Otimização multiobjetivo do controle fuzzy e projeto de arquiteturas de trem de potência de veículos hibridizados plug-in

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Silva, Samuel Filgueira da, 1993-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Veículos a motor - Dinâmica
Otimização multiobjetivo
Controle ótimo
Veículos elétricos híbridos
Consumo de combustível
Vehicles - Dynamics
Multi-objective optimization
Optimal fuzzy control
Hybrid electric vehicles
Fuel consumption
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/6107
Resumo: Orientadores: Franco Giuseppe Dedini, Jony Javorski Eckert
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Este trabalho apresenta um estudo abrangente sobre otimização dos trens de potência de veículos hibridizados por meio de uma abordagem multicritério realizada pelo método de algoritmo genético de peso adaptativo interativo (i-AWGA - Interactive Adaptive-Weight Genetic Algorithm). A otimização tem como objetivo minimizar simultaneamente consumo de combustível, emissões de poluentes, tamanho da bateria, tempo de recarga, estado de saúde da bateria (SoH) e custos do kit de hibridização. Para esta análise, parâmetros do trem de potência elétrico tais como curvas de torque de motor elétrico e capacidade da bateria são otimizados. Além disso, controladores de lógica fuzzy para gerenciamento de potência entre motor de combustão interna e sistema de tração elétrica, bem como para a estratégia de troca de marchas, são incluídos na otimização multiobjetivo, definindo funções de pertinência, regras e pesos para controles otimizados. No estudo, o procedimento de otimização é aplicado nas arquiteturas veiculares SSHSP (Single-Shaft Hybrid Series Powertrain) e SAPHP (Split-Axle Parallel Hybrid Powertrain), de modo que se possa realizar uma análise comparativa entre as configurações híbridas em relação aos ganhos obtidos nos critérios de otimização propostos. Para a garantia de soluções robustas, o PHEV é otimizado para diferentes condições e perfis de ciclos de condução, dado pela combinação dos ciclos padrões FTP-75, HWFET e US06. A configuração SSHSP de melhor trade-off apresentou redução de 10,95% no consumo de combustível, associada a -16,71% de ????????, -27,69% de ???????? e -48,32% de ????????????. Para a solução SAPHP mais comprometida com os critérios de otimização, houve diminuição do consumo em 23,42% e emissões de ???????? em 34,72%, ???????????? em 52,33% e ???????? em 28,08%. Por fim, para a avaliação do desempenho da configuração otimizada em condições reais de ciclo, o PHEV também é simulado no ciclo de condução real baseado na cidade de Campinas, SPAbstract: Plug-in hybrid electric vehicles (PHEV) offer an attractive alternative to achieve the ambitious goals set by modern regulations focused on near-term air quality and fuel-efficient road transportation. This work provides a holistic study regarding the optimization of PHEV powertrain design, by means of a multi-criteria analysis carried out by the interactive adaptive-weight genetic algorithm approach (i-AWGA). The optimization aims to simultaneously minimize the PHEV’s fuel consumption, exhaust emissions, electric powertrain size, battery state of health, charging time and hybridization kit costs. To achieve these objectives, several PHEV’s design parameters are optimized such as electric motors’ torque curves and battery capacity. Furthermore, the fuzzy logic controllers responsible for the engine/electric motors power management and gear shifting control are included in the multi-objective optimization in order to define the best membership functions, rules and respective weights. In the study, the optimization procedure is applied to SSHSP (Single-Shaft Hybrid Series Powertrain) and SAPHP (Split-Axle Parallel Hybrid Powertrain) architectures, so that a comparative analysis between the hybrid configurations can be carried out with respect to the gains obtained in the proposed optimization criteria. To guarantee robust solutions, the PHEV is optimized under different driving conditions and profiles, which are given by the combination of the FTP-75, HWFET and US06 driving cycles. The best trade-off SSHSP configuration yielded a reduction of 10.95% in fuel consumption, associated with -16.71% of ????????, -27.69% of ???????? and -48.32% of ???????????? emissions. Regarding the SAPHP solution most compromised with the optimization criteria, there was a decrease of 23.42% in equivalent fuel consumption, 34.72% in ????????, 52.33% in ???????????? and 28.08% in ????????. Lastly, to evaluate the optimum PHEV performance, it is also simulated under a real-world driving cycle based on the Campinas cityMestradoMecânica dos Sólidos e Projeto MecânicoMestre em Engenharia MecânicaFuncamp2018/00573-4CAPES88882.435254/2019-01[s.n.]Dedini, Franco Giuseppe, 1957-Daniel, Gregory BregionSouza, Gilberto Francisco Martha deUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, Samuel Filgueira da, 1993-20222022-09-14T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (154 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/6107SILVA, Samuel Filgueira da. 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