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Adaptive Optimal Estimation and Control for Automotive Engine Systems with Approximate Dynamic Programming

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Motores automovilísticos avanzados con menos emisiones

Los últimos sistemas de gestión de motores (engine management systems, EMS) de tecnología punta están llamados a mejorar las prestaciones de los vehículos, que consumirán menos combustible y contaminarán menos.

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Se prevé que el uso de vehículos particulares siga aumentando exponencialmente hasta el año 2030, lo cual agravará los problemas del consumo de combustible y las emisiones contaminantes. Ante esta situación, la construcción de EMS mejores para sistemas de propulsión híbridos puede ayudar a reducir el consumo de combustible y las emisiones de los automóviles. Concretamente, algunas tecnologías prometedoras para la creación de mejores EMS consisten en aplicar mejores técnicas de cálculo y control adaptables óptimos que permitan mejorar el cálculo del par motor indicado y el control del ratio aire-combustible. Ese era el objetivo del proyecto AECE (Adaptive optimal estimation and control for automotive engine systems with approximate dynamic programming), financiado con fondos europeos. Para cumplir sus objetivos, el equipo del proyecto aplicó una técnica de inspiración biológica llamada programación dinámica aproximada (approximate dynamic programming, ADP) y otras técnicas adaptables novedosas. Se ha demostrado que los algoritmos adaptables del proyecto son muy estables y mejoran las prestaciones. Los científicos estudiaron la aplicación en motores de combustión interna y la reducción de los costes de desarrollo por medio de una disminución del uso de transductores de hardware. Se construyeron y calibraron distintos modelos de motor, los cuales se modelizaron en un software de simulación para su posterior validación. El equipo de AECE también articuló un novedoso marco de adaptación teórico y sistemático con el fin de lograr un cálculo de parámetros rápido y fiable. A continuación, construyó y validó un observador simple pero sólido de aportes desconocidos con el fin de resolver el problema del cálculo del par motor empleando los valores medidos de velocidad motor y par de carga. Otro logro del proyecto fue el hecho de conseguir un control de rastreo óptimo adaptable para sistemas no lineales genéricos. Esto se logró incorporando el algoritmo adaptable del proyecto al método ADP y, a continuación, ampliando su rendimiento y aplicabilidad. Cabe destacar también que el proyecto creó varios simuladores dinámicos de motores utilizando software comercial y que realizó amplias simulaciones para cerciorarse de sus hallazgos (por ejemplo, el cálculo del par motor). Se realizaron experimentos de control del ratio aire-combustible en motores de dos cilindros para validar los nuevos métodos de control de ese ratio. En conjunto, los resultados se consideran muy prometedores de cara a regular el control del ratio aire-combustible y reducir las emisiones contaminantes. Se ha constatado que la nueva estrategia de control puede reducir la cantidad de trabajo y el coste que requiere la calibración fuera de línea. Esta investigación se ha dado a conocer en los ámbitos académico e industrial a través de revistas científicas, seminarios y ponencias en congresos, además de en el seno de las universidades de China y el Reino Unido que participaron en la misma. Contando con el concurso de entidades tanto industriales como académicas, es muy probable que lleguen a aprovecharse los resultados de esta investigación para lograr motores automovilísticos más eficientes y con menos emisiones.

Palabras clave

Motores, emisiones, sistemas de gestión de motores, sistemas de propulsión, AECE, programación dinámica aproximada

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