Association de théorie de contôle et techniques d'analyse de données pour implémenter la pérénité programmée dans des convertisseurs de puissance reprogrammables – DataPower

L'électronique de puissance est une technologie clé pour la transition énergétique. Les méthodes classiques de design de convertisseurs de puissance sont centrés sur leur fonction ce qui résulte dans un développement lent, coûteux et des produits non-réutilisables. Une autre approche, centrée sur la réparabilité, reprogrammabilité et réutilisation est possible. Cette approche est la pérennité programmée. Le problème central des actifs pérennes est leur vieillissement. Dans le cas des convertisseurs de puissance il est connu que différents algorithmes de commande vont stresser les composants actifs et passifs différemment. Il est donc essentiel de coupler ces algorithmes avec une acquisition de données qui permettra d'estimer l'historique d'usage lors de la réparation ou de la réutilisation. Le projet DataPower propose de coupler une plateforme de données contenant l’historique de l’état du convertisseur, et de coupler ce jumeau numérique à des algorithmes de commande embarqués adaptés pour étudier la meilleure façon de compenser le vieillissement observé grâce à cet historique d'utilisation. La plateforme opendata permettra de créer un environnement solide pour collecter des données d’usage concrètes de plusieurs cas applicatifs réels en utilisant un matériel standard, libre et reprogrammable. Le projet DataPower propose ainsi une contribution forte pour renforcer l’état de l’art dans le domaine de l’Apprentissage Machine appliqué à l’électronique de puissance, plus spécifiquement dans le champs de recherche de la maintenance et la fiabilisation des convertisseurs de puissance de sorte à augmenter leur durée de vie. Les datasets obtenus durant ce projet permettront de créer un noyau de base de données qui pourra continuer sa croissance par la suite, permettant ainsi l’émergence d’une communauté mixte d’utilisateur de cette solution, comprenant des industriels et des chercheurs du monde académique.