Sujet de Thèse
Titre :
Observateurs d'état pour les batteries lithium-ion multi-cellules
Dates :
2022/10/01 - 2025/09/30
Encadrant(s) : 
Autre(s) encadrant(s) :
Prof. Raël Stéphane (stephane.rael@univ-lorraine.fr)
Description :
Les batteries électrochimiques sont omniprésentes dans notre quotidien, que ce soit dans nos ordinateurs ou
nos téléphones portables. Parmi les différentes technologies disponibles, les accumulateurs lithium-ion offrent
de nombreux avantages en termes notamment d'énergie massique, de puissance massique et de faible
autodécharge. Ils ne présentent en outre pas d'effet mémoire. En contrepartie, ce type de batteries nécessite
un système de gestion (BMS) pour des raisons de sécurité, mais également pour prévenir tout vieillissement
prématuré.

Le BMS joue un rôle clé sur les performances et la durée de vie de la batterie et il est essentiel de l'alimenter
avec des données précises sur l'état actuel de la batterie. Le problème est que peu d'informations sur les
variables internes sont directement accessibles par des mesures, généralement le courant, la tension et
éventuellement la température. Pour accéder aux états de la batterie (état de charge, état de santé, états de
fonction), un modèle mathématique de la dynamique de la batterie est généralement développé, sur la base
duquel un observateur est conçu pour estimer les variables internes non-mesurables. Différentes approches
ont été développées à cette fin [1], notamment par le CRAN et le GREEN dont la principale originalité est
d'exploiter des modèles électrochimiques locaux puis de construire des observateurs non-linéaires avec
garanties de convergence et de robustesse [2-4].

Il apparaît cependant que la plupart de ces approches sont dédiées à l'estimation de l'état d'une unique cellule
lithium-ion. Or, en pratique, les batteries sont le plus souvent constituées de plusieurs cellules associées en
série et/ou en parallèle. Pour des raisons d'implantation et de temps de calcul, les approches mono-cellules ne
peuvent être reproduites lorsqu'un grand nombre de cellules sont interconnectées, il est donc nécessaire de
développer des outils d'estimation faciles à mettre en oeuvre et adaptés aux batteries multi-cellules.
L'objectif de cette thèse de doctorat est donc de développer des outils méthodologiques peu gourmands en
capacité de calculs pour l'estimation d'état de batteries lithium-ion multi-cellules. Les résultats obtenus seront
validés sous Matlab Simulink interfacé avec dSPACE sur la base de données expérimentales.

Références bibliographiques
[1] Y. Wang, J. Tian, Z. Sun, L. Wang, R. Xu, M. Li, Z. Chen. (2020). A comprehensive review of battery modeling
and state estimation approaches for advanced battery management systems. Renewable and Sustainable
Energy Reviews, 131, 110015.
[2] P.G. Blondel, R. Postoyan, S. Raël, S. Benjamin, P. Desprez. (2018). Nonlinear circle-criterion observer design
for an electrochemical battery model. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 27(2), 889-897.
[3] P.G. Blondel, R. Postoyan, S. Raël, S. Benjamin, P. Desprez. (2017). Observer design for an electrochemical
model of lithium ion batteries based on a polytopic approach. IFAC-PapersOnLine, 50(1), 8127-8132.
Mots clés :
Automatique, observateur, estimation, stabilité au sens de Lyapunov, batteries, modélisation électro
Conditions :
Les candidats doivent donc avoir un diplôme de master 2 en automatique, mathématiques appliquées ou génie
électrique. Compétences en Matlab souhaitées et bonne maîtrise de l'anglais attendue.

Durée : 3 ans

Début : automne 2022
Département(s) : 
Contrôle Identification Diagnostic
Financement :
Université de Lorraine, LUE « accompagnement de la dynamique interdisciplinaire »