A multi-level cooperative strategy for reducing fuel consumption and transient pollutant emissions of hybrid electric vehicles

Abstract

Diese Doktorarbeit untersucht eine mehrstufige Energiemanagementstrategie zur Optimierung der Drehmomentaufteilung und Gangwahl für Hybridfahrzeuge mit Verbrennungsmotor (HEVs). Sie präsentiert drei wesentliche Beiträge, die jeweils in Fachpub- likationen detailliert beschrieben sind und darauf abzielen, den Kraftstoffverbrauch und die Schadstoffemissionen in HEVs weiter zu reduzieren. Während die Hybridisierung von Fahrzeugen bereits erfolgreich zur Senkung des Kraftstoffverbrauchs eingesetzt wird, sind neue Herausforderungen, vor allem bezüglich der Minimierung von Schadstoffemissionen, entstanden.Der erste Beitrag dieser Arbeit zielt auf die systematische Kooperation zwischen den Reglern und den Komponenten des Antriebsstranges ab. Die Kooperation wird dabei durch parametrische Regler erzielt, die die Einflüsse der anderen Regler bei der Aktualisierung der Reglerparameter berücksichtigen. Angewendet auf ein HEV zeigt die Methode eine erhebliche Kraftstoffreduktion durch verbesserte Zusammenarbeit zwischen den Reglern für Motor und Getriebe. Der zweite Beitrag konzentriert sich auf die Modellierung und Minimierung von Schadstoffemissionen während transienter Betriebszustände. Hier wird eine generische Optimierungsmethode vorgestellt, die die transienten Betriebszustände basierend auf einer funktionalen Darstellung der Stellgrößen berücksichtigt. Angewandt auf ein Diesel-Hybridfahrzeug zeigt die Methode eine signifikante Reduktion der transienten Emissionen dank gleichmäßigeren Betrieb. Der letzte Beitrag stellt ein generisches prädiktives Reglerdesign für die präzise Aktuatorregelung der Antriebskomponenten vor. Eine modulare Vorsteuerung, die basierend auf Messdaten identifiziert wurde und für nichtlineare Systeme geeignet ist, wird zur Regelung des Luftpfads eines Dieselmotors eingesetzt. Dieser Regler liefert vergleichbare Ergebnisse zur optimalen Lösung, jedoch mit deutlich geringerem Rechenaufwand.Die Beiträge dieser Arbeit wurden durch Simulationen mit detaillierten und experimentell validierten Plattformen überprüft. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung der Komponentenkooperation und der Berücksichtigung transienter Betriebszustände bei der effektiven Reduzierung von Kraftstoffverbrauch und Schadstoffemissionen. Dank ihrer Modularität können die entwickelten Lösunge auf verschiedene HEV-Architekturen und Komponentenkonfigurationen angewendet werden. Anhand spezifischer Fallstudien zeigt diese Arbeit signifikante eduktionen der Schadstoffemissionen bei Hybridfahrzeugen mit Verbrennungsmotoren.

This PhD thesis investigates a multi-level energy management strategy to optimize torque distribution and gear selection of hybrid electric vehicles (HEVs) with an internal combustion engine. The thesis presents three significant contributions, each detailed in a dedicated journal publication, to further reduce fuel consumption and pollutant emissions of HEVs. While hybridization has long been recognized for its potentialto lower fuel consumption, new challenges have emerged, particularly in minimizingpollutant emissions to achieve cleaner transportation.The first contribution of this thesis is the systematic cooperation between control loops and powertrain components. This cooperation is achieved using parametric controllers, where the update of each controller’s parameters considers the reaction of the other con- trollers. Applied to an HEV, the proposed method demonstrates notable fuel reduction through enhanced collaboration between torque split and gear selection controllers.The second contribution focuses on modeling and minimizing pollutant emissions during transient operations. This thesis introduces a generic transient optimization method based on a functional representation of the control variables. The proposed optimization method is applied to control the engine torque, significantly reducing transient emissions of a diesel HEV thanks to smooth engine operations.The last contribution introduces a generic predictive controller design for precise control of powertrain component actuators, ensuring accurate tracking of reference trajectories. A modular feedforward controller structure, identified from measurement data and suit- able for nonlinear systems, is proposed and applied to control the air path of a diesel engine. This identified controller yields results comparable to an optimal solver but with substantially lower computational complexity.The contributions of this thesis have been validated through simulations on detailed and experimentally validated platforms. The findings highlight the critical role of com- ponent cooperation and transient operations in effectively reducing fuel consumption and pollutant emissions. Emphasizing modularity, the developed solutions are applicable to various HEV architectures and component configurations. Applied to specific case studies, this thesis demonstrates significant reductions in pollutant emissions for hybrid electric vehicles with combustion engines.