1 Director: Antonio Giménez FernándezTesis Doctoral Análisis multidominio de vehículos eléctricos Autor: José Luis Torres Moreno Director: Antonio Giménez Fernández Codirector: José Luis Blanco Claraco Almería, 28 de julio de 2014
2 Índice Motivación Estudio comparativo de VEs Dinámica de Sistemas Multicuerpo Modelo eCARM Arquitectura software y ensayos Conclusiones y trabajos futuros
3 Motivación Estudio comparativo de VEs Dinámica de Sistemas Multicuerpo Modelo eCARM Arquitectura software y ensayos Conclusiones y trabajos futuros
4 Ámbito de desarrollo ARM: Control automático. Sector energéticoEl vehículo eléctrico en este sector Reciente rama mecánica del grupo eCARM como plataforma común de ensayos El ARM es un grupo de investigación con diferentes líneas. El denominador común de ellas es el Control Automático. Una de estas líneas está relacionada con la eficiencia entergética. 28 investigadores. El vehículo eléctrico es considerado como un una agente importante dentro del sistema eléctrico español. Además requiere de sofisticados sistemas de control. Una rama emergente del ARM surge como consecuencia de la incorporación en la UAL del actual Grado en Ingeniería Mecánica. La parte mecatrónica del grupo se especializa en la dinámica de sistemas multicuerpo. El prototipo eCARM es considerado como el nexo de unión de estos tres factores, el cuál permite una estrecha colaboración entre diferentes miembros del grupo. (i) Planificación inteligente de trayectorias. (ii) Conducción autónoma. (iii) Desarrollo de nuevos controladores. Motivación
5 Objetivos de la Tesis Estudiar el vehículo eléctrico en el contexto actual Evaluar las herramientas para analizar vehículos Realizar un modelo Multidominio Eléctrico, mecánico (Multibody) Instrumentación de un prototipo Diseño y propuesta de implementación una arquitectura de SW y HW Ensayos dinámicos del vehículo Motivación
6 Motivación Estudio comparativo de VEs Dinámica de Sistemas Multicuerpo Modelo eCARM Arquitectura software Conclusiones y trabajos futuros
7 Contexto del vehículo eléctricoVehículos de combustión Vehículos híbridos Vehículos 100 %eléctricos Vehículos híbridos enchufables (Silva et al 2012 ) (Nguyen et al 2013 ) Línea de investigación abierta El enchufable aglutina a las otras tres configuraciones. Merece un estudio más profundo. (Nam et al 2013 ) Estudio comparativo de VEs
8 Vehículos híbridos enchufablesPower-split device Aplicando la Fórmula de Willis Existen tres fuentes de movimiento. La elección del punto óptimo de funcionamiento debe ser controlada. Además, los embragues permiten conmutar entre diferentes modos de funcionamiento. Control híbrido. -> Control basado en reglas. Pero antes vamos a analizar estos modos de funcionamiento. Estudio comparativo de VEs
9 Modo 1 C1cerrado La eficiencia del vehículo depende de la del MOTC2 abierto C3 abierto ICE apagado La eficiencia del vehículo depende de la del MOT C1cerrado La corona está bloqueada C2 abierto: Sólo funciona el motor eléctrico C3 abierto: Sólo existe una variable, que es la que controla el conductor. ICE apagado Vehículo 100% eléctrico. Se necesitan recargas de la red eléctrica Estudio comparativo de VEs
10 Modo 2 C1 abierto C2 cerrado C3 abierto ICE apagadoC1 abierto. Se libera la corona. C2 cerrado. Se conecta el generador- C3 abierto. Se desacopla el generador de el ICE. ICE apagado Ante una consigna del conductor existen múltiples formas de conseguir la respuesta deseada. -> Problema de optimización ¿Eficiencia del vehículo? Estudio comparativo de VEs
11 Modo 2 Estudio comparativo de VEs Rendimiento del conjunto MOT-GENC1 abierto. Se libera la corona. C2 cerrado. Se conecta el generador- C3 abierto. Se desacopla el generador de el ICE. ICE apagado Ante una consigna del conductor existen múltiples formas de conseguir la respuesta deseada. -> Problema de optimización Decir que lo has hecho con MATLAB y optimizando por la fuerza bruta. Funcion de coste xxxx Pon ecuacion (Antonio) Estudio comparativo de VEs
