Contributions to optimal control by dynamic programming. Application to energy management of electrified vehicles
Contributions à la commande optimale par programmation dynamique. Application à la gestion de l'énergie de l'automobile électrifiée
Résumé
Environmental and societal contexts require the automotive industry to significantly reduce greenhouse gas and pollutant emissions. The option of partial or total electrification of the vehicles' powertrains is chosen to meet expectations. Partial electrification offers the possibility of distributing the power demand between the thermal and electric parts of the powertrain of hybrid vehicles to reduce the vehicles' fuel consumption. Solving an Optimal Control Problem allows to determine the control law that minimizes the desired criterion. This makes it possible to design and test complex new powertrains and to fairly evaluate new technologies that are integrated into the vehicle's powertrain. Different methods exist to solve optimal control problems. The one studied and used in this manuscript is dynamic programming, the major disadvantage of which is the computation time. The two major contributions of the thesis aim to reduce the computational time required for this method to provide quality results. The first, called boundary surfaces, generalizes to two states an optimization of the algorithm that was previously available only for one state. The improvement in the quality of the results is significant, especially for poorly refined meshes. The second contribution is a methodology to reduce the complexity of the problem by dividing it into a sum of sub-problems based on frequency analysis tools. These two contributions are illustrated separately first on a parallel hybrid-electric vehicle model and are applied together on the problem of fast charging of a car battery. In addition to these methodological contributions, this manuscript presents the study of the integration of a Waste Heat Recovery Systems valuing the losses of the engine of a series hybrid electric vehicle.
Les contextes environnementaux et sociétaux exigent de l'industrie automobile une réduction significative des émissions de gaz à effet de serre et de polluants. L'option de l'électrification partielle ou totale des chaînes de tractions des véhicules est choisie pour répondre aux attentes. L'électrification partielle offre la possibilité de répartir la demande de puissance entre la partie thermique et électrique de la chaîne de traction des véhicules hybrides pour réduire la consommation de carburant de ces derniers. La résolution d'un problème de commande optimale permet de déterminer la loi de commande qui minimise le critère souhaité. Il est ainsi possible de dimensionner et de contrôler des nouvelles chaînes de tractions complexes et d'évaluer avec équité les nouvelles technologies s'intégrant à la chaîne de traction du véhicule. Différentes méthodes existent pour résoudre les problèmes de commande optimale. Celle étudiée et utilisée dans ce manuscrit est la programmation dynamique dont l'inconvénient majeur est le temps de calcul. Les deux contributions majeures de la thèse visent à réduire le temps de calcul nécessaire à cette méthode pour fournir des résultats de qualité. La première, nommée boundary surfaces, généralise pour deux états une optimisation de l'algorithme disponible jusqu'ici pour un seul état. L'amélioration de la qualité des résultats est significative, notamment pour les maillages peu raffinés. La seconde contribution est une méthodologie pour réduire la complexité du problème en le divisant en une somme de sous-problèmes basés sur des outils d'analyse fréquentielle. Ces deux contributions sont illustrées séparément dans un premier temps sur un modèle véhicule hybride électrique parallèle et sont appliquées ensemble sur le problème de recharge rapide d'une batterie automobile. En plus de ces apports méthodologiques, ce manuscrit présente l'étude de l'intégration d'une structure de machines récupératrices valorisant les pertes du moteur thermique d'un véhicule hybride électrique de série.
Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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