l’optimisation des systèmes de groupe motopropulseur dans les automobiles modernes repose sur l’ingénierie des systèmes basés sur des modèles pour faire face aux systèmes automobiles complexes et aux exigences de conception de contrôle difficiles. Deux conditions préalables à l’optimisation du groupe motopropulseur basée sur un modèle sont le simulateur de groupe motopropulseur et la conception de la commande, qui garantit un fonctionnement souhaitable du groupe motopropulseur pendant les cycles de conduite., Cette thèse s’articule autour de ces prérequis et appartient à la phase model-in-the-loop du cycle de vie du développement de contrôle. Il vise d’abord à identifier les modèles de systèmes de groupe motopropulseur orientés commande, en particulier les modèles de boîte noire linéaire en raison des avantages qu’ils présentent en termes d’accessibilité à la conception de commande linéaire et de facilité d’intégration des changements dans la définition technique du système de groupe motopropulseur., Il vise également à identifier et à contrôler les systèmes de groupe motopropulseur présentant un retard de transport car l’intégration du retard dans la conception du modèle et de la commande est cruciale pour la représentabilité du premier système et pour l’optimalité du second. Sur la base de ces prémisses, nous abordons le groupe motopropulseur du point de vue de la trajectoire d’air du moteur. Nous identifions d’abord un modèle linéaire d’espace d’état de boîte noire (SS) d’un trajet d’air de moteur à essence, en utilisant un algorithme d’identification basé sur des méthodes de sous-espace., Différents ordres de modèle et paramètres d’algorithme sont testés et ceux donnant les meilleurs résultats d’identification et de validation sont clairement indiqués, ce qui conduit à un gain de temps de 85% dans les futures identifications similaires. Alors que cette partie considère la trajectoire d’air dans son ensemble, le reste du travail se concentre sur des composants spécifiques de la trajectoire d’air, notamment l’accélérateur électrique (ET), l’échangeur de chaleur et la recirculation des gaz d’échappement (EGR)., En ce qui concerne L’ET, nous nous inspirons des lois physiques régissant le fonctionnement de l’accélérateur pour construire un modèle mathématique SS à variation linéaire de paramètres (LPV), qui sert à définir la structure vectorielle de régression du modèle ARX de boîte noire LPV, qui est représentatif d’un banc d’essai ET et reflète ses non-linéarités et discontinuités Pour répondre aux questions des retards de chaleur et de transport de masse dans le trajet d’air du moteur, nous nous référons respectivement à l’échangeur de chaleur et à L’EGR., La refonte des équations aux Dérivées Partielles hyperboliques (eDP) de dimension infinie décrivant ces phénomènes de transport comme un système à retardement facilite l’identification et la conception du système adjoint. À cette fin, une technique de moyenne d’espace et la méthode des caractéristiques sont utilisées pour découpler les eDP hyperboliques décrivant les flux advectifs dans un échangeur de chaleur, et pour les reformuler en tant que système temporisé., Réduire l’erreur entre la température de sortie du modèle et celle d’un banc d’essai d’échangeur de chaleur est ce que cherche la méthode gradient-descente utilisée pour identifier les paramètres du système temporisé, qui surpasse les PDEs en termes de précision d’identification et d’efficacité de calcul. D’autre part, L’EGR est abordé dans une perspective orientée contrôle, et les eDP décrivant le phénomène de transport de masse dans sa structure tubulaire sont refondus en tant que système SS soumis à un retard de sortie., Pour réguler le rapport de gaz brûlé dans le gaz d’admission, la quantité de gaz recirculé est contrôlée en utilisant deux approches de contrôle optimal indirect, en tenant compte de la nature de dimension infinie du modèle et accompagné de la méthode Lagrangienne augmentée D’Uzawa pour garantir le respect des contraintes d’entrée et d’état, résultant ainsi en un contrôleur de En général, cette thèse se situe à mi-chemin entre les secteurs académique et industriel., En évaluant l’éligibilité de l’intégration des théories existantes d’identification et de contrôle des systèmes dans des applications automobiles réelles, il met en évidence les mérites et les inconvénients de ces théories et ouvre de nouvelles perspectives dans le domaine de l’optimisation des systèmes de groupes motopropulseurs basés sur des modèles.