4.1 Une approche nouvelle
L'utilisation du PHM comme un outil d'aide au développement des PEMFC est très récente. Il y a encore deux ou trois ans, la littérature était encore vierge d'étude essayant d'appliquer une méthodologie de PHM à ce type de pile à combustible. En revanche, on trouve de nombreux travaux pouvant être ventilés sur les diérentes couches du PHM.
Cependant, on ne voit pas de lien ou de logique entre ces travaux permettant de les utiliser dans une seule application ayant pour but la décision. Commençons, par clas- ser la littérature existante pour dresser un état de l'art (non-exhaustif) du PHM des PEMFC. Seule une synthèse des points importants pour comprendre les verrous actuels et le positionnement de la thèse est proposée ici. Pour une revue de littérature plus dé- taillée, le lecteur est invité à se référer à l'état de l'art que nous avons proposé dans [118]. . Précision de vocabulaire. Les divergences de vocabulaire ne sont pas rares entre diérents domaines de recherche. Les communautés "pile à combustible" et "PHM" ne font pas exception. Ainsi on peut rencontrer de nombreux travaux intitulés "diagnostic de PEMFC" dont le contenu est encore loin d'être du diagnostic pour une personne pra- tiquant le PHM. En eet, ces travaux font généralement référence à de la détection de l'état de santé. Rares sont ceux qui en plus de montrer que le stack est dans un état fau- tif, cherchent la/les cause(s) de cet état. De même, on peut rencontrer quelques travaux intitulés "estimation de la durée de vie de..." qui sont encore loin d'être du pronostic dans le sens où aucune durée de vie résiduelle n'est calculée et l'incertitude pas (ou peu) prise en compte. Il convient donc d'être prudent lorsqu'on souhaite traiter des travaux sur les PEMFC avec un regard PHM.
4.2 État de l'art et verrous
Le pronostic des PEMFC est volontairement omis dans cet état de l'art, une section lui est dédiée juste après.
.Observer une PEMFC . Recueillir des données sur une PEMFC peut s'avérer com- pliqué suivant les phénomènes à observer. La mise en ÷uvre des moyens d'observation nécessaire peut être coûteuse et les systèmes mis en place peuvent déranger le fonction- nement nominal de la pile.
Une grande quantité de techniques d'observation ont été développées, souvent des bancs d'essai faits-maison pour des observations très spéci ques. On retrouve en premier lieu des capteurs plus habituels tels que des capteurs de pression, des thermocouples, des débitmètres, des sondes à eet hall, etc. Ils permettent de mesurer des paramètres clas- siques comme les tensions cellulaires ou du stack, les courants en modes statiques et dynamiques [295] ou encore d'éventuelles chutes de pression [91]. La spectroscopie d'im- pédance électrochimique (Electrochemical Impedance Spectroscopy - EIS) est également très présente. Elle permet de caractériser les processus complexes aux électrodes et aux interfaces en mesurant la réponse du système à l'application d'un signal AC de faible amplitude [140]. On peut en déduire certaines impédances du systèmes et construire des lieux de Nyquist pour de plus amples analyses.
Cependant la majorité des techniques employées ont vocation à étudier des comporte- ments et des échelles spéci ques. Une partie d'entre elles est synthétisée dans la Table2
et des descriptions sont disponibles dans les références [284,285].
Means References
EIS [68,98,188]
Gas or liquid chromato-
graphy [6,173]
Neutron imaging [195,230] Current interrupt [42, 114,
278] Cyclic voltammetry [177,278] Linear sweep voltamme-
try [278110], 177,
High frequency resis-
tance [42,229] AC resistance [42] MEMS sensors [145,250] Transparent cells [73, 164, 263] Segmented cells [75,88,294] Measurements of exit air humidity [67]
Power compensated dif- ferential scanning calo- rimetry
[170]
Infrared imagery [182, 170,
273] Acoustic emission [147]
Table 2 Observer les PEMFCs
Chronoamperometry [74, 177, 216,290] Chronopotentiometry [216] Cathode discharge [249] Micro-sensors for CO detection [207,217] Chronocoulometry [297] X-ray diraction [177] X-ray absorption ne
structure spectroscopy [280] Atomic absorption spec-
troscopy [177] Mass spectroscopy [158,186] Transmission electron microscopy [290] Magnetic resonance imaging [262]
Scanning electron mi- croscope and/or Trans- mission electron micro- scope
[124, 161,
297]
Ces techniques ont majoritairement deux gros défauts. Le premier est de n'être utili- sables que dans le contexte d'un laboratoire de recherche, à une ou deux exceptions près ; l'encombrement, la transportabilité, le coût ou encore la abilité sont des facteurs prohibitifs pour la plupart des moyens listés ci-dessus. Le second défaut vient de l'aspect intrusif de certaines méthodes ; collecter des mesures introduit des perturbations dans le comportement nominal du stack et peut contribuer à le dégrader de façon anormale. EIS et voltammétries cycliques sont des techniques regroupant ces défauts, mais pour- tant très utilisées. On peut en tirer une conclusion d'importance pour la mise en ÷uvre future du pronostic.
