Modélisation du vieillissement des composants pour la conversion d’énergie: vers la maintenance prédictive des convertisseurs de puissance ?

La conversion d’énergie électrique est un enjeu majeur actuellement au sein de nos sociétés, que ce soit pour réduire les pertes, permettre l’intégration d’un maximum d’énergie renouvelable issus de l’éolien ou du solaire ou avoir une mobilité plus propre (véhicules électriques, quelle qu’en soit la taille, individuels ou collectifs), dans l’industrie comme dans le résidentiel. Le design de convertisseurs d’énergie optimisés (onduleurs pour moteur électrique, chargeurs de batterie, …) s’appuie de plus en plus sur des composants dit grand-gap, comme le SiC ou le GaN permettant de réduire d’un facteur 2 à 4 les pertes de conversions, la taille des systèmes ainsi que le coût par rapport au Silicium. La relative jeunesse de ces technologies (<10 ans) ne permet pas de prédire en finesse le vieillissement des composants et l’impact sur les défaillances précoces des systèmes.

L'objectif de la thèse est d'être capable à terme de prédire le vieillissement des systèmes afin d'en optimiser la maintenance sur la base des connaissances du vieillissement des composant. Les axes de travail seront multiples, d'une part modéliser de façon adéquate le vieillissement des composants soumis à différents stress, en évaluer l'impact sur les performances et/ou la fiabilité des systèmes dans lesquels il seront intégrés et proposer des solutions innovantes de monitoring in-situ de ces dérives et vieillissement.

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