Commande intelligente d’un véhicule électrique

Abstract

Face à la crise énergétique et aux défis environnementaux, le développement de véhicules électriques et hybrides est une priorité pour réduire la dépendance aux énergies fossiles et limiter les émissions polluantes. Cette thèse propose des stratégies de contrôle innovantes pour optimiser les systèmes de propulsion électrique, en se concentrant sur la commande de vitesse des moteurs synchrones à aimants permanents (MSAP). Trois méthodes principales ont été développées : la commande prédictive robuste, la commande prédictive à mode glissant d’ordre 2, et la commande prédictive-backstepping. Ces approches améliorent la robustesse, la précision et l’efficacité énergétique, sans recourir à un estimateur de couple de charge. Les résultats, validés par des simulations et un cycle de conduite réel, démontrent des performances supérieures, contribuant ainsi à l’avancement des technologies de mobilité durable. Faced with the energy crisis and environmental challenges, the development of electric and hybrid vehicles is a priority to reduce dependence on fossil fuels and limit polluting emissions. This thesis proposes innovative control strategies to optimize electric propulsion systems, focusing on speed control of permanent magnet synchronous motors (PMSM). Three main methods were developed: robust predictive control, second order sliding mode predictive control, and predictive-backstepping control. These approaches enhance robustness, precision, and energy efficiency without requiring a load torque estimator. The results, validated through simulations and a real driving cycle, demonstrate superior performance, contributing to the advancement of sustainable mobility technologies