Avec le développement des voitures électriques au cours des dernières années, celles-ci semblent prendre de plus en plus de place dans nos villes, tout comme les bornes de recharge que l’on retrouve dans nos places de parking. Cependant, alors que la demande ne cesse d’augmenter, il paraît peu concevable d’équiper la majorité des places avec des bornes filaires, encombrantes, peu esthétiques et très peu fiables en raison du manque de soin de la part des utilisateurs. De plus, l’avènement des voitures autonomes dans quelques années nécessitera la création de dispositifs pouvant charger ces voitures sans l’implication de l’homme. Des solutions ont déjà été étudiées afin de charger de façon autonome ces voitures: certains proposent l’utilisation de bras mécaniques branchant automatiquement le chargeur à la voiture, mais ce systèmes sont encombrants, chers et encore plus complexes à entretenir que les bornes existantes, donc il est difficile d’imaginer leur implémentation en ville. D’autres proposent la recharge par induction, bien plus facile à intégrer sur les places de parking, et sans pièces mobiles, mais proposant un rendement bien plus faible ainsi qu’une vitesse de chargement limitée. Ainsi, l’idéal serait un système à bon rendement et haute puissance, compact et nécessitant peu d’entretien pour la municipalité, afin d’assurer leur bon fonctionnement et leur adoption.
Le développement de l’infrastructure liée à la démocratisation de la voiture électrique fait que l’implémentation de systèmes de recharge par induction dans nos villes devient une question pertinente. L’utilisation de bornes filaires est généralement la solution choisie, mais celle-ci présente certaines limites liées à son encombrement, son usure mécanique et son absence d’automatisation, nécessitant un opérateur humain, ce qui pourrait être problématique en particulier avec l’avènement des voitures autonomes. C’est pourquoi l’idée de l’utilisation de la recharge par induction est étudiée par l’industrie, notamment par notre contact chez Stellantis. Nous nous sommes intéressés à l’influence sur la performance du positionnement des deux bobines présentes dans ce système. En tenant compte de cela, nous avons conçu un système de positionnement automatisé dans le but d’obtenir des conditions idéales pour la recharge.
Deux bobines sont placées sur deux plans parallèles : L'une, celle sur le parking est fixe, l'autre, celle sous la voiture est mobile sur deux axes perpendiculaires. Dans notre modèle, les deux axes mobiles sont des systèmes poulies-courroie dont chaque poulie est entrainée par un moteur pas-à-pas.
3 grandes parties se distinguent dans le projet : Le couplage des bobines, l'asservissement du positionnement des bobines et l'acquisition des différents signaux.
Dans notre modèle, la bobine fixe est soumise à une tension alternative 10 V C-C à 2,8 kHz. Selon l'équation de Maxwell-Ampère : \( \nabla \times \vec{\mathbf{B}} = \mu_0 \vec{\mathbf{j}} + \mu_0 \epsilon_0 \frac{\partial \vec{\mathbf{E}}}{\partial t} \), un champ magnétique variable est alors créé. Une tension est induite dans la seconde bobine en accord avec l'équation de Maxwell-Faraday : \( \nabla \times \vec{\mathbf{E}} = - \frac{\partial \vec{\mathbf{B}}}{\partial t} \). Le flux reçu par la bobine mobile dépend fortement de sa position relative par rapport à la bobine fixe. Pour une distance donnée entre les deux centres des bobines, la tension induite est maximale lorsque les deux centres sont alignés par rapport à l'axe orthogonal aux deux bobines.
La bobine mobile est motorisée à l'aide d'un système poulies-courroie dont la poulie est entrainée par un moteur pas-à-pas NEMA 17. La position de l'axe moteur est déterminée par une résolution de 200 pas/tour associé à une précision de ± 5%. En fonction de la tension induite dans la seconde bobine, la carte arduino contrôle le moteur afin que la tension induite soit maximale selon les deux axes de la bobines mobile. Le moteur est alimentée avec une alimentation stabilisée externe associée au driver.
