Soutenance mémoire
La problématique de contrôle optimal
Sur un véhicule à motorisation traditionnelle, le couple fourni par le moteur thermique dépend au premier ordre de la quantité de carburant injectée. Certains actionneurs influent eux aussi sur le couple fourni par le moteur thermique (l’avance à l’allumage, dans le cas des moteurs à allumage commandé, les angles d’ouverture et de fermeture des soupapes), mais restent davantage utilisés pour limiter les fumées et les rejets de polluants. Sur les véhicules hybrides, la présence d’un ou de plusieurs moteurs électriques amène plusieurs degrés de liberté dans la façon dont une consigne de couple, demandée par le conducteur, peut être réalisée. Ces degrés de liberté peuvent être utilisés pour remplir différents objectifs, parfois complémentaires :
• La minimisation de la consommation de carburant, et par là même des émissions de CO2, en utilisant de manière adéquate le(s) moteur(s) électrique(s). Intuitivement, c’est lorsque l’efficacité du moteur thermique est faible que le moteur électrique pourrait prendre sa place.
• La réduction des rejets de polluants (CO, NOx, HC). Ces derniers peuvent être diminués en optimisant la répartition de couple des différents moteurs, mais surtout en réduisant la durée de montée en température du catalyseur sur moteur essence, un catalyseur étant inefficace tant qu’il n’a pas atteint sa température idéale.
• L’absence des émissions de polluants et de la consommation de carburant, obtenue par l’arrêt du moteur thermique grâce à l’utilisation du mode électrique pur. Le bruit du véhicule est alors grandement réduit, et limité au seul bruit de roulement des pneus sur la route. Très intéressant dans les centres-villes, la durée d’utilisation de ce mode est néanmoins limitée par la capacité de la batterie. Parmi ces possibilités, la réduction du bruit ne donne pas lieu à la résolution d’un problème de contrôle, le mode purement électrique pouvant être actionné directement par le conducteur. Ce mode peut aussi être une conséquence de la loi de gestion d’énergie.La réduction du temps de montée en température du catalyseur peut être obtenue simplement en augmentant le couple du moteur thermique durant les premières secondes de fonctionnement, afin d’augmenter la température des gaz d’échappement. La réduction de la consommation, quant à elle, représente une vraie difficulté : on doit en effet choisir quand et de quelle façon utiliser le moteur électrique, et s’assurer que la batterie (ou tout autre système de stockage) garde un état de charge suffisant tout au long du cycle. Ce problème de gestion efficace des sources d’énergie peut s’écrire comme un problème d’optimisation. On distinguera alors deux problèmes différents : la minimisation de la consommation sur cycle, et la minimisation de la consommation en temps-réel.
Résultats d’une hybridation partielle et sans Stop-and-Start
Lorsque le moteur électrique est situé au niveau des roues, on peut imaginer que le véhicule ne comportera pas forcément un système, destiné à faire du Stop-and-Start. Aussi, le véhicule correspondrait ici davantage à un véhicule conventionnel, auquel est greffé un système capable de fournir un peu d’énergie, ou d’en récupérer une partie lors des freinage ou des phases de régénération. La consommation du véhicule, sur lequel le moteur électrique ne ferait que de l’assistance et de la récupération d’énergie s’élève à 3,64 l/100 km. Cette consommation correspond à un gain de 11,5 % par rapport au véhicule conventionnel. Même si cette architecture ne demanderait que peu de modifications au niveau du train moteur (ajout de moteurs électriques dans les roues), cette architecture seule ne présente que peu d’intérêt, étant donné le faible gain à attendre.
Impact de la récupération au freinage
En interdisant la récupération au freinage pour le cas précédent, correspondant alors à une hybridation partielle sans utilisation du Stop-and-Start, la consommation est de 3,87 l/100 km, ce qui correspond à un gain de 6 % sur le cycle NEDC, soit une perte de 5,5 % par rapport au cas où le freinage récupératif est autorisé. On constate le même ordre de grandeur en interdisant le freinage récupératif dans le cas de l’hybride parallèle, présenté en section 4.4.2 : on passe de 29,4 % à 23,3 % de gain en consommation de carburant. La récupération au freinage participe donc à la réduction de la consommation à hauteur de 5,5 à 6 % sur le cycle NEDC pour le véhicule de type C1. Ce n’est donc pas l’énergie gratuite récupérée lors d’un freinage récupératif qui permet de diminuer significativement la consommation de carburant, mais bien la capacité du véhicule à couper son moteur thermique, que ce soit à l’arrêt, ou en phase de vitesse non nulle.
Impact de la puissance du moteur électrique sur la consommation
Le moteur électrique peut être utilisé pour différentes fonctions : (i) freiner le véhicule lors d’un freinage récupératif, (ii) assister le moteur thermique lors d’une demande de couple, (iii) régénérer la batterie en demandant un surplus de couple au moteur thermique, (iv) assurer seul la traction du véhicule, le moteur thermique étant alors éteint. Selon la puissance maximale et minimale du moteur électrique, certaines de ces fonctions seront soit dégradées (limitations des couples d’assistance et de régénération à cause des contraintes), soit impossibles (couple insuffisant dans le cas du mode purement électrique). Pour mesurer l’impact de la puissance du moteur électrique, on se place à chaque fois dans le cas de référence, pour lequel seul la puissance du moteur électrique varie. On néglige ici le poids du moteur électrique, et son impact sur le poids global du véhicule, qui reste néanmoins faible.
