Commande robuste pour une gestion énergétique fonction de l'état de santé de la batterie au sein des véhicules hybrides PDF Download

Author: Tinghong Wang
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Un des enjeux actuels de la réduction des émissions polluantes pour les véhicules automobiles concerne l'utilisation de moyens de propulsion hybride (électrique+thermique). Les problématiques principales, pour l'automatique, sont alors d'optimiser l'efficacité énergétique globale du véhicule, mais aussi d'améliorer les performances du véhicule hybride. Nous envisageons ici de développer des méthodes de commande robuste dans cet objectif, tout en prenant en compte les contraintes liées à la mise en oeuvre pratique.

Author: Aurélien Lièvre
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Les véhicules hybrides se démocratisent avec une utilisation croissante des éléments de stockage à base de lithium-ion. Dans ce contexte d'exploitation, le type d'usage est atypique et dépend fortement des stratégies de répartition des énergies au sein du véhicule. Parmi les hybridations, la catégorie "mild hybrid" conserve la motorisation thermique pour l'autonomie qu'elle apporte, et lui adjoint une machine électrique associée à un élément de stockage réversible, afin de permettre une récupération de l'énergie cinétique du véhicule. L'objet de ces travaux porte sur la mise en place d'algorithmes destinés à la détermination des états de charge (SoC), de santé (SoH) et de fonction (SoF) de chacune des cellules qui compose un pack batterie lithium-ion. Ces fonctionnalités sont implantées dans un système de gestion dénommé BMS pour Battery Management System. Dans un souci de réduction des coûts de production, nos travaux s'attachent à limiter la puissance de calcul et les moyens de mesure nécessaires à la détermination de ces états. À partir de mesures effectuées lors d'une utilisation de la batterie dans une application "mild hybrid", les méthodes développées permettent la détermination des états, ainsi que d'une partie des paramètres internes aux cellules. Cette utilisation est caractérisée par de forts courants et un maintien de l'état de charge autour de 50 %, ceci afin de maximiser la disponibilité de la batterie et d'en minimiser le vieillissement. L'utilisation d'observateurs et de méthodes en boucle ouverte, à partir d'une modélisation simplifiée de cellule, nous permet d'obtenir des résultats satisfaisants avec une puissance de calcul réduite.

Author: Qi Jiang
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Ce mémoire présente une étude comparative de quatre stratégies de gestion énergétique temps réel, appliquées d'une part à un véhicule hybride thermique-électrique, et d'autre part à un véhicule électrique à pile à combustible : contrôle basé sur des règles empirique (RBS), minimisation de la consommation équivalente (A-ECMS), loi de commande optimale (OCL) établie à partir d'une modélisation analytique du système et programmation dynamique stochastique (SDP) associée à une modélisation des cycles de conduite par chaîne de Markov. Le principe du minimum de Pontryaguin et la programmation dynamique, applicables hors ligne, sont mis en œuvre pour fournir des résultats de référence. Les problèmes d'implémentation numérique et de paramétrage des stratégies sont discutés. Une analyse statistique effectuée sur la base de cycles aléatoires générés par chaînes de Markov permet d'évaluer la robustesse des stratégies étudiées. Les résultats obtenus en simulation, puis sur un dispositif expérimental montrent que les méthodes les plus simples (RBS ou OCL) conduisent à des consommations élevées. SDP aboutit aux meilleures performances avec en moyenne la plus faible consommation de carburant dans les conditions réelles de conduite et un état énergétique final du système de stockage parfaitement maîtrisé. Les résultats d'A-ECMS sont comparables à ceux de SDP en moyenne, mais avec une plus grande dispersion, en particulier pour l'état de charge final. Afin d'améliorer les performances des méthode, des jeux de paramètres dédiés aux différents contextes de conduite sont considérés.

