Eco-Driving planification profile for electric motorcycles
Los perfiles de Eco-Driving son algoritmos capaces de utilizar información adicional para crear recomendaciones o limitaciones sobre las capacidades del conductor. Aumentan la autonomía del vehículo, pero actualmente su uso no está relacionado con la autonomía requerida por el conductor. Por esta ra...
- Autores:
-
Bello Ceferino, Cristhian Yesid
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Palabra clave:
- MPC
Vehículo eléctrico
Perfil de conducción ecológica
Eficiencia
Optimización
MPC
Electric vehicle
Eco-Driving profile
Efficiency
Optimization
Doctorado en ingeniería - Tesis y disertaciones académicas
Vehículos eléctricos
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MPC Vehículo eléctrico Perfil de conducción ecológica Eficiencia Optimización MPC Electric vehicle Eco-Driving profile Efficiency Optimization Doctorado en ingeniería - Tesis y disertaciones académicas Vehículos eléctricos Optimización robusta Conducción de automóviles |
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MPC Electric vehicle Eco-Driving profile Efficiency Optimization |
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Los perfiles de Eco-Driving son algoritmos capaces de utilizar información adicional para crear recomendaciones o limitaciones sobre las capacidades del conductor. Aumentan la autonomía del vehículo, pero actualmente su uso no está relacionado con la autonomía requerida por el conductor. Por esta razón, en este trabajo, el desafío de la conducción ecológica se traduce en un controlador óptimo de dos capas diseñado para vehículos eléctricos puros. Este controlador está orientado a asegurar que la energía disponible sea suficiente para completar un viaje demandado, agregando límites de velocidad para controlar la tasa de consumo de energía. Se exponen y analizan los modelos mecánicos y eléctricos requeridos. La función de costo está optimizada para corresponder a las necesidades de cada viaje de acuerdo con el comportamiento del conductor, el vehículo y la información de la trayectoria. El controlador óptimo propuesto en este trabajo es un controlador predictivo de modelo no lineal (NMPC) asociado a una optimización unidimensional no lineal. La combinación de ambos algoritmos permite aumentar alrededor de un 50% la autonomía con una limitación del 30% de las capacidades de velocidad y aceleración. Además, el algoritmo es capaz de asegurar una autonomía final con un 1,25% de error en presencia de ruido de sensor y actuador. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Patiño Guevara, Diego AlejandroLaruci, CherifBello Ceferino, Cristhian Yesid2021-07-13T19:51:40Z2021-07-13T19:51:40Z2020http://hdl.handle.net/10554/54822https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.54822instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coLos perfiles de Eco-Driving son algoritmos capaces de utilizar información adicional para crear recomendaciones o limitaciones sobre las capacidades del conductor. Aumentan la autonomía del vehículo, pero actualmente su uso no está relacionado con la autonomía requerida por el conductor. Por esta razón, en este trabajo, el desafío de la conducción ecológica se traduce en un controlador óptimo de dos capas diseñado para vehículos eléctricos puros. Este controlador está orientado a asegurar que la energía disponible sea suficiente para completar un viaje demandado, agregando límites de velocidad para controlar la tasa de consumo de energía. Se exponen y analizan los modelos mecánicos y eléctricos requeridos. La función de costo está optimizada para corresponder a las necesidades de cada viaje de acuerdo con el comportamiento del conductor, el vehículo y la información de la trayectoria. El controlador óptimo propuesto en este trabajo es un controlador predictivo de modelo no lineal (NMPC) asociado a una optimización unidimensional no lineal. La combinación de ambos algoritmos permite aumentar alrededor de un 50% la autonomía con una limitación del 30% de las capacidades de velocidad y aceleración. Además, el algoritmo es capaz de asegurar una autonomía final con un 1,25% de error en presencia de ruido de sensor y actuador.The Eco-Driving profiles are algorithms capable to use additional information in order to create recommendations or limitation over the driver capabilities. They increase the autonomy of the vehicle but currently its usage is not related to the autonomy required by the driver. For this reason, in this paper, the Eco-Driving challenge is translated into two layers optimal controller designed for pure electric vehicles. This controller is oriented to ensure that the energy available is enough to complete a demanded trip, adding speed limits to control the energy consumption rate. The mechanical and electrical models required are exposed and analyzed. The cost function is optimized to correspond to the needs of each trip according to driver behavior, vehicle and trajectory information. The optimal controller proposed in this paper is a nonlinear model predictive controller (NMPC) associated to a nonlinear unidimensional optimization. The combination of both algorithms lets to increase around 50% the autonomy with a limitation of the 30% of the speed and acceleration capabilities. Also, the algorithm is capable to ensure a final autonomy with a 1.25% of error in the presence of sensor and actuator noise.Doctor en IngenieríaDoctoradoPDFapplication/pdfspaPontificia Universidad JaverianaDoctorado en IngenieríaFacultad de IngenieríaMPCVehículo eléctricoPerfil de conducción ecológicaEficienciaOptimizaciónMPCElectric vehicleEco-Driving profileEfficiencyOptimizationDoctorado en ingeniería - Tesis y disertaciones académicasVehículos eléctricosOptimización robustaConducción de automóvilesEco-Driving planification profile for electric motorcyclesTesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:eu-repo/semantics/doctoralThesisORIGINALTesis Doctoral _ BELLO CEFERINO Yesid.pdfTesis Doctoral _ BELLO CEFERINO Yesid.pdfDocumentoapplication/pdf2461450http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/54822/1/Tesis%20Doctoral%20_%20BELLO%20CEFERINO%20Yesid.pdf1426758899ecc8d9f4e110ec70f2ed00MD51open accessAnexos 2 y 3 Biblioteca.pdfAnexos 2 y 3 Biblioteca.pdfLicencia de usoapplication/pdf433647http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/54822/2/Anexos%202%20y%203%20Biblioteca.pdf2dd55bc39c3420cd971b5b2e4523bd93MD52metadata only accessCarta Aval.pdfCarta Aval.pdfCarta de aprobación Director(es)application/pdf421357http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/54822/3/Carta%20Aval.pdf4e49ec3cb7ee54ea78b6c0dccd873407MD53metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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