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Table des matières
Introduction
1 Problématique du contrôle des véhicules hybrides
1.1 Les différentes architectures hybrides
1.1.1 Les modes de fonctionnement
1.1.2 Architecture parallèle
1.1.3 Architecture micro-hybride
1.1.4 Architecture série
1.1.5 Architecture combinée
1.1.6 Autres architectures
1.1.7 Les véhicules hybrides en France
1.2 La problématique de contrôle optimal
1.2.1 Minimisation de la consommation de carburant sur cycle normalisé
1.2.2 Problème en temps-réel où le futur n’est pas connu
1.3 Définition des classes de problèmes d’optimisation étudiés
I Optimisation hors-ligne
2 Étude théorique de la solution d’un problème générique de commande optimale
2.1 Conditions d’optimalité en l’absence de contraintes sur l’état
2.2 Conditions d’optimalité en présence de contraintes sur l’état
2.3 Étude de problèmes académiques
2.3.1 Recherche d’une solution pour un problème simple du type (1.1)
2.3.2 Recherche d’une solution pour un problème simple du type (1.2)
3 Méthodes numériques
3.1 Méthode directe : optimisation non-linéaire sous contraintes
3.1.1 Résolution numérique
3.1.2 Paramétrisation simplifiée du contrôle (découpage par zones)
3.2 Méthodes de tir
3.2.1 Méthode de tir simple
3.2.2 Méthode de tir multiple
3.3 Approche par l’équation de Hamilton-Jacobi-Bellman
3.3.1 Equation de Hamilton-Jacobi-Bellman et fonction valeur
3.3.2 Programmation Dynamique
3.3.3 Méthode de résolution
3.3.4 Commentaires sur la méthode de programmation dynamique
3.3.5 Résolution du problème (1.2) avec la programmation dynamique
3.4 L’algorithme SCOP
3.4.1 Principe
3.4.2 Description de la méthode
3.4.3 Exemple sur un cas simple
3.4.4 Commentaires sur la méthode SCOP
3.4.5 Application aux véhicules hybrides
3.4.6 Etude de convergence de SCOP
3.4.7 Perspectives
4 Application sur un véhicule Citroën C1 hybridé
4.1 Objectifs
4.2 Modèles utilisés pour l’optimisation hors-ligne
4.2.1 Véhicule
4.2.2 Batterie
4.2.3 Moteur électrique et convertisseur
4.2.4 Moteur thermique
4.3 Critères et variables d’optimisation
4.4 Impact des fonctionnalités de l’architecture
4.4.1 Véhicule conventionnel
4.4.2 Résultats sur le cas de référence
4.4.3 Résultats d’une hybridation partielle
4.4.4 Résultats d’une hybridation partielle et sans Stop-and-Start
4.4.5 Impact de la récupération au freinage
4.5 Impact de la taille des éléments
4.5.1 Impact de la puissance du moteur électrique sur la consommation
4.5.2 Impact de la variation de la capacité de la batterie
4.6 Conclusion
II Contrôle temps réel
5 Stratégies temps-réel pour véhicules hybrides
5.1 Stratégies de commande temps-réel
5.1.1 Lois empiriques
5.1.2 Réseaux de neurones
5.1.3 ECMS
5.2 Comparaison optimisation hors-ligne / lois temps-réel
5.3 Perspectives
6 Application VEHGAN (VEhicule Hybride au GAz Naturel)
6.1 Présentation du véhicule
6.2 Objectifs
6.3 Considérations et contraintes liées à l’architecture
6.3.1 Freinage récupératif
6.3.2 Couple positif du moteur électrique
6.3.3 Couple négatif du moteur électrique
6.3.4 Tension de fonctionnement des supercapacités
6.4 Modèles développés pour la source de puissance électrique
6.4.1 Moteur électrique
6.4.2 Supercapacité
6.4.3 Lien DC/AC
6.4.4 Modèle dynamique du système électrique
6.5 Calage des paramètres du modèle et validation
6.6 Optimisation hors-ligne : programmation dynamique
6.6.1 Variable d’état et définition du problème d’optimisation
6.6.2 Prise en compte des contraintes
6.6.3 Hypothèses
6.6.4 Définition des contrôles
6.6.5 Résultats de l’optimisation hors-ligne
6.6.6 Discussion des résultats
6.7 Développement de lois temps-réel
6.7.1 Stop-and-Start
6.7.2 Loi temps-réel pour la gestion d’énergie (ECMS)
6.7.3 Structure du contrôle sur le véhicule
6.7.4 Contrôle de p
6.8 Résultats de la stratégie ECMS
6.8.1 Tests en simulation – comparaison lois optimales / sous-optimales
6.8.2 Tests sur véhicule réel
6.9 Conclusion / Perspectives
Conclusion
Annexes
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