Giulia Cilio
Optimization of the control logic of a hybrid electric vehicle exploiting ADAS information.
Rel. Angelo Bonfitto, Andrea Tonoli, Nicola Amati, Stefano Favelli, Eugenio Tramacere. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Mechatronic Engineering (Ingegneria Meccatronica), 2023
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Abstract: |
Le emissioni di CO2, causa del riscaldamento globale, sono una delle principali preoccupazioni degli anni passati e presenti. La riduzione delle emissioni diventa l'obiettivo principale di molte ricerche che riguardano, in particolare, il mondo deegli autoveicoli. Questo è uno dei motivi per cui i veicoli elettrici e ibridi, insieme ai sistemi autonomi, sono stati introdotti nella nuova generazione, non solo per garantire maggiore comfort ai guidatori, ma soprattutto come un modo per ridurre le emissioni di gas. L'obiettivo di questo progetto riguarda la minimizzazione delle emissioni di CO2 e dei consumi di carburante dei veicoli integrando i Sistemi Avanzati di Assistenza alla Guida (ADAS) alla logica di controllo e avendo in questo modo una strategia di controllo più ECO-oriented. Il veicolo, caso di studio di questa tesi, è un mild-hybrid 48V (IVECO Daily) caratterizzato da una configurazione P1. La strategia proposta per la riduzione delle emissioni è stata sviluppata in ambiente MATLAB/Simulink e verificata attraverso simulazioni su cicli di guida standard europei. Il lavoro si concentra sulla definizione di un orizzonte spazio-temporale che consenta di avere una previsione della richiesta dell’utente da inviare all'algoritmo ECMS (Equivalent Consumption Minimization Strategy) responsabile della suddivisione della richiesta di coppia tra i due motori, questo viene fatto integrando una logica di cruise control adattiva, basata su radar e telecamera, al modello di veicolo. La conoscenza anticipata del ciclo di guida permette di avere una strategia implementabile in tempo reale. Durante la fase di test, è stata osservata un’elevata riduzione dei consumi di carburante e delle emissioni di CO2 nell'analisi sia della parte urbana che della parte extraurbana di un ciclo WLTP rispetto al modello ibrido standard che non prende in considerazione alcuna informazione ADAS. Successivamente, la stessa strategia di controllo è stata utilizzata sull’intero ciclo guida dove è possibile osservare un complessivo miglioramento. |
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Relatori: | Angelo Bonfitto, Andrea Tonoli, Nicola Amati, Stefano Favelli, Eugenio Tramacere |
Anno accademico: | 2022/23 |
Tipo di pubblicazione: | Elettronica |
Numero di pagine: | 95 |
Soggetti: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Mechatronic Engineering (Ingegneria Meccatronica) |
Classe di laurea: | Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-25 - INGEGNERIA DELL'AUTOMAZIONE |
Aziende collaboratrici: | NON SPECIFICATO |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/26643 |
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