Search

Designing a hybrid powertrain remains a complex task. It is an intricate system involving numerous variables that are spread over different levels: architecture, component technologies, sizing, and control. There is currently a lack of frameworks or tools that help in exploring the entire design space and in finding the global optimal solution throughout these levels. This article proposes a systematic methodology that tries to answer a part of this need. Starting from a set of chosen components, the methodology automatically generates all the possible graphs of architectures using constraint-programming techniques. A tailored representation is developed to picture the graphs. They are then transformed into other types of representation (tables describing the connections and the powertrain modes). Based on these representations, the architectures are automatically filtered and the most promising ones are selected. They are automatically assessed and optimized using a specifically developed general hybrid model that calculates the performance and fuel consumption of all the generated architectures. This model is inserted inside a bi-level optimization process: a Genetic Algorithm is used on the sizing and components level, while the Dynamic Programming is used on the control level. A case study is performed and the capability of the methodology is proven.

The series-parallel architecture is the most interesting for hybrid electric vehicles, allowing the lowest fuel consumption. Unlike passenger cars, this architecture is not commercially available on the heavy-duty vehicles market. This is due to technical limitations associated with unsufficient load capability of the geartrain. To address this issue, new transmissions, such as the electrical variable transmission, have been developed. The novelty of this paper relies on the hybridization of a long-haul truck using the electrical variable transmission. This study aims to investigate the potential of using this new transmission for trucks. For that aim, fuel consumption benchmarking of three powertrain topologies is performed, considering: (a) a gearless topology; (b) a geared topology that uses one gearbox inserted between the engine and the mechanical input port of the electrical variable transmission; (c) a geared topology similar to the second one, but, with an additional multi-stage gearbox inserted to the mechanical output port of the electrical variable transmission. For a fair comparison between the different topologies, a bi-level optimization process has been used, incorporating the optimization of both components sizing and control. Results show that the fuel consumption of the gearless powertrain is higher than the engine-powered truck due to higher losses in the electrical variable transmission. While maximum fuel reduction of 14.2% was obtained by a geared topology that uses two gearboxes. Furthermore, emphasis is given to understand the effect of the powertrain component sizing on fuel consumption. Depending on the defined sizing, a possible fuel reduction is achieved from 3.3% to 14.2% for the two geared topologies. The reduction of CO2 emissions is found to be proportional to the fuel savings. Considering a long-haul mission, the last findings prove that the electrical variable transmission exhibits potential to reduce fuel consumption, if an adequate powertrain topology and its sizing are well defined.

Among Series-Parallel Hybrid Electric Vehicle (SPHEV) powertrains, the Power-Split architecture with a planetary gear has an exemplary energetic efficiency in mixed driving conditions. Nevertheless, a simple SPHEV architecture can be realized without a planetary gear. It consists of 2 Electric Machines (EM) mounted on the engine shaft and separated by a clutch. With no power-split operation, this architecture allows the vehicle to operate in pure electric, or series hybrid, or parallel hybrid mode. It was proven to be less efficient than a reference Power-Split SPHEV: the Toyota Hybrid System (THS). The aim of this paper is to investigate the potential of efficiency improvement of the simple SPHEV powertrain by topology modification: the addition of gears for the components or a gearbox with few number of ratios. Two new variants of SPHEVs are proposed. The versions of SPHEVs and the reference THS are optimized by a bi-level optimization technique using Genetic Algorithm and Dynamic Programming. Compared to the simple SPHEV, results show an efficiency worsening in one variant and an efficiency improvement in another variant with a fuel consumption comparable to the one of THS. A global sensitivity study is then performed on the worsened variant. The sensitivities of the added gears are determined and an elimination of some is suggested. A new variant with fewer gears is therefore proposed and optimized. The efficiency is improved but remains less than the one of THS.

The transportation sector is a major contributor to both air pollution and greenhouse gas emissions. Hybrid electric vehicles can reduce fuel consumption and CO2 emissions by optimizing the energy management of the powertrain. This study examines the trade-off between regulated pollutant emissions and hybrid powertrain efficiency. In the first part of the work, three-dimensional dynamic programming is used with a weighted objective function to determine the optimal distribution of a power request between the thermal engine and the electric motor. In the second part, we modify the control variable in order to take into account the engine actuators (intake pressure, air fuel ratio, and ignition timing). The purpose of this second control problem is to identify the potential differences between conventional solutions and optimal engine control in the context of hybridization. The thermal dynamics of the three-way catalyst are taken into account in order to model the aftertreatment efficiency. Experimental campaigns are conducted on spark-ignition engines to introduce simplified models for emissions, exhaust gas temperature, catalyst heat transfers and efficiency. The convergence of the results is analyzed with respect to the discretization parameters. Parametric studies evaluate the influence of the weighting factor, driving cycle (NEDC, WLTC), electric motor and battery sizing, as well as emission and catalyst modeling parameters. We assess the impact of including the sparkignition engine’s actuators as control variables, focusing on the interdepence between the three parameters (intake pressure, air fuel ratio, and ignition timing). We discuss the difference between the optimal engine control that we calculated for a hybrid vehicle and the standard approach in a conventionnal powertrain., Le secteur des transports est un des principaux contributeurs aux émissions de gaz à effet de serre et à la pollution de l’air. Les véhicules hybrides électriques ont été introduits pour réduire la consommation de ressources fossiles et les émissions de CO2 en optimisant l’efficacité énergétique de la motorisation. Cette thèse s’intéresse au compromis qui peut exister entre cet objectif et la réduction des émissions de polluants réglementés. Dans la première partie du travail, la programmation dynamique à trois dimensions est utilisée avec une fonction objectif qui pondère les deux critères pour déterminer la répartition optimale de puissance entre le moteur thermique et la machine électrique. La seconde partie consiste à introduire les paramètres de contrôle rapproché du moteur thermique (pression d’admission, richesse et avance à l’allumage) dans la méthode d’optimisation. L’objectif est d’identifier les différences potentielles entre la commande optimale du moteur hybridé et les stratégies habituellement utilisées pour les véhicules conventionnels. La dynamique thermique du catalyseur trois voies est modélisée pour évaluer l’efficacité du système de dépollution. Des campagnes de mesures sur deux moteurs à allumage commandé permettent de formuler des modèles simplifiés des émissions de la température des gaz, des coefficients de transferts thermiques et des efficacités du catalyseur. La convergence des résultats est validée au regard des paramètres d’optimisation (finesse de la discrétisation en particulier). Des études paramétriques permettent d’évaluer l’influence sur les résultats du facteur de pondération, du cycle de conduite (NEDC, WLTC), du dimensionnement des composants, et de certains paramètres de modélisation. L’optimisation du contrôle rapproché du moteur est analysée, en particulier concernant l’interdépendance entre les trois variables considérées. La différence entre les stratégies conventionnelles de contrôle du moteur et les résultats obtenus est discutée.

The transportation sector is a major contributor to both air pollution and greenhouse gas emissions. Hybrid electric vehicles can reduce fuel consumption and CO2 emissions by optimizing the energy management of the powertrain. The purpose of this study is to examine the trade-off between regulated pollutant emissions and hybrid powertrain efficiency. The thermal dynamics of the three-way catalyst are taken into account in order to optimize the light-off. Experimental campaigns are conducted on a spark-ignition engine to introduce simplified models for emissions, exhaust gas temperature, catalyst heat transfers and efficiency. These models are used to determine the optimal distribution of a power request between the thermal engine and the electric motor with three-dimensional dynamic programming and a weighted objective function. A pollution-centered scenario is compared with a consumption-centered scenario for various driving cycles. The optimal torque distribution for the emissions-centered scenario on the world harmonized light-duty vehicles test cycle shows an 8–33% decrease in pollutant emissions while the consumption remains stable (0.1% increase). The consistency of the results is analyzed with respect to the discretization parameters, driving cycle, electric motor and battery sizing, as well as emission and catalyst models. The control strategies are promising but will have to be adapted to online engine control where the driving cycle and the catalyst efficiency are uncertain.

To meet the vehicle fleet-wide average CO2 targets, the stringent pollutant emissions standards, and the clients’ new demands, the automakers realized the inevitable need to offer more hybrid and electric powertrains. Designing a hybrid powertrain remains however a complex task. It is an intricate system involving numerous variables that are spread over different levels: architecture, component technologies, sizing, and control. The industry lacks frameworks or tools that help in exploring the entire design space and in finding the global optimal solution on all these levels. This thesis proposes a systematic methodology that tries to answer a part of this need. Starting from a set of chosen components, the methodology automatically generates all the possible graphs of architectures using constraint-programming techniques. A tailored representation is developed to picture these graphs. The gearbox elements (clutches, synchronizer units) are represented with a level of details appropriate to generate the new-trend dedicated hybrid gearboxes, without making the problem too complex. The graphs are then transformed into other types of representation: 0ABC Table (describing the mechanical connections between the components), Modes Table (describing the available modes in the architectures) and Modes Table + (describing for each available mode the global efficiency and ratio of the power flow between all the components). Based on these representations, the architectures are filtered and the most promising ones are selected. They are automatically assessed and optimized using a general hybrid model specifically developed to calculate the performance and fuel consumption of all the generated architectures. This model is inserted inside a bi-level optimization process: Genetic Algorithm GA is used on the sizing and components level, while Dynamic Programming DP is used on the control level. A case study is performed and the capability of the methodology is proven. It succeeded in automatically generating all the graphs of possible architectures, and filtering dismissed architectures that were then proven not efficient. It also selected the most promising architectures for optimization. The results show that the proposed methodology succeeded in finding an architecture better than the ones proposed without the methodology (consumption about 5% lower), Pour répondre aux objectifs de consommation des flottes de véhicules, au normes d’émissions de polluants et aux nouvelles demandes de l’usager, les constructeurs automobiles doivent développer des motorisations hybrides et électriques. Réaliser une chaine de traction hybride reste cependant une tâche difficile. Ces systèmes sont complexes et possèdent de nombreuses variables réparties sur différents niveaux : architecture, technologie des composants, dimensionnement et contrôle/commande. L’industrie manque encore d’environnements et d’outils pouvant aider à l’exploration de l’ensemble de l’espace de dimensionnement et à trouver la meilleure solution parmi tous ces niveaux. Cette thèse propose une méthodologie systématique pour répondre au moins partiellement à ce besoin. Partant d’un ensemble de composants, cette méthodologie permet de générer automatiquement tous les graphes d’architectures possibles en utilisant la technique de programmation par contraintes. Une représentation dédiée est développée pour visualiser ces graphes. Les éléments de boites de vitesse (embrayages, synchroniseurs) sont représentés avec un niveau de détails approprié pour générer de nouvelles transmission mécaniques sans trop complexifier le problème. Les graphes obtenus sont ensuite transformés en d’autres types de représentation : 0ABC Table (décrivant les connections mécaniques entre les composants), Modes Table (décrivant les modes de fonctionnement disponibles dans les architectures) et Modes Table + (décrivant pour chaque mode le rendement et le rapport de réduction global des chemins de transfert de l’énergie entre tous les composants). Sur la base de cette représentation, les nombreuses architectures générées sont filtrées et seules les plus prometteuses sont sélectionnées. Elles sont ensuite automatiquement évaluées et optimisées avec un modèle général spécifiquement développé pour calculer les performances et la consommation de toute les architectures générées. Ce modèle est inséré dans un processus d’optimisation à deux niveaux ; un algorithme génétique GA est utilisé pour le dimensionnement des composants et la programmation dynamique est utilisée au niveau contrôle (gestion de l’énergie) du système. Un cas d’étude est ensuite réalisé pour montrer le potentiel de cette méthodologie. Nous générons ainsi automatiquement toutes les architectures qui incluent un ensemble de composants défini à l’avance, et le filtrage automatique élimine les architectures présupposées non efficaces et sélectionnent les plus prometteuses pour l’optimisation. Les résultats montrent que la méthodologie proposée permet d’aboutir à une architecture meilleure (consommation diminuée de 5%) que celles imaginées de prime abord (en dehors de toute méthodologie)

