Estudio de estrategias de control para la gestión energética eficiente y detección de fallos en vehículos eléctricos híbridos

Abstract

En este Trabajo Fin de Grado se realiza un estudio comparativo de distintas técnicas de control clásico y control inteligente con el objetivo de realizar una gestión eficiente de los recursos energéticos del vehículo así como analizar la posibilidad de incluir una rutina de detección de fallos. Para llevar a cabo todo ello, en primer lugar se realiza una etapa de modelado y linealización del comportamiento energético del conjunto motores-pila-batería en base a los modelos independientes realizados en proyectos anteriores [8], [6] y [10]. Una vez realizado el modelo completo, se ha implementado un entorno de simulación para el vehículo y se ha realizado un estudio de validación, comprobando que dicho modelo se ajusta al comportamiento del vehículo FOX, simulado mediante la librería MicrogirdLib. Una vez validado el modelo se han implementado diferentes controladores clásicos (PID) y controladores predictivos basados en modelo (MPC) comparando las notables ventajas del enfoque multiobjetivo de éste último frente a la respuesta ofrecida por los diferentes controladores PID desarrollados. Además, aprovechando las cualidades del controlador MPC también se propone una rutina de detección de fallos que permite analizar el estado del vehículo frente al comportamiento esperado y detectar incongruencias en el funcionamiento, actuando en consecuencia buscando una conducción segura y proteger los dispositivos.

The aim of this project is to analyze different techniques of classic control and intelligent control in order to reach an efficient management of the vehicle’s energy resources as well as to analyze the possibility of including a fault detection routine. For this purpose, the behaviour and interaction of the group motors-fuel cell - battery have been modeled and linearized basing the models in the previous project [8], [6] and [10]. Once the complete model has been made, a simulation environment for the vehicle has been implemented and a validation study has been carried out, verifying that said model adjusts to the behavior of the FOX vehicle, simulated by the MicrogirdLib library. Using the complete model, different classical controllers (PID) and model-based predictive controllers (MPC) have been implemented, comparing the notable advantages of the multi-objective approach of the MPC compared to the response offered by the different PID controllers developed. In addition, taking advantage of the qualities of the MPC controller, a fault detection routine is also proposed that allows analyzing the state of the vehicle against the expected behavior and detecting inconsistencies in operation, acting accordingly in order to have a safety driving and not demage the ower devices.