SIMULACIÓN DE LOS REQUERIMIENTOS ENERGÉTICOS DE UN VEHÍCULO HÍBRIDO SERIE.

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1 ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI) INGENIERO INDUSTRIAL SUPERIOR SIMULACIÓN DE LOS REQUERIMIENTOS ENERGÉTICOS DE UN VEHÍCULO HÍBRIDO SERIE. Autor: Luis Corral Diez-Hochleitner Director: José María López Martinez, Subdirector del INSIA. Madrid Junio del 2012

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3 Resumen i RESUMEN Ante la creciente electrificación del sector del transporte, motivada por la preocupación social de reducir las contaminaciones y por la creciente subida de los combustibles derivados del petróleo. La electrificación del transporte supone la posibilidad de aumentar el rendimiento energético en el transporte y de eliminar la contaminación que provoca el transporte. Los vehículos eléctricos se encuentran actualmente limitados tecnológicamente por las baterías como sistema de almacenamiento de energía. Las limitaciones de los vehículos eléctricos, como por ejemplo en autonomía o tiempo de recarga, no permiten actualmente ser una alternativa a las motorizaciones basadas en el petróleo. Es por ello que los vehículos híbridos se presentan como la alternativa razonable. Permitiendo una reducción de las emisiones y del consumo de los vehículos sin perder prestaciones. La tecnología híbrida presenta el reto de integración de tecnologías bien conocidas y ampliamente desarrolladas en el sector de la automoción, como son los motores de combustión interna, con el de nuevas tecnologías de tracción eléctrica y almacenamiento de energía, tecnologías, se prevé, cada vez tengan más presencia en el sector. Además del desarrollo de las diferentes tecnologías que integran un vehículo híbrido es necesario una correcta lógica de control de todo el conjunto que permita sacar el máximo rendimiento al conjunto. La creación de simulaciones de vehículos híbridos sirve de herramienta a los diseñadores e investigadores ofreciendo la posibilidad de ensayar a muy bajo costo diseños y nuevas ideas. El coste del desarrollo de la presente simulación asciende a 3.761,58 y un coste de mantenimiento nulo. El presente documente esta basado en los trabajos previos de Linno Guzzella y su software de simulación QSS_TB. Al igual que la misma se desarrolla en un entorno Matlab/Simulink. La simulación esta enfocada en las transformaciones energéticas que se realizan en los componentes de un tren de tracción híbrido y el como estas varían en función de las solicitudes hechas al vehículo, de la lógica de funcionamiento de los mismos y del dimensionado de los componentes que lo forman. Para facilitar su posterior uso, la simulación se compone de bloques que definen el comportamiento individual de cada uno de los componentes del tren de tracción de un vehículo híbrido, a partir de los parámetros de los mismos. Además se ofrecen dos

4 Resumen ii ejemplos de simulación, uno en lazo abierto tipo backwards y otro en lazo cerrado tipo forwards. Ambas simulaciones describen el comportamiento de un vehículo híbrido serie, la razón de una configuración de híbrido serie se debe a razones estratégicas del INSIA, empresa en la que se desarrolla el proyecto, y su participación en el proyecto TECMUSA. La simulación backwards en lazo abierto, asume que el vehículo ha realizado un ciclo de velocidad y en función del mismo calcula las condiciones de funcionamiento de cada uno de los componentes a lo largo del tiempo. Se trata de una simulación discreta sin realimentación por lo que sus tiempos de simulación son bajos del orden de pocos segundos por hora simulada. Tiene la desventaja no ser capaz de prever lo que le sucede al vehículo en caso de alcanzar una limitación del vehículo y de ofrecer unas menores posibilidades de control al tratarse de un lazo abierto. Sin embargo la simulación propuesta forwards en lazo cerrado emplea un modelo continuo de integración. Esto hace de ella una herramienta más potente y precisa, pero con mayores tiempos de simulación, unos minutos por hora simulada. Aunque mucho más lenta, la configuración el lazo cerrado permite implementar estrategias de control mucho más complejas que la simulación backwards y prever el comportamiento del vehículo al alcanzar un estado límite de servicio de alguno de los componentes. Se ha comprobado en los ensayos realizados la validez de la simulación backwards para el dimensionado de los componentes serie y posibles estrategias de control de un tren de tracción híbrido serie, permitiendo realizar simulaciones de más de veinte horas en unos segundos. Si simulamos la configuración dimensionada mediante la simulación bacwards con la simulación forwards, comprobamos que siendo los resultados parecidos la configuración en lazo cerrado nos permite realizar mejor el control deseado, consiguiendo un comportamiento mas optimo del vehículo. Con todo esto se comprueba las posibilidades que ofrece la simulación a los futuros investigadores y desarrolladores, así como las posibilidades que ofrece la evolución del software de simulación. Siendo las simulaciones una herramienta valiosísima en las primeras etapas del diseño para reducir coste y tiempos de desarrollo.

