Véhicule hybride et commande optimale

par Grégory Rousseau

Thèse de doctorat en Mathématique et automatique

Sous la direction de Pierre Rouchon.

Soutenue en 2008

à Paris, ENMP .


  • Résumé

    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.

  • Titre traduit

    Hybrid Vehicle and Optimal Control


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    In the actual automobile market, tightly connected to the overall will to decrease CO2 emissions, hybrid vehicles seem to be a necessary short and medium-term milestone. Typically, a hybrid vehicle has two energy sources: a regular gas engine is usually the main energy source, and an electric motor as a secondary energy source. The ability of a hybrid vehicle to consume less fuel and to emit less CO2 comes from its electric motor. It can be used either alongside with the engine, or alone, with no gas being burnt. Because of the two energy sources, the global powertrain needs to be managed by a strategy that chooses the power split between the engine and the motor, based on the state of charge of the battery. This power split can be optimized based on criteria like fuel consumption, CO2 emissions, etc. The objective of this thesis is to develop optimization models on optimal torque repartition between the motor and the engine of a hybrid vehicle, in order to minimize the CO2 emissions. The first step is to develop models corresponding to a reference hybrid powertrain, which are adapted to the optimization algorithms. The optimization algorithms are different depending if offline or real-time optimization is considered. Among the studied offline algorithms, dynamic programming was used to determine the optimal size of the main elements of the powertrain, and to determine the optimal gain compared to a traditional vehicle. Additionally, an original shooting algorithm called SCOP has been developed, and is able to treat optimal control problems with state constraints. This algorithm is about 50 times faster than dynamic programming. A real-time control strategy, based on the Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) and using Pontryagin's Principle, was developed and used on a hybrid prototype vehicle: a Smart equipped with a starter alternator. The results demonstrate the positive impact of the strategy to reduce the fuel consumption and the CO2 emissions.

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