autor: josé luis torres moreno director: antonio giménez fernández codirector: josé luis blanco...
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Autor: José Luis Torres Moreno
Director: Antonio Giménez
Fernández
Codirector: José Luis Blanco
Claraco
Análisis multidominio de vehículos eléctricos
Almería, 28 de julio de 2014
Tesis Doctoral
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1.Motivación
2.Estudio comparativo de VEs
3.Dinámica de Sistemas Multicuerpo
4.Modelo eCARM
5.Arquitectura software y ensayos
6.Conclusiones y trabajos futuros
Índice
3
1.Motivación
2.Estudio comparativo de VEs
3.Dinámica de Sistemas Multicuerpo
4.Modelo eCARM
5.Arquitectura software y ensayos
6.Conclusiones y trabajos futuros
4
ARM: Control automático. Sector energético
El vehículo eléctrico en este sector
Reciente rama mecánica del grupo
eCARM como plataforma común de ensayos
Ámbito de desarrollo
(i) Planificación inteligente de trayectorias. (ii) Conducción autónoma. (iii) Desarrollo de nuevos controladores.
Motivación
5
Estudiar el vehículo eléctrico en el contexto actual
Evaluar las herramientas para analizar vehículos
Realizar un modelo Multidominio
Eléctrico, mecánico (Multibody)
Instrumentación de un prototipo
Diseño y propuesta de implementación una arquitectura de SW y HW
Ensayos dinámicos del vehículo
Objetivos de la Tesis
Motivación
6
1.Motivación
2.Estudio comparativo de VEs
3.Dinámica de Sistemas Multicuerpo
4.Modelo eCARM
5.Arquitectura software
6.Conclusiones y trabajos futuros
7
Línea de investigación abierta
Vehículos 100 % eléctricos
Vehículos de combustión
Vehículos híbridos
Vehículos híbridos enchufables
(Nam et al 2013 )
(Nguyen et al 2013 )
(Silva et al 2012 )
Estudio comparativo de VEs
Contexto del vehículo eléctrico
(Pastorino et al 2012 )
8
Power-split device
Estudio comparativo de VEs
Vehículos híbridos enchufables
Aplicando la Fórmula de Willis
(Chevrolet Volt)
9
C1cerradoC2 abiertoC3 abiertoICE apagado
La eficiencia del vehículo depende de la del MOT
Estudio comparativo de VEs
Modo 1
10
C1 abiertoC2 cerradoC3 abiertoICE apagado
Modo 2
Estudio comparativo de VEs
¿Eficiencia del vehículo?
11
Modo 2
Rendimiento del conjunto MOT-GEN
Estudio comparativo de VEs
12
C1 cerradoC2 abiertoC3 cerradoICE encendido
Modo 3
Estudio comparativo de VEs
13
Modo 3
Rendimiento de la recarga (ENG-GEN)
Punto óptimo250 rad/s90 N·m
Estudio comparativo de VEs
14
C1 abiertoC2 cerradoC3 cerradoICE encendido
Modo 4
Las 3 máquinas operan simultáneamente
Estudio comparativo de VEs
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Control basado en reglas
Estudio comparativo de VEs
Primera capa de decisión: ¿30%<SOC<95%?