Depuis leur "lancement" en 1997, les véhicules électriques hybrides n'ont pas cessé de se développer et de plus en plus de modèles sont maintenant disponibles. Des méthodes numériques de dimensionnement des composants et des architectures peuvent cependant encore améliorer leurs performances ou permettre de trouver les meilleurs compromis pour faciliter encore leur développement. Ce manuscrit présente les travaux effectués pour le développement de méthodes de modélisation et de dimensionnement des véhicules hybrides et de leur composants. Nous partirons des briques élémentaires que sont les modèles des composants et de gestion de l'énergie utiles à la modélisation du système véhicule hybride. Nous proposerons ensuite des méthodologies de dimensionnement et d'optimisation multi-niveaux (architectures/composants/gestion de l'énergie) pouvant permettre, in fine, le choix de la meilleure architecture pour répondre à des objectifs donnés.

AAC 2019, 9th IFAC Symposium on Advances in Automotive Control, ORLEANS, FRANCE, 23-/06/2019 - 27/06/2019; As an alternative to power-split hybrid architectures, a simple series-parallel architecture named SPHEV 2 can be realized. In this paper, the sizing process of this architecture is briefly presented and a deeper analysis is made. Mathematical sensitivity analysis studies are conducted on the sizing parameters of the architecture in order to bring more understanding to the optimization results. Local and global sensitivities are performed to understand the influence of the sizing variables on the fuel consumption. An analysis of the sensitivities is also made.

This paper discusses the comparison of two series–parallel hybrid electrical vehicles. The first one is based on the Toyota hybrid system, while the second one is equipped with an electrical variable transmission. The problem with previous comparisons between these two transmissions is the lack of validated data used to support the comparison as well as a comprehensive study on the sizing of the electrical variable transmission for a given vehicle and load cycle. To tackle these issues, a validated model of an electrical variable transmission is used in combination with validated scaling laws to assess design changes. This scalable model is used to determine the optimal design and the impact of sizing on the fuel consumption of the vehicle. To exclude the impact of the chosen control methodology, dynamic programming has been used. This technique is not only used to optimize the operating points of the internal combustion engine, but also to find the optimal DC-bus voltage in order to optimize the system level efficiency. The comparison is performed for multiple driving cycles that all show the added value of the electrical variable transmission based hybrid electrical vehicle. On average, over the different driving cycles, a reduction in fuel consumption of 4.75% is achieved while using an electrical variable transmission.

Technology advancements increase the complexity of energy systems which bring additional varieties of sources and possible architectures to choose. If the economic and ecological context is also included, the automobile industry is in_uenced to align their production to hybrid or battery electric vehicles that have sophisticated energy management system. Thus, researchers and designers have oriented their studies for system design, optimisation and energy management that take into consideration the constructor tendencies : i) increasing vehicle performances, ii) having less polluting vehicles by reducing fuel consumption and iii) decreasing the time needed for design and validation process. Against these problematics, an approach that assists the system designer to fully characterize the energy management system of a HEV is proposed. This characterization consists : i) choosing powertrain architecture, ii) component (units) sizing and iii) energy management controller. In order to accomplish these tasks, a functional energetic modelling method is proposed. Proposed functional modelling level has a level of abstraction _just necessary_ which permits to have energetic analysis for a series of use case. This method relies on local control loops, a global controller and basic equations and it allows to have a modular optimisation for any architecture changes. The second-stage in the validation is completed by adapting the functional model in order to obtain the high-level controller for the multi-physical level with two offered steps : i) adjustment the functional elements' parameters and ii) interconnection the functional and multi-physical models. After the illustration of the demonstrator of a HEV, three strategies for energy management is proposed : i) based on rules, ii) based on PFC with power sharing function and iii) based on PFC with booster function. The proposed energy management strategies then compared by performance indicators (fuel consumption, number of on/off cycles of engine powertrain and corrected fuel consumption with variation of state of charge of electrical storage) with defined use cases., Les progrès technologiques augmentent la complexité des systèmes énergétiques, ce qui permet d'avoir variés sources et architectures possibles. Si le contexte économique et écologique est également pris en compte, l'industrie automobile est menée à aligner sa production sur des véhicules hybrides ou électriques qui disposent d'une gestion de l'énergie sophistiquée. Ainsi, les études pour la conception sont orientées à l'optimisation et à la gestion de l'énergie en tenant compte les tendances des constructeurs : i) augmenter les performances des véhicules, ii) avoir des véhicules moins polluants en réduisant la consommation de carburant et iii) diminuer le temps nécessaire à la conception et au processus de validation. Face à ces problèmes, une approche qui aide le concepteur à caractériser le système de gestion de l'énergie d'un VEH est proposée. Cette caractérisation consiste à : i) choisir l'architecture de la chaîne de traction, ii) le dimensionnement des composants (groupes) et iii) le contrôleur de gestion de l'énergie. Pour accomplir ces tâches, une méthode de modélisation énergétique fonctionnelle est proposée. Cette approche proposée à un niveau d'abstraction "juste nécessaire" qui permet d'avoir une analyse énergétique pour une série de cas d'utilisation. La méthode repose sur des boucles de contrôle locales, un contrôleur global et des équations de base et elle permet d'avoir une optimisation modulaire pour tout changement d'architecture. Prochaine étape de la validation est l'adaptation du modèle fonctionnel afin d'obtenir le contrôleur de haut niveau pour le niveau multi-physique avec deux étapes proposées : i) l'ajustement des paramètres des éléments fonctionnels et ii) l'interconnexion les modèles fonctionnels et multi-physiques. Après l'illustration du démonstrateur d'un VEH, trois stratégies de gestion de l'énergie sont proposées : i) fondée sur des règles, ii) fondée sur PFC avec fonctionnement de partage de besoin par priorisation et iii) fondée sur PFC avec fonctionnement boost. Les stratégies de gestion de l'énergie proposées sont ensuite comparées par indicateurs de performance (consommation de carburant, nombre de cycles marche/arrêt du groupe motopropulseur et consommation de carburant corrigée avec variation de l'état de charge du stockage électrique) avec des cas d'usages définis.

Road transportation has a huge impact on the environment. Hybrid electric vehicles (HEV) are an interesting alternative, especially for urban uses. However, HEV are complex systems to design because of the strong interaction between the component sizing, the energy management and the driving cycle.V. Reinbold previously developed a sizing methodology for HEV. The components and the energy management are simultaneously optimized to reduce the fuel consumption of the vehicle over a driving cycle. A specific electromagnetic model is used during the optimization process to describe accurately the electrical machine.As a continuation, we introduce firstly the possibility to deal with discrete variables such as the pole number of the electrical machine. Then, we develop a thermal model of the machine considering the convection exchanges around the end-windings. This analytical lumped parameter thermal network is used during the optimization process after being validated thanks to a finite element model. Uncertainty and sensitivity analysis are used to check the influence of some of the thermal parameters. Finally, the sizing methodology is applied to a series/parallel HEV including two electrical machines., Le transport routier est au cœur des enjeux environnementaux actuels. Les véhicules électriques hybrides (VEH) sont une alternative intéressante, notamment en milieu urbain. Cependant, la conception de tels systèmes est complexe car la chaîne de traction (composants et architecture), la mission et la gestion énergétique du véhicule sont intimement liées.Les travaux de V. Reinbold ont permis de mettre au point une méthodologie de dimensionnement de VEH. Les composants sont optimisés conjointement avec la gestion énergétique sur un cycle de fonctionnement afin de minimiser la consommation de carburant du véhicule. Une attention particulière est portée à la conception fine de la machine électrique via un modèle électromagnétique adapté à l’optimisation.Dans la suite de ces travaux, nous approfondissons plusieurs aspects du dimensionnement des VEH. Tout d’abord, nous introduisons la possibilité de gérer des paramètres discrets de la machine, comme le nombre de paires de pôles. Dans un second temps, nous développons un modèle thermique de la machine prenant notamment en compte les échanges autour des têtes de bobine. Ce modèle analytique par réseau de résistances thermiques est intégré puis utilisé dans le processus de dimensionnement par optimisation. Il a été préalablement validé via un modèle par éléments finis. Des méthodes d’analyse d’incertitude et de sensibilité sont appliquées afin de quantifier l’influence de certains paramètres thermiques. Enfin, nous appliquons la méthodologie de dimensionnement par optimisation à une architecture série/parallèle, intégrant deux machines électriques.

This works is focused in the conception of a hybrid vehicle with the ability to fly or roll over the ground when necessary. A revision of the present prototypes is made and then a new prototype is proposed with enhanced characteristics. The prototype consists of a quadrotor with two additional passive wheels without any other additional servomechanism. The modeling of each operation mode is exposed and then a model for the hybrid form is proposed. In the next section, some control algorithms have been developed for each operation mode: on ground or in air. These algorithms are validated via numerical simulation in the first instance. The last section describes the MOCA room and the system used for capturing the position and attitude of the vehicle. Also, experimental tests were made in order to validate the developed control strategies. It was also validated that the vehicle can follows aerial and terrestrial trajectories. Finally, an observer is implemented in order to identify the moment when the vehicle touches the ground. This knowledge is used to switch from air mode to ground mode without the need of additional sensors., Ce travail porte sur la conception d’un véhicule hybride qui puisse rouler ou voler si nécessaire. Une révision des prototypes actuels est faite et ensuite il est proposé un nouveau type de véhicule avec des propriétés améliorées. Ce véhicule se constitue d’un quadrirotor avec deux roues passives sans aucun servomécanisme additionnel. Le modèle de ce véhicule a été développé et quelques algorithmes de régulation automatique ont été développés pour chaque mode d’opération : par terre ou dans l’air. Ces algorithmes ont été validés dans un premier temps via des simulations numériques. La dernière section décrit la salle MOCA et le système utilisé pour obtenir la position et l’orientation du véhicule. En outre, on a fait des expériences pour valider les stratégies de commande développées. D’autres expériences ont été fait pour valider le fait que le véhicule peut suivre des trajectoires terrestres et aériennes. Finalement, un observateur a été utilisé pour identifier le moment où le véhicule fait contact avec le sol. Ce fait nous a permis de changer du mode aérien vers le mode terrestre sans besoin d’utiliser des capteurs additionnels.