4 éléments principaux composent la chaîne d'acquisition du système. Le signal aux bornes de la bobine réceptrice est faible (en effet, dans notre modèle la tension dans la bobine fixe est relativement faible pour des raisons de sécurité), un amplificateur non-inverseur réalisé avec un amplificateur opérationnel et une alimentation stabiliée ± 15 V permet d'amplifier le signal brut en sortie de la bobine réceptrice. Un redresseur réalisé avec un pont de Graetz (pont de diodes) permet de récupérer un signal positif. Ce signal est lissé à l'aide d'un filtre passe-bas pour récupérer un signal quasi continu. Enfin, la carte Arduino récupère ce signal qui est ensuite analysé afin de positionner de façon optimale la bobine mobile. Enfin, pour des raisons de simplification des analyses, la carte Arduino est controlée en python avec un ordinateur.
On positionne les deux bobines deux façon optimale (les deux centres sont alignés). Pour différentes fréquences on mesure la tensions induite dans la bobine réceptrice. On trace alors la tension induite en fonction de la fréquence. On remarque que la tension reçue est maximale pour une fréquence de 2,9 kHz, ce qui explique ce choix de fréquence pour la suite du projet. Toutefois, il est important de noter que cette fréquence dépend de nombreux facteurs intrinsèques à la construction des bobines (nombre de tours, géométrie...). La fréquence optimale pour le système réelle serait donc certainement différente.
La tension induite est maximale lorsque les deux centres des bobines sont alignés (distance correspondant à 0.00 cm). Cependant, il est intéressant de remarquer qu'au delà d'une certaine distance entre les deux centres des bobines, la tension induite dans la bobine mobile augmente à nouveau. Cela est dû au repliement des lignes de champs magnétique dans la seconde bobine de facon plus optimale lorsque les bobines ne sont plus superposées.
L'écart entre le modèle et le réel est en grande partie dû à une simplification des modèles pour la présentation.
Le 1er modèle ne comportait pas d'amplification avant le traitement du signal. Le signal s'est avéré extrèmement bruité rendant le modèle moins précis. On a donc décidé d'inclure un amplificateur non-inverseur à la sortie de la bobine réceptrice.
On utilise un filtre passe-bas numérique implémenté avec la carte Arduino afin de lisser le signal. Le montage finalement utilisé est alors le suivant.
La carte Arduino exploite donc 50% de sa plage de mesure. Le signal est moins bruité avec l'amplificateur non-inverseur.
Finalement, pour un déplacement de la bobine sur 1cm, la régression de l'évolution de la tension en fonction du déplacement est qualitativement bien plus précis.
On a relevé la tension induite dans la bobine réceptrice en fonction de sa position dans le plan. On a alors le graphique suivant montrant la position optimale des bobines. Aussi, une variation de la distance de 30 mm entre les deux bobines entraîne une variation de 27% de la tension induite ce qui montre la pertinence et l'importance du positionnement des bobines.
On décide d'une pente maximale (pente de la tension induite en fonction du déplacement de la bobine) : c'est la consigne pour l'asservissement. Le correcteur est dans un prémier temps un gain pur k, décidé experimentalement. Le système hacheur + moteur engendre un déplacement de la bobine d en pas. Ce déplacement de la bobine réceptrice engendre une modification de la tension induite, cette tension est mesurée et traitée par le système précédemment décrit. A l'aide d'une dérivation discrète implémentée dans la carte Arduino on récupère la pente de la tension induite en fonction du déplacement de la bobine. C'est la contre-réaction du système asservi.
Ce projet, qui a en partie rythmé notre travail en classe préparatoire, nous a permis de mettre en pratique les connaissances d'une part théorique nous apprenons en cours et d'une autre part de mettre personnellement en pratique ce que nous apprennons durant les travaux pratiques. Il nous a appris à gérere un projet du début à la fin, avec les complications dont il s'accompagne, qu'elles soient de l'ordre des connaissances, pratiques ou simplement de l'organisation du projet.