12 Modo 3 C1 cerrado C2 abierto C3 cerrado ICE encendidoC1 cerrado. Se bloquea la corona. C2 abierto. Se desacopla el eje del generador- C3 cerrado. Se acopla el generador y el ICE. ICE encendido -> Vehículo Híbrido en Serie. Ante una consigna del conductor sólo existe una forma de conseguir la respuesta deseada. -> Sin embargo, el modo en el que el ICE carga las baterías es libre. Se pueden considerar varios criterios: menor tiempo, punto óptimo del generador, punto óptimo del ICE… -> Yo propongo el mínimo consumo de gasolina para la energía producida. -> Problema de optimización. Estudio comparativo de VEs
13 Modo 3 250 rad/s 90 N·m Estudio comparativo de VEsRendimiento de la recarga (ENG-GEN) Punto óptimo 250 rad/s 90 N·m C1 abierto. Se libera la corona. C2 cerrado. Se conecta el generador- C3 abierto. Se desacopla el generador de el ICE. ICE apagado Ante una consigna del conductor existen múltiples formas de conseguir la respuesta deseada. -> Problema de optimización Estudio comparativo de VEs
14 Modo 4 Las 3 máquinas operan simultáneamente C1 abierto C2 cerradoICE encendido C1 abierto. Se libera la corona. C2 cerrado. Se conecta el generador- C3 cerrado. Se acopla el generador al ICE. ICE encendido Las posibilidades se disparan. El motor eléctrico propulsa el vehículo junto con la acción ejercida sobre la corona. El generador, gracias a la acción del ICE puede cargar las baterías aportando un extra de potencia que puede ser aprovechada por el motor, al tiempo que el eje actúa sobre la corona. Una solución: Operar de acuerdo a la optimización del modo 3, y el resto de par requerido obtenerlo por medio del motor eléctrico. Estudio comparativo de VEs
15 Control basado en reglasAnte la existencia de un problema de control en el que aparecen variables discretas y continuas se opta por un modelo con una doble capa de decisión: La primera permite seleccionar el modo en función del SOC. En la segunda, dependiendo de los requerimientos de par y la velocidad a la que circule el vehículo se determinarán los puntos de operación de cada máquina. Estudio comparativo de VEs
16 Estudio comparativo Se analiza Tres circuitos Cuatro cochesNEDC Artemis Vail2NREL Cuatro coches Eléctrico puro Gasolina SHEV PHEV Se analiza Consumo energético Eficiencia Emisiones CO2 Autonomía Ciclos de conducción. Se basan en registros de velocidad en condiciones de circulación que reproducen situaciones reales. Un simulador en Simulink basado en el power-split device y que incorpora la dinámica longitudiinal de un vehículo. Estudio comparativo de VEs
17 Consumo energético: NEDCCiclos de conducción. Se basan en registros de velocidad en condiciones de circulación que reproducen situaciones reales. Un simulador en Simulink basado en el power-split device y que incorpora la dinámica longitudiinal de un vehículo. Estudio comparativo de VEs
18 Consumo energético: Artemis HighwayCiclos de conducción. Se basan en registros de velocidad en condiciones de circulación que reproducen situaciones reales. Un simulador en Simulink basado en el power-split device y que incorpora la dinámica longitudiinal de un vehículo. Estudio comparativo de VEs
19 Consumo energético: Vail to NRELCiclos de conducción. Se basan en registros de velocidad en condiciones de circulación que reproducen situaciones reales. Un simulador en Simulink basado en el power-split device y que incorpora la dinámica longitudiinal de un vehículo. Estudio comparativo de VEs
20 Energía eléctrica Cálculo de la eficienciaWell to wheel: T2W + Generación (REE,2011) Gasolina Refinería y transporte 86 % Energía eléctrica Estudio comparativo de VEs
