Predictive control of a battery emulator for testing of hybrid and electric powertrains

Abstract

Batterieemulation erlaubt das Testen von hybriden und elektrischen Antriebssträngen unter exakt reproduzierbaren Bedingungen. Ein Batterieemulator besteht aus einem DC-DC Wandler und einem virtuellen Batteriemodell welches die Führungsgröße für den DC-DC Wandler vorgibt. Das zugehörige Regelungsproblem ist herausfordernd. Finite control set MPC bietet die Vorteile modellprädiktiver Regelung in Kombination mit der Möglichkeit das Schalten der Transistoren des DC-DC Wandlers explizit mit einzubeziehen. Das resultierende gemischt-ganzzahlige Optimierungsproblem erhöht aber den Rechenaufwand erheblich durch die kombinatorische Explosion der möglichen Schaltsequenzen. Um das Optimierungsproblem zu verkleinern wird eine virtuelle Kaskadierung durchgeführt. Hierbei wird die physikalische Struktur des DC-DC Wandlers ausgenutzt und das Optimierungsproblem in zwei separate Probleme, für Spannungs- und Stromregelung aufgeteilt. Die Reduktion des Rechenaufwandes ist beträchtlich aber noch nicht genug für eine Implementierung in Echtzeit. Deshalb werden zwei Methoden erarbeitet, welche den Lösungsraum des Optimierungsproblems stark verkleinern. Die Performance dieses Regelungskonzepts wird in Simulationen untersucht. Experimentelle Resultate der vorgestellten Methoden, implementiert auf einem digitalen Signalprozessor auf einem Hardware-in-Loop System für Echtzeittests, schließen die Arbeit ab.

Battery emulation enables testing under repeatable deterministic conditions during the development of hybrid and electric powertrains. A battery emulator comprises of a DC-DC converter and a virtual battery model which provides a reference for the output voltage. The associated control problem, however, is challenging. Finite control set model predictive control offers the benefits of model predictive control to explicitly handle constraints, coupled with the ability to consider system inherent characteristics such as the switching of the transistors. The resulting mixed-integer programming problem increases the computational burden greatly due to the combinatorial explosion of the number of admissible switching sequences. To reduce the optimization problem the multiphase structure of the converter is exploited and split in two separate optimization problems: A virtual cascade is proposed with a single channel voltage controller and a separate current balancing controller. The reduction, although considerable, is not sufficient to enable a real-time implementation on a digital signal processor. Therefore, two methods that decompose the solution space are presented to starkly reduce the number of admissible sequences. The performance of the proposed control design is investigated in simulation. Experimental results of the controller with the proposed methods implemented on a digital signal processor with a Hardware-in-the-Loop system for real-time testing conclude the thesis.