Unmanned railway vehicle : control algorithm definition for longitudinal dynamics and energetic management

This thesis’ aim is the energy management of the URV railway bogie - Unmanned Railway Vehicle - that Rete Ferroviaria Italiana, RFI, wants to develop to autonomously monitor the HS / HC lines for purposes of railway safety, surveillance and maintenance. The URV is a series-type hybrid electric vehicle. This thesis’ purpose is to indicate the most appropriate energy management control strategy in realistic conditions. For this purpose, a more complete longitudinal dynamics model was developed than the proposed solutions in the literature for longitudinal train dynamics, LTD, and a traditional control in position and speed was implemented, used to identify energy consumption and compare different energy management control logics. Particular attention is given to the "rule-based" energy management strategies: Thermostat Control Strategy (TCS), Power Follower Control Strategy (PFCS) and Fuzzy Logic Strategy (FLS). The main contribution of the work is the comparison of the strategies mentioned above in order to indicate the best one in terms of reducing fuel consumption and maintaining the state of charge, SOC, of the battery in a specific range.

La tesi tratta l’argomento della gestione dell’energia nel carrello ferroviario URV – Unmammed Railway Vehicle – che Rete Ferroviaria Italiana, RFI, vuole sviluppare per monitorare autonomamente le linee AV/AC ai fini della rilevazione di criticità in termini soprattutto di sicurezza, sorveglianza e manutenzione. Il carrello è un veicolo elettrico ibrido di tipo serie, l’obiettivo della tesi è quello di indicare la strategia di controllo più appropriata per la gestione dell’energia in condizioni realistiche. Allo scopo è stato sviluppato un modello di dinamica longitudinale più completo rispetto alle soluzioni presenti in letteratura per LTD, longitudinal train dynamics, ed è stato implementato un controllo tradizionale in posizione e velocità utilizzato per individuare i consumi energetici e mettere a confronto diverse logiche di controllo. Particolare attenzione è stata data alle strategie di gestione dell’energia di tipo “rule-based”: controllo a termostato, Power Follower Control Strategy (PFCS) e Fuzzy logic. Il contributo principale del lavoro è costituito dalla comparazione delle strategie citate in precedenza al fine di indicarne la migliore in termini di riduzione del consumo di carburante e del mantenimento dello stato di carica, SOC, della batteria in un range specifico.