Segunda c
apa d
e
deci
sión:
Tc &
ωc
Modos 1 ó 2 Modos 3 ó 4
Puntos óptimos de operación
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Tres circuitos NEDC Artemis Vail2NREL
Cuatro coches Eléctrico puro Gasolina SHEV PHEV
Se analiza Consumo
energético Eficiencia Emisiones CO2
Autonomía
Estudio comparativo
Estudio comparativo de VEs
17
Consumo energético: NEDC
Estudio comparativo de VEs
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Consumo energético: Artemis Highway
Estudio comparativo de VEs
19
Consumo energético: Vail to NREL
Estudio comparativo de VEs
20
Ener
gía
eléc
tric
aG
asol
ina
Well to wheel: T2W + Generación (REE,2011)
Refinería y transporte 86 %
Cálculo de la eficiencia
Estudio comparativo de VEs
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Tank to wheel- Gas. Dato 73.5
gCO2/MJ- Elect. 0 gCO2/MJ
Well to wheel- Gas. 12.4 gCO2/MJ -Elect. Generación
Emisiones
Estudio comparativo de VEs
UE 94.7, FR 24.7, EEUU 147.5, CH 207,8 y W 140 gCO2/MJ (IEA,2012)
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Resultados
Estudio comparativo de VEs
23
1.Motivación
2.Estudio comparativo de VEs
3.Dinámica de Sistemas Multicuerpo
4.Modelo eCARM
5.Arquitectura software y ensayos
6.Conclusiones y trabajos futuros
24
3.1.- Introducción
25
Sistema Multicuerpo. Definición
Sólidos rígidos y flexibles
Restricciones cinemáticas
Fuerzas de inercia, externas y de reacción
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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Es el planteamiento más completo para analizar el comportamiento dinámico de un vehículo
Está basado en las Leyes de Newton
Aparición de ordenadores
Carrera Espacial y Automoción
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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Eficiencia computacional
Observación de estados
Nuevas técnicas para elementos flexibles
Control de sistemas infra-actuados
Líneas de investigación actuales:
En 1977 Se celebra en Berlín El congreso
«Dynamics of Multibody Systems»
Diseño de máquinas, Robótica, Vehículos,
Biomecánica
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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Disciplinas para simulación de sistemas multicuerpo
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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Numerosos problemas se pueden abordar desde el plano 2D
Comprender un problema. Evaluar técnicas de resolución
Sistema de suspensión 2D del eCARM
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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Sistema de suspensión 2D. ModeladoCoordenadas Naturales
q = [x1, y1, x2, y2]’
Ecuaciones de restricción
ϕ = [ (x1-xA)2+(y1-yA)2-L2A1=0
(x2-x1)2+(y2-y1)2-L212 =0
(x2-xB)2+(y2-yB)2-L22B=0 ]
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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Sistema de suspensión 2D. Mecánica Clásica
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
Ecuaciones de Lagrange
Energía cinética
Ecuaciones del movimiento
32
Sistema de suspensión 2D. Formulación
y1 como coord. independiente
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
Sistema DAE
Se puede expresar en espacio de estados para resolverse como un ODE
Proyección de velocidades
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Sistema de suspensión 2D. Métodos numéricos
Integración
Res. Sist. No-lineales.
Ax= b -> Sistemas Lineales Sparse.
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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3.2.- Eficiencia computacional en MBSD
35
Por cada nuevo sólido el tamaño del problema crece considerablemente
Requerimiento de tiempo-real para simulación HIL
Se puede aprovechar la condición sparse matrices M y
Eficiencia computacional en MBSD
Librerías gratuitas para optimizar la resolución de este sistema
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
36
Eficiencia computacional en MBSD
VideoNxNy
Benchmark con las librerías:- UMFPACK METIS- KLU+COLAMD- CHOLMOD
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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3.3.- Estimadores de estado en MBSD
38
Estimación de parámetros en MBSD. Aplicaciones Monitorización: Zonas donde no es posible
instalar sensores
Cierre de bucles de control: Tiempo entre muestras
Sensores alternativos más ligeros y económicos
Filtrado de señales ruidosas
Modelos imperfectos
Fuerzas en los neumáticos
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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Funcionamiento en MBSD
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
40
Revisión de filtros en MBSD
Propuesta de métodos alternativos
Definir criterios para realizar comparaciones
Evaluación de la mejor opción
Objetivos del apartado
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
41
Modelado- 4 coordenadas
naturales- 1 coordenada relativa
Simulaciones- Ground-thruth- Modelo con
errores- Modelo estimado
Fuerzas: Gravedad
Benchmark
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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Diferentes niveles de ruido
Errores en la magnitud de las fuerzas actuantes
g = -8.81m/s2
video
Reproducción de condiciones reales
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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CEKFCoordenadas Independientes
DEKF_pmCoordenadas Dependientes
Benchmark
(Cuadrado et al., 2009)
(Propuesta)
(Propuesta)
(Pastorino et al., 2013)
DIEKF_accUKF
SCKF (Propuesta)
DEKF
Filtros evaluados
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
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100 repeticiones de 15 s de duración y Δt=5 ms con:
Errores crecientes
Diferentes valores de fuerzas actuantes
Experimentos
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
Se compara:
Eficiencia computacional
Precisión
45
Resultados: Eficiencia computacional
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
DIEKF_pm es el más eficiente computacionalmente
46
Resultados: Precisión
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
CEKF es el que tolera mejor el ruido
47
Mah
alan
obis
Dis
tanc
e
Dinámica de Sistemas Multicuerpo
Resultados: Precisión
CEKF es más robusto estadísticamente
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1.Motivación
2.Estudio comparativo de VEs
3.Dinámica de Sistemas Multicuerpo
4.Modelo eCARM
5.Arquitectura software y ensayos
6.Conclusiones y trabajos futuros
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4.1.- Modelo Multicuerpo
50
Características del problema:
3D vs 2D
Aparecen fuerzas externas
Sistema de coordenadas inercial
El número de variables 100 veces mayor
MBSD vs otros planteamientos como Bond-Graph
Modelo multicuerpo. Introducción
Modelo eCARM
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Flexibilidad en el modelado (Susp., Masas, In-wheel)
Integración en arquitecturas software (HIL, estim…)
Diferentes formulaciones, solvers, etc.