International audience; The purpose of this study is to model battery packs integrated in a ten fuel cell hybrid electric vehicle fleet developed among the European project Mobypost dedicated to postal delivery applications. This project led to create and feeda big database as the vehicles were deeply monitored. Thanks to this database and Big-Bang Big-Crunch optimization algorithm this paper proposes a method to model battery using real driving cycle data in few minutes with a NRMSE less than 0.02.

TRA 2018, Proceedings of 7th Transport Research Arena , Vienne, AUTRICHE, 16-/04/2018 - 19/04/2019; This contribution is based on the European collaborative project TRANSFORMERS (Configurable and adaptable trucks and trailers for optimal transport), which received co-funding from the European Commission. The project has the goal of reducing energy use per tonne.kilometre of goods transported by up to 25%. This is achieved by innovations including: i) Configurable whole vehicle aerodynamics, ii) Improved loading efficiency measures, iii) A distributed, trailer mounted electric driveline known as 'hybrid-on-demand' for truck-semitrailer combinations. The combination of innovations gives the possibility of a semi-trailer combination which can be adapted or re-configured to suit individual transport missions. The paper focuses on providing background to the project, an overview of the innovations developed within the project, and the main conclusions that were drawn from the wide range of work undertaken within the project. It covers both the 'Energy Efficiency' and the 'Load Optimisation' trailers which were developed and tested within the project.

In the context of development of the hybrid electric vehicle, electric machines for traction are under extensive investigation. In particular, volume constraints are more and more severe and research is carried out towards compact structures. This work is focused on the study and the design of axial flux machine for a mild-hybrid application of an integrated starter generator mounted on the crankshaft. Its ratings in transient mode are 50 kW and 205 Nm. A literature review of axial flux machines is presented. A analysis of winding configurations with star of slots method is detailed. A beginning of analysis of switching-flux machine is proposed. The methodology of design is detailed. It is based on sensitivity analysis, parametric design and optimization of the machine. Utilized models are finite element model and response surface by design of experiments. Finally, a thermal study of the machine is carried out and some ideas are given to improve the thermal exchange by diphase cooling., Dans le cadre du développement du véhicule électrique hybride, les machines électriques pour la traction sont l’objet d’un effort toujours plus important de recherche et de développement. En particulier, les contraintes d’encombrement allouées à ces machines sont toujours plus sévères et la recherche se porte vers des structures de machines compactes. C’est dans ce contexte que nos travaux se sont portés sur l’étude et le dimensionnement de machine à flux axial pour une application hybridation douce (Mild Hybrid) d’alterno-démarreur monté sur vilebrequin de puissance 50 kW et de couple 205 Nm en régime transitoire. Un état de l’art des machines à flux axial est présenté. Une analyse des configurations de bobinage avec la méthode de l’étoile des encoches est détaillée. Un début d’analyse de la machine à commutation de flux est proposé. La méthodologie de dimensionnement est étayée. Elle repose sur des études de sensibilité, un dimensionnement paramétrique, mais aussi une optimisation de la machine. Les modèles utilisés sont de type éléments finis et surface de réponse par plan d’expériences. Enfin, une étude thermique de la machine est effectuée et des pistes sont données pour l’amélioration de l’échange thermique par refroidissement diphasique.

In the paper, the global optimization of hybrid electric vehicle (HEV) components and control is performed using genetic algorithm and dynamic programming. Reluctance network modelling (RNM) is used to describe the behaviour of the electrical machine (EM). The pole number is considered as a design variable in the EM model. A software component is built from this model and is used in Matlab for a sizing by optimization. The influence of the EM pole number on the system optimization is analysed. Contrary to the low differences observed on the energy efficiency of the vehicle, the machine shape is highly impacted.

VPPC, BELFORT, FRANCE, 11-/12/2017 - 14/12/2017; A simple version of a Series-Parallel Hybrid Electric Vehicle (SPHEV) powertrain was proposed and studied in previous work. It consists of 2 Electric Machines (EM) mounted on the engine shaft and separated by a clutch. It is a relatively simple architecture that allows vehicle operation in pure electric, series hybrid and parallel hybrid modes. However, this architecture was proven to be less efficient than a reference Power-Split SPHEV architecture: the Toyota Hybrid System (THS). As a continuation, this paper investigates the potential of improvement of the simple SPHEV by the addition of gears and a gearbox.Two new variants of SPHEVs are therefore proposed. The three versions of SPHEVs and the reference THS are sized on a global optimal manner and compared. Results show that one variant of the simple SPHEV can have comparable fuel consumption to the THS.

For a hybrid electric vehicle, one of the most challenging aspects from a control perspective is the power split between the engine and the motors, problem referred to as energy management. The question that arises is how to exploit the additional degree of freedom - the electric path - such that the vehicle performance related to consumption is improved. The required robustness for the control strategies encourage the choice of model-based methods and in the present context of telemetry data acquisition, model predictive control emerges as an attractive option, motivated in addition by its ability to handle the constraints. Most of the current energy management strategies are application-oriented and therefore, a generic hybrid powertrain model would provide more flexibility. This thesis is developed on two main axes: the synthesis of a generic model and of a MPC-based control strategy for the energy management, with a self-tuning mechanism. If the torque split is the main control objective, other functionalities can be introduced, such as engine stop/start and coasting. The latter is usually handled in the literature with a map-based strategy, but here an analytical solution was proposed. A validation on a vehicle high-fidelity model for a mild hybrid with a dual-clutch transmission closes the work and shows the potential of the proposed strategy., Pour un véhicule électrique hybride, un des challenges les plus compliqués d’une perspective orientée contrôle est la distribution de puissance entre le moteur thermique et les machines électriques, problème appelé gestion d’énergie. La question qui surgit est comment exploiter le degré de liberté supplémentaire - la voie électrique - afin que la performance véhicule, liée à la réduction de la consommation carburant, soit améliorée. Le besoin de robustesse des stratégies de contrôle encourage le choix de méthodes basées sur des modèles et dans le contexte actuel de possibilité d’acquisition des données télémétriques, la commande prédictive à base de modèle apparaît comme une option attractive, motivée aussi par sa capacité à gérer des contraintes. La plupart des stratégies courantes de gestion d’énergie sont orientées application et par conséquent, un modèle générique du GMP hybride offrirait plus de flexibilité. Cette thèse se construit sur deux axes principaux : la synthèse d’un modèle générique et d’une stratégie de contrôle basée sur la commande prédictive pour la gestion d’énergie, avec un mécanisme de calibration auto-adaptable. Si la distribution de couple est l’enjeu majeur du contrôle, d’autres fonctionnalités peuvent être introduites, comme l’arrêt/démarrage du moteur et le découplage du GMP des roues. Cette dernière est généralement traitée dans la littérature avec une stratégie basée sur cartographies, mais ici une approche analytique innovante a été proposée. Une validation sur un modèle haute-fidélité d’un véhicule hybride léger (mild) avec une transmission double-embrayage clôture les travaux et montre le potentiel de la stratégie proposée.

Over the last decade, the interest for low-carbon vehicle technologies has surged among both governments and automotive manufacturers across and beyond the European Union (EU). Great hopes have been put, first, on biofuel vehicles and more recently on electric vehicles (EVs) and hybrid electric vehicles (HEVs) as key technologies to mitigate climate change, enhance energy security and nurture new industry branches within the automotive sector. So electrification of vehicles has been seen as a key strategy to reduce CO2 emissions from the transport sector.The main challenge toward EVs and HEVs is to keep driving for longer distance (which has been always fields for competition among traction industries) as well as lifetime battery cells as storage system. As a result, these indicate importance of power converter efficiency as a key gate for next generations of these up-coming vehicles. The next parameter is the quality of output voltage/current (especially by suppressing low-order harmonics) to reduce the size of filtering.The aim of this thesis is to achieve better efficiency and output voltage/current Total Harmonic Distortion (THD) by proposing novel power converter and associated Pulse Width Modulation (PWM) methods while imposing modification on power converter topology. As a result, dual-inverter is proposed to supply open-end motor from both sides. To this aim, three PWM methods are suggested as:The first one, Modified Space Vector Modulation (MSVM) for dual-inverter supplied by single dc source, improves efficiency by 4-5% (while having lower switching losses), and reduces Common Mode Voltage (CMV) levels by 66%, as well. The voltage/current harmonics are analytically analyzed which shows mainly better performance. Effective switching frequency is also reduced by 66% due to the reduction of number of commutations.In the second one, Near State PWM (NSPWM) is adapted for dual-inverter supplied by single dc source in order to eliminate triplen harmonics (therefore Zero Sequence Voltage, ZSV) and improve efficiency (by 3-4%) compared to Space Vector Modulation (SVM). Additionally due to avoiding use of zero vectors, CMV is improved by 66%. While having 8 commutations instead of 12 in SVM, effective switching frequency is improved by 33%.And finally, the third proposed method deals with NSPWM for dual-inverter supplied by two isolated dc sources wherein efficiency and CMV levels show the same performance as previous one. However, in this method, voltage THD is highly reduced compared to SVM. Triplen harmonics of the output voltage are inherently suppressed by the structure.These 3 proposed methods are analytically studied and their performances are step by step simulated in Matlab/Simulink environment. Then the methods are implemented in dualinverter fed open-end motor in laboratory setup; and the results are compared with these of SVM. Finally, it is found that novel proposed methods are so competitive solutions to be applied in HEVs and EVs and bring superior efficiency and voltage/current harmonic features., Durant ces dernières années, l'intérêt pour les technologies des véhicules à faibles émissions de carbone a fait un bond important à travers l'Union européenne (UE) et au-delà, encouragé en cela par les gouvernements et les constructeurs automobiles. De grands espoirs ont été mis plus récemment dans les véhicules électriques (VE) et les véhicules électriques hybrides (VEH) en tant que technologies clés pour atténuer le changement climatique, améliorer la sécurité énergétique et favoriser une nouvelle branche de l'industrie dans le secteur automobile. Ainsi, l'électrification des transports a été considérée comme une stratégie clé pour réduire les émissions de CO2 dans le secteur des transports. Le principal défi est d’augmenter l’autonomie des véhicules (ce qui a toujours été au coeur de la concurrence des industries du transport), ainsi que la durée de vie des volumineuses et coûteuses batteries. Par conséquent, ceci indique que le rendement du convertisseur de puissance est un des points clés à développer pour les générations des véhicules électriques à venir. L’autre paramètre influant est la qualité de la tension et du courant (en particulier la suppression des harmoniques basses fréquences) qui permet de réduire la taille des filtres d'entrée et de sortie de ces convertisseurs. L'objectif de cette thèse est de parvenir à un meilleur rendement en proposant de nouvelles structures de convertisseur de puissance et des commandes vectorielles modifiées ; le choix de deux onduleurs alimentant un moteur ouvert aux deux extrémités. Après l'analyse étape par étape, modèle théorique, simulation et enfin une mise en oeuvre expérimentale, il a été constaté que les nouvelles méthodes proposées sont compétitives et peuvent s’appliquer aux cas des VEH et des VE afin d’apporter des caractéristiques supérieures en termes d’efficacité et de qualité de tension et de courant.

