Abstract:
In this work, several control techniques and energy management strategies that aim to improve vehicle
performance are discussed. First, PSO and GA algorithms were used to smartly tune vehicle controllers. This was
performed using adequate user defined cost functions. After that, a novel coordinated switching strategy is
developed to make up for FC poor transient dynamics and to protect it from possible damages caused mainly by
abrupt load variations. The proposed coordinated switching strategy allows the control of the switching period
duration. Furthermore, it enables the choice of adequate transition functions that fit the dynamics of power sources
undergoing transition. Also, the proposed switching technique is simple and does not require the knowledge of
system parameters or the complex control models. Then, a new multi stage fuzzy energy management strategy is
developed to improve vehicle autonomy, security and power sources lifespan. Finally, an intelligent torque
distribution strategies based on particle swarm optimization and fuzzy logic control to provide convenient torque
allocation that maximizes HEV propulsion power.
Dans ce travail, plusieurs techniques de contrôle et stratégies de gestion de l'énergie visant à améliorer les
performances des véhicules sont examinées. Tout d'abord, les algorithmes PSO et GA ont été utilisés pour régler
intelligemment les contrôleurs du véhicule. Ceci a été réalisé en utilisant des fonctions de coût adéquates définies
par l'utilisateur. Ensuite, une nouvelle stratégie de commutation coordonnée est développée pour compenser la
faible dynamique transitoire du FC et le protéger des dommages éventuels causés principalement par de brusques
variations de charge. La stratégie de commutation coordonnée proposée permet de contrôler la durée de la période
de commutation. De plus, elle permet de choisir des fonctions de transition adéquates qui s'adaptent à la dynamique
des sources d'énergie en transition. En outre, la technique de commutation proposée est simple et ne nécessite pas
la connaissance des paramètres du système ou des modèles de contrôle complexes. Ensuite, une nouvelle stratégie
de gestion d'énergie floue à plusieurs niveaux est développée pour améliorer l'autonomie du véhicule, la sécurité
et la durée de vie des sources d'énergie. Enfin, une stratégie intelligente de distribution de couple basée sur
l'optimisation par essaims de particules et le contrôle par logique floue permet de fournir une allocation de couple
pratique qui maximise la puissance de propulsion du véhicule électrique hybride