[en] Several socioeconomic factors are leading governments to encourage electric powered vehicles. Currently, the bottleneck for electric vehicles mass production lies in the high voltage battery technology. One of the main challenges to ensure batteries safety, comfort, performance and durability requirements is thermal management, since operating at temperatures outside the range specified by the manufacturer, they age prematurely, lead to dangerous and uncontrolled exothermic reactions and/or be incapable of delivering the electric energy demand to move the vehicle. The tendency in the solutions design for thermal management is to use cooling circuits with more and more sophisticated architectures governed by an increasing number of electrical actuators like pumps, fans and solenoid valves. The control of these systems is complex due to their nonlinear behavior, the high number of inputs and outputs and the need of accomplishing multiple goals, usually contradictory, at the same time. In front of this class of problems, conventional control methods are taken to their limit and new optimization based methods, like model predictive control, capable of exploiting the full potential in this kind of systems, are attracting the attention of the sector. The present thesis deals with the design of a predictive control for the battery and power electronics cooling circuit in a Plug-In Hybrid Electric Vehicle. The main merit of the proposed solution is that the method validation takes places in a prototype on real-time, which, as it will be seen in the state of the art, is one of the usual lacks in most model predictive control publications in the automotive sector. For reaching this settlement, the development of a suitable model of the system and optimization problem definition together with the use of an efficient and robust numerical tool, have been essential and therefore will be addressed exhaustively in this document. Additionally, the validation by means of simulation as well as the design of repeatable driving conditions for comparing the proposed control with the original one in the vehicle will be shown before reaching the final validation and discussion.

[es] Diversos factores socioeconómicos están llevando a los gobiernos a fomentar los vehículos propulsados eléctricamente. Actualmente, el cuello de botella para la producción en masa del vehículo eléctrico reside en la tecnología de la batería de alta tensión. Uno de los retos principales para asegurar las prestaciones de seguridad, confort, funcionamiento y durabilidad de la batería es la gestión térmica, ya que a temperaturas alejadas de las especificadas por el fabricante, ésta envejece de forma prematura, dar lugar a una peligrosa y descontrolada reacción exotérmica y/o ser incapaz de entregar la energía eléctrica necesaria para mover el vehículo. La tendencia en el diseño de soluciones para la gestión térmica, es la de usar circuitos de refrigeración con arquitecturas cada vez más sofisticadas que implican la necesidad de un mayor número de actuadores eléctricos como bombas, ventiladores y electroválvulas. El control de estos sistemas es complejo debido a su comportamiento no lineal, al elevado número de entradas y salidas y a la necesidad de lograr varios objetivos a la vez a menudo contradictorios. Ante esta clase de problemas, los métodos convencionales de control son llevados a su límite y nuevos métodos basados en optimización, como el control predictivo, capaces de explotar el potencial de este tipo de sistemas, empiezan a atraer la atención del sector. Esta tesis trata del diseño de un control predictivo para la gestión térmica del circuito de refrigeración de la batería y la electrónica de potencia en un vehículo híbrido enchufable. El principal mérito de la solución propuesta es la validación del método en un prototipo en tiempo real, que según se verá en la revisión del estado del arte, es una de las principales carencias en la mayoría de estudios de esta técnica en automoción. Para llegar a esta solución, el desarrollo de un modelo del sistema adecuado y la definición del problema de optimización en combinación con el uso de una herramienta numérica fiable y robusta, han sido imprescindibles y por eso ocuparán una parte importante de este documento. Asimismo la validación por medio de simulación previa a la experimental, así como el diseño de unas condiciones de conducción repetibles, para comparar el control propuesto con el original del vehículo, serán tratadas antes de llegar a la validación y discusión finales