Author: Grégory Rousseau
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Dans le contexte automobile actuel, étroitement lié à la volonté de réduire les émissions de CO2 dans l'atmosphère, les véhicules hybrides demeurent un passage obligé à court et moyen terme. Un véhicule hybride possède deux sources d'énergie pour assurer sa propulsion : en général un moteur thermique constitue la principale source d'énergie, tandis qu'un moteur électrique représente la source secondaire. La capacité d'un véhicule hybride à consommer moins de carburant, et à rejeter moins de CO2, provient de la présence du moteur électrique. Celui-ci peut être utilisé soit conjointement avec le moteur thermique, soit seul, aucun carburant n'étant alors consommé. La présence de ces deux sources d'énergie impose au système global d'être régi par une stratégie de contrôle déterminant la répartition du couple entre les deux moteurs en fonction de l'état de charge de la batterie. Cette répartition peut être déterminée pour être optimale vis-à-vis de critères tels que la consommation de carburant, les émissions de polluants, etc. L'objectif de la thèse est de développer des méthodes d'optimisation de la répartition de couple entre les deux moteurs d'un véhicule hybride, dans l'objectif de minimiser les émissions de CO2. Une première étape a consisté à développer des modèles représentatifs d'une architecture type adaptés aux types d'optimisation réalisée. Les algorithmes d'optimisation diffèrent selon qu'ils soient capables de traiter des problèmes hors-ligne, ou temps-réel. Parmi les algorithmes d'optimisation hors-ligne étudiés, la programmation dynamique a été utilisée pour déterminer le dimensionnement optimal des éléments principaux d'une architecture hybride, et en déterminer le gain théorique par rapport à une motorisation traditionnelle. Par ailleurs, un algorithme de tir original nommé SCOP a été développé, celui-ci permettant de traiter des problèmes de commande optimale avec contraintes sur l'état, tout en multipliant les performances par 50 par rapport à la méthode de programmation dynamique. Une stratégie de contrôle temps-réel, basée sur l'Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) utilisant le principe de Pontryagin, a été développée et implémentée sur un prototype de véhicule hybride, une Smart équipée d'un alterno-démarreur. Les résultats obtenus démontrent de l'action de la stratégie pour la réduction de la consommation de carburant et des émissions de CO2.

Author: Ali Castaings
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Les véhicules routiers sont à une étape majeure de leur histoire. Face aux enjeux actuels d'ordre économiques et environnementaux, le véhicule routier du futur se doit d'être le moins énergivore et avoir une empreinte environnementale la plus réduite possible. Les véhicules multi sources représentent des solutions intéressantes afin de répondre à ces préoccupations. Cependant, ces véhicules utilisent des systèmes de propulsion particulièrement complexes tant au niveau de leur architecture que de leur commande. En particulier, la gestion des différentes sources d'énergie représente un point clé pour l'efficacité énergétique et environnementale des véhicules à concevoir. Elle devient un réel challenge dès que l'on dépasse le nombre usuel de deux sources comme dans le cas des véhicules hybrides actuels et des véhicules électriques mixtes (batterie et supercondensateurs). L'objectif des travaux relatifs à cette thèse est de proposer une méthodologie structurée pour la synthèse de la gestion d'énergie en temps réel, de véhicules multi-sources électriques ou hybrides. Cette démarche s'appuie sur une approche systémique utilisant la modélisation et la Représentation Energétique Macroscopique (REM) en tant qu'outil d'aide à la synthèse des modèles et de la commande associée. Une démarche systématique pour la synthèse des stratégies basées sur la commande optimale a été ensuite associée à cet ensemble profitant de la REM comme outil structurant. En effet, la REM respectant la causalité « physique » (causalité intégrale) d'une part, et permettant d'effectuer une distinction claire entre la commande dite « locale » et le niveau « stratégie » d'autre part, la formulation du problème de commande optimale est réalisée de manière efficace et structurée. Ainsi, en partant du cas du véhicule électrique avec un système multi-source batterie/supercondensateurs déjà étudiée dans la littérature, la méthode a été appliquée pour la synthèse d'une loi de gestion d'énergie basée sur la commande optimale. Ensuite, des sources ont été rajoutées pour passer au cas de trois sources en incluant une Pile à combustible puis quatre sources en rajoutant un groupe électrogène. Les principes développés sont validés par simulation et par l'intermédiaire de tests expérimentaux, afin de s'assurer entre autres, de la faisabilité en temps réel des stratégies développées.

