Hibrid elektrikli yol taşıtlarının modellenmesi ve kontrolü
Modeling and control of hybrid electric vehicles
Yazar: ALİ BOYALI
Danışman: PROF. DR. LEVENT GÜVENÇ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: OTOSAN = OTOSAN ; Optimal denetim teorisi = Optimal control theory ; Sinir ağları = Nerve net

Özet:
Bu çalışmada, hibrid elektrikli araçların modellenmesi ve kontrol yöntemleri ile üniversite-sanayi işbirliği kapsamında içten yanmalı motorla tahrik edilen hafif ticari bir yol taşıtının hibrid elektrikli araca dönüştürülmesi anlatılmıştır. Dönüştürülen araç için optimizasyon hesaplamaları, kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi ve ayrıntılı seyir dinamiği analizlerinin yapılabilmesi amacıyla basit ve göreceli olarak daha karmaşık modeller oluşturulmuştur. Hibrid elektrikli aracın kontrolü için birçok ticari hibrid araçta kullanılan kural tabanlı kontrol yöntemi uygulanmıştır. Bahsi geçen proje kapsamında, hibrid araçtan beklenilen tüm özellikleri sergileyen iki adet hibrid elektrikli araç prototipi geliştirilmiştir. Hibrid elektrikli araç tasarımı en baştan yapıldığında araç bileşenlerinin, belirlenen hedefler doğrultusunda optimum şekilde boyutlandırılması gerekmektedir. Tez kapsamında ayrıca, arka akstan bir elektrikli motoru ve ön aksta, birbirleri ile uygun bir şekilde bağlanan bir elektrik motoru ve içten yanmalı motor ile tahrik edilen hibrid bir elektrikli araç için yakıt tüketimini minimize edecek en uygun bileşen boyutlarının da, eşdeğer yakıt tüketimi ve tasarım optimizasyonu yöntemleri yardımı ile hesaplanması gösterilmiştir.Hibrid elektrikli araç tasarımında temel sorun aracın seyahati esnasında tahrik organları arasında optimum güç paylaşımının hesaplanmasıdır. Araç güzergahının ve hız profilinin bilinmemesi, sürücü davranışları, yol ve trafik koşulları önceden bilinmediğinden, bilinse dahi sistemin karmaşıklığı ve bu tür problemlerde kullanılan optimizasyon algoritmalarının hesaplama yükü nedeniyle gerçek zamanlı güç dağıtımı optimizasyonu yapılamamaktadır. Bu nedenle belirli çevrimler için önceden yapılan optimizasyon hesaplarına göre kontrol kuralları geliştirilmektedir. Tez içerisinde, bu soruna çözüm olarak global optimuma yakın sonuçlar veren yapay sinir ağları ve dinamik programlama yöntemlerinin kullanıldığı (neuro-dinamik programlama) bir kontrol algoritması geliştirilmiş ve yapılan simülasyonlar ile sonuçları analiz edilmiştir.

Abstract:
In this study, modeling and control of Hybrid Electric Vehicles (HEVs) and contribution towards conversion of a light duty road vehicle which is propelled by an internal combustion engine to a HEV in the context of an university-industry collaboration project are explained. HEV models of different complexity are developed for the purposes of analyzing vehicle dynamic behavior and for optimization computations. Commonly used rule based algorithm on commercial HEVs are adopted. Two full functioning HEV prototypes were developed during the project that was mentioned. When a HEV design is performed from scratch power limits should be computed regarding pre-defined objective functions. Optimum power limit computation of a HEV which has an electric motor at the rear axle and appropriately coupled an internal combustion engine with an electric motor at the front axle by using equivalent fuel consumption and design optimization methods is also presented in this study.The main problem in HEV design is the computation of optimum power distribution between the power generation components. Since, route and speed profile of the vehicle is not known in advance due to traffic and road conditions, the optimum power distribution cannot be computed real-time. Therefore, optimum power distribution is computed off-line for a specific cycle and control rules are defined. As a solution to this problem, neuro-dynamic programming method which combines neural networks and dynamic programming and approaches global optimum results is proposed and presented in this thesis.