21 Emisiones Tank to wheel Well to wheel Gas. Dato 75 gCO2/kmElect. 0 gCO2/km Well to wheel Gas. 12.4/MJ Elect. Generación (IEA,2012) Estudio comparativo de VEs
22 Resultados Estudio comparativo de VEs
23 Motivación Estudio comparativo de VEs Dinámica de Sistemas Multicuerpo Modelo eCARM Arquitectura software y ensayos Conclusiones y trabajos futuros
24 3.1.- Introducción
25 Sólidos rígidos y flexibles Restricciones cinemáticas Sistema Multicuerpo Sólidos rígidos y flexibles Restricciones cinemáticas Fuerzas de inercia, externas y de reacción Dinámica de Sistemas Multicuerpo
26 Dinámica de Sistemas Multicuerpo Es el planteamiento más completo para analizar el comportamiento dinámico de un vehículo. Más intuitivo que otros como Bond-Graph Está basado en las Leyes de Newton Aparición de ordenadores. Carrera Espacial y Automoción Simulación HIL Dinámica de Sistemas Multicuerpo
27 Dinámica de Sistemas Multicuerpo En 1977 Se celebra en Berlín El congreso «Dynamics of Multibody Systems» Diseño de máquinas, Robótica, Vehículos, Biomecánica Líneas de investigación actuales: Eficiencia computacional Estimación de parámetros Nuevas técnicas para elementos flexibles Control de sistemas infra-actuados Aplicación de los principios de la mecánica. Información del mecanismo a matrices para procesado informático Estrategia para la resolución del problema. Forma de las ecuaciones del movimiento. Resolución de sistemas no-lineales e integración numérica Dinámica de Sistemas Multicuerpo
28 Disciplinas para simulación de sistemas multicuerpoAplicación de los principios de la mecánica. Información del mecanismo a matrices para procesado informático Estrategia para la resolución del problema. Forma de las ecuaciones del movimiento. Resolución de sistemas no-lineales e integración numérica Dinámica de Sistemas Multicuerpo
29 Sistema de suspensión 2D del eCARMNumerosos problemas se pueden abordar desde el plano 2D Comprender un problema. Evaluar técnicas de resolución Dinámica de Sistemas Multicuerpo
30 Sistema de suspensión 2D. ModeladoCoordenadas Naturales q = [x1, y1, x2, y2]’ Ecuaciones de restricción ϕq = [ (x1-xA)2+(y1-yA)2-L2A1=0 (x2-x1)2+(y2-y1)2-L212 =0 (x2-xB)2+(y2-yB)2-L22B=0 ] Dinámica de Sistemas Multicuerpo
31 Sistema de suspensión 2D. Mecánica ClásicaSistema DAE de índice 3. Es muy dificil de resolver, y se plantean varias alternativas Dinámica de Sistemas Multicuerpo
32 Sistema de suspensión 2D. FormulaciónSe puede considerar y1 como z Integrador de DAEs. Abrir cadenas Trabajar con tablas Derivar dos veces las ecuaciones de restricción (Lagrange aumentado)->problemas de estabilización (Baungarte) Penalizadores Formulaciones recursivas (Complejas en cadenas cerradas, no parametrizables, se compensa con los ordenadores modernos). Para este ejemplo en el que el mecanismo es un simple 4barras, el método de la Matriz R es más que suficiente. Dinámica de Sistemas Multicuerpo
33 Sistema de suspensión 2D. Métodos numéricosy1 es la variable independiente Integrador q = f(z) -> Problema de posición. Res. Sist. No-lineales. Se expresa en la forma natural de la mayoría de los integradores. Se puede utilizar un implícito como la regla trapezoidal o un explícito como el método de Runge-Kutta, o incluso Forward-Euler Rutinas para solucionar sistemas no lineales Paquetes de álgebra. Ax= b -> Sistemas Lineales Sparse. Dinámica de Sistemas Multicuerpo
34 3.2.- Eficiencia computacional en MBSD
35 Eficiencia computacional en MBSDPor cada nuevo sólido el tamaño del problema crece considerablemente Requerimiento de tiempo-real para simulación HIL Se puede aprovechar la condición sparse matrices M y Librerías gratuitas para optimizar la resolución de este sistema Dinámica de Sistemas Multicuerpo
36 Video NxNy Eficiencia computacional en MBSDBenchmark con las librerías: UMFPACK KLU CHOLMOD BENCHMARK Nx mecanismos de cuatro barras en cada fila por Ny filas. El número de dof es Ny Dinámica de Sistemas Multicuerpo
