Das thermische System in Elektrofahrzeugen übernimmt mehrere wichtige Aufgaben, die von der Kühlung des Antriebsstrangs über die thermische Konditionierung der Batterie bis zur Klimatisierung der Kabine reichen. Dabei müssen vielfältige Temperatur-, Komfort- und Sicherheitsbeschränkungen erfüllt werden, um Schädigungen von Bauteilen und Komforteinschränkungen für die Passagiere zu vermeiden. Aufgabe der Thermomanagementstrategie ist es, das thermische System so anzusteuern, dass diese Anforderungen mit möglichst geringem Energieverbrauch erfüllt werden. Dabei besitzt das thermische System in Elektrofahrzeugen durch die größere Anzahl an Bauteilen und Aufgaben, bspw. die thermische Konditionierung der Batterie, eine höhere Komplexität als in konventionellen Fahrzeugen.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wird in dieser Arbeit eine prädiktive optimierungsbasierte Betriebsstrategie für das thermische System entwickelt und deren Potential analysiert. Die Betriebsstrategie wird entlang des physikalischen Aufbaus der einzelnen Bestandteile des thermischen Systems entwickelt, um eine modulare und schnell auf andere Fahrzeugarchitekturen adaptierbare Strategie zu erhalten. Die Basis für die Umsetzung optimierungsbasierter Lösungsansätze bilden effiziente Simulationsmodelle. Basierend auf diesen Modellen erfolgt die Berechnung optimaler Systemtrajektorien, welche die vielfältigen Anforderungen und Beschränkungen an das System explizit berücksichtigen. Dazu werden nichtlineare Optimalsteuerungsprobleme für die einzelnen Teilsysteme formuliert und numerisch gelöst. Ein Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf einer echtzeitfähigen Umsetzung über optimierungsbasierte und heuristische Verfahren, die auf Seriensteuergeräten eingesetzt werden können.
Aktualisiert: 2020-08-31
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Handelsübliche Geschwindigkeitsregelanlagen in Kraftfahrzeugen (Tempomaten) unterstützen den Fahrer bei der Kontrolle der Geschwindigkeit in Fahrzeugrichtung (kurz: Längsführung), regeln allerdings ausschließlich, ggf. unter Beachtung anderer Verkehrsteilnehmer, auf einen statischen Geschwindigkeitssollwert und vernachlässigen damit Potential, Antriebsenergie und damit Abgasemissionen und Betriebskosten einzusparen. Zur bestmöglichen Ausnutzung dieses Potentials muss eine optimale Geschwindigkeit durch Lösen eines Optimalsteuerungsproblems berechnet werden, was allerdings besonders für Hybridfahrzeuge auf langen Fahrstrecken mit einem hohen Rechenaufwand verbunden ist. Die Dissertation stellt eine innovative Lösung vor, den Rechenaufwand so klein zu halten, dass dieses Problem erstmals auf einem Fahrzeugsteuergerät während des Betriebs gerechnet werden kann und dennoch nahezu optimal gelöst wird, was im gezeigten Fallbeispiel einer Kraftstoff- und damit Emissionsersparnis von 38 % entspricht.
Aktualisiert: 2019-12-27
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