Description du projet
Un système intelligent de gestion de l’énergie pour les véhicules électriques
L’électromobilité est une composante essentielle des ambitions de l’UE visant à décarboniser son économie. Cela signifie qu’il faudrait également passer à un contrôle électrique des fonctions existantes et nouvelles du véhicule. L’architecture électrique devenant de plus en plus complexe, une technologie de commande efficace jouera un rôle crucial dans l’augmentation de la part de marché et dans l’efficacité globale des véhicules électriques. Dans cette optique, le projet HOEMEV développe un nouveau cadre de contrôle adaptatif pour la gestion intelligente de l’énergie dans les véhicules électriques. L’équipe du projet développera également des méthodes d’optimisation rapides et efficaces basées sur la programmation quadratique et le contrôle avancé des processus. Ces mesures contribueront à maximiser les économies de carburant, à réduire les émissions, à améliorer les performances des conducteurs et à prolonger la durée de vie des batteries.
Objectif
It has been widely recognized that vehicle electrification provides a potential way for the EU to move towards a more decarbonized transport system and sustainable circular economy. To increase the market share of electric vehicles (EVs), control technology plays an indispensable role in improving the overall efficiency of EVs; however, EV control problem is very challenging because EVs exhibit complex dynamics with uncertainties and nonlinearities, and strong physical couplings among different subsystems. The overarching objective of this project is to develop a novel computationally efficient hierarchical adaptive optimal control framework incorporating transportation information and drivers’ habits suitable for energy management of EVs. To enhance the computational power of the framework, an effective fast optimisation method based on quadratic programming (QP), a novel velocity predictor with varying-prediction-horizon calibrator, and a fast MPC controller will be developed and embedded into the hierarchical control framework, so as to achieve multi-objective optimal control targets, i.e. maximum fuel economy, reduction of emissions, improvement of drivability and battery life extension. Moreover, a hardware-in-the-loop (HIL) test platform will be built up for real-time experiments to validate the efficacy of the proposed approaches. The project will contribute to both control theory and applications in EVs with promising extensions to other engineering problems. This project will sufficiently merge the critical information of human, road and vehicle with a hierarchical control framework to facilitate the energy management of EVs.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programme(s)
Appel à propositions
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MSCA-IF-EF-ST - Standard EFCoordinateur
E1 4NS London
Royaume-Uni