5 Resumen iii SUMMARY With the increasing electrification of the transport sector, motivated by social concern in pollution and the increasing rise in fuel oil prices. The electrification of transport gives us the possibility of increasing energy efficiency in transport and eliminates pollution caused by transportation. Electric vehicles are currently limited by battery technology and energy storage systems. The electric vehicle limitations such as in autonomy or reload time, do not allow them to be an alternative to petroleum-based engines cars. This is why hybrid vehicles are presented as the reasonable alternative. They allow making a reduction of emissions and consumption of vehicles without benefits loose. Hybrid technology has the challenge of integrating technologies well known and widely developed in the automotive sector, such as internal combustion engines with the new electric drive technologies and energy storage technologies, which are increasingly expected to have more presence in the sector. Besides the development of different technologies needed at a hybrid vehicle, is necessary to implement correct control logic of the powertrain system to get maximum performance of them. The creation of hybrid simulation is a tool for designers and researchers with the possibility of testing at very low cost designs and new ideas. The cost of implementing this simulation amounts to 3, with no maintenance cost. This document is based on previous work and Linno Guzzella QSS_TB simulation software. And also takes place in a Matlab / Simulink environment. The simulation is focused on energy transformations that take place in the components of a hybrid powertrain and how they behave to the requests made by the vehicle, the logic control system and the dimensioning of the main components. To increase the user experience, the simulation is made by blocks that define the individual behavior of each component of the powertrain of a hybrid vehicle, based on the parameters of each component. In addition, two examples of simulation, an open loop backwards simulation and another forwards closed loop simulation. Both simulations describe the behavior of a series hybrid vehicle, the reason for a series hybrid configuration is due to INSIA strategic reasons, company that develops the project, and their participation in the project TECMUSA. The open loop backwards simulation assumes that the vehicle has made a cycle speed and estimated according to the operating conditions of each component over time. Is a discrete simulation without feedback so its simulation time is low in the order of a few seconds per hour simulated. It has the disadvantage not being able to predict what

6 Resumen iv happens to the vehicle for achieving a limitation of the powertrain and offers less control possibilities to be an open loop. However the proposed forwards simulation uses a closed loop with a continuous model of integration. This makes it a powerful and precise tool, but with longer simulation time, a few minutes per hour simulated. Although much slower, setting the closed loop makes possible implement much more complex control strategies than the backwards simulation and predict the behavior of the vehicle when reaches a services limit state of any component. It has been proven in tests the validity of the backwards simulation for the dimensioning of powertrain components and possible strategies for controlling a series hybrid powertrain, allowing to made simulations of more than twenty hours in seconds. If we simulate the configuration dimensioned by backwards simulating with the forwards simulation, we found that similar results, allthout being closed loop configuration allows us to better realize the desired control, achieving a more optimal behavior of the vehicle. Yet this is confirmed the potential of simulation to future researchers and developers, as well as the potential evolution of simulation software. Being simulations an invaluable tool in the early stages of design to reduce cost and development time.

7 Reconocimientos. Muchas personas me han ayudado en la elaboración de este proyecto fin de carrera especialmente mis compañeros y profesores tanto del INSIA como de ICAI. Su ayuda ha sido esencial para la elaboración de este documento y para poder resolver los problemas a los que me he tenido que ir enfrentando. Quiero agradecer más concretamente la ayuda de la gente del INSIA en cuyas instalaciones he desarrollado la mayor parte del proyecto. Quiero hacer una mención especial a los investigadores de la División de Impacto Medioambiental Nuria Flores y Davinia Román por su apoyo y ayuda en el día a día. Quiero hacer una mención especial para Daniel Resino, investigador de la División de Impacto Medioambiental, quien ha supervisado la marcha diaria del proyecto. Por supuesto a mi director de proyecto José María López, subdirector del INSIA, por brindarme esta oportunidad, por su apoyo y confianza sin las cuales esto habría sido imposible. Sin olvidarme de mi familia y amigos. Muy especialmente de mis padres que siempre me han apoyado frente a las dificultades y creído en mí en los momentos de mayor incertidumbre.

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9 ÍNDICE GENERAL. CAPÍTULO I: INTRODUCCIÓN. 1. Motivación del proyecto. 2. Antecedentes. 2.1.El reto híbrido Contextualización mundial Situación socio política Situación actual de las nuevas tecnologías Situación actual de las tecnologías híbridas. 2.2.Otros software de simulación. 3. Objetivos. 4. Justificación. 4.1.Plan estratégico. 4.2.Participación en el TECMUSA. 5. Metodología. 6. Definiciones. 7. Vehículos híbridos. 7.1.Historia Los primeros años Década de los Década de los Décadas de los 80 y Actualmente. 7.2.Tecnología híbrida.

10 Híbrido serie Híbrido paralelo Híbrido mixto Estrategias de control de vehículos híbridos. 8. Bibliografía. CAPÍTULO II: DESARROLLO DEL MODELO. 1. Simulación 1.1.Software de simulación. 1.2.Simulaciones propuestas Modelo de simulación bacwards Modelo de simulación forwards. 2. Descriptiva elementos simulados. 2.1.Ciclo de velocidades. 2.2.Ciclo de pendiente. 2.3.Vehículo. 2.4.Transmisión. 2.5.Motor eléctrico Motor eléctrico modelo backwards Motor eléctrico modelo forwards. 2.6.Generador Eléctrico. 2.7.Baterías Baterías modelo backwards Baterías modelo forwards. 2.8.Motor de combustión interna. 2.9.Control.

11 2.10. Tanque de combustible Bloques especiales PID Señales de Reset Porcentaje de tiempo diferencia de velocidad mayor de un tanto porciento. 3. Bibliografía. CAPÍTULO III: SIMULACIÓN Y RESULTADOS. 1. Dimensionado de un tren de tracción híbrido serie para un vehículo. 1.1.Parámetros de simulación Ciclo Vehículo Motor Eléctrico Gama de Baterías Transmisión Grupo motor generador. 1.2.Configuración Vehículo eléctrico, EV. 1.3.Configuraciones Hibrido serie, HEV HEV I, SoC drain HEV II, Soc sustain HEV III, ON-OFF. 1.4.Resumen de las configuraciones. 1.5.Conclusión. 2. Comprobación con modelo forwards. 3. Resultados y discusión.