Author: Jean-Noe͏̈l Marie-Françoise
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Ce mémoire de thèse est une contribution au problème de la commande et de la gestion d'énergie d'un système hybride batterie-supercondensateurs. Plus précisément, nous présenterons une étude et une réalisation d'une alimentation électrique associant un pack de supercondensateurs et une batterie pour des applications véhicules hybrides. Comme dans tous les dispositifs hybrides, l'association de plusieurs sources nécessite la présence de convertisseurs. Leur rôle est d'adapter les niveaux de tensions et de courants des sources vers la charge (bus continu 42V). Ce niveau de tension étant préconisé par les plus grands constructeurs automobiles. Il est évident, que les performances d'un tel dispositif dépendent en grande partie de la méthode de commande utilisée et de la stratégie pour la gestion d'énergie choisie. Pour ce faire, nous avons utilisé deux méthodes de commande qui sont d'une part, la régulation classique fondée sur un correcteur PID et d'autre part, les techniques basées sur les réseaux de neurones (RNA). L'objectif étant d'effectuer une comparaison entre les deux approches. Le premier chapitre est une présentation générale sur la théorie des réseaux de neurones artificiels (RNA). Dans une première partie nous donnerons les différentes définitions et propriétés des RNA. Dans une deuxième partie nous détaillerons des concepts fondamentaux de l'approche des réseaux de neurones, à savoir les règles d'apprentissage, l'algorithme de rétro propagation, l'identification et le contrôle par modèles connexionnistes. Le deuxième chapitre est une description des supercondensateurs. D'une part, nous présenterons les caractéristiques et les propriétés de cet élément de stockage d'énergie. D'autre part, nous proposerons des modèles de description obtenus à partir du logiciel Matlab/Simulink®. Une étude comparative entre des essais expérimentaux et des résultats de simulation a permis de valider les différents modèles. Il convient de préciser que l'un des modèles se caractérise par la prise en considération de la température. En effet, la prise en compte de la température est un facteur important lors de l'intégration des supercondensateurs dans un véhicule. Le troisième chapitre est consacré à la modélisation, la commande et la simulation du système hybride multi-source considérée. Dans la première partie, nous proposerons des modèles décrivant l'évolution des différents constituants. Dans la deuxième partie, nous présenterons des résultats de simulation obtenus à partir des différentes stratégies de commande utilisées. Par ailleurs, des comparaisons entre les deux approches choisies seront proposées d'une part, pour l'association batterie, convertisseur et bus continu et, d'autre part, pour l'ensemble du système multi-sources. Le quatrième chapitre traite des travaux expérimentaux du système multi-sources et des résultats obtenus. L'ensemble des essais a été réalisé sur un banc d'essai d'une puissance de 1 kW. Ce banc a été mis en oeuvre lors de ce travail de thèse. L'objectif est de valider les méthodes développées et les résultats obtenus en simulation.

Author: Asmae El mejdoubi
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Pages : 362

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Ce mémoire présente une étude sur le diagnostic et le vieillissement des éléments de stockage de l'énergie électrique au bord du véhicule électrique/hybride. Il développe des modèles permettant le diagnostic en ligne de l'état de santé et de l'état de charge des supercondensateurs et des batteries Lithium-ion. Le banc de test développé dans notre laboratoire a permis d'élaborer une base de données importante sur le vieillissement des systèmes de stockage sous différentes conditions de stress. Des caractérisations ont été aussi réalisées à chaque étape de vieillissement et pour différentes contraintes. Ces travaux ont mis en œuvre un modèle de vieillissement calendaire des supercondensateurs. Contrairement à d'autres modèles de vieillissement, où la perte de capacité est supposée linéaire par rapport au temps de vieillissement, le modèle proposé tire profit de la réaction chimique mettant en évidence les paramètres provoquant le processus de vieillissement. En se basant sur la base des données expérimentale, une comparaison entre les résultats expérimentaux des différents modèles de vieillissement met en évidence la haute précision de l'estimation pour modèle de vieillissement calendaire proposé dans diverses conditions de fonctionnement. Ensuite, différents modèles sont proposés pour le diagnostic de l'état de santé et de l'état de charge des supercondensateurs et des batteries Lithium-ion. En effet, trois modèles de diagnostic de vieillissement des supercondensateurs en ligne sont présentés. Les stratégies proposées capitalisent les capacités d'estimation de trois observateurs connus pour leur performance dans l'estimation en ligne, à savoir : - Le filtre de Kalman étendu, - L'observateur à modes glissants, - L'observateur adaptatif. De l'autre côté, un modèle de diagnostic hybride pour l'estimation de l'état de charge et de l'état de santé des batteries Lithium-ion est présenté en considérant la variation de leur température de surface. La stratégie proposée se base sur les performances du filtre de Kalman étendu pour estimer l'état de charge, pendant que la technique d'estimation adaptative est utilisée pour une estimation robuste de l'état de santé.