37 Eficiencia computacional en la simulación de MBSLa conclusion obtenida en este benchmark sobre eciencia computacional en MBSD es que CHOLMOD (con cualquier ordenacion) y KLU+COLAMD son los solvers mas ecientes para MBSs de tama~no medio, mientras que UMFPACK (con AMD o METIS) emergen como la eleccion optima a medida que el numero de cuerpos supera las varias centenas Dinámica de Sistemas Multicuerpo
38 3.3.- Estimadores de estado en MBSD
39 Estimación de parámetros en MBSD. AplicacionesMonitorización: Zonas donde no es posible instalar sensores Cierre de bucles de control: Tiempo entre muestras Filtrado de señales ruidosas Sensores alternativos más ligeros y económicos Fuerzas en los neumáticos Nx mecanismos de cuatro barras en cada fila por Ny filas. El número de dof es Ny Dinámica de Sistemas Multicuerpo
40 Funcionamiento en MBSDDinámica de Sistemas Multicuerpo
41 Objetivos del apartadoRevisión de filtros en MBSD Propuesta de métodos alternativos Definir criterios para realizar comparaciones Evaluación de la mejor opción Dinámica de Sistemas Multicuerpo
42 4 coordenadas naturales 1 coordenada relativaBenchmark Modelado 4 coordenadas naturales 1 coordenada relativa Fuerzas: Gravedad Simulaciones Ground-thruth Modelo con errores Modelo estimado Dinámica de Sistemas Multicuerpo
43 video Reproducción de condiciones realesErrores en la magnitud de las fuerzas actuantes Diferentes niveles de ruido video g = -8.81m/s2 Dinámica de Sistemas Multicuerpo
44 Filtros evaluados CEKF DEKF UKF DIEKF_acc Benchmark SCKF DEKF_pm(Cuadrado et al., 2009) Coordenadas Independientes DEKF UKF (Pastorino et al., 2013) DIEKF_acc (Propuesta) Benchmark SCKF (Propuesta) Coordenadas Dependientes DEKF_pm (Propuesta) Dinámica de Sistemas Multicuerpo
45 100 repeticiones de 15 s de duración y Δt=5 ms con: Errores crecientes Experimentos 100 repeticiones de 15 s de duración y Δt=5 ms con: Errores crecientes Diferentes valores de fuerzas actuantes Se compara: Eficiencia computacional Precisión Dinámica de Sistemas Multicuerpo
46 Resultados: Eficiencia computacionalDinámica de Sistemas Multicuerpo
47 Resultados: PrecisiónDinámica de Sistemas Multicuerpo
48 Resultados: PrecisiónMahalanobis Distance Dinámica de Sistemas Multicuerpo
49 Motivación Estudio comparativo de VEs Dinámica de Sistemas Multicuerpo Modelo eCARM Arquitectura software y ensayos Conclusiones y trabajos futuros
50 4.1.- Modelo Multicuerpo
51 Modelo multicuerpo. IntroducciónCaracterísticas del problema: 3D vs 2D Aparecen fuerzas externas Sistema de coordenadas inercial El número de variables 100 veces mayor MBSD vs otros planteamientos como Bond-Graph Hasta ahora se han visto sistemas en 2D Fuerzas de amortiguadores (no conservativas), muelles, y neumáticos (influyen más de 100 parámetros) Modelo eCARM
52 Modelo multicuerpo. IntroducciónFlexibilidad en el modelado Integración en arquitecturas software para HIL, estim.. Diferentes formulaciones, solvers, etc. Coste Las herramientas informáticas comerciales no ofrecen la versatilidad suficiente para definir con total libertad el tipo de configuración de cualquier vehículo. Particularmente, en casos como el del \gls{ecarm} donde aparece un sistema de suspensión poco habitual está especialmente indicado el uso de algún programa específico que permita modelar un vehículo con suspensión de tipo MacPherson en la parte delantera y un eje rígido con barra Panhard en la parte trasera. Además, el tipo de chasis adaptado específicamente a este vehículo y con un reparto de masas caracterizado por la incorporación de ocho baterías hace necesario disponer de una gran flexibilidad en el modelado, aspecto que normalmente no contemplan los programas de propósito general. Otro aspecto a tener en cuenta es la posibilidad de implementar nuevas formulaciones, \textit{solvers} o aquellas técnicas de simulación derivadas de la investigación en este ámbito. Por último, el coste de un programa comercial especializado en dinámica de vehículos puede llegar a suponer un importante inconveniente para decantarse por esta opción. Todos estos motivos apuntan a la utilización de algún procedimiento no comercial alternativo, como puede ser la utilización de modelos multicuerpo o simplificados personalizados. Desarrollo de librerías Modelo eCARM