12 CAPITULO IV: ESTUDIO ECONÓMICO CAPÍTULO V: FUTUROS TRABAJOS. 1. Desarrollo del modelo. 1.1.Trabajos en la información suministrada por las simulaciones. 1.2.Trabajo en los bloques de simulación. 1.3.Introducir datos reales de los componentes. 2. Adquisición de datos. 3. Validación. 4. Implantación como librería de Simulink. ANEXO I: MANUAL DE USUARIO. 1. Introducción. 2. Requisitos. 3. Simulaciones Bloques modelo Backwards Bloques modelo Fordwards Resultados de las simulaciones 4. Como introducir nuevos datos en las simulaciones De un ciclo de velocidad De un motor eléctrico De un motor de combustión interna Una curva de tensión-nivel de carga de las baterías. ANEXO II: HOJAS TECNICAS.

13 Capítulo I: MEMORIA

14 Capítulo I: Introducción 1 CAPÍTULO I: INTRODUCCIÓN. ÍNDICE 1. Motivación del proyecto Antecedentes El reto híbrido Contextualización mundial Situación socio política Situación actual de las nuevas tecnologías Situación actual de las tecnologías híbridas Otros software de simulación Objetivos Justificación Plan estratégico Participación en el TECMUSA Metodología Definiciones Vehículos híbridos Historia Los primeros años Década de los Década de los 70 27

15 Capítulo I: Introducción Décadas de los 80 y Actualmente Híbrido serie Híbrido paralelo Híbrido mixto Estrategias de control de vehículos híbridos Bibliografía 37

16 Capítulo I: Introducción 3 1. Motivación del proyecto. La energía es la fuerza vital de nuestra sociedad. De ella dependen la luz, el transporte de mercancías y personas, la elaboración, conservación y preparación de los alimentos, el funcionamiento de las fábricas, etc. El consumo energético por habitante ha ido incrementándose en los últimos cien años a la vez que lo hacía la población mundial. La consecuencia ya la conocemos: las fuentes tradicionales de energía que necesitaron millones de años para formarse (combustibles fósiles) se están agotando y emitimos elevados niveles de contaminación a la atmósfera. Como resultado de esto nos encontramos con efectos nocivos para la tierra tales como el efecto invernadero, la lluvia ácida y la deforestación. Todos estos aspectos hacen necesario replantearse la situación energética actual y buscar alternativas que permitan satisfacer las necesidades actuales sin comprometer la salud del planeta. En el sector del transporte por carretera este problema se agrava. Es un hecho empírico que la cantidad mundial de vehículos esta en aumento. Se estima que actualmente circulan por el mundo unos 1100 millones de vehículos. Aunque este crecimiento no es igual en todo el mundo. En regiones como Europa o Estados Unidos la cantidad de vehículos esta estancada y su crecimiento muy relacionado con el crecimiento del PIB. Sin embargo en otras regiones como China o India este crecimiento es muy elevado alcanzándose, durante esta década China ha llegado a tener tasas de crecimiento anual del 27,5%. Se calcula que en sociedades desarrolladas la densidad de vehículo acaba saturándose con un ratio de entre 4 y 8 vehículos por cada 10 habitantes. Regiones todavía en desarrollo como China (1.3 billones de habitantes) o la India (1.1 billones de habitantes) en el año 2007 tenían una densidad de 3 vehículos por cada 100 habitantes. Por lo que es de esperar que cantidad de vehículos mundiales siga en aumento en las próximas décadas. [FUENTE: GUZZ07]

17 Capítulo I: Introducción 4 GRÁFICO 1.1: Evolución de la cantidad de vehículos en el mundo. Fuente GUZZ07 Aunque la cantidad de vehículos en regiones como Japón, Estados Unidos o Europa este estancado el numero de vehículos. El creciente valor del precio del crudo y las reservas limitadas del mismo, así como la contaminación y ruido generado por el tráfico rodado generan la necesidad de una evolución tecnológica en el modelo energético del transporte. Durante la última década han aumentado los esfuerzos en investigación y desarrollo en vehículos más eficientes y menos contaminantes. La presión regulatoria establecida por los gobiernos occidentales y la que ejercen los propios usuarios, que cada vez toman más conciencia del problema socio-económico y de los graves riesgos medio ambientales a que se exponen, agilizará el avance tecnológico en esta parcela de la técnica. Es de especial relevancia el problema de la movilidad urbana, donde los vehículos, tanto los destinados al uso privado como los que atienden el transporte público, verán restringido su uso y sus emisiones contaminantes. Hoy en día, ya existen cascos urbanos, ciudades o áreas metropolitanas, como Londres, donde se limita la circulación a ciertos tipos de vehículos, en función de sus emisiones contaminantes. En otras ciudades, como París, se ha hecho pública la determinación de sus gobernantes de implantar zonas dónde sólo podrán circular vehículos libres de emisiones, desde el año Otras muchas ciudades estás siguiendo el mismo camino o pretenden seguirlo. El objetivo de todas es común y es el de conseguir ciudades libres de humos y con una reducción significativa de ruidos. La sociedad cada vez más concienciada en aspectos medioambientales, presiona a los gobiernos a restringir las emisiones producidas por los vehículos por razones de calidad de vida y ambientales. Las emisiones de CO2 tienen consecuencias nocivas que se plasman en el llamado efecto invernadero. [LOPE07] Las emisiones de partículas producen problemas respiratorios en los seres humanos; sobre todo los diesel, que están más extendidos en Europa que América, y de un modo singular en España, donde la

