM’s performance in terms of control torque characteristics and global efficiency over a large range speed. They were driven on two axes: one control axis and one design axis.To satisfy a torque control as perfect as possible, new currents controller both efficient and relatively simple to implement on software target were first presented. Then we proposed a SRM's control implementation on hardware and software targets. The objective is to maintain the performances in the case of an important sampling period, especially at high speeds. So an FPGA circuit (Fied Programmable Gate Array) was used.To improve torque characteristics depending on the speed, and global efficiency, a new SRM structure has been proposed. It is provided with an auxiliary coil creating a magnetic excitation in each phase. A study was initially conducted using simulations based on a new model. It helped to highlight the benefits of excitement compared to a conventional SRM. To validate the results, a prototype was then designed, built and tested.An important part of this work has been devoted to the implementation of experimental platforms and implementation of numerous tests to validate the theoretical developments, both in terms of control on a 8/6 SRM and design on a 6/4 SRM.

Le marché des véhicules électriques connait actuellement un développement important motivé par diverses raisons. Cependant, des limites liées à leurs performances constituent des inconvénients majeurs à une croissance des ventes de plus grande importance. Les performances et durée de vie des batteries utilisées sont au cœur des préoccupations des utilisateurs. Les batteries sont sujettes à des pertes de performances au fil du temps, dus à des phénomènes complexes impliquant des interactions entre les diverses conditions de vie de celles-ci. Dans l'objectif d'améliorer la compréhension et l'estimation du vieillissement d'une batterie, ces travaux étudient des données issues d'usages réels de batteries sur des véhicules électriques. En particulier, l'étude consiste en l'adaptation d'approches statistiques fondées sur les données mesurées, mettant en évidence des interactions entre variables, ainsi que la création de méthodes d'estimation du niveau de performance de batterie uniquement basé sur les mesures obtenues. Les résultats de ces méthodologies ont permis d'illustrer l'apport d'une approche statistique, par exemple en démontrant la présence d'informations contenues dans les signaux issus de la batterie, utiles pour l'estimation de son état de santé. / Due to different reason The electrical vehicle market is undergoing important developments. However the limits associated with performance represent major drawbacks to increase the sales even more. The batteries performance and lifetime are the main focus of EV users. Batteries are subject to performance loss due to complex phenomena implying interactions between the different life conditions of the battery. In order to improve the understanding and estimation of battery aging, the studies were based on datasets from real use ev batteries. More precisely, this study consists in the adaptation and application of statistical approaches on the available data in order to highlight the interactions between variables, as well as the creation of methods for the estimation of battery performance. The obtained results allowed to illustrate the interests of a statistical approach. For example the demonstration of informations contained in the signals coming from the battery which are useful for the estimation of its state of health.

Dans le contexte automobile actuel de réduction des émissions de CO2, une réponse semble être apportée par le véhicule électrique. De nombreuses questions se posent alors, notamment concernant l’autonomie, d’autant plus que le nombre de consommateurs électriques dans les véhicules est en constante augmentation. Il est nécessaire de concevoir un groupe-motopropulseur électrique alliant autonomie et performances en considérant les contraintes de coût auxquelles est confronté tout constructeur.Concernant les outils de conception, très nombreux sont les constructeurs qui s’orientent vers d’autres solutions que la réalisation de prototypes en faisant appel à la simulation numérique dès le début du cycle en V pour optimiser leur prédimensionnement et assurer un gain non négligeable sur les délais et les coûts. Les travaux de thèse s’articulent ainsi autour de deux axes. Une première étape consiste à modéliser le réseau électrique automobile (chaîne de traction, système de confort thermique et réseau 14V) afin de simuler son fonctionnement en régime dynamique. L’aspect dynamique est important : des cartographies de pertes ne peuvent suffire si nous nous intéressons aux performances du véhicule en termes d’accélérations. D’autre part, l’autonomie est impactée de façon non négligeable par cet aspect dynamique.Dans une seconde étape, nous procéderons à l’optimisation du système de puissance. Les critères qui nous intéressent, autonomie et performances, sont antagonistes, ce qui donne lieu à la recherche de « meilleurs » compromis. Nous distinguons l’optimisation des lois de pilotage des organes de l’optimisation de l’architecture, les deux étant menées séquentiellement. / In the current automobile trend of global CO2 emissions reduction, the electric vehicle seems to be one of the most effective solutions. It is a new technology and, consequently, many questions appear, in particular concerning the range impacted by the constant increase of the number of electric loads embedded in vehicles. It is necessary to design an electric powertain allying sufficient range and good performances and respecting cost constraints, which is a determining criterion for every car manufacturer. Concerning conception tools, many car manufacturers turn to other solutions that only physical prototypes realization by using numerical simulation from the beginning of the V-cycle in order to optimize powertrain presizing and ensure a significant costs and delays reduction.The thesis works are based on two axes.The first part consists in modeling the power system of electric vehicle (powertrain, air-conditioning, heating system and 14V network) in order to simulate the global system behavior in transient state. The dynamic aspect is important: for example, losses maps cannot be used if we are interested in vehicle performances in terms of accelerations. Moreover, as that will be shown, the vehicle range is impacted in a significant way by the dynamic phenomena. The models are validated by comparison with tests results.In a second part, we proceed to electric power system optimization. The criteria that interest us namely range and performances are conflicting, what gives rise in search of "best" compromises. It is necessary to distinguish control laws optimization from architecture optimization, both being led sequentially.