53 Modelo multicuerpo. IntroducciónHasta ahora se han visto sistemas en 2D Fuerzas de amortiguadores (no conservativas), muelles, y neumáticos (influyen más de 100 parámetros) Modelo eCARM
54 Modelo multicuerpo. IntroducciónHasta ahora se han visto sistemas en 2D Fuerzas de amortiguadores (no conservativas), muelles, y neumáticos (influyen más de 100 parámetros) Modelo eCARM
55 Modelo multicuerpo. ModeladoHasta ahora se han visto sistemas en 2D Fuerzas de amortiguadores (no conservativas), muelles, y neumáticos (influyen más de 100 parámetros) Modelo eCARM
56 Modelo multicuerpo. IntroducciónHasta ahora se han visto sistemas en 2D Fuerzas de amortiguadores (no conservativas), muelles, y neumáticos (influyen más de 100 parámetros) Modelo eCARM
57 Modelo multicuerpo. Modelado cinemáticoCoord. Naturales Coord. Relativas Relaciones cinemáticas Modelo eCARM
58 Video MacPherson Modelo multicuerpo. Modelado cinemático 50 Variables60 Ec. de restr. 3 gdl Matriz Jacobiana 60x50 Modelo eCARM
59 Gravedad Amortiguadores Neumáticos Frenado TracciónModelo multicuerpo. Modelado dinámico Fuerzas Dominio eléctrico Gravedad Amortiguadores Neumáticos Frenado Tracción Modelo eCARM
60 Modelo multicuerpo. Resumen del modelado465 variables 15 – variable guiada = 14 gdl Matriz Jacobiana de 154x155 Matriz de masas 155x155 Vector de fuerzas generalizadas 155x1 En el único sitio donde se hace validación de modelos multicuerpo en vehículos (LIM) directamente Modelo eCARM
61 Video x4 𝑡 𝑠𝑖𝑚𝑢𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 ≅ 𝑡 𝑟𝑒𝑎𝑙 Modelo multicuerpo. ResultadosCon 465 variables, el número de resultados analizados sería inacabable. Sólo presento los más importantes, que son los relacionados con los neumáticos. Formulaciones dinámicas: Index3AL, R-Matrix, Recursiva. Depende de Matlab o Fortran-C++.. 𝑡 𝑠𝑖𝑚𝑢𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 ≅ 𝑡 𝑟𝑒𝑎𝑙 Modelo eCARM
62 4.2.- Modelo simplificado
63 Modelo simplificado. JustificaciónDiseñar un controlador (Sist. DAE) El estimador es para sólo 5 variables: ¿465? Eficiencia computacional: ¿ordenador embebido? Modelo simplificado: Menos variables y ecuaciones Modelo eCARM
64 Modelo multicuerpo. ResultadosAplicando las leyes de Newton-Euler Paso a espacio de estados Modelo eCARM
65 Modelo multicuerpo. Resultados“Software In the Loop (SIL): Develop new controllers using other software such as Simulink and run them with our vehicle models” Modelo eCARM
66 Motivación Estudio comparativo de VEs Dinámica de Sistemas Multicuerpo Modelo eCARM Arquitectura software y ensayos Conclusiones y trabajos futuros
67 5.1.- Instrumentación
68 Instrumentación Arquitectura software
69 5.2.- La arquitectura del eCARM
70 Requisitos de la arquitectura para el eCARMMultiplataforma Álgebra y métodos numéricos -> Estimadores de estado y modelos multicuerpo. Fácil integración de librerías de otros investigadores Modularidad vs Monolítico; Reusabilidad, trabajo en equipo. Distribuida , robustez y con ejecución concurrente asíncrona. Lightweight (dependencias y espacio) Depuración Ningún trabajo publicado en el que se utilice MOOS El bus CAN Investigación? Caso LIM-Tecnalia (partners de Labview) Open source en c++ que aparecen todos los años nuevas. Robustez- si peta un módulo los demás siguen activos. Nosotros hemos utilizado lib de odometria stereo Arquitectura software