18 Capítulo I: Introducción 5 proporción de vehículos que funcionan con gasoil es mayor que en el resto de los países de Europa occidental. También las emisiones de NOx generadas por los automóviles inciden en el medio ambiente y crean otros problemas sanitarios. Una segunda razón que impulsa la actuación de los gobiernos, y les obliga o anima a reaccionar, en las políticas de los transportes y de los vehículos empleados, es la dependencia energética, creciente con el tiempo en las sociedades occidentales o avanzadas. Cada vez que aumenta el precio del petróleo, o surgen problemas políticos o sociales en los principales países productores, se plantea la necesidad de revisar las condiciones de la movilidad y los vehículos empleados. Así ha sido siempre que se ha producido una crisis energética. Además, incide en esta necesidad de reducir la dependencia respecto a los derivados petrolíferos, que afectar a la independencia nacional, a modo de autonomía en el diseño de las políticas propias de cada Estado. Ese es el caso de España, que depende en gran medida de estos recursos, para la satisfacción de sus necesidades energéticas y el consumo de su parque automovilístico. A ello se añade la presión por parte de los usuarios, en búsqueda de vehículos cada vez más verdes, que está cobrando mucha fuerza en los llamados países más avanzados, resultando particularmente llamativo el caso de la demanda de los compradores de nuevos coches en Japón, donde incluso el híbrido Toyota Prius es ya el más vendido dentro del segmento de los modelos de berlinas medias. El interés mayor que existe en ese país por este tipo de asuntos tiene mucho que ver con la sensibilidad de aquella sociedad por los problemas ambientales y de calidad de vida. Los vehículos eléctricos no constituyen una novedad en nuestros días. [WIKI11] Ya existían hace más de cien años. En la Exposición Universal de 1900, Ferdinand Porsche presentó un automóvil eléctrico que había diseñado con motivo de aquel destacado acontecimiento. De hecho a principio del siglo pasado existían más coches eléctricos que de combustión interna. El bajo precio del petróleo y la rapidez para rellenar el depósito en cada pueblo hizo que el vehículo de combustión interna terminara por imponerse, centrándose todos los esfuerzos de desarrollo de los años posteriores en el mismo. Año 1900 Total vehículos vendidos Eléctricos Vapor Gasolina % 38% 22% TABLA 1.1: Porcentaje de vehículos venidos en Fuente HUSA05. Para encontrar soluciones satisfactorias a este tipo de problemas, los híbridos se presentan a medio plazo como la solución más viable. Al tratarse de una configuración que aúna motores de combustión interna, nuevas formas de almacenaje y

19 Capítulo I: Introducción 6 transformación de la energía permitiendo llegar a un compromiso entre las ventajas y desventajas de los sistemas trenes de potencia tradicionales y las nuevas tecnologías. Con una configuración híbrida no conseguimos eliminar la contaminación producida por los vehículos ni un aumento drástico del rendimiento, pero si una notable mejora. A la vez se consiguen mejorar las prestaciones de un vehículo con nuevas tecnologías como la autonomía. En estas condiciones, es claro que es necesario desarrollar nuevas fuentes de combustible y que debe aumentar el rendimiento energético de los vehículos para reducir el consumo de combustible. Este texto se centra en la segunda parte.

20 Capítulo I: Introducción 7 2. Antecedentes. En este capítulo se ofrece un resumen de la perspectiva energética del transporte mundial y sus avances tecnológicos, las oportunidades que ofrecen y los retos a los que se enfrentan. Veremos cómo las actuales políticas energéticas del transporte han involucrado a los ciudadanos en la necesidad de vehículos más eficientes y el impulso que eso ha provocado al desarrollo de vehículos híbridos y eléctricos. A lo largo del capítulo se hará mención a los distintos sistemas y tecnologías utilizados. Así mismo se hará hincapié en las principales ventajas e inconvenientes de cada uno de estos sistemas. Del mismo modo se ofrecerá una perspectiva de los software de simulación para vehículos, de las principales ventajas e inconvenientes de los mismos, así como de las posibilidades que ofrecen El reto híbrido Contextualización mundial. El mercado internacional del crudo marca precios máximos históricos todos los días. La crisis económica mundial, la demanda creciente de China e India, unido a una capacidad limitada de refino, supusieron un precio máximo histórico del barril de crudo durante julio de Según los expertos este incremento se debió sobre todo al crecimiento de la demanda de China e India y los intereses especulativos. GRÁFICO 1.2: Precio del petróleo: Precio medio durante cada mes, del barril Brent. Fuente [EIABLS] Energy Information Administration and Bureau of Labor Stadistics.

21 Capítulo I: Introducción 8 Actualmente el precio del petróleo se encuentra otra vez al alza. Sucesos como la primavera árabe han provocado fuertes subidas a pesar de que la demanda se ha reducido recientemente. Algunos expertos apuntan a que la subida es debida a motivos especulativos y todos coinciden en señalar la dificultad para valorar el precio real del petróleo. Hay que añadir las desastrosas consecuencias causadas por fenómenos naturales extremos como los huracanes Katrina y Rita que asolaron Estados Unidos en Estos fenómenos no sólo interrumpen el suministro de petróleo, afectando al precio, sino que para muchos expertos son la evidencia del efecto negativo sobre el sistema climático mundial de nuestra compulsiva quema de combustibles fósiles: El Cambio Climático. Estas son, a día de hoy, las pautas que marcan los precios del combustible, de nuestra economía, y en cierta medida la forma de vida de nuestra sociedad. Por ello no debemos olvidar que estas fuentes energéticas son finitas, o mejor dicho, que su regeneración tarda varios cientos de miles de años en producirse. Hoy día nadie duda sobre la necesidad de encontrar alternativas al petróleo, de la necesidad de reducir el consumo de petróleo y la dependencia que tiene del mismo el sector del transporte. Algunos países como Brasil han impulsado el uso de biocombustibles, como el Etanol, con éxito. Con el uso de biocombustibles se reduce significativamente la dependencia de los combustibles fósiles. Sin embargo no supone una solución al problema de la contaminación, además una creciente demanda de los biocombustibles supondría un encarecimiento de los cereales utilizados para su elaboración provocando una subida del precio de los alimentos básicos de la población. La sociedad es cada vez más consciente del necesario papel de nuevas fuentes de energía en el transporte. La transición desde el sistema tradicional energético en el transporte, dependiente de los combustibles refinados del petróleo, a los nuevos sistemas que no dependan de los mismos, requieren de un paso intermedio que permita evolucionar a la industria. Este paso intermedio son las tecnologías de hibridación, cada vez más extendidas, se prevé juegue un papel fundamental durante las próximas décadas en el desarrollo de sistemas de propulsión mas limpios y eficientes Situación socio política de los vehículos híbridos Durante la pasada década la sociedad se ha ido concienciando cada vez más de la necesidad de ser más ecológicos. El cambio climático es a día de hoy una realidad, si bien es cierto que no todos están de acuerdo en los motivos y las posibles causas que lo provocan, nadie duda de la necesidad de contaminar menos. El transporte produce la mitad de los gases contaminantes del aire, no es de extrañar por tanto que se haya desarrollado una creciente preocupación por reducir la contaminación producida por el transporte.