OIPE 2014 - Optimization and inverse problems in electromagnetism, DELFT, PAYS-BAS, 10-/09/2014 - 12/09/2014; Hybrid electrical vehicles involve two sources of energy, usually gasoline and electricity. The energy management determines the power sharing between the internal combustion engine (ICE) and the electrical machine (EM). It is highly dependent on the driving cycle (i.e. the use of the vehicle). In this context, the optimal sizing of the EM is determined by: the driving cycle, the power-train characteristics (i.e. ratios and physical limitations e.g. maximum torque available) and the energy management. The key idea of this work is to involve the driving cycle and the environment of the electrical machine in a global multi-objective optimization process taking into account an optimal energy management (OEM).

This thesis presents a comparative study between four recent real-time energy management strategies (EMS) applied to a hybrid electric vehicle and to a fuel cell vehicle applications: rule-based strategy (RBS), adaptive equivalent consumption minimization strategy (A-ECMS), optimal control law (OCL) and stochastic dynamic programming (SDP) associated to driving cycle modeling by Markov chains. Pontryagin’s minimum principle and dynamic programming are applied to off-line optimization to provide reference results. Implementation and parameters setting issues are discussed for each strategy and a genetic algorithm is employed for A-ECMS calibration.The EMS robustness is evaluated using different types of driving cycles and a statistical analysis is conducted using random cycles generated by Markov process. Simulation and experimental results lead to the following conclusions. The easiest methods to implement (RBS and OCL) give rather high fuel consumption. SDP has the best overall performance in real-world driving conditions. It achieves the minimum average fuel consumption while perfectly respecting the state-sustaining constraint. A-ECMS results are comparable to SDP’s when using parameters well-adjusted to the upcoming driving cycle, but lacks robustness. Using parameter sets adjusted to the type of driving conditions (urban, road and highway) did help to improve A-ECMS performances., Ce mémoire présente une étude comparative de quatre stratégies de gestion énergétique temps réel, appliquées d'une part à un véhicule hybride thermique-électrique, et d'autre part à un véhicule électrique à pile à combustible : contrôle basé sur des règles empirique (RBS), minimisation de la consommation équivalente (A-ECMS), loi de commande optimale (OCL) établie à partir d'une modélisation analytique du système et programmation dynamique stochastique (SDP) associée à une modélisation des cycles de conduite par chaîne de Markov. Le principe du minimum de Pontryaguin et la programmation dynamique, applicables hors ligne, sont mis en œuvre pour fournir des résultats de référence. Les problèmes d’implémentation numérique et de paramétrage des stratégies sont discutés. Une analyse statistique effectuée sur la base de cycles aléatoires générés par chaînes de Markov permet d’évaluer la robustesse des stratégies étudiées. Les résultats obtenus en simulation, puis sur un dispositif expérimental montrent que les méthodes les plus simples (RBS ou OCL) conduisent à des consommations élevées. SDP aboutit aux meilleures performances avec en moyenne la plus faible consommation de carburant dans les conditions réelles de conduite et un état énergétique final du système de stockage parfaitement maîtrisé. Les résultats d’A-ECMS sont comparables à ceux de SDP en moyenne, mais avec une plus grande dispersion, en particulier pour l'état de charge final. Afin d'améliorer les performances des méthode, des jeux de paramètres dédiés aux différents contextes de conduite sont considérés.

Energy storage systems are a key point in the design and development of electric and hybrid vehicles. In order to reduce the battery size and its current stress, a hybrid storage system, where a battery is coupled with an electrical double-layer capacitor (EDLC) is considered in this paper. The energy management of such a configuration is not obvious and the optimal operation concerning the energy consumption and battery RMS current has to be identified. Most of the past work on the optimal energy management of HEVs only considered one additional power source. In this paper, the control of a hybrid vehicle with a hybrid storage system (HSS), where two additional power sources are used, is presented. Applying the Pontryagin’s minimum principle, an optimal energy management strategy is found and compared to a rule-based parameterized control strategy. Simulation results are shown and discussed. Applied on a small compact car, optimal and ruled-based methods show that gains of fuel consumption and/or a battery RMS current higher than 15% may be obtained. The paper also proves that a well tuned rule-based algorithm presents rather good performances when compared to the optimal strategy and remains relevant for different driving cycles. This rule-based algorithm may easily be implemented in a vehicle prototype or in an HIL test bench.

Power-split hybrid electric vehicles (PS-HEV) are the most efficient solution to reduce fuel consumption using electric hybridisation of vehicles. However, different architectures exist or can be developed and it is difficult to perform a fair comparison between these solutions. A global design approach, optimising the size of the components and using optimal energy management can be a good way to compare different PS-HEV architectures. This paper presents a method to size and design HEV in an optimal manner and to compare this vehicle on different objectives: fuel consumption, battery size, and global volume of the system. The method is then applied to four SP-HEV based on existing architectures (Toyota Hybrid System, Opel Ampera) and on alternative solutions (electrical variable transmission and serial-parallel architecture).

The implementation of Fuel Cell (FC) systems in transportation systems, as aircrafts, requires some better understanding and mastering of the new generator behaviours in low temperature environments. To this end, a PEMFC stack is tested and characterised in a climatic chamber. The impacts of the low temperatures over different FC operation and start-up conditions are estimated using a specific test bench developed in-lab. Some descriptions concerning the test facilities and the experimental set-up are given in the paper, as well as some information about the test procedures applied. Some examples of test results are shown and analysed. The experiments are derived from aircraft requirements and are related with different scenarios of airplane operation. Finally, some assessments concerning the FC system behaviour in low temperature conditions are made, especially with regard to the constraints to be encountered by the next embedded FC generators.

Hybridization of power sources for embedded applications becomes an interesting solution to respect environmental legislation and achieve a higher energy efficiency. However, the choice for components sizing and the energy management strategy need to meet specifications while reducing costs. To solve this optimization problems including several types of variables can be complex because of non linearities included in the formulated problem. Therefore the use of effective solving tools, able to provide a reliable solution, is required. In this thesis, a global optimization method is proposed for the design and the optimal control of hybrid vehicles based on combinatorial optimization, particularly on integer linear programming. From a non-linear optimization problem, the initial problem is reformulated into a multitude of integer linear sub-problems for which a parallel Branch & Bound algorithm is executed. In order to solve large-scale problems, a second algorithm based on the Branch & Cut is developed. This method is used for the study of a hybrid power supply system of a mini-excavator electric. The optimization problem, where energy constraints and aging constraints are implemented, is evaluated according to several parameters and specifications. Finally, this approach is also applied for the optimization of trajectories for a synchronized multi-actuators system., L'hybridation des sources de puissance dans le domaine des applications embarquées s'est imposée comme une solution adéquate pour répondre aux législations environnementales et atteindre une meilleure efficacité énergétique. Toutefois, le choix dans le dimensionnement des composants et la stratégie de commande doivent répondre à un cahier des charges, souvent complexe et hétérogène, tout en limitant les coûts du système. La résolution de ce problème d'optimisation incluant de nombreuses variables peut s'avérer complexe à cause des non-linéarités présentes dans le problème formulé. Il faut donc disposer d'outils de résolution efficaces et capables de fournir une solution fiable. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'optimisation globale pour le dimensionnement et la commande optimale de véhicules hybrides basée sur l'optimisation combinatoire, et en particulier sur la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). A partir d'un problème d'optimisation non linéaire, le problème initial est reformulé en une multitude de sous-problèmes linéaires en nombres entiers sur lesquels un algorithme de Branch & Bound parallèle est exécuté. Afin de résoudre des problèmes de grande taille, un second algorithme basé sur le Branch & Cut est développé. Cette méthode est déployée pour l'étude d'un système d'alimentation hybride d'une mini-excavatrice électrique. Le problème d'optimisation, dans lequel des contraintes énergétiques et des contraintes de vieillissement sont implantées, est évalué suivant différents paramètres du cahier des charges. Enfin, cette approche est également appliquée pour l'optimisation de trajectoires d'un système multi-actionneur synchronisés.

On-going oil stock depletion and growing environmental concerns lead automakers to develop more efficient powertrains. Today, one of the most promising way forward consists in research on hybrid systems. The present work is focused on thermal/electric hybridization for HEV vehicle and presents an optimal methodology to identify key guidelines and design efficient systems. Defining the most promising efficient powertrain requires a systemic design which is based in this study on three main levers : powertrain architecture, energy management and electric components design. Different powertrains architectures are compared to the lowest fuel consumption that can be reached by each powertrain for a given driving cycle. Their optimal energetic performances are determined by using optimal control strategies and dynamic programming. The simulations results show that the most promising hybrid powertrain is the parallel one. At each step of time of the drivings cycles, the parallel hybrid powertrain behavior is more closely analyzed so as to provide technical specifications for an optimal sizing of the electric components. It points out the operating point and the driving cycles for which the electric machine has to be optimized. Two electric machines topologies derived from a starter-alternator architecture, are modeled by using reluctance network to provide losses map and compare CO2 saving of the vehicle. This approach has both identified areas for powertrain architecture improvement and components design optimization to achieve a better global efficiency of the system. It is shown that a starter-alternator could provide 33% of CO2 saving compared to a conventional car., Les préoccupations environnementales croissantes et la raréfaction des énergies fossiles amènent les constructeurs automobiles à proposer des véhicules efficients hybridant des chaînes de traction conventionnelles. Ces travaux de recherche sont focalisés sur l'hybridation thermique/électrique. Ils présentent une méthodologie de conception optimale pour identifier des voies de progrès et orienter la définition de futures chaînes de traction à haut rendement énergétique. Ils sont basés sur une démarche d'ingénierie systémique qui s'appuie sur trois principaux leviers: l'architecture de la chaîne de traction, la stratégie de gestion énergétique et la définition des organes électriques de puissance. Différentes architectures de chaînes de traction hybrides électriques sont comparées en se basant sur la consommation minimale atteignable par chacune d'entre elles sur cycles automobiles. Pour déterminer ces seuils de consommation, une stratégie de commande optimale basée sur un algorithme de programmation dynamique est développée. Les résultats montrent l'intérêt de l'hybridation parallèle pour concevoir une chaîne de traction efficiente.Les sollicitations des organes électriques de puissance sont déterminées et analysées pour en spécifier le dimensionnement optimal. Deux structures de machines électriques ont été modélisées par réseaux de réluctances pour établir des cartographies de pertes et comparer la performance en émissions de CO2 du véhicule. Cette approche permet d'identifier des axes d'améliorations et on montre qu'une solution de type alterno-démarreur permettrait des gains d'environ 33% en émissions de CO2 par rapport au véhicule conventionnel.

