Tese de Doutorado

A crescente demanda por veículos elétricos (VEs), impulsionada por preocupações ambientais e pela busca por maior eficiência energética, tem incentivado o desenvolvimento de novas estratégias de controle para os sistemas de propulsão e frenagem desses veículos. Inserida neste contexto, esta tese tem como um dos seus objetivos o desenvolvimento de uma estratégia para alocação de torques em um sistema de frenagem híbrida (FH), ou seja, com atuação conjunta do motor elétrico (ME) e do sistema de freio por atrito para veículos com tração dianteira. Com isso, pretende-se promover o aumento da capacidade de recuperação de energia, sem comprometer a estabilidade veicular; para tanto, estima-se o coeficiente de aderência pneu-pista (CAPP) através de um Filtro de Partículas (FP) implementado com base em um modelo dinâmico veicular que utiliza o modelo de pneu TMeasy. A estrutura de estimação do CAPP incorpora também um algoritmo auxiliar para fusão de sensores utilizando o Filtro de Kalman (FK) e o Filtro Estendido de Kalman (FEK). Demonstra-se por resultados de simulações no ambiente CarSim, que o FP é capaz de estimar o CAPP individualmente para cada roda, fornecendo essas informações ao controlador de frenagem, que, com base em um conjunto de regras, define os torques de frenagem regenerativo e por atrito para cada roda dianteira. Outra contribuição desta pesquisa é o desenvolvimento de uma arquitetura de uma bancada de testes do tipo Hardware-in-the-Loop (HIL), fundamentada na estratégia de Emulação de Carga Dinâmica (ECD), com capacidade de reproduzir as dinâmicas longitudinal e lateral do veículo. A ECD é responsável por gerar torque para emular as forças longitudinais resultantes da interação entre os pneus e a pista durante o movimento do veículo. O algoritmo ECD utilizado integra a dinâmica da bancada por meio de um controlador PI de rastreamento de velocidade, aliado a um observador de Luenberger atuando como compensador feedfoward de torque. As simulações realizadas no ambiente Matlab/Simulink sugerem que a arquitetura desenvolvida é capaz de emular o comportamento dinâmico de um veículo real, o que poderá ser posteriormente comprovado com ensaios na bancada física, que foi especificada a partir desta tese.

The growing demand for electric vehicles (EVs), driven by environmental concerns and the pursuit of higher energy efficiency, has encouraged the development of new control strategies for their propulsion and braking systems. In this context, one of the objectives of this thesis is to develop a torque-allocation strategy for the hybrid braking (HB) system of a front-wheel-drive vehicle, combining the actions of the electric motor (EM) and the friction braking system. With this approach, the aim is to increase the energy recovery capability without compromising vehicle stability. To this end, the tireroad adhesion coefficient (TRAC) is estimated using a Particle Filter (PF) implemented on the basis of a vehicle dynamic model that employs the TMeasy tire model. The TRAC estimation framework also incorporates an auxiliary sensor-fusion algorithm using a Kalman Filter (KF) and an Extended Kalman Filter (EKF). Simulation results obtained in the CarSim environment demonstrate that the PF is capable of estimating the TRAC individually for each wheel, providing this information to the HB allocation controller, which, based on a set of rules, defines the regenerative and friction braking torques for each front wheel. Another contribution of this research is the development of a Hardware-in-the-Loop (HIL) test bench architecture based on the Dynamic Load Emulation (DLE) strategy, with the capability to reproduce both the longitudinal and lateral dynamics of the vehicle. The DLE is responsible for generating torque to emulate the longitudinal forces arising from the tireroad interaction during vehicle motion. The DLE algorithm integrates the bench dynamics by means of a PI speed-tracking controller combined with a Luenberger observer acting as a torque feedforward compensator. Simulations carried out in the Matlab/Simulink suggest that the developed architecture can emulate the dynamic behavior of a real vehicle, which may later be verified through experiments on the physical test bench specified in this thesis.