Les convertisseurs de puissance sont essentiels dans de nombreuses applications telles que l’industrie, les systèmes photovoltaïques, les véhicules électriques et les centres de données. Leur maintenance conventionnelle est souvent basée sur des calendriers fixes, entraînant un remplacement prématuré des composants et une quantité importante de déchets électroniques.
Ce projet de doctorat vise à développer une nouvelle approche de surveillance non invasive et à faible coût, basée sur les ultrasons, afin d’évaluer l’état de santé et la durée de vie résiduelle (RUL) des convertisseurs de puissance déployés dans divers secteurs industriels.

La recherche se concentrera sur l’identification et la caractérisation des signatures ultrasonores émises par des composants électroniques vieillissants, ainsi que sur le développement de réseaux de neurones guidés par la physique (PINNs) pour modéliser leurs mécanismes de dégradation. Le projet combinera des études expérimentales avec des techniques avancées de traitement du signal et d’intelligence artificielle (compressed sensing), dans le but de détecter les premiers signes de défaillance et de permettre des stratégies de maintenance prédictive exécutées localement (edge deployment).

Les travaux de recherche seront menés dans le cadre d’un réseau doctoral Marie Sklodowska-Curie Actions (MSCA), offrant une formation internationale, une collaboration interdisciplinaire et des périodes de mobilité auprès de partenaires académiques et industriels de premier plan en Europe (Italie et Pays-Bas pour cette offre de doctorat).

La fabrication des équipements électroniques et plus particulièrement celui des PCB (Printed Circuit Board) occupent une part importante de l’impact environnemental du numérique qui doit être minimisé. Dans une logique d’économie circulaire, le développement d’outils de suivi et de diagnostic de l’état de santé de ces cartes pourrait alimenter le passeport numérique du produit et faciliter leur réutilisation dans une seconde vie et. Dans une logique de maintenance préventive et prescriptive, ces outils pourraient augmenter leur durée de vie en évitant un remplacement périodique inutile dans les applications pour lesquelles la fiabilité est une priorité ainsi que d’adapter leur usage dans le but d’éviter leur détérioration prématurée.
Cette thèse propose d’explorer l’instrumentation innovante de PCB à l’aide de capteurs ‘virtuels’, estimateurs avancés alimentés par des modalités de mesure (de type piézoélectriques, ultrasonores, etc.) qui pourraient être intégrées au sein même des PCB. L’objectif est de développer des méthodes de suivi de l’état de santé des cartes, tant sur le plan mécanique (fatigue, contraintes, déformations) qu’électronique.
Une première étape consistera à réaliser un état de l’art et des simulations pour sélectionner les capteurs pertinents, définir les grandeurs à mesurer et optimiser leur implantation. La modélisation multi-physique et la réduction de modèles permettront ensuite de relier les données à des indicateurs d’intégrité du PCB caractérisant son état de santé. La démarche combinera modélisations numériques, validations expérimentales et méthodes d’optimisation multiparamétriques.