Hybrid vehicles are developing with increasing use of energy storage elements based on lithium-ion battery. In this context, the use of battery is atypical and highly dependent on energy allocation strategies within the vehicle. Among these vehicles, the mild hybrid category retains heat engine for the autonomy that offer and adds to it an electric machine associated with a reversible storage system, to allow the kinetic energy recovery of the vehicle. The object of this work involves the development of algorithms for determining the states of charge (SoC) and health (SoH) and function (SoF) of each cell that compose a lithium-ion battery pack. These features are implemented in a Battery Management System (BMS) for industrial production. In order to reduce production costs, our work attempts to limit the computing power and the measuring sensors necessary for these states determination. From battery measurements in a "mild hybrid" use, developed methods allow the states determination, as well as some of the internal parameters of cells. This application is characterized by high currents and maintaining a SoC of around 50%, in order to maximize the availability of the battery and to minimize aging. The use of observers and estimators, using a simplified model cell, allows us to achieve satisfactory results with a reduced computing power, Les véhicules hybrides se démocratisent avec une utilisation croissante des éléments de stockage à base de lithium-ion. Dans ce contexte d'exploitation, le type d'usage est atypique et dépend fortement des stratégies de répartition des énergies au sein du véhicule. Parmi les hybridations, la catégorie "mild hybrid" conserve la motorisation thermique pour l'autonomie qu'elle apporte, et lui adjoint une machine électrique associée à un élément de stockage réversible, afin de permettre une récupération de l'énergie cinétique du véhicule. L'objet de ces travaux porte sur la mise en place d'algorithmes destinés à la détermination des états de charge (SoC), de santé (SoH) et de fonction (SoF) de chacune des cellules qui compose un pack batterie lithium-ion. Ces fonctionnalités sont implantées dans un système de gestion dénommé BMS pour Battery Management System. Dans un souci de réduction des coûts de production, nos travaux s'attachent à limiter la puissance de calcul et les moyens de mesure nécessaires à la détermination de ces états. À partir de mesures effectuées lors d'une utilisation de la batterie dans une application "mild hybrid", les méthodes développées permettent la détermination des états, ainsi que d'une partie des paramètres internes aux cellules. Cette utilisation est caractérisée par de forts courants et un maintien de l'état de charge autour de 50 %, ceci afin de maximiser la disponibilité de la batterie et d'en minimiser le vieillissement. L'utilisation d'observateurs et de méthodes en boucle ouverte, à partir d'une modélisation simplifiée de cellule, nous permet d'obtenir des résultats satisfaisants avec une puissance de calcul réduite

Depuis l'essor des ordinateurs et des capacités de calcul, la conception des composants du génie électrique repose largement sur des simulations informatiques et sur des calculs numériques. Dans les systèmes complexes, où de nombreux composants interagissent pour le bon fonctionnement du système, le dimensionnement optimal du composant dépend nécessairement de son environnement systémique. La conception de celui-ci est fortement liée au fonctionnement du système global. La conception intégré du composant dans son environnement systémique permet ainsi de repousser les limites de l'efficacité énergétique, pour des systèmes plus performants et moins consommateurs. En support à ce contexte méthodologique, nous proposons de dimensionner par optimisation un moteur électrique pour un véhicule hybride dans le but d'améliorer l'efficacité énergétique globale du véhicule. Dans ce travail, nous avons modélisé le moteur électrique par un schéma réluctant, et nous proposons deux approches méthodologiques différentes du même problème. Les points clés de notre approche sont : la prise en compte de l'environnement du moteur, du cycle de fonctionnement et de la gestion de l'énergie du système. Since the development of computers and calculation capacities, the design of electricalcomponents in electrical engineering is widely based on computing simulations and on numeralcalculations. In complex systems, where numerous components interact to make the systemwork, the optimal sizing of the component deeply depends on its systemic environment. Thedesign of each component is strongly linked to the functioning of the global system. Therefore,the joint design of the component into its systemic environment allows researchers to improvethe efficiency of the system.In this methodological context, we optimize an electric machine for a hybrid vehicle. Theaim of this work is to improve the global efficiency of the vehicle. In this work, we build amagnetic circuit model, and we propose two approaches for solving the optimization problem.The key points of this work are : taking into consideration the environment of the electricalmachine, the driving cycle and the energy management of the system.

The study of the behavior of supercapacitors during ageing is required in orderto integrate them in transportation applications. The aim of this thesis is tounderstand and model ageing phenomena observed on supercapacitors. For thispurpose, electrical characterization methodologies and original experimentalprotocols combining various constraints of ageing have been implemented.Measurements of leakage current and combined ageing tests were conducted. Theobtained results were used for developing models allowing the monitoring of theevolution of supercapacitors performance during ageing., Dans le but de l’intégration des supercondensateurs dans des applicationstransport, la connaissance et l’étude de leur comportement au cours du vieillissementest nécessaire. L’objectif de cette thèse est donc la compréhension et lamodélisation des phénomènes de vieillissement observés sur lessupercondensateurs. Pour cela, des méthodologies de caractérisation électriques etdes protocoles expérimentaux originaux combinant les différentes contraintes devieillissement ont été mis en oeuvre. Des mesures du courant de fuite et des tests devieillissement combinés ont été effectués. Les résultats obtenus sont présentés. Ilsont ainsi servis au développement et l’implémentation de modèles permettant le suivide l’évolution des performances des supercondensateurs avec le vieillissement.

A way to improve the existing hybrid vehicles is the global optimal design of their components when related to their actual use. This paper proposes a global optimal design method for Power-Split Hybrid Electric Vehicles (PS-HEVs) equipped with an Electric Variable transmission. A genetic algorithm is used to optimize system parameters. The process includes Discrete Dynamic Programming for an optimal energy management. The optimization focuses on the minimization of two objectives that are fuel-consumption and number of battery cells. Pareto fronts are depicted and compared for different drive cycles and show the existence of a possible trade-off between fuel-consumption and battery size.

Ce travail tente de répondre à la problématique « La voiture dite ‘propre’ l’est-elle vraiment? Si l’on prend en compte le processus en aval et en amont nous pouvons actuellement dire que non ». En effet, lorsque nous prenons en considération les émissions liées à l’extraction, à la production, à l’usage et au recyclage de ces différents véhicules, restent conséquentes. Par ailleurs, l’impact en fonction du type de sources d’énergie pour les véhicules électriques et hybrides rechargeables est important. Pour ce faire, nous avons passé en revue des analyses du cycle de vie déjà existantes. Bon nombre de facteurs doivent être pris en compte afin d’assurer un taux réaliste d’émissions. Afin de donner une image objective des émissions des véhicules, nous proposons de mettre au point un standard applicable par tous les constructeurs. Ce modèle, qui reprend les émissions du cycle de vie, a pour but d’accroitre la transparence du secteur automobile tout en encourageant une prise de conscience des consommateurs. Master [120] en sciences de gestion, Université catholique de Louvain, 2015

In this work, we have studied the energy optimal transfer by controlling the delivery vehicle behaviors. We studied, in particular, the energy consumed by a hybrid vehicle in the urban area. This context led us to investigate the use of a regenerative dynamics by taking into account the vehicle lateral dynamics on a variety of architectures associated with a method for controlling an over-actuated system. To do this, we have developed: (i) a modular virtual test bench to study the energy terms of delivery hybrid vehicle, (ii) an optimal control to determine the actuator inputs of over-actuated system, (iii) and regenerative dynamics to manage energy by taking into account the vehicle lateral dynamics. The virtual test bench constructed in this work allow for studies of the energy consumed for all architectures without changing of each module. This bench is composed the models of vehicle dynamics, steering, traction, braking, and electrical components systems. All models of this bench have been validated by experiments. It provides us the ability to validate and justify the control inputs of actuators and to evaluate the energy consumed terms. The optimal control module by using the allocation controller was also built in this work. It allows us to determine the optimal inputs of the actuators and to simulate the behaviors of all vehicle architectures under the constraints related with different architectures. The results show that the allocation controller is sufficient to determine the actuator inputs and to ensure the vehicle stability without the integration of additional criteria in the optimization problem. The energy gains in comparison with conventional architecture, which have been determined, ensure that the proposed approach effectively reduce the energy consumed by the vehicle. The parametric studies show that the regenerative dynamics can be used to recover energy in the case where the actuators have a very good performance and fast dynamics. In this case, the principle of regenerative dynamics is being improved for delivery vehicles (heavy load and in urban areas)., Dans ce travail nous nous sommes penchés sur le transfert de puissance optimal par la maîtrise des comportements du véhicule de distribution à deux essieux. Nous avons étudié, plus particulièrement, l’énergie consommée par un véhicule hybride dans une zone urbaine ou péri-urbaine. Ce contexte nous a conduits à étudier l’utilisation d’une dynamique régénérative prenant en compte la dynamique transversale du véhicule sur une diversité d’architectures associée à une méthode de contrôle d’un système sur-actionné. Pour faire cela, nous avons développé : (i) un banc d’essais virtuel modulaire pour faire des études en termes énergétique d’un véhicule hybride de distribution, (ii) une architecture de contrôle optimal en vue de déterminer les commandes des actionneurs d’un système sur-actionné, (iii) et une dynamique régénérative afin de gérer l’énergie en prenant en compte la dynamique transversale qui est souvent présente lors de l’usage du véhicule en milieu urbain. Les modules du banc d’essais virtuel construits dans ce travail permettent de faire des études de l’énergie consommée pour toutes les architectures du véhicule envisagées sans changer les modèles de chaque module. Ce banc est composé d’un modèle complet du comportement de la dynamique du véhicule, d’un modèle du système de direction, d’un modèle des systèmes de traction et de freinage et d’un modèle des composants électriques. Tous les modèles de ce banc ont été validés par des expériences. Ceux-ci nous assurent la capacité de valider et justifier les lois de commande ainsi que d’évaluer les termes de l’énergie consommée. Un module de l’architecture de contrôle optimal a également été construit dans ce travail. Il nous a servi à déterminer la commande optimale des actionneurs par l’utilisation de l’allocation de contrôle et pour simuler les comportements de toutes les architectures du véhicule en utilisant les contraintes liées à celles-ci. Les analyses des résultats obtenus montrent que l’architecture de contrôle optimal proposée est suffisante pour déterminer les commandes des actionneurs ainsi que pour garantir la stabilité du véhicule malgré qu’aucun critère de ce genre ne soit intégré dans le problème d’optimisation. Les gains possibles par rapport à l’architecture conventionnelle, qui ont été déterminés, assurent que l’approche proposée permet effectivement de réduire l’énergie consommée par le véhicule. Les études paramétriques de la dynamique régénérative du véhicule démontrent que les systèmes sur-actionnés permettent de récupérer de l’énergie dans les cas où les actionneurs ont un très bon rendement. Dans ce cas, le principe de la dynamique régénérative est une voie d’amélioration pour les véhicules de distribution (charge importante et conditions d’utilisation en milieu urbain).

Since the development of computers and calculation capacities, the design of electricalcomponents in electrical engineering is widely based on computing simulations and on numeralcalculations. In complex systems, where numerous components interact to make the systemwork, the optimal sizing of the component deeply depends on its systemic environment. Thedesign of each component is strongly linked to the functioning of the global system. Therefore,the joint design of the component into its systemic environment allows researchers to improvethe efficiency of the system.In this methodological context, we optimize an electric machine for a hybrid vehicle. Theaim of this work is to improve the global efficiency of the vehicle. In this work, we build amagnetic circuit model, and we propose two approaches for solving the optimization problem.The key points of this work are : taking into consideration the environment of the electricalmachine, the driving cycle and the energy management of the system., Depuis l’essor des ordinateurs et des capacités de calcul, la conception des composantsdu génie électrique repose largement sur des simulations informatiques et sur des calculs numériques.Dans les systèmes complexes, où de nombreux composants interagissent pour lebon fonctionnement du système, le dimensionnement optimal du composant dépend nécessairementde son environnement systémique. La conception de celui-ci est fortement liée aufonctionnement du système global. La conception intégré du composant dans son environnementsystémique permet ainsi de repousser les limites de l’efficacité énergétique, pour dessystèmes plus performants et moins consommateurs.En support à ce contexte méthodologique, nous proposons de dimensionner par optimisationun moteur électrique pour un véhicule hybride dans le but d’améliorer l’efficacitéénergétique globale du véhicule. Dans ce travail, nous avons modélisé le moteur électrique parun schéma réluctant, et nous proposons deux approches méthodologiques différentes du mêmeproblème. Les points clés de notre approches sont : la prise en compte de l’environnement dumoteur, du cycle de fonctionnement et de la gestion de l’énergie du système.