22 Capítulo I: Introducción 9 Fuete Emisora Contaminante % Relativo % Total CO 77.2 Hidrocarburos 13.6 Transporte NOx Aerosoles 0.8 SOx 0.7 SOx 55.0 NOx 22.6 Combustión fija Aerosoles CO 4.1 Hidrocarburos 2.0 Aerosoles 36.4 CO 30.3 Industria SOx Hidrocarburos 13.9 NOx 0.5 CO 44.4 Aerosoles 27.8 Otras Hidrocarburos NOx 4.9 SOx 0.5 TABLA 1.2: Resumen de contaminantes y fuentes. Fuente ICAI apuntes Aire CTM. Esta preocupación se traslada a los fabricantes de vehículos. Durante los últimos años los fabricantes han centrado la mayoría de los esfuerzos investigación y desarrollo en reducir todo lo posible las emisiones de sus vehículos. La preocupación e importancia de las contaminaciones se ve reflejada en la publicidad y campañas de marketing. Las emisiones producidas y el consumo han pasado a ser parte fundamental de las campañas de marketing siendo una de las primeras características de los vehículos a publicitar. Los gobiernos de los países mas desarrollados tienen muy presente esta problemática, la gran mayoría de los políticos tienen, en mayor o menor medida, presentes en sus discursos medidas para reducir la contaminación, muy especialmente en las ciudades. Todas las grandes ciudades persiguen el ideal de la ciudad libre de humos, para los cual es necesario un sistema de trasporte urbano con cero emisiones. Esto ha derivado en una gran cantidad de medidas adoptadas por los diferentes gobiernos para incentivar la reducción de emisiones producidas por el transporte. Para circular por el centro de Londres y Paris hay que pagar una tasa. En otras ciudades la tasa es en función de la contaminación emitida por el vehículo. En todos lados los combustibles están encarecidos mediante una gran cantidad de impuestos indirectos. En España el impuesto de circulación de pago anual se tasa en función de la contaminación

23 Capítulo I: Introducción 10 producida por el vehículo, el cual es muy reducido para algunos híbridos o incluso cero para eléctricos e híbridos enchufables. En Madrid los vehículos eléctricos e híbridos enchufables están exentos de pagar el estacionamiento regulado Situación actual de las nuevas tecnologías La industria de la automoción tiene centrados una buena parte de sus esfuerzos en desarrollar vehículos con fuentes de energía alternativas a los combustibles fósiles y en reducir drásticamente tanto el consumo como las emisiones contaminantes de los motores de combustión interna tradicionales. Los motores térmicos están evolucionando en dos líneas principales. Por un lado se trabaja en desarrollar técnicas de tratamientos de gases que reduzcan las emisiones contaminantes a la atmósfera, un buen ejemplo de este esfuerzo son los catalizadores de tres vías, sistemas de recirculación de gases o pos tratamiento de los gases de escape, que han conseguido reducir las emisiones. Por otro lado se está trabajando en reducir el consumo de los vehículos, haciendo motores más eficientes. Ninguna de estas líneas de investigación es tratada en este documento, si bien es cierto que muchos de los aspectos aquí mostrados son aplicables a la materia. En cuanto a las nuevas fuentes limpias de energía que sustituyan a los derivados del petróleo existen varias alternativas. Las fuentes que más se están imponiendo son el hidrógeno como combustible o sistemas de almacenamiento de energía eléctrica, baterías. Otros sistemas menos extendidos son, el almacenamiento de energía mecánica en sistemas tipo volante de inercia, en los albores de la automoción esta forma de almacenar energía se utilizaba como fuente de energía, hoy día solo se utiliza de apoyo para en otros sistemas. Los motores eléctricos parecen estar imponiéndose como elemento para trasmitir energía a las ruedas: Presenta enorme ventajas como un alto rendimiento, una curva de par elevado constante y un rango de régimen de giro elevado. Además permite realizar frenada regenerativa con sin necesidad de incorporar ningún elemento extra, lo que permite aumentar el rendimiento global del conjunto. Sobre el papel el hidrógeno parece la mejor alternativa a los combustibles fósiles, es abundante en la naturaleza, con alto poder calorífico y el gas que produce tras su uso es vapor de agua. En contrapartida, se trata de un gas altamente inflamable e inestable además no es posible su extracción directa de la naturaleza, siendo su producción cara y requiriendo una alta cantidad de energía. Aunque es de prever que con un aumento de la demanda y una necesidad de producción en masa se reduzcan significativamente estos aspectos.

