Méthodes d’optimisation dynamique de systèmes à plusieurs états pour l'efficacité énergétique automobile

Dynamic optimization in multi-states systems for automobile energy efficiency

• Auteur / Autrice : Djamaleddine Maamria
• Direction : Nicolas Petit
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématique et automatique
• Date : Soutenance le 06/11/2015
• Etablissement(s) : Paris, ENMP
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre automatique et systèmes (Fontainebleau, Seine et Marne)
• Jury : Président / Présidente : Yann Chamaillard
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Petit, Thierry Marie Guerra, Theo Hofman, François Chaplais, Antonio Sciarretta
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Yann Chamaillard, Joseph Frédéric Bonnans

Mots clés

Mots clés contrôlés

Consommation d'énergie

Véhicules électriques hybrides

Mots clés libres

Superviseur énergétique

Commande optimale

Perturbation régulière

Véhicule électrique hybride

Principe du minimum de Pontryagin

Généralisation de l’ECMS

Energy management

Optimal control

Regular perturbation

Hybrid electric vehicle

Pontryagin minimum principle

ECMS extensions

Résumé

La gestion énergétique (EMS) pour véhicules hybrides a pour objectif de déterminer la répartition de puissance entre les différentes sources d'énergie de manière à minimiser la consommation de carburant et/ou les émissions polluantes. L'objectif de cette thèse est de développer un EMS en prenant en compte des températures internes (la température du moteur et/ou la température du système de post-traitement). Dans une première partie et en utilisant une connaissance préalable du cycle de conduite, le calcul d'un EMS est formulé comme un problème de commande optimale. Ensuite, le principe du minimum de Pontryagin (PMP) est utilisé pour résoudre ce problème d'optimisation.~En se basant sur les résultats numériques obtenus, un compromis entre les performances de la stratégie de commande et de la complexité du modèle utilisé pour la calculer est établi. Les différents problèmes étudiés dans cette thèse sont des exemples des simplifications successives de modèle qui peuvent être regroupées dans le concept des perturbations régulières en contrôle optimal sous contrainte de commande discuté ici. Dans une deuxième partie, la formulation de l'ECMS a été généralisée pour inclure les dynamiques thermiques. Ces extensions définissent des stratégies sous-optimales que nous avons testées numériquement et expérimentalement.

Energy management system (EMS) for hybrid vehicles consists on determining the power split between the different energy sources in order to minimize the overall fuel consumption and/or pollutant emissions of the vehicle. The objective of this thesis is to develop an EMS taking into account the internal temperatures (engine temperature and/or catalyst temperature). In a first part and using a prior knowledge of vehicle driving cycle, the EMS design is formulated as an optimal control problem. Then, the PMP is used to solve this optimization problem. Based on the obtained numerical results, some trade-off between performance of the control strategy and complexity of the model used to calculate this strategy is established. The various problems studied in this thesis are examples of successive model simplifications which can be recast in the concept of regular perturbations in optimal control under input constraints discussed here. In a second part, the feedback law of ECMS is generalized to include thermal dynamics. This defines sub-optimal feedback strategies which we have tested numerically and experimentally.