Energy management of a hybrid electric vehicle : an approach based on type-2 fuzzy logic - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2012

Energy management of a hybrid electric vehicle : an approach based on type-2 fuzzy logic

Modélisation et supervision des flux énergétiques à bord d'un véhicule hybride lourd : approche par logique floue de type-2

Résumé

One of the effects of the globalization of our society is that people travel more covering longer distances, live far from their work place and consume goods from all around the world. Therefore, it si no coincidence that the transport of people and goods represents more than 25% of the energy consumption and is one of the principal sources of pollution worldwide. Several efforts must be done to reduce the oil dependence, the energy consumption and the environmental impact of transport systems. In this perspective, the French Army (DGA) has designed and constructed the Electrical Chain Components Evaluation vehicle (ECCE). It is a mobile laboratory to evaluate under real conditions the electric components of Hybrid Electrical Vehicles (HEVs) that reduce the energy consumption and the pollution emission of conventional vehicles. ECCE permits evaluating different energy sources such as batteries, fuel cells, internal combustion engines, ultracapacitors or flywheels. The ECCE project, nowadays in a second phase/footnote {The first phase of the ECCE project is explained in Chapter 1} is developed in joint cooperation with the FEMTO-ST laboratory of the University of Franche-Comté and two industrial partners, HELION and PANHARD General Defense. It aims to study the implementation, control and energy management of different hybrid sources. As a research developed along the second phase of the ECCE project, the principal objective of the thesis is to design, to implement and to evaluate an energy management supervision system in the ECCE HEV. This thesis proposes an original energy management strategy based on expert knowledge and type-2 fuzzy logic. The design of the fuzzy logic controller is done by using knowledge engineering. This technique allows extracting knowledge from several experts using surveys. The considering of type-2 fuzzy logic systems enables modelling the uncertainty in the answers of the experts. The thesis presents a second application of type-2 fuzzy logic : the voltage regulation of a DC/DC power converter. The principal motivation for developing this application is that it is easier to implement in laboratory at a relatively low cost and it permits a viability evaluation of type-2 fuzzy logic before an implementation in the ECCE mobile laboratory. This is useful because one of the main challenges of this thesis is to reduce the time to experimentally validate the energy management system. This is required to respect the time schedule constraints and to reduce the costs associated to gather the partners of the project at PANHARD locations in Saint-Germain Laval.
Le transport des personnes et des marchandises représente plus de 25% de la consommation d'énergie et est l'une des principales sources de pollution dans le monde. Plusieurs efforts doivent être faits pour réduire la dépendance du pétrole, la consommation d'énergie et l'impact environnemental des systèmes de transport. Dans cette perspective, la Direction Générale de l’Armement a soutenu la conception et la réalisation du banc d’Evaluation de Composantes de la Chaine Electrique (ECCE). Il s’agit d’un laboratoire mobile qui permet d’évaluer dans des conditions d’utilisation réelles, les différentes composantes énergétiques utilisées dans les véhicules électriques.Les travaux de cette Thèse de Doctorat s'inscrivent dans le contexte du projet ECCE. Le principal objectif est de concevoir, d’implanter et de valider expérimentalement un système temps réel de gestion d’énergie pour véhicule électrique hybride. L’architecture énergétique retenue pour cette étude comporte un banc de batteries au plomb, un système pile à combustible et un banc de supercondensateurs. Nous proposons un système de gestion d’énergie qui permet de prendre en compte l’expertise de plusieurs spécialistes sur ces sujets. La conception du système de gestion d’énergie est ainsi réalisée en utilisant une enquête conçue pour extraire la connaissance des experts du domaine (10 experts de différentes affiliations). La logique floue de type 2 permet d’intégrer de l’incertitude dans les réponses et ainsi de considérer simultanément les différents avis des experts. Ce travail présente dans une première partie l’étude des modèles des sources énergétiques et de la structure de commande du véhicule. Cette structure est basée sur la Représentation Energétique Macroscopique (REM). Des résultats de simulation et de validation expérimentale d’une méthodologie pour paramétrer le modèle équivalent des supercondensateurs sont également présentés. La deuxième partie est consacrée à l’étude des systèmes logique floue de type 2. Ces systèmes sont étudiés et présentés en utilisant un exemple numérique. En complément des travaux menés sur l’implantation logicielle de la logique floue de type 2, une application a été conçue, implantée et validée expérimentalement : il s’agit du contrôle de la tension de sortie d’un hacheur dévolteur. L’objectif principal de cette application était de permettre une pré-validation de l’application de la logique floue de type 2 dans le cas d’applications industrielles. Finalement, le système de gestion d’énergie proposé a été validé successivement par des simulations, des essais statiques expérimentaux, des essais de roulage en mode d’opération normale et en mode d’opération dégradée.Nous avons mis en évidence que la logique floue de type 2 est particulièrement bien adaptée pour des applications temps réel dans le domaine du génie électrique.
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Dates et versions

tel-00947626 , version 1 (17-02-2014)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00947626 , version 1

Citer

Javier Enrique Solano Martinez. Energy management of a hybrid electric vehicle : an approach based on type-2 fuzzy logic. Other. Université de Franche-Comté; Centre for Computational Intelligence (Leicester, GB), 2012. English. ⟨NNT : 2012BESA2007⟩. ⟨tel-00947626⟩
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