Eco-Driving planification profile for electric motorcycles
Data
2020Publishers
Pontificia Universidad Javeriana
facoltà
Facultad de Ingeniería
programma
Doctorado en Ingeniería
Titolo ottenuto
Doctor en Ingeniería
Tipo
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctorado
COAR
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Sommario
Los perfiles de Eco-Driving son algoritmos capaces de utilizar información adicional para crear
recomendaciones o limitaciones sobre las capacidades del conductor. Aumentan la autonomía del
vehículo, pero actualmente su uso no está relacionado con la autonomía requerida por el
conductor. Por esta razón, en este trabajo, el desafío de la conducción ecológica se traduce en
un controlador óptimo de dos capas diseñado para vehículos eléctricos puros. Este controlador
está orientado a asegurar que la energía disponible sea suficiente para completar un viaje
demandado, agregando límites de velocidad para controlar la tasa de consumo de energía. Se
exponen y analizan los modelos mecánicos y eléctricos requeridos. La función de costo está
optimizada para corresponder a las necesidades de cada viaje de acuerdo con el comportamiento
del conductor, el vehículo y la información de la trayectoria. El controlador óptimo propuesto en
este trabajo es un controlador predictivo de modelo no lineal (NMPC) asociado a una optimización
unidimensional no lineal. La combinación de ambos algoritmos permite aumentar alrededor de un
50% la autonomía con una limitación del 30% de las capacidades de velocidad y aceleración.
Además, el algoritmo es capaz de asegurar una autonomía final con un 1,25% de error en presencia
de ruido de sensor y actuador.
Astratto
The Eco-Driving profiles are algorithms capable to use additional information in order to create
recommendations or limitation over the driver capabilities. They increase the autonomy of the
vehicle but currently its usage is not related to the autonomy required by the driver. For this
reason, in this paper, the Eco-Driving challenge is translated into two layers optimal controller
designed for pure electric vehicles. This controller is oriented to ensure that the energy available
is enough to complete a demanded trip, adding speed limits to control the energy consumption
rate. The mechanical and electrical models required are exposed and analyzed. The cost function
is optimized to correspond to the needs of each trip according to driver behavior, vehicle and
trajectory information. The optimal controller proposed in this paper is a nonlinear model
predictive controller (NMPC) associated to a nonlinear unidimensional optimization. The
combination of both algorithms lets to increase around 50% the autonomy with a limitation of the
30% of the speed and acceleration capabilities. Also, the algorithm is capable to ensure a final
autonomy with a 1.25% of error in the presence of sensor and actuator noise.
Tema
Doctorado en ingeniería - Tesis y disertaciones académicasVehículos eléctricos
Optimización robusta
Conducción de automóviles
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