Supervision optimale des véhicules électriques hybrides en présence de contraintes sur l’état

La propulsion des véhicules électriques hybrides parallèles est généralement assurée par un moteur à combustion interne combiné à une machine électrique réversible. Les flux de puissance entre ces deux organes de traction sont déterminés par un algorithme de supervision, qui vise à réduire la consommation de carburant et éventuellement les émissions de certains polluants. Dans la littérature, la théorie de la commande optimale est maintenant reconnue comme étant un cadre puissant pour l’élaboration de lois de commande pour la gestion énergétique des véhicules full-hybrides. Ces stratégies, dénommée « Stratégies de Minimisation de la Consommation Equivalente » (ECMS) sont basée sur le principe du Maximum de Pontryagin. Pour démontrer l’optimalité de l’ECMS, on doit supposer que les limites du système de stockage ne sont pas atteintes durant le cycle de conduite. Il n’est plus possible de faire cette hypothèse lorsque l’on considère les véhicules micro et mild hybrides étudiés dans cette thèse car la variable d’état atteint généralement plusieurs fois les bornes. Des outils mathématiques adaptés à l’étude des problèmes de commande avec contraintes sur l’état sont présentés et appliqués à deux problèmes en lien avec la gestion énergétique. Le premier problème consiste à déterminer le profil optimal de la tension aux bornes d’un pack d’ultra-capacités. Le second problème se concentre sur un système électrique intégrant deux stockeurs. L’accent est mis sur l’étude des conditions d’optimalités valables lorsque les contraintes sur l’état sont actives. Les conséquences de ces conditions pour la commande en ligne sont mises en avant et exploitées afin de concevoir une commande en temps réel. Les performances sont évaluées à l’aide d’un prototype. Une comparaison avec une approche de type ECMS plus classique est également présentée.Parallel hybrid electric vehicles are generally propelled by an internal combustion engine, which is combined to a reversible electric machine. The power flows between these two traction devices are determined by a supervisory control algorithm, which aims at reducing the fuel consumption and possibly some polluting emissions. In the literature, optimal control theory is now recognized as a powerful framework for the synthesis of energy management strategies for full hybrid vehicles. These strategies are referred to as “Equivalent Consumption Minimization Strategies” (ECMS) and are based on the Pontryagin Maximum Principle. To demonstrate the optimality of ECMS, it must be assumed that the storage system limits are not reached during the drive cycle. This hypothesis cannot be made anymore when considering the micro and mild hybrid vehicles studied in this thesis because the state variable generally reaches several times the boundaries. Some mathematical tools suitable for the study of state constrained optimal control problems are introduced and applied to two energy management problems. The first problem consists in determining the optimal profile of the voltage across a pack of ultra-capacitors. The second problem focuses on a dual storage system. The stress is put on the study of the optimality conditions holding in case of active state constraints. Some consequences of these conditions for the online control are pointed out are exploited for the design of a real-time controller. Its performances are assessed using a demonstrator vehicle. A comparison with a classical ECMS-based approach is also provided