OIPE 2014 - Optimization and Inverse Problems in Electromagnetism, DELFT, PAYS-BAS, 10-/09/2014 - 12/09/2014; Deterministic Dynamic Programming is frequently used to solve the management problem of hybrid vehicles (choice of mode and power sharing between thermal and electric sources). However, it is time consuming and thus difficult to use in global sizing optimization or in parametric studies. This paper presents a comparison between three methods to compute the DDP problems. These methods are applied on the well known case of the Toyota PRIUS. It proves that a dense matrix method can reduce the computation time by up to 10 compared to classical solving methods

Since the development of computers and calculation capacities, the design of electrical components in electrical engineering is widely based on computing simulations and on numeral calculations. In complex systems, where numerous components interact for the working of the system, the optimal sizing of the component deeply depends on its systemic environment. The design of each component is strongly linked to the functioning of the global system. Therefore, the joint design of the component into its systemic environment allows to improve the efficiency of the system. In this methodological context, we optimize an electric machine for a hybrid vehicle. The aim of this work is to improve the global efficiency of the vehicle. In this work, we build a magnetic circuit model, and we propose two approaches for solving the optimization problem. The key points of this work are : the consideration of the environment of the electrical machine, the driving cycle and the energy management of the system., Depuis l'essor des ordinateurs et des capacités de calcul, la conception des composants du génie électrique repose largement sur des simulations informatiques et sur des calculs numériques. Dans les systèmes complexes, où de nombreux composants interagissent pour le bon fonctionnement du système, le dimensionnement optimal du composant dépend nécessairement de son environnement systémique. La conception de celui-ci est fortement liée au fonctionnement du système global. La conception intégré du composant dans son environnement systémique permet ainsi de repousser les limites de l'efficacité énergétique, pour des systèmes plus performants et moins consommateurs. En support à ce contexte méthodologique, nous proposons de dimensionner par optimisation un moteur électrique pour un véhicule hybride dans le but d'améliorer l'efficacité énergétique globale du véhicule. Dans ce travail, nous avons modélisé le moteur électrique par un schéma réluctant, et nous proposons deux approches méthodologiques différentes du même problème. Les points clés de notre approches sont : la prise en compte de l'environnement du moteur, du cycle de fonctionnement et de la gestion de l'énergie du système.

Automotive engineers and researchers have proposed different topologies for series-parallel hybrid electric vehicles (SP-HEVs). The Toyota Hybrid System (THS) is the best known SP-HEV-based vehicle, but alternative solutions, such as electric variable transmission (EVT), have been also proposed. An efficient comparison between these different solutions is a key point to estimate the added value of each topology. This paper presents the application of optimal control to two series-parallel hybrid architectures for efficiency assessment purposes. The dynamic programming method is applied to the THS and to a virtual hybrid vehicle with an EVT. The way to take into account the supplementary degree of freedom provided by the decoupling of the wheels and the engine in both topologies is presented. The optimal fuel consumption is then compared on different driving cycles and brings out an overconsumption of the EVT topology. Then, a parametric study shows that inserting an appropriate gear ratio on the internal-combustion-engine (ICE) shaft can improve the EVT efficiency that becomes close to the THS efficiency.

Those research works are about double layer supercapacitors ageing placed in an onboard power network subject to high frequency current ripple (in a hybrid vehicle for instance). Studied SC are commercial components, representative of the most used technology (i.e. Acetonitrile / Active carbon) in transports domain. SC floating ageing results (constant temperature and constant voltage) are presented. SC health monitoring is achieved by using SC impedance evolution through ageing test. Classic impedance models (CPE and single pore model) are presented as well as a newer model (called multipore model). Model parameters are systematically linked to electrochemical data related to SC state of health. Multipore model enable to classify pores thanks to their electrical time constant (related to pore diameter under some hypothesis). The evolution of multipore model parameters under floating constraints shows that the smaller pores are more affected by beginning of ageing test. HF current ripple seem not to affect supercapacitors floating ageing. Whereas we notice effect of ageing stopping periods on SC state of health, Les travaux de recherche sont consacrés au vieillissement des supercondensateurs (SC) à double couche électrique dans un réseau électrique embarqué soumis à des ondulations de courant de haute fréquence (par exemple celui d'un véhicule hybride). Les SC étudiés sont des composants commerciaux représentatifs de la technologie la plus utilisée (acetonitrile / charbon actif) dans les applications de transport. Les travaux présentent des résultats d'essais de vieillissement calendaires (c'est-à-dire à tension et à température constantes). Le suivi de l'état de santé des SC s'effectue à l'aide de l'évolution de leur impédance au cours des essais de vieillissement. Plusieurs modèles d'impédances classiques sont présentés (modèle CPE et modèle simple pore) ainsi qu'un modèle récent (modèle multipore). Les paramètres de chaque modèle d'impédance sont systématiquement liés à des grandeurs électrochimiques des SC représentatives de l'état de leurs électrodes. Grâce au modèle multipore, les pores des électrodes du SC peuvent être classés selon leur constante de temps électrique (liée sous certaines hypothèses au diamètre d'ouverture des pores). L'application du modèle multipore aux résultats du vieillissement calendaire permet de mettre en évidence un effet drastique du début de vieillissement sur les pores possédant un faible diamètre d'ouverture. Les ondulations de courant haute fréquence semblent quant à elles transparentes en ce qui concerne le vieillissement c'est-à-dire qu'elles influencent très peu le vieillissement des SC. On note enfin un effet non négligeable des arrêts de vieillissement sur l'état de santé des SC

Automotive is for me an almost inexhaustible source of complex problems to solve. Indeed, powertrain is a fast nonlinear complex system, multivariable, with saturated actuators. In addition, many important physical quantities are not measured and estimators/observers should be developed. Finally, the computation time is limited, and the control objectives (consumption, pollution, performance) are often competing, requiring a trade-off. This thesis summarizes my ten years of research activities on the control optimization of powertrain for automobile vehicles in three topics : Energy Management Strategies, Robust or Predictive control and observers. The common denominator of this work is to take into account nonlinearities and specificities of the process by seeking simplified knowledge models in order to implement controllers and observers in real time. The contributions include: a complexity reduction of optimal strategies by generic approaches with minimal optimality and the use of predictions ; a quasi-systematic implementation and design methodology of a robust or predictive control law from specifications for multivariable non-linear systems ; an estimation of unmeasured states by observers allowing high-level tuning between measurement confidence and model reliability ; experimental validation in the automotive domain of the proposed methods in order to minimize fuel consumption, pollutant and greenhouse gas emissions. My research project, which follows the logic undertaked so far combining automatic control and energetic, focuses on robust predictive control, on global multi-criteria and multi-variables strategies and on generic observers with applications in the automotive and energy fields., L'automobile est pour l'automaticien une source presque inépuisable de problèmes complexes à résoudre. En effet, la chaîne de traction est un système complexe, multivariable, non linéaire, rapide, avec saturations d'actionneurs. En outre, de nombreuses grandeurs physiques importantes ne sont pas mesurées et des observateurs/estimateurs doivent être mis en place. Enfin, le temps de calcul est limité, et, les objectifs du contrôle (consommation, pollution, performance) sont souvent concurrents, nécessitant un compromis. Ce mémoire synthétise mes dix années de recherche sur l'optimisation du contrôle de la chaîne de traction des véhicules automobiles selon trois thèmes : stratégie globale optimale, commande dynamique robuste ou prédictive et observateurs. Le dénominateur commun à l'ensemble des travaux est la prise en compte des non linéarités et spécificités du procédé par la recherche de modèles de connaissance simplifiés permettant des commandes et observateurs implantables en temps réel. Les contributions portent sur : la réduction de la complexité des stratégies optimales par des approches génériques à sous optimalité minimale et par l'utilisation de prédictions ; une méthodologie quasi-systématique de conception et de réalisation d'une loi de commande robuste ou prédictive à partir du cahier des charges pour des systèmes non-linéaires multivariables carrés ou non ; une estimation d'états non mesurés par des observateurs permettant un réglage de haut niveau entre confiance dans la mesure et fiabilité du modèle ; une validation expérimentale dans le secteur automobile des méthodes proposées, et ce dans le but de minimiser la consommation de carburant, les émissions polluantes et les gaz à effet de serre. Mon projet de recherche, qui suit la logique entreprise jusqu'à présent en alliant automatique et énergétique, se concentre sur la commande prédictive et robuste, sur les stratégies globales multi-critères et multi-variables, et sur des observateurs génériques avec des applications dans le domaine de l'automobile et de l'énergie.

AIPCR - CYCLE PL 2012-2015 - 2e Journée technique 'Poids lourds et Îhicules utilitaires légers en agglomération', CHAMPS-SUR-MARNE, FRANCE, 03-/12/2013 - 03/12/2013; Les émissions de polluants des camions de distribution représentent une préoccupation majeure en zone urbaine du fait de leur impact environnemental. Les camions à motorisation hybride peuvent réduire sensiblement ces nuisances, tout en réalisant des économies de carburant, comme l'ont montré les résultats de mesure sur un démonstrateur de camion hybride diesel. Dans le cadre du projet GEODE piloté par Renault Trucks, l'Ifsttar a effectué une évaluation environnementale détaillée d'un démonstrateur de camion hybride diesel-électrique parallèle, et l'a comparé à un Îhicule diesel classique de même puissance. Les mesures acoustiques comme celles sur les consommations de carburant et celles sur les émissions polluantes ont montré des gains sur la version hybride dans les 3 domaines, avec des nuances suivant les conditions de fonctionnement.

