Optimisation de la Conception du Moteur Synchrone à Excitation Hybride pour Véhicules Électriques à Haut Performance

Since 1970, the ever-growing concerns of human community for the life-threatening environmental changes have pushed the policy makers to decarbonize those sectors with high energy demands, including the transportation industry. Optimal designs of Electric Vehicles (EVs) can contribute to today’s exigent car market, and take the leading role for future sustainable transportation of human and goods. At the heart of electromechanical energy conversion lays the electrical machines, which have attracted lots of interests and efforts for efficiency increase and cost reduction. In this thesis, a methodology is proposed and implemented to design and optimize the cost and efficiency of a Hybrid Excitation Synchronous Machine (HESM) for a given vehicle and a desired driving cycle. Hybridization in the excitation system can combine the favorable qualities of high-torque at low-speed with superior overloading capability, exceptional flux weakening and extended Constant Power Speed Range (CPSR), high efficiency, and flexible controllability in motoring and generation modes. With HESM technology, we can also shift from the rare-earth magnets towards the cheap ferrite magnets and guaranty the supply for motor industry. The designed HESM in this work responds to three requirements of the vehicle, namely, the maximum cruising speed, acceleration time, and gradeability, with the least or null overdesign in the drivetrain. At the same time, it will have the maximum global efficiency over the driving cycle, and the minimum cost for the material. The optimization is conducted at either of the component and system levels. The optimization at component-level is developed based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II). A new formulation for the objective functions is proposed, which deals with the design optimization and cost minimization, simultaneously. To maximize the efficiency, a system-level search is conducted to find the optimum HESM with the highest global efficiency over a given driving cycle. Due to the 3D direction of magnetic flux in the selected HESM topology, the Finite Element Analysis (FEA) was very time- and process-consuming. To be able to evaluate the objective functions during the optimization, a new model has been developed based on a 3D Magnetic Equivalent Circuit (MEC) network. This model predicts well the non-linearity of magnetic materials, as compared with the FEA simulations. At last, the final optimized HESM is evaluated by the virtue of FEA technique.Depuis 1970, les préoccupations de l’humanité envers les changements climatiques ont poussé les chercheurs à faire des études approfondies pour optimiser les machines électriques pour avoir des véhicules électriques plus performants et moins énergivores. La conception optimale de véhicules électriques (EV) peut contribuer pour un marché automobile plus exigeant et jouer un rôle principal pour le futur du transport durable des biens et des personnes. Les machines électriques se trouvent au cœur de la conversion d'énergie électromécanique, qui ont suscité beaucoup d'intérêts et d’efforts pour augmenter leur rendement et réduire leur coût. Cette thèse propose une méthodologie et une mise en œuvre pour minimiser le coût et maximiser l’efficacité d’une machine synchrone à excitation hybride (HESM) pour un véhicule donné et un cycle de conduite sélectionné. L'hybridation du système d’excitation peut combiner les qualités favorables comme un couple élevé à basse vitesse avec une capacité de surcharge supérieure, un défluxage exceptionnelle et une plage de vitesse prolongée de puissance constante (CPSR), une efficacité élevée et une contrôlabilité flexible dans les modes de traction et de freinage régénératif. Avec la technologie HESM, nous pouvons également passer des aimants de terres rares aux aimants en ferrite bon marché, et garantir l’approvisionnement pour l’industrie automobile. Le HESM conçu dans ce travail répond à trois exigences du véhicule : la vitesse de croisière maximale, le temps d’accélération et la capacité de monter une pente, avec un surdimensionnement minimal ou nulle de la chaîne de traction. Une optimisation multiniveau avec une interaction entre la vision composant et la vision système est proposée et validée. L’optimisation au niveau du composant est développée sur la base de l’algorithme génétique de tri non dominé (NSGA-II). Une nouvelle formulation pour les fonctions objectives est proposée pour l’optimisation simultanée de la conception de la machine et de la minimisation de son coût. Après avoir optimisés onze HESM au niveau du composant, pour maximiser l’efficacité, une optimisation au niveau du système est réalisée pour trouver le HESM optimal avec le plus haut rendement global sur le cycle de conduite donné. Une validation de la conception finale de la HESM présente un meilleur rendement global sur le cycle de conduite de 18,65% en relation à une machine synchrone à excitation séparée équivalente et 15,8% en relation à une à aiment permanent. En raison de la direction 3D du flux magnétique dans la topologie HESM sélectionnée, l’analyse par éléments finis (FEA) prenait beaucoup de temps et de ressources computationnelles. Afin d’évaluer les fonctions objectives lors de l’optimisation, un nouveau modèle a été développé basé sur un réseau de circuits magnétiques équivalents 3D (MEC). Ce modèle prédit bien la non-linéarité des matériaux magnétiques, par rapport aux simulations FEA. Enfin, le HESM optimisé final est évalué grâce à la technique FEA

