Système de machines connectées modulaires pour véhicules électriques

Modular connected machines system for electrified vehicles

• Auteur / Autrice : Kaibo Li
• Direction : Alain Bouscayrol, Shumei Cui
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie électrique
• Date : Soutenance le 19/03/2020
• Etablissement(s) : Université de Lille (2018-2021) en cotutelle avec Harbin Institute of Technology (Chine)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'électrotechnique et d'électronique de puissance (L2EP)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modélisation électromagnétique

Commande en temps réel

Gestion

Énergie

Véhicules électriques

Rendements

Machines électriques

Mots clés libres

Système multi-machine

Machines connectées modulaires

Cartographie de rendement

Résumé

Le système de Machines Connectées Modulaires (MCM) est un type même système multi-machine, dans lequel plusieurs machines électriques sont intégrées dans un module. Il possède une zone à haute efficacité plus large, une meilleure capacité de tolérance aux pannes et de nombreux modes de fonctionnement. Il a des perspectives possibles dans le domaine des véhicules électrifiés. L'objectif de cette thèse est de développer différents systèmes MCM pour véhicules électrifiés.Pour cela, cette thèse organise tout d'abord le modèle et la commande d'un véhicule à base de MCM via la Représentation Energétique Macroscopique (REM). L'utilisation de la REM met l'accent sur les couplages importants, qui distribuent de l'énergie. Par le biais de règles d'inversion, la REM souligne la nécessité d'introduire des critères de répartition de l'énergie dans la structure de commande. Ensuite, une méthode de calcul rapide de la cartographie de rendement pour différentes machines électriques est proposée. L'élimination de la préconception de machine électrique permet de gagner beaucoup de temps, ce qui jette les bases du dimensionnement de MCM. En suite, une méthode de dimensionnement basée sur plusieurs objectifs est proposée, pour assurer une zone à haute efficacité plus large, une densité de couple plus grande et un volume d'aimant permanent moins important. Les intérêts de différents MCM pour différents véhicules sont comparés et analysés. Enfin, deux stratégies de répartition de la puissance au sein du MCM sont développées sur la base de la stratégie d'efficacité optimale. Elles sont comparées en termes d'efficacité et de condition de fonctionnement. Une configuration Hardware-In-the-Loop (HIL) à échelle réduite est établie et les stratégies sont validées en temps réel.

Modular Connected Machines (MCM) system is one kind of multi-machine system, where several machines are integrated into a module. It has wider high-efficiency area, better fault tolerance ability and numerous operation modes, and is perspective in the fields of electrified vehicles. The objective of this PhD subject is to develop different MCM systems for electrified vehicles.For this, this PhD thesis firstly organizes the model and control of a MCM-based vehicle by Energetic Macroscopic Representation (EMR). The use of EMR emphasizes the important couplings, which distribute energy. Through inversion rules, EMR highlights the necessity for introducing energy distribution criteria in the control structure. Then a fast efficiency map estimation method for different EMs are proposed. The elimination of Electrical Machine (EM) pre-design saves a lot of time, which lays a foundation for MCM sizing. Next, a multi-objective-based sizing method for a MCM is proposed, which can ensure lager high-efficiency area, larger torque density and less usage amount of Permanent Magnet (PM). The interest of different MCM systems for different vehicles are compared and analysed. Finally, two kinds of power split strategies of a MCM system are developed. They are compared in terms of efficiency and EM operating property. A reduced-scale Hardware-In-the-Loop (HIL) setup is established and the strategies are validated in real-time.