Véhicule hybride et commande optimale PDF Download
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Book Description
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.
Book Description
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.
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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.
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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: Sid Ahmed Attia Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 175
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Cette thèse est consacrée au développement d'algorithmes de complexité réduite pour la commande des systèmes hybrides à commutations. Des applications aussi diverses que l'automobile, la mécanique des fluides et les réseaux électriques sont traitées. Des schémas généraux de résolution de problèmes de commande optimale et prédictive sont proposés. Le souci permanent et la principale motivation est dans chaque méthode la réduction de la complexité et la combinatoire souvent associées à ces systèmes. La thèse est structurée en deux parties. La première partie est consacrée à la commande optimale des systèmes à commutations. Un algorithme basé sur le concept des variations fortes est développé et des résultats de convergence démontrés. La complexité du schéma proposé est linéaire dans le nombre de configurations, ce qui le rend attractif pour des applications de grande dimension. Un modèle d'un véhicule automobile est utilisé pour illustrer cette approche. La seconde partie est consacrée au développement d'une approche hiérarchique pour la commande des systèmes à commutations. Au niveau bas, une boucle de commande est associée à chaque configuration et une commande prédictive avec une paramétrisation réduite est utilisée au niveau haut. Sur la b&,>e de cette approche, deux principaux schémas de commandes sont proposés et appliqués respectivement à la stabilisation d'un fluide par commutation entre actionneurs et aux problèmes de stabilisation des tensions dans les réseaux électriques.
Author: Oleg Gusikhin Publisher: Springer ISBN: 3030112926 Category : Technology & Engineering Languages : en Pages : 812
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The book focuses the latest endeavours relating researches and developments conducted in fields of Control, Robotics and Automation. Through more than twenty revised and extended articles, the present book aims to provide the most up-to-date state-of-art of the aforementioned fields allowing researcher, PhD students and engineers not only updating their knowledge but also benefiting from the source of inspiration that represents the set of selected articles of the book. The deliberate intention of editors to cover as well theoretical facets of those fields as their practical accomplishments and implementations offers the benefit of gathering in a same volume a factual and well-balanced prospect of nowadays research in those topics. A special attention toward “Intelligent Robots and Control” may characterize another benefit of this book.
Author: Dolly Tatiana Manrique Espindola Publisher: ISBN: Category : Languages : en Pages : 0
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In the field of transportation, the research on energy efficiency has been carried out for few decades by the automotive industry, where one of the main objectives is to reduce the energetic consumption. This particular problem can be rephrased as how the vehicle must be driven so that the minimum quantity of energy is used. This is the optimal driving strategy. In this project, a suitable model of the Vir'volt electric vehicle involved in the European Shell Eco-Marathon is obtained. The unknown parameters involved in the vehicle dynamics are estimated using Parameter identification from experimental data. The identified dynamics is used to derive an optimal driving strategy that is intended to be tracked on-line during the driving task. The tracking task is subject to time-varying polytopic constraint on the input and/or the state. A MPC-based tracking strategy that uses an homothetic transformation as a suitable time-varying invariant set is used. The time-varying invariant set guarantees the asymptotic stability of the control law. The problem of the MPC tracking for Linear Parametric Varying (LPV) systems is introduced. A new explicit MPC strategy for LPV systems is developed. This strategy uses a Parameter dependent Lyapunov Function (PDLF) to involve explicitly the time-varying parameter in the control law and so it reduces conservatism. A benchmark is used to test the performances of the optimal driving strategy and the explicit MPC tracking strategy. Finally, a robust adaptive technique with on-line identification of the dynamics is has been proposed and tested in the race showing good performances of the adaptive driving strategy.
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La propulsion des véhicules hybrides est généralement assurée par un ou plusieurs moteurs électriques associés à un moteur thermique. La première partie décrit les grandes familles d'architectures et le prototype réalisé au LAMIH au cours de travaux précédents. La deuxième partie est consacrée à l'étude des straté̀gies de commande qui choisissent à chaque instant la répartition de puissance entre les deux chaînes de traction. Cette répartition de puissance est ensuite écrite sous la forme d'un problème d'optimisation globale sous contraintes. Plusieurs algorithmes basés sur la théorie de la commande optimale sont alors proposés. Enfin, les résultats obtenus sont utilisés pour proposer deux nouvelles strtégies de commande temps réel. Des critères permettant de caractériser les cycles de vitesses et les performances des stratégies de commande sont utilisés pour valider les nouvelles stratégies.