Mathematical Approaches to Modeling, Optimally Designing, and Controlling Electric Machine

Optimal performance of the electric machine/drive system is mandatory to improve the energy consumption and reliability. To achieve this goal, mathematical models of the electric machine/drive system are necessary. Hence, this motivated the editors to instigate the Special Issue “Mathematical Approaches to Modeling, Optimally Designing, and Controlling Electric Machine”, aiming to collect novel publications that push the state-of-the art towards optimal performance for the electric machine/drive system. Seventeen papers have been published in this Special Issue. The published papers focus on several aspects of the electric machine/drive system with respect to the mathematical modelling. Novel optimization methods, control approaches, and comparative analysis for electric drive system based on various electric machines were discussed in the published papers

Efficiency and Sustainability of the Distributed Renewable Hybrid Power Systems Based on the Energy Internet, Blockchain Technology and Smart Contracts-Volume II

The climate changes that are becoming visible today are a challenge for the global research community. In this context, renewable energy sources, fuel cell systems, and other energy generating sources must be optimally combined and connected to the grid system using advanced energy transaction methods. As this reprint presents the latest solutions in the implementation of fuel cell and renewable energy in mobile and stationary applications, such as hybrid and microgrid power systems based on the Energy Internet, Blockchain technology, and smart contracts, we hope that they will be of interest to readers working in the related fields mentioned above

Innovative solutions for converters and motor drives oriented to smart cities and communities

Alcune aree definite dall'Unione Europea nel contesto delle smart cities and communities si fondono pienamente con i motori elettrici come, per esempio, l'efficienza energetica, le tecnologie a basse emissioni di carbonio e la mobilità. I motori elettrici sono utilizzati in molteplici applicazioni industriali e non, consumando tra il 43% e il 46% dell'energia elettrica prodotta su scala mondiale.Nonostante alcune applicazioni siano contraddistinte da dinamiche elevate, come manipolatori o macchine utensili, la maggior parte di esse sono caratterizzate da basse dinamiche in quanto facenti parte di processi industriali, per esempio pompe, compressori, ventilatori o nastri trasportatori. Si è stimato che il costo dell'intero ciclo di vita di un motore elettrico è ascrivibile per il 92% - 95% all'energia consumata, il che indurrebbe un tempo di ritorno dall'investimento per installazione di un azionamento elettrico minore di due anni. Nonostante il notevole risparmio economico e ambientale ottenibile, è piuttosto sorprendente apprendere che solo il 10% - 15% di tutti i motori industriali siano controllati da azionamenti elettrici. Per quanto riguarda le diverse tecnologie di motori elettrici, i motori sincroni a riluttanza stanno ricevendo una notevole attenzione sia da ricercatori industriali che accademici. Il crescente interesse è principalmente motivato dalle loro intrinseche caratteristiche quali l'alta efficienza, il basso costo e il basso impatto ambientale dovuto alla mancanza di magneti permanenti. Per di più, le loro caratteristiche soddisfano appieno i requisiti imposti dalle smart cities and communities e sono adatti per tutte le applicazione, caratterizzate da una bassa dinamica, viste sopra. Per questi motivi, questa tecnologia di motori può essere posta al centro dei processi di rinnovamento di quelle applicazioni. Vi è ampio consenso sul potenziale incremento delle vendite sia di azionamenti elettrici che di motori sincroni a riluttanza. I motori sincroni a riluttanza sono soggetti a una marcata saturazione magnetica, rendendo i classici modelli a parametri concentrati poco adatti. La prima parte di questa tesi riguarda lo sviluppo di un innovativo modello magnetico per motori anisotropi. Si basa su una rete neurale non tradizionale, chiamata Radial Basis Function. La sua proprietà locale rende questo tipo di rete neurale particolarmente adatta ad un addestramento durante il normale funzionamento del motore. Si propone una completa procedura di design e addestramento della stessa. In particolare vengono fatte alcune considerazione le quali permettono di definire a priori alcuni parametri della rete neurale rendendo il problema di addestramento lineare. Si descrivono due algoritmi di addestramento, il primo veloce ma computazionalmente dispendioso perciò adatto per un'implementazione offline mentre il secondo idoneo ad un addestramento online. Infine, per concludere l'identificazione parametrica del motore, si propone uno schema basato sull'iniezione di una corrente continua il quale permette di stimare la resistenza di statore indipendentemente da tutti gli altri parametri della macchina. L'indipendenza parametrica permette un notevolmente miglioramento nell'accuratezza di stima del modello magnetico ottenuto con la rete neurale. La seconda parte di questa tesi, invece, tratta il controllo del motore e come sia possibile migliorarne le performance utilizzando il modello identificato. Innanzitutto, per incrementarne l'efficienza si presenta un innovativo metodo per trovare la curva a massima coppia per corrente. La tecnica proposta lavora in stretta simbiosi con l'identificazione del modello magnetico in quanto è in grado di capire dove si trova la curva cercata rispetto all'attuale punto di lavoro sfruttando la stima locale dei flussi magnetici. Identificata la direzione di movimento, l'azionamento continuamente muove il punto di lavoro coerentemente. Infine, si propongono tre diversi controlli di corrente pensati per gestire un motore fortemente non lineare, tutti basati sul modello stimato. Il primo è un controllore proporzionale-integrale nel quale i parametri vengono modificati al variare del punto di lavoro con lo scopo di mantenere la dinamica della corrente di motore costante. Il secondo è anch'esso basato su un controllore proporzionale-integrale ma a guadagni costanti accoppiato ad un'azione di feed--forward la quale compensa tutte le non linearità presenti nella mappa magnetica. Infine, il terzo è un controllo predittivo il quale determina direttamente la posizione degli switch tali per cui la funzione di costo è minimizzata. All'interno del controllo, è inserito un vincolo sulla corrente massima e si utilizza un particolare algoritmo per ottenere un lungo orizzonte di predizione. Tutti i metodi presentati nella tesi sono stata verificati attraverso dettagliate simulazioni e prove sperimentali, eccezione fatta per il controllo predittivo il quale è stato testato attraverso simulazioni

