Torque vectoring control strategies for electric vehicles
- Autores: Alberto Parra Delgado
- Directores de la Tesis: Asier Zubizarreta Pico (dir. tes.), Joshué Pérez Rastelli (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea ( España ) en 2020
- Idioma: inglés
- Tribunal Calificador de la Tesis: Matilde Santos Peñas (presid.), Margarita Marcos Muñoz (secret.), Enrique Onieva Caracuel (voc.), Jose Eugenio Naranjo Hernández (voc.), Aldo Sorniotti (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería de Control, Automatización y Robótica por la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: ADDI
- Resumen
El comportamiento dinámico es un tema crucial en la industria de la automoción. A raíz del impulso quehan sufrido los vehículos eléctricos y a las distintas arquitecturas que permiten implementar para sussistemas de tracción, los algoritmos que tratan de mejorar dicho comportamiento se han convertido enun tema cada vez más interesante en el que investigar. En este sentido, la complejidad añadida queintroducen las diversas topologías (uno, dos o cuatro motores) requieren de una correcta estrategia degestión del par en rueda, lo que se ha traducido en un creciente interés en las estrategias de distribuciónde par o ¿Torque Vectoring¿ (TV). Además, estos sistemas no solo pueden mejorar el comportamientodinámico del vehículo, sino también su eficiencia energética, aumentando su limitada autonomía, el cuales uno de los mayores obstáculos para estos vehículos. Debido a esto, en esta tesis se presenta, en primerlugar, una revisión del estado del arte en lo que a sistemas de torque vectoring se refiere, remarcando losaspectos más importantes en los que hace falta trabajar y en los que se centra esta tesis. En segundo lugar,se presenta el entorno de simulación utilizado en esta tesis. Tras estos dos primeros capítulos, sepresentan los sistemas de torque vectoring propuestos en esta tesis. El primero de ellos está basado entécnicas de control inteligente e incluye un estimador de fuerzas verticales, mientras que el segundo deellos está basado en un controlador predictivo no lineal y considera explícitamente el consumo energéticoen su formulación. Finalmente, las conclusiones y las futuras áreas de trabajo son presentadas.