Author: Thomas Miro Padovani Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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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: Ngoc Tuan Vu Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 154
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Dans ce travail nous nous sommes penchés sur le transfert de puissance optimal par la maîtrise des comportements du véhicule de distribution à deux essieux. Nous avons étudié, plus particulièrement, l'énergie consommée par un véhicule hybride dans une zone urbaine ou péri-urbaine. Ce contexte nous a conduits à étudier l'utilisation d'une dynamique régénérative prenant en compte la dynamique transversale du véhicule sur une diversité d'architectures associée à une méthode de contrôle d'un système sur-actionné. Pour faire cela, nous avons développé : (i) un banc d'essais virtuel modulaire pour faire des études en termes énergétique d'un véhicule hybride de distribution, (ii) une architecture de contrôle optimal en vue de déterminer les commandes des actionneurs d'un système sur-actionné, (iii) et une dynamique régénérative afin de gérer l'énergie en prenant en compte la dynamique transversale qui est souvent présente lors de l'usage du véhicule en milieu urbain. Les modules du banc d'essais virtuel construits dans ce travail permettent de faire des études de l'énergie consommée pour toutes les architectures du véhicule envisagées sans changer les modèles de chaque module. Ce banc est composé d'un modèle complet du comportement de la dynamique du véhicule, d'un modèle du système de direction, d'un modèle des systèmes de traction et de freinage et d'un modèle des composants électriques. Tous les modèles de ce banc ont été validés par des expériences. Ceux-ci nous assurent la capacité de valider et justifier les lois de commande ainsi que d'évaluer les termes de l'énergie consommée. Un module de l'architecture de contrôle optimal a également été construit dans ce travail. Il nous a servi à déterminer la commande optimale des actionneurs par l'utilisation de l'allocation de contrôle et pour simuler les comportements de toutes les architectures du véhicule en utilisant les contraintes liées à celles-ci. Les analyses des résultats obtenus montrent que l'architecture de contrôle optimal proposée est suffisante pour déterminer les commandes des actionneurs ainsi que pour garantir la stabilité du véhicule malgré qu'aucun critère de ce genre ne soit intégré dans le problème d'optimisation. Les gains possibles par rapport à l'architecture conventionnelle, qui ont été déterminés, assurent que l'approche proposée permet effectivement de réduire l'énergie consommée par le véhicule. Les études paramétriques de la dynamique régénérative du véhicule démontrent que les systèmes sur-actionnés permettent de récupérer de l'énergie dans les cas où les actionneurs ont un très bon rendement. Dans ce cas, le principe de la dynamique régénérative est une voie d'amélioration pour les véhicules de distribution (charge importante et conditions d'utilisation en milieu urbain).
Author: Alan Chauvin Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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L'hybridation des sources de puissance dans le domaine des applications embarquées s'est imposée comme une solution adéquate pour répondre aux législations environnementales et atteindre une meilleure efficacité énergétique. Toutefois, le choix dans le dimensionnement des composants et la stratégie de commande doivent répondre à un cahier des charges, souvent complexe et hétérogène, tout en limitant les coûts du système. La résolution de ce problème d'optimisation incluant de nombreuses variables peut s'avérer complexe à cause des non-linéarités présentes dans le problème formulé. Il faut donc disposer d'outils de résolution efficaces et capables de fournir une solution fiable. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'optimisation globale pour le dimensionnement et la commande optimale de véhicules hybrides basée sur l'optimisation combinatoire, et en particulier sur la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). A partir d'un problème d'optimisation non linéaire, le problème initial est reformulé en une multitude de sous-problèmes linéaires en nombres entiers sur lesquels un algorithme de Branch & Bound parallèle est exécuté. Afin de résoudre des problèmes de grande taille, un second algorithme basé sur le Branch & Cut est développé. Cette méthode est déployée pour l'étude d'un système d'alimentation hybride d'une mini-excavatrice électrique. Le problème d'optimisation, dans lequel des contraintes énergétiques et des contraintes de vieillissement sont implantées, est évalué suivant différents paramètres du cahier des charges. Enfin, cette approche est également appliquée pour l'optimisation de trajectoires d'un système multi-actionneur synchronisés.
Author: Grégory Rousseau
Author: Grégory Rousseau
Author: Qi Jiang
Author: Saïda Kermani
Author: Sid Ahmed Attia
Author: Oleg Gusikhin
Author: Dolly Tatiana Manrique Espindola
Author: Sébastien Delprat
Author: Thomas Miro Padovani
Author: Ngoc Tuan Vu
Author: Alan Chauvin