Author: Thomas Miro Padovani
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Le véhicule hybride électrique dispose de deux sources d'énergie distinctes pour se mouvoir : le carburant, ainsi qu'un système de stockage électrique ayant la particularité d'être réversible. La loi de gestion d'énergie a pour objectif de superviser les flux de puissance dans le groupe motopropulseur en intervenant sur le point de fonctionnement des organes de celui-ci, et ce dans le but d'optimiser un critère donné. La loi de gestion d'énergie se formalise donc par un problème de commande optimale dont le critère à minimiser tient compte de la consommation de carburant du véhicule sur un trajet donné. La solution de ce problème peut se calculer hors ligne lorsque toutes les données du trajet sont parfaitement connues à l'avance, hypothèse qui n'est plus admissible pour une stratégie embarquée sur véhicule dont l'objectif est alors de s'approcher au maximum du résultat optimal. Les travaux présentés dans ce manuscrit mettent en avant la commande optimale orientée multi-objectif pour répondre à la problématique du compromis inter-prestations au coeur du développement d'un véhicule de série. Une loi de gestion d'énergie tenant compte du compromis entre consommation et agrément de conduite, ainsi qu'une autre traitant le compromis entre consommation et vieillissement batterie sont proposées. Les stratégies présentées s'inscrivent également dans une approche modulaire tirée de la solution de nature transversale issue de l'Equivalent Consumption Minimization strategy (ECMS). Ainsi, la commande du véhicule hybride rechargeable, du Mild-Hybride, ainsi que d'architectures hybrides complexes disposant d'une transmission automatique, de deux machines électriques ou deux systèmes de stockage électriques, est ici traitée à travers un socle commun. Cette approche permet de réduire le temps de développement des stratégies qui partagent un maximum d'éléments communs.

Author: Saïda Kermani
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Pages : 210

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Le problème de la gestion énergétique des véhicules hybrides consiste essentiellement à développer des algorithmes appelés : stratégies de commande, dont le rôle est de choisir à chaque instant la meilleure répartition de puissance entre les différentes sources d’énergie d’une manière à minimiser la consommation de carburant et/ou les émissions de polluants. Le problème est formulé comme un problème de commande optimale qui, en connaissant a priori le profil de vitesse du véhicule, vise à trouver la répartition optimale de puissance en minimisant une la consommation de carburant, sous contraintes. Il s’agit ici des algorithmes dits d’optimisation globale. Bien que ces deniers soient limités à la simulation, ils permettent, néanmoins de déduire des stratégies de commande « sous-optimales » applicables en ligne. L’objectif de la thèse est d’élaborer des lois de gestion d’énergie applicable en ligne. Ceci revient à « prédire » le profil de vitesse du véhicule permettant d’estimer la demande de puissance du conducteur. A cette fin, Deux stratégies de commande temps réel basées sur l’algorithme d’optimisation globale ont été proposées. La première concerne le cas particulier d’un véhicule circulant sur le même trajet physique, et la seconde est une généralisation à tout types de parcours. Enfin, une mise en œuvre des stratégies temps réel proposées sur un banc moteur a permis de valider les résultats de simulation obtenus et d’évaluer le gain d’hybridation par rapport un véhicule conventionnel équivalent.

Author: Alexandra Dubray-Demol
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Pages : 187

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Ce mémoire propose une méthodologie de développement de lois de gestion d'énergie prenant en compte le parcours suivi. L'application concerne un bus hybride de type série, disposant d'une autonomie électrique de quelques kilomètres. La première phase de l'étude a cherché à déterminer la répartition optimale de la puissance demandée par le conducteur entre les deux sources d'énergie, l'organe de stockage temporaire (la batterie) et le générateur électrique (moteur thermique associé à un alternateur). Pour cela, le problème a été formalisé à l'aide de modèles simplifiés des différents composants et résolu par le principe du maximum de Pontryaguine. Les résultats obtenus ont été intégrés dans la commande du véhicule sous forme de cartographies de commande optimale dépendantes d'un unique paramètre K. Ils ont, par ailleurs, nécessité une adaptation pour obtenir des lois de commande implémentables en ligne. Dans la deuxième étape, ces lois de gestion d'énergie ont été modifiées pour prendre en compte le parcours suivi. Trois niveaux de commande, s'appuyant sur l'état de charge de la batterie, ont alors été définis. Le premier niveau qui est directement tiré des travaux d'optimisation précédents correspond à la commande instantanée. Il est paramétré par K pour permettre à la supervision locale (deuxième niveau) de faire suivre à la batterie un profil d'état de charge désiré. Le dernier niveau réalise, quant à lui, l'apprentissage de ce profil d'état de charge désiré à partir de la reconnaissance a priori du parcours suivi. Une fois le parcours effectué, la réalisation obtenue est évaluée et éventuellement intégrée dans les connaissances acquises suivant son degré de reproductibilité. Ces lois de gestion d'énergie ont, dans une dernière étape, été validées par simulation Matlab/Simulink. Pour cela, une campagne d'essais a été effectuée sur un véhicule en situation normale de fonctionnement.