Coste
Modelo multicuerpo. Introducción
Desarrollo de librerías
Modelo eCARM
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Modelo multicuerpo. CAD
Modelo eCARM
53
Modelo multicuerpo. Modelado
Modelo eCARM
54
Modelo multicuerpo. Modelado
Modelo eCARM
55
Modelo multicuerpo. Modelado cinemático
Coord. Naturales Coord. Relativas Pares cinemáticos
Modelo eCARM
56
Modelo multicuerpo. Modelado cinemático
VideoMacPherson
• 51*3 = 153 Variables
• 38 Ec. de restr.• 3 gdl• Jacobiano:
38x51
Modelo eCARM
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Modelo multicuerpo. Modelado dinámico
Fuerzas
Gravedad Amortiguadores Neumáticos Frenado Tracción
Dominio eléctrico
Modelo eCARM
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Modelo multicuerpo. Resumen del modelado
Resumen
Nº de variables: 165*3 = 465
Nº de gdl: 15 – variable guiada = 14
Nº de ecuaciones de restricción: 154
Tamaño de la matriz Jacobiana: 154x165
Tamaño de la matriz de masas: 165x165
Tamaño del vector de fuerzas: 165x1
Modelo eCARM
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Modelo multicuerpo. Resultados
Videox4
Modelo eCARM
tsim
tsim
Videox4
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4.2.- Modelo simplificado
61
Modelo simplificado. Justificación
El estimador es para sólo 5 variables: ¿165?
Diseñar un controlador (Sist. DAE)
Eficiencia computacional: ¿ordenador embebido?
Modelo eCARM
Modelo simplificado: Menos variables y ecuaciones
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Modelo simplificado + estimador de estados
Aplicando las leyes de Newton-Euler
Modelo eCARM
Paso a espacio de estados
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“Software In the Loop (SIL): Develop new controllers using other software such as Simulink and run them with our vehicle models”
Modelo eCARM
Modelo simplificado + estimador de estados
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1.Motivación
2.Estudio comparativo de VEs
3.Dinámica de Sistemas Multicuerpo
4.Modelo eCARM
5.Arquitectura software y ensayos
6.Conclusiones y trabajos futuros
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5.1.- Instrumentación
66
Instrumentación
Arquitectura software
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5.2.- La arquitectura del eCARM
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Multiplataforma
Álgebra y métodos numéricos -> Estimadores de estado y modelos multicuerpo.
Fácil integración de librerías de otros investigadores
Modularidad vs Monolítico; Reusabilidad, trabajo en equipo.
Distribuida , robustez y con ejecución concurrente asíncrona.
Lightweight (dependencias y espacio)
Depuración
Requisitos de la arquitectura para el eCARM
Arquitectura software
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Valoración de Alternativas
Multiplataforma
Modularidad
Distribuida
Álgebra y métodos numéricos
Integración con librerías
Lightweight
Depuración
Arquitectura software
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OpenMORA
Arquitectura software
MOOS::V10Light, Fast, Cross Platform Middleware for Robots
Transmisión de datos entre módulos mediante pub/sub. en torno a sub-milisegundos. Módulo central MOOSDB
Encapsulación de tipos de datos complejos. Interfaces para principales sensores en robótica.
