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Energy and Service Life Management Strategy for a Two-Drive Multi-Speed Electric Vehicle

Tao, Yikai (2024)
Energy and Service Life Management Strategy for a Two-Drive Multi-Speed Electric Vehicle.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00027491
Dissertation, Erstveröffentlichung, Verlagsversion

Kurzbeschreibung (Abstract)

Regulations of zero emission passenger cars appear on the horizon, and battery electric vehicles (BEV) are the main solution from the current market. It has been a focus of both academia and industry to extend their range. One of the main approaches is to reduce their energy consumption. Recent studies have shown that the two-drive topology and the multi-speed topology help to do so. It is natural to combine both concepts and to design a two-drive multi-speed topology for BEVs. Due to its more than one degree of freedom, an online energy management strategy (EMS) controlling torque set points of both electric motors and target gear positions is necessary to exploit its potential for reducing total energy consumption in real-world applications. There are numerous studies on EMSs for BEVs and hybrid electric vehicles. The overwhelming majority of them shared the same assumption: shift processes are neglectable. Based on the shift duration statistics, the shift processes of the most common transmissions in today’s market are too long to be ignored for an EMS with an operation frequency of at least 1 Hz. How to develop an EMS that considers shift processes? Suppose that an EMS is developed. It controls the powertrain in favour of low energy consumption, and the parts and the components are loaded accordingly. Some parts might fatigue and fail much faster than others, not because of poor construction dimensioning, but because of excessive use. What can an EMS do to prevent such an extreme scenario? Furthermore, is there a general way to design EMSs for multi-drive BEVs? This thesis is initiated by developing an online EMS for a two-drive multi-speed BEV called “Speed4E”, and tends to address the questions raised earlier. A predictive EMS in a Model Predictive Control framework is developed. A hybrid system considering the shift processes is proposed. Based on it and the Hybrid Minimum Principle, a solver and its algorithms are developed. The Principle is chosen for its accuracy and low time complexity, the two most important attributes of an online EMS. Minimizing the instantaneous Hamiltonian in the Principle is mathematically analysed. Several Lemmas that reduce the time complexity considerably are produced. Compared to an EMS that minimizes instantaneous energy consumption and ignores shift processes, the predictive EMS reduces the energy consumption in the Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle (WLTC) by 0.26 % and the shift count by 63.41 %. The hybrid system, the predictive EMS and the mathematical analysis are, as far as the author knows, first of their kinds. A novel multi-criteria operation strategy (MCOS) considering powertrain service life is proposed. Thanks to the hybrid system, the influence of the shift processes on fatigue is included. The MCOS extends the powertrain service life by several times but sacrifices the energy consumption. A general multi-drive (at least two) multi-speed electric powertrain is proposed. Its hybrid system is formulated. The Principle is applied to produce the optimality condition. It is showcased, how to modify certain sets and sample space in the formulation to have the general model and problem represent certain electric powertrains. A unified framework to design EMS for the general multi-drive electric powertrain is proposed, where the algorithms developed for the predictive EMS can be applied.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2024
Autor(en): Tao, Yikai
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Energy and Service Life Management Strategy for a Two-Drive Multi-Speed Electric Vehicle
Sprache: Englisch
Referenten: Rinderknecht, Prof. Dr. Stephan ; Beidl, Prof. Dr. Christian
Publikationsjahr: 12 Juni 2024
Ort: Darmstadt
Kollation: XIX, 218 Seiten
Datum der mündlichen Prüfung: 17 April 2024
DOI: 10.26083/tuprints-00027491
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/27491
Kurzbeschreibung (Abstract):