Currently, the main embedded storage system supplying the electric vehicles is composed of Li-ion batteries. This thesis is one of the common themes of work that ESTACA leads in collaboration with L2EP. The objective of this work is to study the interest of a hybrid source composed of Li-ion batteries and supercapacitors to supply an urban electric.Firstly, an energy management strategy based on deterministic rules is developed to control the power between the battery and supercapacitor. To demonstrate the combination utility, different Li-ion battery technologies (Li-ion high power, high-Li-ion energy) are used on the sizing step. Through this study, we could propose an optimal solution (masses, volumes, costs...) consisting of battery and supercapacitor. In the second part, we have followed the evolution of capacity and the internal resistance losses of high power and high energy batteries type in, respectively, single-source and hybrid configurations. For this study, a test bench, developed for cycling and characterization of storage systems, was used. The results obtained provide the opportunity to choose Li-ion battery technology that could be the most interesting for the supply of electric vehicles; Actuellement, la principale source d’énergie embarquée dans les véhicules électriques est composée de batteries Li-ion. Cette thèse fait partie des thématiques communes de travail que mène L’ESTACA en collaboration avec le L2EP. L’objectif ce projet est d’étudier l’apport d’une source hybride composée de batteries Li-ion et des supercondensateurs, sur les performances d’un véhicule électrique urbain.Dans un premier temps, une stratégie de gestion d’energie basée sur l’approche des règles déterministes a été appliquée pour montrer l’intérêt de l’association des différentes technologies de batterie Li-ion (haute puissance, haute énergie) avec le supercondensateur en fonction de l’autonomie voulue. Cette étude nous a permis de proposer une solution optimale (poids, volume, coût..) composée d’une batterie énergétique et un supercondensateur.Dans la deuxième partie, on a suivie l’évolution du vieillissement des deux de deux batteries de type haute puissance et hautes énergie dans, respectivement, les configurations mono-source et hybride. Pour réaliser cette étude, un banc de tests, destiné au cyclage et la caractérisation des systèmes de stockage, a été utilisé. Les résultats obtenus, offriront la possibilité de se prononcer sur le type de batteries Li-ion qui pourrait être le plus intéressant pour l’alimentation des véhicules électriques

This paper presents the control of a Permanent Magnet Electric Variable Transmission (PM-EVT) for Hybrid Electric Vehicles (HEVs). Consisting of two electric machines, the EVT realizes the power split function in an electromagnetic way rather than in a mechanical way. A specific PM-EVT has been designed for Toyota Prius II. The control scheme of the entire vehicle is deduced using the Energetic Macroscopic Representation methodology. The energy management strategy yields local control references. A specific attention is paid for the field weakening for wide speed range. Simulation results are provided to illustrate the EVT modeling and control.

In the recent years, growing public concern has been given both on the energy problem and on the environment problem resulted from dramatically increased vehicles equipped with Internal Combustion Engine (ICE). Subsequently, intensive contributions have been made by the automotive industries and research institutes on vehicles that depend less on the fossil fuels, and introduce less pollutant emissions. This has led to the emergence of environment-friendly and energy-saving vehicles such as the Hybrid Electric Vehicle (HEV) that is usually equipped with one or more additional electric motors and the associated power battery compared with the Conventional vehicles (CVs) propelled solely by the ICE. The key point of an HEV is to design a proper Energy Management Strategy (EMS) that decides how to split the demanded power between the engine and the motor (battery). As the most important and expensive part of an HEV, it is important to take into account battery states, such as battery State of Charge (SOC) and battery ageing, aiming at maintain the optimality of the achieved EMS, as well as prolonging the battery life. In this dissertation, an HEV of parallel structure, which is equipped with a Lithiumion battery is considered. This dissertation is focused on accounting for battery related items, i.e. battery SOC and SOH indicated by battery parameters, in the EMS developments leading to a kind of fault tolerant EMS. Some brief introduction on the control methods and realization approaches involved in this work is presented first, followed by two big parts: the first part is focused on the battery modeling and estimation, while the second part is concerned by the vehicle modeling and few kinds of EMS development methods., Un des enjeux actuels de la réduction des émissions polluantes pour les véhicules automobiles concerne l'utilisation de moyens de propulsion hybride (électrique+thermique). Les problématiques principales, pour l'automatique, sont alors d'optimiser l'efficacité énergétique globale du véhicule, mais aussi d'améliorer les performances du véhicule hybride. Nous envisageons ici de développer des méthodes de commande robuste dans cet objectif, tout en prenant en compte les contraintes liées à la mise en oeuvre pratique.

International audience; The aim of this paper is to present experimental validation results of an energy management system for hybrid electrical vehicles based on type-2 fuzzy logic. The energy management system EMS is designed by extracting knowledge from several experts using surveys. The consideration of interval type-2 fuzzy sets enables modeling the uncertainty in the answers of the experts. The validation of the EMS is performed on a real-scale heavy duty vehicle equipped with different energy sources such as batteries, fuel cell system and ultracapacitors. Experimental results are strong evidence that type-2 fuzzy logic is wide adapted for performing the energy management in hybrid electrical vehicles.

This work deals with the sizing of synchronous machines for hybrid vehicle applications. The use of the machine in the hybrid vehicle is characterized by high power consumption during a short time. This work proposes a strategy for minimizing the volume of the actuator by taking into account the real limits of temperature during the operating cycle. The sizing strategy is composed of two steps. The first step is the sizing optimization of the actuator with the operating point of the cycle. In this step we allow high level of flux density and the level of current density in the conductors exceeds the usual level for the continuous operating of the machine. These two parameters can reduce significantly the volume of the machine. However in this step, the temperatures are node checked. The second step checks the temperatures in the machine by simulating the entire cycle. So suitable models for optimization tools are carried out and are a compromise between the time computing and the required accuracy. Consequently, a magnetic model taking account of the cross saturation in the machine by using the nodal network method has been carried out ; efficient iron losses model in the flux weakening operation has been carried out and thermal model using too the nodal network method has been carried out. The thermal model is the main point for the sizing strategy so, a particular attention is needed. This model takes account of the flux directions in 3d and provides a good estimation of the temperatures in the actuator particularly in the heat zones as the slots and the end-windings. These results are checked by experimental tests realized in IFPEn on a special machine where thermocouples are implanted inside. We validated the thermal behavior in temperatures stabilized operation and in transitory temperatures operation. Next, these models have been implemented in multi-physics modeling for the optimization tool and for simulation tool. A study case has been introduced for a Kangoo hybrid vehicle where the electrical machine has to operate on each operating points of the Artemis cycle. With the results of the sizing strategy, we can conclude that for a working on cycle, le external volume of the magnetic parts of the machine can be reduce of 40 % compared with a sizing established by the usual rules in stabilized temperature operation. Furthermore, le volume reduction of the iron in the machine induces a reduction of the iron losses and we can conclude that the mean efficiency during the cycle stays good., Les travaux de recherche présentés dans ce document portent sur le dimensionnement de machines synchrones pour des applications de véhicules hybrides. L'utilisation de la machine électrique au sein du véhicule hybride est caractérisée par des appels de puissance de courtes durées. Cette thèse propose donc une stratégie de dimensionnement permettant de minimiser considérablement le volume de l'actionneur par la prise en compte des limites thermiques réelles lors du cycle de conduite. La stratégie de dimensionnement est composée de deux étapes. La première étape est l'optimisation du dimensionnement de l'actionneur à partir des points de fonctionnement du cycle. Nous autorisons des niveaux d'induction dans le fer élevés et des niveaux de densité de courant dans les conducteurs dépassant les niveaux habituellement autorisés pour un fonctionnement en régime permanent thermique. Ces deux points ont un impact réel sur le volume de la machine. Cela-dit, à ce stade, la thermique de la machine n'est prise en compte qu'indirectement en fixant une densité de courant dans les conducteurs. La seconde étape permet alors de vérifier la thermique par une simulation sur cycle pour ensuite réajuster si besoin la densité de courant et reprendre la première étape d'optimisation de la machine. Des modèles adaptés au processus d'optimisation ont alors été mis en place et offrent un bon compromis entre le temps de calcul et la précision requise. Par conséquent, un modèle magnétique prenant en compte la saturation croisée dans la machine utilisant la méthode nodale a été développé ; un modèle permettant une meilleure prise en compte des pertes fer notamment dans le zone de défluxage a également été développé ainsi qu'un modèle thermique en transitoire utilisant également la méthode nodale. Le modèle thermique étant la clé de la stratégie de dimensionnement, une grande attention y a été portée. Ce modèle permet de prendre en compte la direction des flux dans les trois dimensions et fournit de bonnes estimations des températures dans la machine notamment aux endroits les plus chauds comme les encoches et les têtes de bobines. Ces résultats ont été corroborés par des essais expérimentaux réalisés dans les bancs IFPEN sur une machine spécialement instrumentée en thermocouples. Cela a permis de valider le comportement thermique en régime permanent thermique et en régime transitoire thermique. Ces modèles ont ensuite été implantés dans une modélisation multi-physique pour l'outil d'optimisation et pour l'outil de simulation. Une étude de cas a été présentée pour un véhicule hybride Kangoo où la machine doit pouvoir assurer son fonctionnement pour un cycle Artémis urbain. Les résultats de la stratégie de dimensionnement permettent alors de conclure que sur cycle, le volume extérieur des parties actives de la machine électrique peut-être réduit de 40 % par rapport à un dimensionnement établi par les règles de l'art en régime permanent. De plus, la réduction du volume de fer dans la machine induit également une réduction des pertes fer ce qui nous permet de conclure que, toujours sur cycle, son rendement moyen reste élevé.

The purpose of the this work is to apply optimal control techniques to enhance the performance of the power management of hybrid vehicles. More precisely, the techniques concerned are viscosity solutions of Hamilton-Jacobi equations, level set methods in reachability analysis, stochastic dynamic programming, stochastic dual dynamic programming and chance constrained optimal control. This document starts by presenting the necessary technical background and models for the study of optimal power management of hybrid vehicles. The synthesis of efficient power management strategies for hybrid vehicles accounting for uncertainty in the vehicle speed is studied next. This is done via a stochastic dynamic algorithm, at a first time, and then by a stochastic dual dynamic programming algorithm. In addition, we introduce a chance constrained optimal control problem that can be used to synthesize more flexible optimal control strategies. We detail a dynamic programming principle in a form that can be readily used for the numerical synthesis of optimal feedback using a dynamic programming algorithm. Later, theoretical results regarding the reachability analysis of hybrid systems are obtained. The reachability set of a continuous-time hybrid system is characterized by a value function via a level set approach. Furthermore, we show that the value function of a hybrid optimal control problem is the unique solution of a system of quasi-variational inequalities in the viscosity sense. Then, we prove the convergence of a class of numerical schemes for the computation of the value function. As a further step in the reachability analysis, we study of the discrete-time dynamical system and the discrete-time optimal control problem for the reachability analysis of hybrid systems. Here, the focus is on a discrete-time modeling of the hybrid system, which leads to dynamic programming principle, which can be used to characterize the value function. Lastly, we describe the construction of a stochastic model of the speed profile for electric vehicles., L'objectif de ce travail consiste à appliquer des techniques de contrôle optimal pour améliorer la performance des lois de gestion d'énergie. Plus précisément, les techniques étudiées sont les solutions de viscosité de l'équation de Hamilton-Jacobi, des méthodes level-set pour l'étude de l'atteignabilité, la programmation dynamique stochastique, la programmation dynamique stochastique duale et les contraintes en probabilité. En premier lieu, ce document débute avec la présentation des outils techniques et modèles nécessaires à l'étude de l'optimisation des lois de gestion d'énergie au sein des véhicules hybrides. En deuxième lieu, nous regardons la synthèse des lois de gestion d'énergie en prenant compte des incertitudes dans le profil de vitesse du véhicule. Dans un premier moment, cette étude porte sur l'utilisation de la programmation dynamique stochastique. Dans un second moment, la programmation dynamique stochastique duale est analysée. Ensuite, nous introduisons une formulation du problème de contrôle optimal avec des contraintes en probabilités, visant la synthèse de lois plus flexibles. En troisième lieu, des résultats théoriques sur l'étude de l'atteignabilité des systèmes hybrides sont démontrés. L'ensemble des états atteignables est caractérisé par une fonction valeur. Nous démontrons ensuite que cette fonction valeur est l'unique solution d'un système d'inégalités quasi-variationnelles dans le sens de la viscosité. Aussi, nous montrons la convergence d'une classe de schémas numériques permettant le calcul de cette fonction valeur. Visant à approfondir l'étude sur l'atteignabilité, nous nous intéressons à une formulation de la dynamique hybride en temps discret, ce qui amène à l'utilisation d'un algorithme directement basé sur la programmation dynamique pour caractériser la fonction valeur. Finalement, nous