Ce travail vise à modéliser le vieillissement des batteries lithium-ion soumises à des sollicitations de type véhicule (électrique ou hybride). Cette étude a notamment pour but d’optimiser le dimensionnement des packs batteries pour véhicule et les stratégies de gestion électrique. Une approche originale, de type fatigue mécanique, a été sélectionnée car potentiellement capable de modéliser des sollicitations complexes et variées. Cette approche a été développée pour une batterie lithium-ion spécifique graphite/NCA. Il apparaît qu’un simple cumul de dommage n’est pas entièrement pertinent et que deux contributions au vieillissement sont à l’œuvre : l’une en fonction de la charge échangée et l’autre en fonction du temps. De multiples essais de vieillissement ont été effectués et montrent l’influence très importante de la température, du courant et de l’état de charge sur chacune de ces contributions. Ces essais permettent de mettre en équation l’impact de chacun de ces paramètres sur la vitesse de dégradation. Il en découle un modèle informatique de prévision du vieillissement, capable de prendre en compte les périodes d’arrêt comme de roulage. Les résultats, sur des sollicitations peu à moyennement complexes, donnent une très faible erreur au niveau de la prévision. Des analyses post-mortem ont également été effectuées sur les batteries étudiées afin de comprendre les mécanismes en jeu. Plusieurs analyses (physico-chimiques et électrochimiques, par spectroscopie d’impédance) permettent de relier les principaux mécanismes de vieillissement à chacune des deux contributions : une altération de la structure cristalline du matériau actif d’électrode positive pour la contribution fatigue, la passivation du matériau actif d’électrode négative pour la contribution temporelle. Ces analyses apportent une vision plus complète du vieillissement et justifient les hypothèses effectuées lors de la mise en place du modèle. Elles permettent également d’envisager une généralisation du modèle à d’autres technologies de batteries lithium-ion. D’ailleurs, un essai de généralisation à une autre batterie commerciale a permis de vérifier la fiabilité et de détecter les limites de notre approche. / This scientific piece of work aims at modeling the aging of lithium-ion batteries, depending on the vehicle stress (electric or hybrid type). More specifically, this study intends to optimise the design of battery packs for vehicle and power management strategies. A original mechanical fatigue approach has been selected as potentially able to model complex and varied demands. This approach was developed for a specific graphite / NCA lithium-ion battery. It appears that a simple damage accumulation is not entirely relevant, and that two contributions to aging are ongoing: one based on charge throughput and the other based on time. Multiple aging tests were performed and have shown the important influence of temperature, current power and state of charge for each contribution. They led to the establishment of equations linking each of these parameters to battery degradation rate. Thanks to these equations, a computer model for aging prevision has been built, able to take into account both cycling and calendar ageing. The model gives, for slightly to moderately complex solicitations, a very small predicting error. Postmortem analyses were also performed on the batteries to understand the mechanisms involved. Several analytical techniques (physicochemical and electrochemical, impedance spectroscopy) make possible to connect the main mechanisms of ageing to the contributions: an alteration of the crystalline structure of the positive electrode active material for the fatigue contribution, passivation of the negative electrode active material for the time contribution. These analyses provide a more complete view of aging and justify the hypothesis made during the implementation of the model. These electrochemical results allow us to consider a generalisation to other lithium-ion battery technologies. Indeed, an attempt to generalise the model to another commercial battery has made possible to check the reliability and to detect limits of this approach.