Arquitectura software distribuida basada en MOOS y MRPT que integra capas de alto nivel (algoritmos control) y de bajo nivel (sensores/actuadores)
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Ejemplo de proceso
Arquitectura software
β
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Documentación
Arquitectura software
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5.3.- Experimentos
74
Experimentos
Arquitectura software
75
5.3.- Experimento I
Encoders y escáner láser.Calibración de la odometría.
76 Arquitectura software
Experimento I: Odometría
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5.3.- Experimento II
Todos los sensoresSe pone a prueba la arquitectura
78 Arquitectura software
Video Camaras
Experimento II: Carretera
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5.3.- Experimento III
GPS, IMUValidación del modelo dinámico
simplificado
80 Arquitectura software
Videomateos
Experimento III: Adelantamiento
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5.3.- Experimento IV
Encoders (volante y ruedas), IMU, NI-DAQ y GPS
Maniobra en bucle abierto
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Videojero
Arquitectura software
Experimento IV: Maniobra en bucle abierto
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1.Motivación
2.Estudio comparativo de VEs
3.Dinámica de Sistemas Multicuerpo
4.Modelo eCARM
5.Arquitectura software y ensayos
6.Conclusiones y trabajos futuros
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1. Construcción de una plataforma de ensayo para el análisis de un vehículo eléctrico en cuanto a comportamiento dinámico y consumo energético.
2. Análisis de eficiencia energética (cap. 3).- Topología mecánica y sistema propulsor -> EV- Fuente de energía -> PHEV
3. Uso de KLU y UMFPACK como solvers óptimos en la resolución de sistemas de ecuaciones sparse en MBSD (cap. 4)
4. Uso de EKF de tiempo continuo como mejor estimador de estados en MBSD (cap.4)
Conclusiones
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5. Realización de un modelo multicuerpo del eCARM con 465 variables (cap. 5)
6. Implementación de un modelo simplificado de vehículo para su ejecución a bordo (cap. 5)
7. Diseño y desarrollo de una arquitectura software modular (cap. 6)
8. Instrumentación y validación de la arquitectura software propuesta (cap. 6)
Conclusiones
86
Futuros trabajos
87
Estimación del estado de carga de las baterías en tiempo real.
Ejecución en tiempo real del modelo multicuerpo en la arquitectura software desarrollada.
Implementación de un sistema de planificación de trayectorias en base a los sensores instalados.
Diseñar un controlador de gestión energética. TRASFORMACIÓN DEL VEHÍCULO ELÉCTRICO EN UN
ROBOT MÓVIL.
Conclusiones
88
publicaciones
89
Revistas JCR
Aceptadas: Torres, J. L., González, R., Giménez, A., and López, J. (2014). Energy management strategy for plug-in hybrid electric vehicles. a comparative study. Applied Energy. López, J., García, D., Giménez, A., and Torres, J. (2013). A flexible Multibody model of a safety robot arm for experimental validation and analysis of design parameters. Journal of Computational and Nonlinear Dynamics. En revision: Blanco, J. L., Torres, J. L., and Giménez, A. Multibody dynamic systems as bayesian networks: applications to robust state estimation of mechanisms. Multibody System Dynamics.
90
Congresos internacionales
Torres, J. L., Blanco, J. L., Bellone, M., Rodríguez, F, Giménez, A. and Reina, G. (2014). A proposed software framework aimed at energy-efficient autonomous driving of electricvehicles. In Simulation, Modeling, and Programming for Autonomous Robots (SIM-PAR)Torres, J. L., Blanco, J. L., Sanjurjo, E., Naya, M. and Gimenez, A. (2014). Towards benchmarking of state estimators for multibody dynamics. In The 3rd Joint International Conference on Multibody System Dynamics
Torres, J. L., Blanco, J. L., Giménez, A., and López, J. (2013). A comparison of algorithms for sparse matrix factoring and variable reordering aimed at realtime multibody dynamic simulation. In Thematic Conference on Multibody Dynamics 2013 Torres, J. L., Giménez, A., López, J., Carbone, G., and Cecarelli, M. (2012). Analysis of the dynamic behavior of an electric vehicle using an equivalent roll stiffness model. In 4th European Conference on Mechanism Science.
José Luis Torres Moreno
Gracias por su atención
Almería, 28 de julio de 2014