71 Valoración de AlternativasMultiplataforma Modularidad Distribuida Álgebra y métodos numéricos Integración con librerías Lightweight Depuración Ningún trabajo publicado en el que se utilice MOOS El bus CAN Investigación? ROS (windows y Mac) – Muchas dependencias Arquitectura software
72 Light, Fast, Cross Platform Middleware for RobotsOpenMORA MOOS::V10 Light, Fast, Cross Platform Middleware for Robots Transmisión de datos entre módulos mediante pub/sub. en torno a sub-milisegundos. Módulo central MOOSDB Encapsulación de tipos de datos complejos. Interfaces para principales sensores en robótica. Ningún trabajo publicado en el que se utilice MOOS El bus CAN Investigación? Caso LIM-Tecnalia (partners de Labview) Open source en c++ que aparecen todos los años nuevas. Robustez- si peta un módulo los demás siguen activos. Nosotros hemos utilizado lib de odometria stereo Arquitectura software distribuida basada en MOOS y MRPT que integra capas de alto nivel (algoritmos control) y de bajo nivel (sensores/actuadores) Arquitectura software
73 Ejemplo de proceso Arquitectura software
74 Documentación Arquitectura softwareSistema automatizado de documentación. Modularidad, reusabilidad y trabajo en equipo. Arquitectura software
75 5.3.- Experimentos
76 Modelo multicuerpo. ResultadosArquitectura software
77 5.3.- Experimento I Encoders y escáner láser. Calibración de la odometría.
78 Arquitectura softwareEste mapa sirve para localizarse: Será necesario en la conducción autónoma Arquitectura software
79 5.3.- Experimento II Todos los sensores Se pone a prueba la arquitectura
80 Modelo multicuerpo. ResultadosArquitectura software
81 5.3.- Experimento III GPS, IMU Validación del modelo dinámico simplificado
82 Validación del modelo de bicicletaVideo mateos Arquitectura software
83 5.3.- Experimento IV Encoders (volante y ruedas), IMU y GPS Maniobra en bucle abierto
84 Modelo multicuerpo. ResultadosVideo jero Arquitectura software
85 Motivación Estudio comparativo de VEs Dinámica de Sistemas Multicuerpo Modelo eCARM Arquitectura software y ensayos Conclusiones y trabajos futuros
86 Conclusiones Construcción de una plataforma de ensayo para el análisis de un vehículo eléctrico en cuanto a comportamiento dinámico y consumo energético. Análisis de eficiencia energética (cap. 3). - Topología mecánica y sistema propulsor -> EV - Fuente de energía -> PHEV Realización de un modelo multicuerpo del eCARM con 465 variables (cap. 5) Uso de KLU y AMD como solvers óptimos en la resolución de sistemas de ecuaciones sparse en MBSD (cap. 4)
87 Conclusiones Uso de EKF de tiempo continuo como mejor estimador de estados en MBSD (cap.4) Implementación de un modelo simplificado de vehículo para su ejecución a bordo (cap. 5) Diseño y desarrollo de una arquitectura software modular (cap. 6) Instrumentación y validación de la arquitectura software propuesta (cap. 6)
88 Futuros trabajos
89 Conclusiones Estimación del estado de carga de las baterías en tiempo real. Ejecución en tiempo real del modelo multicuerpo en la arquitectura software desarrollada. Implementación de un sistema de planificación de trayectorias en base a los sensores instalados. Diseñar un controlador de gestión energética TRASFORMACIÓN DEL VEHÍCULO ELÉCTRICO EN UN ROBOT MÓVIL
90 publicaciones
91 Revistas JCR J.L. Torres, R. González, A. Giménez y J. López, “Energy management strategy for plug-in hybrid electric vehicles. A comparative study”, Applied Energy, vol. 113, pp , 2014. J.L. Torres, J.L. Blanco, A. Giménez y J. López, “A comparison of Algorithms for Sparse Matrix Factoring and Variable Reordering aimed at Real-time Multibody Dynamic Simulation”, Thematic Conference on Multibody Dynamics (ECCOMAS)
92 Gracias por su atenciónJosé Luis Torres Moreno Almería, 28 de julio de 2014