Regulations of zero emission passenger cars appear on the horizon, and battery electric vehicles (BEV) are the main solution from the current market. It has been a focus of both academia and industry to extend their range. One of the main approaches is to reduce their energy consumption. Recent studies have shown that the two-drive topology and the multi-speed topology help to do so. It is natural to combine both concepts and to design a two-drive multi-speed topology for BEVs. Due to its more than one degree of freedom, an online energy management strategy (EMS) controlling torque set points of both electric motors and target gear positions is necessary to exploit its potential for reducing total energy consumption in real-world applications. There are numerous studies on EMSs for BEVs and hybrid electric vehicles. The overwhelming majority of them shared the same assumption: shift processes are neglectable. Based on the shift duration statistics, the shift processes of the most common transmissions in today’s market are too long to be ignored for an EMS with an operation frequency of at least 1 Hz. How to develop an EMS that considers shift processes? Suppose that an EMS is developed. It controls the powertrain in favour of low energy consumption, and the parts and the components are loaded accordingly. Some parts might fatigue and fail much faster than others, not because of poor construction dimensioning, but because of excessive use. What can an EMS do to prevent such an extreme scenario? Furthermore, is there a general way to design EMSs for multi-drive BEVs? This thesis is initiated by developing an online EMS for a two-drive multi-speed BEV called “Speed4E”, and tends to address the questions raised earlier. A predictive EMS in a Model Predictive Control framework is developed. A hybrid system considering the shift processes is proposed. Based on it and the Hybrid Minimum Principle, a solver and its algorithms are developed. The Principle is chosen for its accuracy and low time complexity, the two most important attributes of an online EMS. Minimizing the instantaneous Hamiltonian in the Principle is mathematically analysed. Several Lemmas that reduce the time complexity considerably are produced. Compared to an EMS that minimizes instantaneous energy consumption and ignores shift processes, the predictive EMS reduces the energy consumption in the Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle (WLTC) by 0.26 % and the shift count by 63.41 %. The hybrid system, the predictive EMS and the mathematical analysis are, as far as the author knows, first of their kinds. A novel multi-criteria operation strategy (MCOS) considering powertrain service life is proposed. Thanks to the hybrid system, the influence of the shift processes on fatigue is included. The MCOS extends the powertrain service life by several times but sacrifices the energy consumption. A general multi-drive (at least two) multi-speed electric powertrain is proposed. Its hybrid system is formulated. The Principle is applied to produce the optimality condition. It is showcased, how to modify certain sets and sample space in the formulation to have the general model and problem represent certain electric powertrains. A unified framework to design EMS for the general multi-drive electric powertrain is proposed, where the algorithms developed for the predictive EMS can be applied.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