Ein Verfahren zur lexikographischen modellprädiktiven Regelung mit der Anwendung auf eine permanenterregte Synchronmaschine

Bei der konventionellen Drehmomentregelung von Permanentmagneterregten Synchronmaschinen (PSM) werden Solldrehmomente unter der Berücksichtigung von Leistungsverlusten durch statische Kennfelder in Sollströme überführt. Dieses Vorgehen ist dynamisch suboptimal, interdependent und stark maschinenabhängig. Diese Arbeit widmet sich der Frage: Wie kann ein Model Predictive Controller (MPC) entworfen werden, durch welchen die Ziele Drehmomenterreichung und Verlustminimierung simultan optimiert werden und wie können die gesteigerten Anforderungen in der Elektromobilität durch diesen Ansatz erfüllt werden? Hierfür wird die Beschreibung des Regelziels im MPC als multikriterielles lexikographisches Optimierungsproblem (LOP) formuliert, was einer strengen Priorisierung der beiden Regelziele entspricht. Um diesen Ansatz für echtzeitfähige Systeme tauglich zu machen, wird für die Integration des LOP in den MPC eine neue Methode vorgeschlagen, die beide Regelziele in eine Gütefunktion transformiert. Die Anforderungen der Elektromobilität werden im MPC durch die Berücksichtigung der Nichtlinearität des magnetischen Kreises – insbesondere Sättigung, Reluktanz und Kreuzverkopplung – sowie exakter Spannungs- und Strombegrenzung berücksichtigt. Durch die neue zugeschnittene Methode wird die mittlere Berechnungszeit des LOP deutlich verringert und gleichzeitig das Regelergebnis verbessert. Die Analyse der Potentiale dieses Ansatzes erfolgt im Vergleich mit einem PI-Zustandsregler durch die Untersuchung der jeweils erzielbaren Regelergebnisse in anwendungsnahen Szenarien. Bei der Anwendung der Regler auf die Kompensation von Getriebeschwingungen im Antriebsstrang eines Elektrofahrzeugs zeigt das vorgeschlagene Verfahren zusätzliche Potentiale für schnelle dynamische Vorgänge an den Betriebsgrenzen

Improved micro-contact resistance model that considers material deformation, electron transport and thin film characteristics

This paper reports on an improved analytic model forpredicting micro-contact resistance needed for designing microelectro-mechanical systems (MEMS) switches. The originalmodel had two primary considerations: 1) contact materialdeformation (i.e. elastic, plastic, or elastic-plastic) and 2) effectivecontact area radius. The model also assumed that individual aspotswere close together and that their interactions weredependent on each other which led to using the single effective aspotcontact area model. This single effective area model wasused to determine specific electron transport regions (i.e. ballistic,quasi-ballistic, or diffusive) by comparing the effective radius andthe mean free path of an electron. Using this model required thatmicro-switch contact materials be deposited, during devicefabrication, with processes ensuring low surface roughness values(i.e. sputtered films). Sputtered thin film electric contacts,however, do not behave like bulk materials and the effects of thinfilm contacts and spreading resistance must be considered. Theimproved micro-contact resistance model accounts for the twoprimary considerations above, as well as, using thin film,sputtered, electric contact

Technology 2002: the Third National Technology Transfer Conference and Exposition, Volume 1

The proceedings from the conference are presented. The topics covered include the following: computer technology, advanced manufacturing, materials science, biotechnology, and electronics