Conclusion 2.1 Le pronostic doit utiliser, dans la mesure du possible, des grandeurs accessibles dans tous les cas d'utilisation industriels du stack.
Cette contrainte a son importance si on souhaite développer une approche de pronos- tic, et plus généralement de PHM, viable dans un système industriel réel. Nous verrons dans la section1.2 du Chapitre 2 que le choix de grandeurs à utiliser pour le pronostic est de toute façon fortement limité par l'instrumentation et les protocoles expérimentaux. . Traiter des données de PEMFC . La grande diversité des moyens d'acquisition, et par conséquent des types de données, impose l'utilisation d'un panel important de traitement de signaux, d'images, etc. On s'en tiendra ici à une vision très générale. On peut distinguer essentiellement quatre catégories dans le traitement des données : (1) le traitement du signal, (2) l'extraction de descripteurs, (3) le traitement statistique et (4) l'ajustement de données à un modèle. L'utilisation d'une technique de traitement des données n'est pas une nécessité dans toutes les applications liées à la PEMFC. Nous verrons dans la partieII que pour le pronostic, par exemple, on peut, dans certains cas, se permettre de travailler avec des données brutes.
. Dé nir l'état de santé d'une PEMFC . La dé nition de l'état de santé de la PEMFC à un instant t dépend fortement des phénomènes considérés et de leurs constantes de temps. Ces constantes de temps ainsi que les processus associés sont présentés en Fi- gure7. Par exemple, si on travaille à l'échelle de la minute, donner l'état de santé du stack peut être de dé nir si l'humidi cation de la membrane est su sante ou si on fait face à un assèchement de cette dernière. De nombreux travaux portent sur ce sujet dont [295] ; dans ce travail, la détection de l'état de santé est réalisée à partir de réseaux de neurones. D'autres approches utilisent des méthodes basées sur des résidus [68, 98, 173, 263] ou encore de la logique oue [67].
Quelle que soit l'approche, il est important de dé nir l'état de santé en fonction des objectifs du travail. Ici, notre but est de réaliser du pronostic. On souhaite donc prédire des phénomènes se produisant au bout de plusieurs dizaines ou centaines d'heures. On dé nit donc l'état de santé par rapport à des phénomènes de constantes de temps en heures, autrement dit par rapport aux phénomènes de dégradation.
Hypothèse 2.1 Les phénomènes à échelles de temps inférieures à l'heure ne sont pas considérées pour le pronostic.
Conclusion 2.2 L'état de santé du stack est dé ni, pour toute la suite, par rapport à son niveau de dégradation.
. Diagnostic d'une PEMFC . Souvent confondu avec la détection dans la commu- nauté PEMFC, le diagnostic a néanmoins fait l'objet de quelques travaux. Des revues intéressantes des méthodes de diagnostic appliquées au PEMFC sont proposées dans [205, 305]. La première référence synthétise les méthodes à base de modèles (identi - cation, observateurs, espaces de parités, etc.) tandis que la seconde s'intéresse à celles orientées données telles que celles à base de réseaux bayésiens. Comme pour la détection de l'état de santé, la plupart des travaux se focalisent sur des fautes à constantes de
Figure 7 Phénomènes et constantes de temps dans la PEMFC [271]
temps courtes comme le noyage d'une cellule, l'assèchement de la membrane ou encore l'empoisonnement au CO. Le diagnostic sur des phénomènes de dégradation avec de grande constante de temps reste encore à développer. Sans cela, il sera di cile d'exploi- ter et d'inclure des résultats de diagnostic dans un bouclage avec du pronostic.
.Décision - agir sur une PEMFC . Les niveaux de décision sur une PEMFC peuvent s'étaler sur une échelle de temps allant de la seconde au mois (Figure8). Dans le contexte du PHM, les niveaux d'ordre supérieur ou égal à quelques minutes peuvent être consi- dérés. Ces niveaux sont en lien direct avec les constantes de temps des dégradations. Sans travaux de référence, et qui plus est, validés dans les domaines du diagnostic et du pronostic, les approches dédiées à la décision se développent di cilement. Une approche de décision sur la gestion de l'engagement de plusieurs stacks pour la réalisation d'une mission est développée dans [96]. Ce travail suppose connu des résultats de pronostic. On constate que pour avoir des travaux cohérents, le bouclage entre la décision et le pronostic est inévitable ; la modi cation du pro l de mission dépend du pronostic et le pronostic dépend de l'évolution du pro l de mission. Ce bouclage ne pouvant être réalisé aux balbutiements des approches de pronostic de PEMFC, nous introduisons l'hypothèse suivante.
Hypothèse 2.2 Le pronostic ne dépend d'aucune boucle de décision, en consé- quence, le pro l de mission est supposé connu pour le futur.
Le pronostic n'a pas encore été considéré. La section suivante s'attache à dé nir préci- sément ce module du PHM et montre la nouveauté de la problématique vis à vis des PEMFC.
ms seconds minutes hours days months TIME ACTIONS Command Reconfiguration Maintenance planning Mission rescheduling
Immediate Fast Mid‐term Long‐term
PROGNOSTICS
Figure 8 Niveaux de décisions et lien avec le pronostic [269]