Contexte général

Au cours de la durée de vie d’un convertisseur, les coûts d’exploitation contribuent de manière significative à son coût total. Afin d’optimiser les dépenses de maintenance, la tendance actuelle évolue de la maintenance corrective vers la maintenance conditionnelle (déclenchée par la détection de la dégradation), et idéalement vers la maintenance prédictive (déclenchée par la prévision des défaillances).

Sujet de la thèse

L’équipe R&D du Supergrid Institute (Villeurbanne), en collaboration avec Alstom et avec un appui du Politecnico di Torino (Italie), propose un sujet de recherche qui s’inscrit dans le cadre du projet POWERDIAG, financé par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR).

Le développement de fonctions avancées de CHM pour les convertisseurs électroniques de puissance utilisés dans la traction ferroviaire repose sur des modèles de durée de vie robustes et validés pour chaque mécanisme de dégradation, des algorithmes fiables pour la prédiction de la Durée de Vie Résiduelle (RUL), ainsi que sur des Jumeaux Numériques entraînés. La validation de ces approches est un défi car elles doivent être mises en œuvre dès la phase de conception, alors que les bénéfices sont attendus à long terme (un convertisseur ferroviaire est généralement conçu pour durer 30 ans), sans possibilité de réaliser des tests sans facteurs d’accélération.
Par conséquent, des méthodologies et bancs de test dédiés doivent être développés afin de générer les jeux de données nécessaires aux activités de validation.

SuperGrid Institute a développé un banc de test multi-contraintes combinant des cycles de charge accélérés avec des commutations dures sous haute tension et fort courant, pour se rapprocher au maximum des conditions réelles d’application. Des phénomènes à différentes échelles de temps sont reproduits sur ce banc de test (de la commutation des semi-conducteurs (~10 µs) à la reproduction d’un profil d’utilisation ferroviaire à l’échelle de la minute). Ce banc est fortement instrumenté (Vce, Vce sat, I load, I switch, Vge, Tcase, Tjunction, …). Un nouveau banc de test avec des capacités en courant et tension plus élevées sera conçu durant le projet pour réaliser des essais de cyclage de puissance (PCT) et également des contraintes de court-circuit, à la fois pour les IGBT en silicium (Si) et les MOSFET en carbure de silicium (SiC).

Objectifs / Missions

Dans ce contexte, le/la doctorant(e) aura pour mission de diagnostiquer l’état de santé et pronostiquer la durée de vie restante des "MOSFET SiC et des IGBT Si" dans le contexte des convertisseurs de traction ferroviaire en combinant des données expérimentales avec un jumeau numérique. Une attention particulière sera portée à un plan d’essais multi-contraintes afin de maximiser les enseignements dans le contexte des modules de puissance ferroviaires. Par ailleurs, un jumeau numérique du module de puissance sera développé et utilisé à la fois pour optimiser le plan d’essais et pour simuler la dégradation à long terme.

Cette thèse vise à apporter des réponses aux questions clés suivantes :

Dans le contexte des applications de traction ferroviaire, quels sont les stress électriques, thermiques et mécaniques spécifiques subis par les modules de puissance, et quels mécanismes de dégradation sont susceptibles de conduire à leur défaillance ?
Comment concevoir un plan d’essais accélérés multi-contraintes approprié, prenant en compte les combinaisons et magnitudes pertinentes des facteurs de stress, tout en intégrant la variabilité statistique des facteurs influents?
Comment choisir, mesurer et extraire le jeu de données pertinent des essais de vieillissement accéléré pour entraîner le jumeau numérique (volume de données vs précision) ?
Comment optimiser le plan d’essais pour une technologie donnée, en considérant le besoin industriel de minimiser le nombre, la durée et le coût des tests tout en conservant leur pertinence ?
Comment concevoir, paramétrer et valider un jumeau numérique du module de puissance afin qu’il puisse interpoler et extrapoler les conditions d’essai, et simuler la dégradation à long terme causée par un profil de mission ferroviaire typique ?