24 Capítulo I: Introducción 11 (MJ/kg) H/C ν Gasolina Gas Natural Comprimido Carbón Hidrógeno TABLA 1.3. Fuente: GUZZ07. Parámetros principales de algunos de los principales combustibles (poder calorífico inferior, ratio hidrógeno carbón H/C y masa de emitida por masa de combustible quemado) La manera de aprovechar el hidrogeno como fuente de energía es de dos maneras: - Como combustible de motores térmicos de combustión interna, quemándolo con oxígeno y produciendo energía mecánica directamente como los motores térmicos tradicionales. La principal ventaja de este tipo de configuración es que permite aprovechar la tecnología asociada a los motores de combustión interna y la experiencia acumulada por la industria en esta tecnología. - La otra opción es la llamada pila de combustible. Sin entrar en detalles de como funciona este tipo de tecnología, la pila de combustible o pila de hidrógeno es un elemento electro-químico, en la que el hidrógeno actúa como ánodo y el oxígeno como cátodo, produciendo energía eléctrica. La tecnología de este tipo de sistemas está mucho menos desarrollada siendo su coste mayor, aunque el rendimiento del sistema es más elevado (aproximadamente del 40 %) que el de un motor de combustión interna. Además al producir energía eléctrica se puede combinar con sistemas de tracción mediante motores eléctricos Como solución intermedia entre los combustibles basados en derivados del petróleo y las nuevas tecnologías se plantean las tecnologías de hibridación. Las tecnologías de hibridación permiten aumentar significativamente el rendimiento de los vehículos siendo a día de hoy económicamente rentables. Al combinar diferentes tecnologías se pueden aprovechar las ventajas individuales de cada una intentando suplir las desventajas. Además la utilización de tecnologías híbridas permite desarrollar las nuevas tecnologías. Los vehículos híbridos utilizan varias fuentes de energía para abastecerse. La configuración mas extendida almacena energía eléctrica en baterías, utiliza un motor eléctrico para convertir y posee un motor térmico.

25 Capítulo I: Introducción Situación actual de las tecnologías híbridas. Como hemos visto actualmente el mundo se encuentra ante una electrificación forzada del sistema del transporte, especialmente en el ámbito urbano. Es de prever que las tecnologías híbridas sean las que se impongan a corto plazo, por suponer un compromiso entre una notable mejora de la cantidad de emisiones y consumo, sin prescindir de prestaciones tan importantes para este tipo de vehículos como la autonomía. A día de hoy las motorizaciones híbridas se han posicionado como una opción más en el sector del transporte. Los fabricantes de automóviles son conscientes de la importancia estratégica de los mismos tanto a corto plazo como imagen de marca, como a largo plazo como línea de investigación con más posibilidades de futuro. Es por ello que son necesarias todas las herramientas que ayuden a los desarrolladores e investigadores en su labor. La tecnología híbrida se encuentra actualmente en una etapa muy temprana de sus posibilidades de desarrollo, a pesar de eso es suficientemente madura para ser un producto comercial y poder ser producida en masa, aunque a un precio superior al de otras tecnologías como los motores térmicos tradicionales. Debido a la complejidad de un sistema híbrido en el que se dispone de varias fuentes de energía, las cuales se pueden combinar de múltiples maneras y en diferentes configuraciones, no existe un acuerdo común sobre la mejor configuración posible. Incluso dentro de una misma configuración con una lógica de control parecida se dan casos en el que unas líneas de desarrollo dan prioridad a una fuente de energía o a otra, sin muchas diferencias en los resultados obtenidos Otros software de simulación. Existen hoy día, múltiples software de simulación, como GT-Suite de Gamma Technologies o el DYNA4 del grupo TESIS, que permiten recrear las demandas energéticas de un vehículo. Estos software han evolucionado hacia versiones más comerciales centradas en el desarrollo de vehículos con motores térmicos. Si bien es cierto que reciente han incorporados herramientas para el desarrollo de vehículos híbridos ante la demanda de los clientes. Se trata de programas informáticos con experiencia en el sector y evolucionados, el GT-Suite se encuentra actualmente en su séptima versión. El problema de este tipo de programas es que se trata de programas de código cerrado con precios por licencia muy elevados. Además requieres una periodo de aprendizaje. De estos vamos a destacar DYNA4, ya que se trata de la cara comercial del QSS de Linno Guzzella. Es por tanto un software de simulación basado en un entorno de

26 Capítulo I: Introducción 13 programación Matlab. La simulación está estructurada modularmente, esto significa que cada uno de los componentes a simular se encuentra englobado en una cajita que contiene todo lo necesario para su simulación. Pudiendo el usuario combinar o modificar cada modulo según sus necesidades. Este documento utiliza como punto de partida la versión académica del QSS y la teoría mostrada en el documento Vehicle Propulsion Systems de Lino Guzzella y Antonio Sciarretta en el que se recoge la teoría del QSS. El QSS, realizado en el entorno de simulación visual Simulink de Matlab, esta pensado para realizar simulaciones de los requerimientos energéticos de un vehículo con la configuración que se desee. Para ello calcula los requerimientos energéticos del vehículo para realizar un ciclo de velocidades dado, con ello obtiene las condiciones de funcionamiento de cada uno de los elementos del tren de tracción y con ello el rendimiento de los mismos, siendo capaz de determinar el gasto energético del vehículo su rendimiento y las condiciones de funcionamiento de los elementos del tren de tracción. Se trata por tanto de una simulación de tipo backwards en lazo abierto. Además aunque en el documento Vehicle Propulsion Systems se explique la teoría para realizar todo esto de manera continua, todos los cálculos del QSS se realizan de forma discreta. Además el QSS presenta ciertas limitaciones que se intentaran subsanar. Las principales limitaciones del QSS entre otras son: - La falta de definición de bloques de vital importancia en un tren de potencia como motores eléctricos, de combustión interna o batería siendo la definición de los mismos más cercana a una definición teórica- académica que real y por lo tanto su comportamiento distante del de los reales. - Al tratarse de una simulación backwards en lazo abierto se detiene si alcanzamos el límite de uso de alguno de los componentes. En la realidad si un vehículo no puede alcanzar unas condiciones como una aceleración elevada, no se detiene sino que se mantiene en su estado límite. - Posibilidades de lógica de control pobre, la lógica de control suministrada por el QSS es muy simple en el caso del control del grupo motor-generador de un híbrido serie solo permite mantener una estrategia de ON en descarga durante un tiempo. Si bien es cierto que ante las enormes posibilidades de estrategias de control en este apartado donde el usuario debería centrarse por implementar las suyas propias.