Vorschriften für emissionsfreie Personenkraftwagen erscheinen am Horizont, und batteriebetriebene Elektrofahrzeuge (BEV) sind die wichtigste Lösung auf dem derzeitigen Markt. Sowohl die Wissenschaft als auch die Industrie konzentrieren sich darauf, ihre Reichweite zu erhöhen. Einer der wichtigsten Ansätze ist die Verringerung des Energieverbrauchs. Jüngste Studien haben gezeigt, dass die Zwei-Antriebs-Topologie und die Multi-Speed-Topologie dazu beitragen. Es liegt nahe, beide Konzepte zu kombinieren und eine Zwei-Antriebs-Multi-Speed-Topologie für BEVs zu entwickeln. Da diese Topologie mehr als einen Freiheitsgrad hat, ist eine Online-Energiemanagementstrategie (EMS) erforderlich, die die Drehmoment-Sollwerte der beiden Elektromotoren und die Zielpositionen der Getriebe steuert, um das Potenzial zur Senkung des Gesamtenergieverbrauchs in realen Anwendungen zu nutzen. Es gibt zahlreiche Studien über EMS für BEVs und Hybrid-Elektrofahrzeuge. Die überwältigende Mehrheit von ihnen geht von der gleichen Annahme aus: Schaltvorgänge sind vernachlässigbar. Basierend auf den Statistiken über die Schaltdauer sind die Schaltvorgänge der gängigsten Getriebe auf dem heutigen Markt zu lang, um für ein EMS mit einer Betriebsfrequenz von mindestens 1 Hz ignoriert zu werden. Wie kann ein EMS entwickelt werden, das die Schaltvorgänge berücksichtigt? Nehmen wir an, dass ein EMS entwickelt wird. Es steuert den Antriebsstrang zugunsten eines niedrigen Energieverbrauchs, und die Teile und Komponenten werden entsprechend belastet. Einige Teile könnten schneller ermüden und ausfallen als andere, und zwar nicht wegen einer schlechten Konstruktionsdimensionierung, sondern wegen übermäßiger Nutzung. Was kann ein EMS tun, um ein solches Extremszenario zu verhindern? Gibt es darüber hinaus eine allgemeine Methode zur Entwicklung von EMS für BEVs mit mehreren Antrieben? Diese Arbeit beginnt mit der Entwicklung eines Online-EMS für ein BEV mit zwei Antrieben und mehreren Geschwindigkeiten mit dem Namen „Speed4E“ und zielt darauf ab, die zuvor aufgeworfenen Fragen zu beantworten. Es wird ein prädiktives EMS im Rahmen einer modellprädiktiven Steuerung entwickelt. Es wird ein hybrides System vorgeschlagen, das die Schaltvorgänge berücksichtigt. Auf der Grundlage dieses Systems und des Hybrid-Minimum-Prinzips werden ein Löser und seine Algorithmen entwickelt. Das Prinzip wurde wegen seiner Genauigkeit und geringen Zeitkomplexität gewählt, den beiden wichtigsten Eigenschaften eines Online-EMS. Die Minimierung des momentanen Hamiltonianers im Prinzip wird mathematisch analysiert. Es werden mehrere Lemmata aufgestellt, die die Zeitkomplexität erheblich reduzieren. Im Vergleich zu einem EMS, das den momentanen Energieverbrauch minimiert und Schichtprozesse ignoriert, reduziert das prädiktive EMS den Energieverbrauch im Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle (WLTC) um 0,26 % und die Schichtanzahl um 63,41 %. Das hybride System, das prädiktive UMS und die mathematische Analyse sind, soweit dem Autor bekannt, die ersten ihrer Art. Es wird eine neue multikriterielle Betriebsstrategie (MCOS) vorgeschlagen, die die Lebensdauer des Antriebsstrangs berücksichtigt. Dank des Hybridsystems wird der Einfluss der Schaltvorgänge auf die Ermüdung berücksichtigt. Das MCOS verlängert die Lebensdauer des Antriebsstrangs um ein Vielfaches, geht aber zu Lasten des Energieverbrauchs. Ein allgemeiner elektrischer Antriebsstrang mit mehreren Antrieben (mindestens zwei) und mehreren Geschwindigkeiten wird vorgeschlagen. Sein Hybridsystem wird formuliert. Das Prinzip wird angewandt, um die Optimalitätsbedingung herzustellen. Es wird gezeigt, wie man bestimmte Mengen und den Probenraum in der Formulierung modifizieren kann, um das allgemeine Modell und das Problem für bestimmte elektrische Antriebsstränge zu haben. Es wird ein einheitlicher Rahmen für den Entwurf von EMS für den allgemeinen elektrischen Antriebsstrang mit mehreren Antrieben vorgeschlagen, in dem die für das prädiktive EMS entwickelten Algorithmen angewendet werden können.

Deutsch
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-274913
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 16 Fachbereich Maschinenbau
16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau (IMS)
16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau (IMS) > Fahrzeugantriebe
TU-Projekte: Bund/BMWi|01MY17003C|Speed4E
Hinterlegungsdatum: 12 Jun 2024 11:59
Letzte Änderung: 13 Jun 2024 06:31
PPN:
Referenten: Rinderknecht, Prof. Dr. Stephan ; Beidl, Prof. Dr. Christian
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 17 April 2024
Export:
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