Dans le domaine automobile, les modules électroniques de puissance des produits mécatroniques voient leur puissance sans cesse s'accroître, tout en étant confinés dans des volumes de plus en plus réduits. Au cours de leur fonctionnement, les composants semi-conducteurs et leur assemblage subissent ainsi des contraintes électro-thermo-mécaniques sévères, susceptibles d'entraîner leur destruction et de provoquer la défaillance du produit. L'étude de la fiabilité et le calcul de la durée de vie de tels produits dépendent des températures de jonction calculées au niveau des puces des composants de puissances. De surcroît, le contexte d'applications embarquées requiert de maîtriser, outre les paramètres électriques et mécaniques, les paramètres thermiques tels que les températures de jonctions et les puissances dissipées au niveau des composants, qu'il est nécessaire de réguler et contrôler en temps réel afin d'assurer le bon fonctionnement du produit. L'objectif de cette thèse est ainsi de proposer une méthode d'identification de modèles réduits dans le but d'estimer le comportement thermique des modules électroniques de puissance, en se fondant uniquement sur les données d'entrées et les résultats issus d'une simulation numérique d'un modèle détaillé du système étudié. Dans cette thèse, une nouvelle méthode d'identification, nommée « Kernel Identification Method », est développée. Cette méthode a été validée sur une application industrielle traitant d'un problème thermique couplé solide/fluide dont le comportement est essentiellement régi par de la convection forcée. Une étude exploratoire portant sur l'identification de problèmes non linéaires où la convection naturelle joue le rôle dominant est ensuite proposée. A cet effet, deux méthodes d’identification non-paramétrique sont proposées : (i) une première méthode basée sur l’extension de la méthode Kernel Identification Method ; et (ii) une deuxième méthode basée sur la variante dite « Unscented » du filtre de Kalman. / In automotive applications, the thermal dissipation of power electronics modules in mechatronic products is constantly increasing, whereas these products are confined in increasingly reduced volumes. During their operation, the semiconductor components and their environment are then submitted to severe electro-thermo-mechanical stresses that could cause their damage and lead to the product failure. The reliability and lifetime prevision of such products depend on the temperature junction located at the chip of power components. Furthermore, in order to ensure the safe operation of embedded applications, it is essential to perform a real-time control of thermal parameters such as the junction temperatures and power dissipated on the power components, in addition to the electrical and mechanical parameters. The objective of this thesis is to develop an identification method aimed at producing reduced thermal models to estimate the thermal behaviour of power electronic modules. Designed in a non-intrusive framework, this method post-processes the input data and the results produced by the numerical simulation of a detailed of the system under study. In this thesis, a new identification method, called "Kernel Identification Method" is developed. It has been validated on an industrial application dealing with a thermally coupled solid / fluid problem mainly governed by forced convection. An exploratory study of nonlinear problems identification where the natural convection plays the dominant role is then proposed. To this end, two identification methods of nonparametric nature are proposed: (i) a method based on the extension of the Kernel Identification Method; and (ii) a second method based on the "unscented" variant of the Kalman filter.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015ECAP0032 |
| Date | 11 June 2015 |
| Creators | Abid, Fatma |
| Contributors | Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris, Dauchez, Nicolas, Chevallier, Gaël |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.003 seconds