Current Sensorless Control Strategies for an Automotive Electric Powertrain - Université de Lorraine
Thèse Année : 2019

Current Sensorless Control Strategies for an Automotive Electric Powertrain

Stratégies de commande sans capteur de courant d'une chaîne de traction appliquée à l'automobile

Résumé

The application of greenhouse gases quotas has led the automotive manufacturers to increase the electrification level of their vehicles. In parallel with Battery Electric Vehicles (BEV), hybridization solutions have been developed. Among them, mild-hybrid technology allows the connection of an electric powertrain with an Internal Combustion Engine (ICE) with the aim of absorbing peaks of fuel consumption. In order to remain competitive, the manufacturing costs of a vehicle need to be optimized. In that regard, removing the stator currents sensors allows avoiding their inherent costs. However, within the vector control framework, a feedback on these currents is required to optimize their value for a given torque. For this reason, it has been decided to use state observers to estimate the missing currents. Different state observer solutions have thus been developed: the Extended Kalman Filter (EKF) and a state observer with two extensions whose design is based on a convergence analysis using Lyapunov functions. With the aim of improving the precision of the stator currents estimation, an in-depth study of the machine's electrical model was carried out. It allows minimizing errors due to parametric variations, related in particular to the magnetic saturation of the machine and uncertainties due to unmodeled phenomena in the whole drive. A method for mapping the machine was proposed using a parametric estimator. The experimental results, obtained on a test bench built in the laboratory, are conclusive in steady-state: the real currents are estimated with a satisfying precision for an automotive application and allow performing a current sensorless control of the machine.
L’application de quotas d’émissions de gaz à effet de serre a amené les constructeurs automobiles à augmenter le niveau d’électrification de leurs véhicules. En parallèle des véhicules tout électrique, se sont développées les solutions hybrides, tel le mild-hybrid autorisant l’association d’une chaîne de traction électrique avec le moteur à combustion dans le but d’absorber les pics de consommation de carburant. Afin de rester compétitif, les coûts de production d’un véhicule doivent être optimisés autant que possible, ainsi l’étude réalisée de commande de machine synchrone à griffes sans capteur de courant permet la suppression des capteurs du stator de la machine et donc de s’affranchir de leur coût. Une commande vectorielle de la machine est nécessaire afin d’optimiser les courants statoriques pour un couple donné. L’utilisation d’observateurs d’état permettant l’estimation des courants manquants a donc été privilégiée. Ainsi différentes topologies d’observateurs ont été développées : le filtre de Kalman étendu ainsi qu’un observateur d’état et deux déclinaisons dont la conception est basée sur une analyse de convergence à l'aide de fonctions de Lyapunov. Afin d’améliorer la précision de l’observation des courants statoriques, une étude approfondie du modèle électrique de la machine a été réalisée. Elle permet de minimiser les erreurs dues aux variations paramétriques, liées notamment à la saturation magnétique de la machine et des incertitudes liées aux phénomènes non modélisés de la chaîne de conversion électromécanique. Une méthode de cartographie de la machine a ainsi été proposée à l’aide d’un estimateur paramétrique. Les résultats expérimentaux, obtenus sur un banc de test réalisé en laboratoire, sont concluants en régime établi : les courants non mesurés sont estimés avec une précision satisfaisante pour une application automobile et permettent le contrôle sans capteur de courant de la machine.
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  • HAL Id : tel-02559327 , version 1

Citer

Adrien Corne. Current Sensorless Control Strategies for an Automotive Electric Powertrain. Electric power. Université de Lorraine, 2019. English. ⟨NNT : 2019LORR0292⟩. ⟨tel-02559327⟩
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