Energy management of a hybrid vehicle is to develop a strategy that determines at each time the distribution flow of thermal and electricity energy that minimizes the overall consumption of the vehicle. The modelling of hybrid vehicles consumption enables to study energy management as a dynamic optimization problems under evolution constraints. The optimal solution is found when all the driving conditions are known a priori. The optimal control provides a benchmark and is used to assess the performance of embedded strategies. Two strategies based on the optimal optimization theory were created : one predictive, which has been tested on a numerical simulator and another one, based on the dual problem principle, which was successfully embedded on two conventional hybrids vehicles. For plug-in hybrids, their electrical energy capacity and their ability to be recharged from the grid relaxes some constraints on the energy optimization problem. Therefore, in order to minimize the overall emissions of the vehicle, a new strategy was developed to make the most of embedded electric energy. For all hybrid vehicles, the battery is the keystone component, whose aging alters its profitability and energy efficiency. Thus, in order to provide an accurate internal temperature of cells, an observer was designed. This information has been used by a specific strategy which optimizes consumption while preserving the battery from extreme temperatures that are prejudicial to its longevity., La gestion d'énergie d'un véhicule hybride consiste à développer une stratégie, qui détermine à chaque instant la répartition des flux d'énergie thermique et électrique, minimisant la consommation globale du véhicule. La modélisation de la consommation du véhicule hybride permet d'écrire cette problématique sous la forme d'un problème d'optimisation dynamique sous contraintes d'évolutions. Ce problème est résolu de façon optimale lorsque l'ensemble des conditions de roulage sont connues à priori. La commande optimale obtenue sert de référence pour évaluer la performance des stratégies embarquées dans le véhicule. En s'appuyant sur la théorie de l'optimisation optimale, deux stratégies ont été crées : l'une prédictive qui a été testée sur un simulateur numérique et une autre, reposant sur le principe du problème dual, qui a été embarqué avec succès sur deux véhicules hybrides conventionnels. Pour les hybrides rechargeables, leur capacité énergétique et la possibilité de se recharger sur le réseau électrique libère des contraintes dans la problématique d'optimisation énergétique. C'est pourquoi, une nouvelle stratégie spécifique a été développée dans l'objectif de profiter au maximum de l'énergie électrique embarquée pour minimiser les émissions du véhicule. Pour l'ensemble des véhicules hybrides, la batterie est un composant clef dont le vieillissement vient modifier sa rentabilité économique et énergétique. C'est pourquoi un observateur a été conçu pour fournir une information précise de la température interne des cellules. Cette information est utilisée par une stratégie spécifique optimisant la consommation tout en préservant la batterie des températures extrêmes, nuisibles à sa longévité.

This paper focuses on an analysis of technical requirements for the design of a permanent magnet type electric variable transmission (PM-EVT), which is a novel series-parallel hybrid electric vehicle (HEV) powertrain concept. Similar to the planetary gear train used in the Toyota Prius II, the EVT also realizes the power split function. However, it is implemented in an electromagnetic way rather than in a mechanical way, as is the case for the Prius II with a planetary gear. In this paper, a procedure to define the technical requirements of an EVT is presented. Since the Toyota Prius II is a well-known series-parallel HEV, this vehicle is chosen as a reference. The engine, the battery and other necessary components are kept as input data. A dynamic simulation was performed in order to take into account different driving cycles. Then, based on an analysis of the simulation results (torque, speed and power) the technical requirements of the PM-EVT are defined. Finally, the PMEVT machine is designed. The PM-EVT design results are presented and validated using the finite element method. Author Keywords: Electric variable transmission , Permanent magnet machine , Planetary gear , Series-parallel HEV.

The Hybrid Electric Vehicle is a complex system made up of several sources and the arrangement of its transmission can appeal to several components. The possibility of having different sizes of the battery compared to the combustion engine, coupled with the various possible topologies, represent as many degrees of freedom that can be exploited for its energy optimization. The first chapter of this paper exposes this diversity by presenting the different common classifications of hybrid electric vehicles. Apart from a few applications that are intended to increase the dynamic performance of the vehicle (speed and acceleration), the goal of hybridization is mainly the reduction of energy consumption and emissions of pollutants. It is the energy target that is considered in this work. To achieve this goal, optimizations are needed on different plans. For a given use, the energy performance of the hybrid vehicle depends on three strongly interdependent aspects which are i) topology (series, parallel, dual) ii) the sizing of components iii) energy management strategy to share the instantaneous power demand. To understand these different dimensions and their coupling, a systemic approach based on modelling was implemented with the Electric and Hybrid Vehicle team members. This approach has led to the development of a simulation tool, VEHLIB, that allowed to capitalizing different modelling works. This tool, which is presented in the second chapter, has then been used to serve the objectives of the energy management optimization and support the optimal design of hybrid vehicles. Under the MEGEVH network[1] , an opening towards the Energetic Macroscopic Representation (EMR, developed by the L2EP) showed the undeniable contribution of the EMR to the systematic synthesis of complex systems' control. Chapter III, dedicated to energy management, presents a State of the art of the methods developed these past ten years, and our contribution in this area. The latter was initially in the use and improvement of the rule based methods. Then two theses under my supervision proposed the optimization of the energy management in terms of fuel consumption. All these works relied on an approach using modeling, as well as experimentation on a test bench in an emulated vehicle configuration (Hardware In the Loop - HIL - simulation). Was also highlighted for the hybrid electric vehicles the problem of the relative size of the battery and electrical machines compared to the size of the combustion engine. Indeed, for a given dynamic specifications, several sizing may qualify. A help to the optimal sizing procedure has been implemented in the team and has been the subject of work described in Chapter 4. Theoretically, the general definition of hybrid vehicles is not limited to thermal - electric version which was the subject of the majority of our contributions so far. Other possibilities for association of sources (fuel cell, supercapacitors, flywheel, ...) are being considered and are the subject of recent work. We can speak in this case of multi-source vehicle. Either at topology level or at the level of the energy management and components' sizing, research is still needed to try to generalize the concepts already developed for the hybrid electric vehicle. The use of structuring formalisms like the EMR would help to understand the growing complexity and achieve the articulation between the different levels of control, local and global. On these different dimensions, perspectives and opportunities are detailed in the last chapter of this report., Le véhicule hybride est un système complexe constitué de plusieurs sources et dont l'agencement de sa transmission peut faire appel à plusieurs composants. La possibilité d'avoir des dimensionnements différents de la batterie par rapport au moteur thermique, couplée aux diverses topologies possibles, représentent autant de degrés de liberté qui peuvent être exploités pour son optimisation énergétique. Le premier chapitre de ce mémoire expose cette diversité en présentant les différentes classifications usuelles des Îhicules hybrides. Mises à part quelques applications qui visent à augmenter les performances dynamiques des Îhicules (vitesse et accélération), l'objectif de l'hybridation est principalement la réduction de la consommation énergétique et des émissions de polluants. C'est l'objectif énergétique qu'on considère dans ces travaux. Afin d'atteindre cet objectif, des optimisations sont nécessaires sur différents plans. Pour un usage donné, les performances énergétiques du Îhicule hybride dépendent de trois aspects fortement interdépendants qui sont i) la topologie (série, parallèle, mixte) ii) le dimensionnement des composants iii) la stratégie de gestion de l'énergie entre les différentes sources. Pour appréhender ces différentes dimensions et leur couplage, une approche systémique s'appuyant sur la modélisation a été mise en place avec les membres de l'équipe Véhicules électriques et hybrides du LTE. Cette approche a abouti au développement d'un outil de simulation, VEHLIB, qui a permis de capitaliser les différents travaux de modélisation. Cet outil, présenté dans le deuxième chapitre, a été utilisé ensuite pour servir les objectifs d'optimisation de la gestion de l'énergie et d'aide au dimensionnement optimal des Îhicules hybrides. Dans le cadre du réseau MEGEVH , une ouverture vers la Représentation Energétique Macroscopique (REM, développée au L2EP) a permis de démontrer l'apport incontestable de la REM pour la synthèse systématique de la commande des systèmes. Le chapitre III, consacré à la gestion de l'énergie, présente un état de l'art des méthodes développées ces dix dernières années, ainsi que notre contribution dans ce domaine. Cette dernière a consisté dans un premier temps en l'utilisation et l'amélioration des méthodes à base de règles expertes. Ensuite deux thèses ont proposé l'optimisation de la gestion de l'énergie de point de vue de la consommation de carburant. Tous ces travaux se sont appuyés sur une démarche utilisant la modélisation, ainsi que l'expérimentation sur banc d'essai à l'échelle 1 dans une configuration de Îhicule émulé (Hardware In the Loop - HIL - simulation). Il s'est posé également, pour le Îhicule hybride, le problème de la taille relative de la batterie et des machines électriques vis-à-vis de la taille du moteur thermique. En effet, pour un cahier des charges dynamique donné, plusieurs dimensionnements peuvent être admissibles. Une procédure d'aide au dimensionnement optimal a été mise en oeuvre dans l'équipe et a fait l'objet de travaux exposés dans le chapitre 4. En théorie, la définition générale du Îhicule hybride ne se limite pas à la version thermique - électrique qui a fait l'objet de la plus part de nos contributions jusqu'ici. D'autres possibilités d'association de sources (Pile à combustible, supercondensateurs, volent d'inertie, ...) sont envisagées et font l'objet de travaux récents. On peut parler dans ce cas de Îhicule multi-sources. Tant au niveau des topologies, qu'au niveau de la gestion de l'énergie et du dimensionnement, des travaux de recherches sont encore nécessaires pour tenter de généraliser les concepts déjà développés pour le Îhicule hybride thermique-électrique. L'utilisation de formalismes structurants à l'image de la REM permettrait d'appréhender la complexité croissante et de réaliser l'articulation entre les différents niveaux de commande, locale et globale. Sur ces différentes dimensions, des ouvertures et des perspectives sont détaillées dans le dernier chapitre de ce mémoire.

Vehicle Power and Propulsion Conference, CHICAGO, ETATS-UNIS, 06-/09/2011 - 09/09/2011; Nowadays, no electrochemical energy system presents a competitive operation if compared with internal combustion engine, which is the reason for combining electrochemical energy systems to obtain a hybrid energy storage system. This paper presents a fuel cell-battery-ultracapacitor system for vehicle application. The objective of this paper is to present the Energetic Macroscopic Representation (EMR) of the multi-source power system.