Proposition de sujet thèse

Thèsè
Hèalth monitoring dès modulès SiC
Contenu
I.
Contexte .................................................................................................................... 1
II.
Sujet .......................................................................................................................... 1
III.
Planning ................................................................................................................. 2
IV.
Durée, localisation et Contact ................................................................................. 3
V. References ................................................................................................................. 3
I.
Contexte
Dans un contexte de développement d’avion plus électrique, les convertisseurs statiques doivent
répondre à des critères d’optimisation du rendement, de tenue à la température, de réduction de
masse et de volume tout en garantissant des critères objectifs et chiffrés de fiabilité. Les composants
de puissance SiC constituent une des solutions pour construire un module de puissance qui réponde
le mieux possible à ces contraintes. Mais la fiabilité des convertisseurs reposant sur ces nouvelles
technologies est encore mal abordée. La thèse apportera sa contribution aux problèmes de
diagnostic de défaillance et/ou de vieillissement et in fine à l’évaluation de la durée de vie de ces
nouveaux composants dans le contexte des modules de puissance qui seront développés dans le
cadre du projet.
Ce sujet de thèse s’inscrit dans le cadre d’un programme européen « I2mpect » regroupant de
nombreux partenaires industriels. Le programme est composé de 8 « work packages » auxquels le
programme de travail de thèse apportera des contributions.
II.
Sujet
Périmètre de l’étude :
Les travaux sur la fiabilité et le diagnostic de défaillance porteront sur la puce, le report de puce
(brasure et connections électriques) et le driver suivant les missions et profils associés.
L’avancement du projet définira plus précisément le périmètre exact de l’étude.
Descriptif des travaux :
1. Etude bibliographique
Une étude bibliographique en vue d’évaluer des principaux modes de défaillance est
primordiale (WP2). Il faudra mettre en exergue les mécanismes conduisant à une défaillance
quel que soit le niveau de gravité ou sévérité du défaut.
Il faudra aussi être une force de proposition pour assurer un suivi de défaillance fiable du
composant au driver (Vth, …)
Une fois les mécanismes connus conduisant à la défaillance, les méthodes de diagnostic pour
driver et puces devront être choisies et proposées en relation avec les autres WP.
1
2. Le diagnostic étant un constat, il se base sur des mesures directes (points de mesure) ou
indirectes (observateurs, estimateurs) qui constitueront la base d’une signature
caractéristique des défauts. Le suivi des paramètres contributifs au vieillissement comme
l’effet accélérateur de la température, les excitations électriques limites… est indispensable
en vue d’établir une tendance comportementale.
Il s’agira de contribuer à la définition des paramètres influant sur la durée de vie, la nature
des mesures à effectuer pour remonter à ces paramètres et l’instrumentation nécessaire.
Par la suite, une extrapolation de la signature des défauts devrait permettre la prédiction du
mode de fonctionnement à court ou moyen terme.
3. Le vieillissement du « composant » devra suivre un protocole choisi et pertinent pour mettre
en évidence les phénomènes d’altération. Ces propositions d’essais et mesures seront à
définir en accord avec les autres « work packages ».
4. Méthodologie Diagnostic de pannes sur l’ensemble : puce, driver et substrat.
A partir des signatures de défaut précédemment, une proposition de méthodologie de
diagnostic a priori (sur Tarmac) ou lors de la mission sera proposée. Une première étape de
validation du principe de diagnostic à partir du modèle de composants (le modèle est une
donnée) sera effectuée en vue de consolider l’approche retenue. Bien entendu, l’exploitation
des essais de vieillissement pour le diagnostic qui s’accompagne d’un biais des outils du
diagnostic et leurs validations feront partie intégrante de cette étape.
La seconde étape de validation se fera à l’aide des essais accélérés de vieillissement.
5. Evaluation de la durée de vie (étape qui dépendra de l’état d’avancement)
Suivant l’avancement des travaux, on pourrait envisager d’étendre les activités sur la
définition d’indicateurs de durée de vie. On pourrait envisager une étude des lois de
vieillissement afin d’établir une fonction comportementale permettant de faire un pronostic.
L’exploitation de ces essais de vieillissement est primordiale pour cet effet.
Le travail d’étude et de recherche s’insère dans un groupe et donc dans une des équipes de ce projet
européen. Le candidat sera amené à faire des rendus en langue Anglaise, à participer à des réunions
physiquement ou par des moyens distants, au sein du consortium scientifique du projet.
III.
Planning
T0 to T0 + 4 mois :
Etat de l’art, contribution aux spécifications du module sur les mesures
T0+5 mois to T0+12 mois :
Sélection des mécanismes principaux de défaillance, des indicateurs directs et indirects. Impact de la
température et des stimuli électriques sur l’accélération du vieillissement. Premières observations
T0+12 mois to T0+ 15 mois :
Sélection des indicateurs, des capteurs associés, du protocole de mesure et premières simulations.
T0 + 16 mois à T0+20 mois :
Design des méthodes de diagnostic
T0 + 21 mois à T0 +33 mois :
Validations complémentaires, application des méthodes de diagnostic aux données expérimentales,
analyse de fiabilité
T0+34 mois à T0+36 mois : Rédaction du mémoire de thèse
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IV.
Durée, localisation et Contact
Language: Toutes les documentations seront en Anglais.
Durée : 36 mois
Laboratoires : Laboratoire Ampère
Correspondants : [email protected], [email protected] , [email protected]
V.
References
[RI1] Casimir, R., Boutleux, E., Clerc, G., Yahoui, A.; "The use of features selection and nearest
neighbors rule for faults diagnostic motors"; Volume 19, Issue 2, Pages 169 - 177 - March 2006,
Engineering Applications of Artificial Intelligence, Ed. Elsevier.
[RI2] ONDEL, O., BOUTLEUX, E., CLERC, G.,BLANCO, E.; "FDI based on Pattern Recognition using
Kalman Prediction: application to an induction machine"; Engineering Applications of Artificial
Intelligence, Ed. Elsevier doi 10.1016/j.engappai.2007.11.005, vol 21 (2008), pp. 961-973.
[RI3] Lebaroud, A., Clerc, G.; "Classification of Induction Machine Faults by Optimal Time-Frequency
Representations"; Industrial Electronics, IEEE Transactions on, VOL. 55, NO. 12, DECEMBER 2008,
Digital Object Identifier 10.1109/TIE.2008.2004666.
[RI4] Souahli, A., Razik, H., Clerc G.; "Prognosis of Bearing Failures using Hidden Markov Models and
the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System"; IEEE Transactions on Industrial Electronics, Volume: PP
, Issue: 99, Digital Object Identifier: 10.1109/TIE.2013.2274415.
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