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

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Motori per auto avanzati che producono meno emissioni

I nuovi sistemi di gestione dei motori (EMS, engine management systems) ad alta tecnologia promettono di migliorare le prestazioni dei veicoli che richiedono minore inquinamento e una riduzione dei consumi.

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L’uso di veicoli privati è destinato a crescere in modo fenomenale entro il 2030, portando con sé un aumento dei consumi di carburante e delle emissioni. Lo sviluppo di migliori EMS automobilistici per sistemi di trazione ibridi può ridurre i consumi di carburante e le emissioni. Nello specifico, degli approcci di stima e controllo adattativi ottimizzati, che si concentrano sul miglioramento relativo alla stima della coppia e al controllo del rapporto aria-carburante (AFR, air-fuel ratio), rappresentano promettenti tecnologie per sistemi EMS futuri. Questo era lo scopo del progetto AECE (Adaptive optimal estimation and control for automotive engine systems with approximate dynamic programming), finanziato dall’UE. Per raggiungere i propri obiettivi, il team del progetto ha sfruttato un approccio bioispirato detto programmazione dinamica approssimativa (ADP, approximate dynamic programming), oltre ad altre nuove tecniche adattative. È stato dimostrato che gli algoritmi adattativi del progetto sono estremamente robusti e migliorano le prestazioni. Il progetto ha inoltre studiato l’attuazione per motori a combustione interna e la riduzione dei costi di sviluppo, minimizzando l’impiego di trasduttori hardware. Il lavoro in questione ha coinvolto la modellizzazione del motore e la convalida mediante costruzione e calibrazione di modelli di motori diversi, utilizzando software di simulazione del motore. Il progetto AECE ha anche sviluppato un nuovo quadro di adattamento teorico sistematico, per ottenere una stima dei parametri veloce e robusta. È stato quindi costruito e convalidato un semplice e robusto osservatore di stato con lo scopo di affrontare la sfida relativa alla stima della coppia del motore, utilizzando la velocità del motore misurata e la coppia nominale. Un altro risultato del progetto è dato dal superamento della sfida di controllo adattativo del monitoraggio ottimale, per sistemi non lineari generici. Ciò è stato risolto incorporando l’algoritmo adattativo del progetto nel metodo ADP e successivamente estendendo le relative prestazioni e l’applicabilità. In aggiunta, il team del progetto ha costruito diversi simulatori di motore dinamico utilizzando software disponibili a livello commerciale e ha condotto simulazioni estese per accertare le proprie conclusioni (per esempio in relazione alla stima della coppia). Sono stati condotti esperimenti di controllo AFR per motori a due cilindri al fine di convalidare tali nuovi metodi di controllo. Nel complesso, i risultati sono stati molto promettenti in termini di regolazione AFR e riduzione delle emissioni. La nuova strategia di controllo ha inoltre dimostrato che è in grado di ridurre gli sforzi di calibrazione non in linea e i costi. La ricerca è stata diffusa al mondo accademico e industriale attraverso riviste, seminari e relazioni per convegni, oltre ad essere condivisa con le università coinvolte in Cina e nel Regno Unito. Con il coinvolgimento industriale e accademico, vi è un’elevata probabilità di sfruttare i risultati per rendere i motori dei veicoli più efficienti e ridurre le emissioni.

Parole chiave

Motori, emissioni, sistemi di gestione del motore, sistema di trazione, AECE, programmazione dinamica approssimativa

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