Optimization of powertrain management for automotive vehicles
Optimisation du contrôle de la chaîne de traction des véhicules automobiles
Résumé
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.
Domaines
Automatique / Robotique
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