27 Capítulo I: Introducción Objetivos. Profundizar las nuevas tecnologías en el mundo de la energía del transporte. Estudio en profundidad de los componentes de vehículos híbridos y eléctricos, así como de las otras alternativas que se ofrecen en la industria. Crear una simulación y modelo matemático que recree el comportamiento energético de vehículos híbridos y eléctricos, centrándose en vehículos hibrido serie. Permitiendo desarrollar nuevas estrategias para reducir el consumo. Los vehículos objeto de análisis en este texto son vehículos que: o Sean autónomos y no de un suministro de energía continuo mediante una red. o Puedan transportar un mínimo de 2 personas y algo de carga. o Capacidad para superar rampas del 5%. o Puedan alcanzar suficiente velocidad para circular con seguridad por cualquier carretera. La simulación ha de servir como punto de partida para un modelo capaz de recrear en detalle el comportamiento de vehículos hibrido serie. El objetivo final es el de crear una simulación que sirva de herramienta para el desarrollo de los vehículos híbridos, tanto en cuanto a posibles configuraciones como estrategias de control.

28 Capítulo I: Introducción Justificación 4.1. Plan estratégico. El presente proyecto se engloba dentro del proyecto TECMUSA (abreviatura de Tecnologías para la Movilidad Urbana Sostenible Accesible). Concesión de ayudas públicas a la ciencia y la tecnología en la línea instrumental de articulación e internacionalización del sistema, enmarcada en el Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica Subprograma de Proyectos Singulares y Estratégicos del Programa Nacional de Cooperación Público- Privada. Cofinanciados por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) El objetivo común del Proyecto TECMUSA consiste en la investigación industrial planificada, en el ámbito de los vehículos eléctricos e híbridos, orientada a la adquisición de nuevos conocimientos y aptitudes relativas al desarrollo de nuevas tecnologías asociadas a dichos vehículos, combustibles de última generación, suministro de energía eléctrica, gestión de flotas y sistemas de información y comunicación, para lograr un transporte urbano de personas y mercancías eficaz, eficiente energéticamente, respetuoso con el medio ambiente y accesible a todos los usuarios, promoviendo la integración de actividades pertenecientes a la misma cadena, comprendiendo desde el análisis y creación de componentes de sistemas complejos necesarios para la investigación aplicada hasta la experimentación e integración en un prototipo no comerciable de vehículo eléctrico e híbrido, para la realización de pruebas mediante la acción piloto de demostración que permita la validación de la tecnología genérica. Se incluyen, además, acciones de difusión de los resultados de las actividades de investigación de interés para el Sector Automoción, actuaciones encaminadas a definir pautas que puedas servir de guía para futuros desarrollos pre-normativos y actuaciones encaminadas a promover la participación del Consorcio TECMUSA y de otras posibles entidades en programas europeos y, en particular, en el VII Programa Marco, favoreciendo la integración de la ciencia y tecnología española en el Espacio Europeo de Investigación (ERA). Para lograr el objetivo común se ha planteado un conjunto de actividades de investigación pluridisciplinar, interrelacionadas entre sí, orientadas al desarrollo de tecnologías para aplicaciones de flotas de vehículos, tanto de transporte de personas como de mercancías, de clara actividad urbana, de fácil transformación en productos industriales de gran interés en el panorama actual de la movilidad sostenible. Asimismo, aglutina en su desarrollo las principales áreas de I+D que vienen reflejadas en la iniciativa Green Cars, lo que permitirá disponer de un Consorcio capaz de participar de forma activa en dicho foro, todo lo cual le confiere su carácter estratégico. Su

29 Capítulo I: Introducción 16 singularidad radica tanto en dicho objetivo como en su configuración, en su oportunidad, en su planteamiento y en el propio destino de los resultados. Análogamente a los anteriores, este objetivo se verá ampliamente logrado con el presente Proyecto, ya que abarca un amplio número de actividades concurrentes de investigación pluridisciplinar, orientadas al desarrollo de tecnologías de fácil transformación en productos industriales de gran interés en el panorama actual de la movilidad sostenible, que es el objetivo común perfectamente establecido y asegurando complementariedad y amplia sinergia. Con la ejecución del presente Proyecto se abordará el desarrollo de actuaciones capaces de generar crecimiento en la actual sociedad del conocimiento y lograr el desarrollo e innovación tecnológica del Sector Automoción, acometiendo para ello actividades de investigación aplicada que permitan abordar líneas de innovación de carácter científico y tecnológico que puedan derivar en la generación de nuevos conocimientos que puedan resultar de utilidad para la creación de nuevos productos, procesos o servicios, o contribuir a mejorar sustancialmente a los ya existentes, con amplios ámbitos de aplicación, de modo que puedan ser integradas en vehículos y sistemas tecnológicos y que puedan corresponder a una demanda de mercado con probada viabilidad económica y comercial, todo ello en clara consonancia con el objetivo o área primordial, también identificado en el Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica, En este sentido, se han identificado cuatro tipos de necesidades expresadas por los operadores de transporte urbano y otros tantos tipos de vehículos destinados a satisfacerlas: - Autobuses urbanos puramente eléctricos y de grandes dimensiones (10 m de longitud) y elevada autonomía energética. - Autobuses híbridos de reducido consumo y emisiones usando biocombustible y otros combustibles de última generación. - Vehículos híbridos para recogida de residuos urbanos sólidos, con análogas características que las de los autobuses antes indicados. - Vehículos ligeros, híbridos y uso de combustibles limpios, para aplicaciones logísticas en los ámbitos urbano y suburbano. Los objetivos específicos, del TECMUSA, que se presentan a continuación se organizan por Sub-proyectos: 1. Análisis de requerimientos y especificaciones generales de sistemas y vehículos. 2. Desarrollo de nuevos conceptos de bastidores y carrocerías 3. Sistemas de almacenamiento y carga de energía eléctrica. 4. Tracción eléctrica y gestión de la energía en vehículos eléctricos e híbridos. 5. Sistemas avanzados de gestión de flotas. 6. Sistema integrado de información al cliente.

