Optimal energy management for an hybrid electric tractor

In recent years there has been a strong tecnological process aimed at the development of alternative sources of power to fossil fuels for road vehicles, driven by the need to reduce fuel consumption and consequently polluting emissions. Hybrid vehicles are a possible solution, but while many sectors have already moved in this direction, heavy goods vehicles and agricultural machinery are still an exception. The purpose of this thesis, developed in collaboration with a business partner, is to provide control techniques aimed at increasing the effi ciency of a hybrid orchard tractor, both during transport and working in the fields. In this regard, vehicle components were fi rst modelled and validated to provide a solid basis for calibration and testing of control logics. Subsequently the problem of energy management was de fined and addressed with optimal control techniques, such as Dynamic programming. Based on the solutions, a heuristic control logic has been developed for Rule Based algorithms, which in addition to being easy to implement, also allows you to intervene directly on vital aspects of the vehicle, such as safety and driveability. In order to improve the performances, a second controller based on Pontryagin’s Minimum Principle has been devised, able to adapt to any scenario and immune from unwanted behaviors due to heuristic rules. Finally, the control techniques developed were tested on a vehicle simulator in a Simulink environment. In particular, two profi les have been created with the aim of translating the real conditions as accurately as possible into the transport and processing of a tractor. The results obtained in terms of fuel consumption were then compared with the optimal solution provided by Dynamic programming and that obtained by feeding the vehicle only to fossil fuel. The study showed the differences between the two regulators implemented, revealing the superiority of adaptive control over heuristic control, being able to ensure robustness and excellent performances in different vehicle operating conditions.

Negli ultimi anni si è assistito ad un forte processo tecnologico improntato allo sviluppo di fonti di alimentazione alternative ai combustibili fossili per i veicoli stradali, guidato dalla necessità di ridurre i consumi di carburate e, di conseguenza, le emissioni inquinanti. I veicoli ibridi rappresentano una possibile soluzione, ma se è vero che molti settori si sono già mossi in questa direzione, quello dei trasporti pesanti e delle macchine agricole rappresenta ad oggi un’eccezione. L’intento di questa tesi, sviluppata in collaborazione con un partner aziendale, è quello di fornire tecniche di controllo utili a incrementare l’effi cienza di un trattore da frutteto ibrido, durante il trasporto e la lavorazione nei campi. A tal proposito, in una prima fase i componenti del veicolo sono stati modellati e validati, per avere una base solida da utilizzare per la taratura e il test delle logiche di controllo. Successivamente il problema della gestione dell’energia è stato de finito ed affrontato con tecniche di controllo ottimo, quali Dynamic Programming. Sulla base delle soluzioni ottenute, è stata sviluppata una logica di controllo euristica per algoritmi Rule Based che, oltre ad essere di facile implementazione, permette anche di intervenire direttamente su aspetti vitali del veicolo come, ad esempio, sicurezza e guidabilità. Con lo scopo di migliorare le prestazioni, è stato ideato un secondo controllore basato sui saldi fondamenti teorici del Pontryagin’s Minimum Principle, in grado di adattarsi a qualsiasi scenario e immune da comportamenti indesiderati dovuti alla de nizione di regole euristiche. Infi ne, le tecniche di controllo sviluppate sono state testate su un simulatore del veicolo in ambiente Simulink. In particolare sono stati creati due profi li mirati a tradurre il più fedelmente possibile le condizioni reali in trasporto e in lavorazione di un trattore. I risultati ottenuti in termini di consumo di carburante, sono quindi stati messi a confronto con la soluzione ottima fornita da Dynamic Programming e da quella ottenuta alimentando il veicolo unicamente a combustibile fossile. Dallo studio effettuato sono state evidenziate le differenze tra i due regolatori implementati, mostrando la superiorità del controllo adattivo rispetto a quello euristico, essendo in grado di garantire robustezza e ottime prestazioni in diverse condizioni di funzionamento del veicolo.