30 Capítulo I: Introducción Sistemas de gestión en tiempo real de la logística sostenible. 8. Integración de tecnologías. 9. Pruebas piloto de vehículos y sistemas de gestión e información. 10. Coordinación y preparación Green Cars Participación en el TECMUSA El presente proyecto se engloba en el Sub-proyecto de análisis de requerimientos y especificaciones generales de sistemas y vehículos, para vehículos ligeros, híbridos y uso de combustibles limpios, para aplicaciones logísticas en los ámbitos urbano y suburbano. Aportando sistemas de simulación que permiten predefinir el comportamiento de los posibles vehículos como fase previa a su implementación. El objetivo es el de disponer de una serie de simulaciones que permitan realizar análisis y tomar decisiones en una fase previa del diseño, así como la posibilidad de comprobar teorías y nuevas posibilidades a un bajo costo. Dentro del proyecto de creación de simulaciones, en el INSIA, se están realizando varios trabajos en paralelo en campos complementarios. Estos trabajos son: - `Simulación del control vectorial de motor eléctrico realizado por Ana García García. - `Simulación del control de un grupo motor-generador realizado por Thilo Wolff von Gudenberg.

31 Capítulo I: Introducción Metodología. Para la instrucción inicial en materia d vehículos híbridos se recurrirá al estudio del trabajo de las principales eminencias de la materia, de los trabajos previos realizados en el INSIA, de la información y documentación existente tanto en el lnisa como en la universidad. La instrucción se reforzará con conferencias de ingeniería de Vehículos Híbridos y eléctricos ofrecidos por el INSIA y el apoyo y conocimiento de los expertos de la materia en el INSIA y la universidad. Estudio de la metodología para crear un software de simulación con Simulink/Matlab. Y de las posibilidades y limitaciones del mismo. Estudio del software QSS de Linno Guzzella utilizado como punto de partida para este proyecto. Así como del documento Vehicle Propulsion Systems de Lino Guzzella y Antonio Sciarretta en el que se basa dicho software. Para recopilar datos sobre los componentes que conforman la simulación se recurrirá a la información y datos publicados sobre los mismos en los catálogos de los fabricantes en internet, así como la suministrada por proveedores y fabricantes por distintos medios. Propuesta de modelos y bloques a simular. Confección de los mismos. Validación de los diferentes elementos de la simulación mediante experimentos realizados en por el INSIA, organización promotora del proyecto, tanto de componentes como de diferentes configuraciones de vehículos híbridos y eléctricos.

32 Capítulo I: Introducción Definiciones. Con la intención de partir de una terminología común, tanto en materia de términos como de unidades de media, se expondrán al inicio de este documento los términos básicos para empezar a estudiar los trenes de potencia. - Tren de potencia: Son los elementos de un vehículo destinados a transformar y controlar el tipo de energía que utilice el vehículo en energía mecánica y entregarlo a las ruedas. Un tren de potencia tradicional esta formado por un depósito de combustible que abastece un motor térmico, este transforma la energía del combustible en energía mecánica y se la entrega a la trasmisión mediante un embrague, la trasmisión realiza una transformación de tipo par/velocidad para adaptar las condiciones de giro del motor al giro de las ruedas, por último la trasmisión reparte la potencia entre las ruedas motrices mediante unos diferenciales. - Masa equivalente de un vehículo: Se entiende por masa equivalente de un vehículo ( ) como el total de la masa del vehículo ( ) más un equivalente que representa la inercia de las partes en rotación. Si en un vehículo la fuerza que tengan que ejercer las ruedas para acelerarlo es: = + = + = + = La masa equivalente tiene un valor típico de entre un 1 a 5 % del valor de la masa total de vehículo, siendo menor para vehículos pesados. Existen tablas para su estimación como la Gráfica X.X. En estas tablas la masa equivalente se calcula como: = Elegimos la curva con el valor del ratio masa_vehículo/cilindrada_motor. El eje de abscisas es., siendo la relación de trasmisión y el radio de la rueda en S.I.

33 Capítulo I: Introducción 20 GRÁFICO 1.3: Fuente APUNTES ICAI MCIA, ECU TRACCION. Los turismos suelen estar por los 500 kg/litro. Esta curva está obtenida estadísticamente para un muestreo de vehículos actuales. - Resistencia aerodinámica: El automóvil avanza dentro de una masa de aire que se opone a su movimiento en función de la velocidad relativa entre ambos. Si definimos como eje x al que es paralelo al avance del vehículo, eje y al transversal y eje z al vertical y consideramos un desplazamiento relativo entre vehículo y viento de componente x exclusivamente, podemos definir el siguiente campo de fuerzas (figura 5.3):

34 Capítulo I: Introducción 21 GRÁFICA 1.4: Fuente APUNTES ICAI MCIA, ECU TRACCION. a. fx fuerza total que se opone al avance del vehículo. b. fxx componente según el eje x, es la que se opone al avance del vehículo. c. fxy sobre el eje y. Si el coche es simétrico respecto a este eje, valdrá cero d. fxz sobre el eje z. Normalmente tiende a levantar el vehículo, por lo que se suele denominar fuerza anti deportante. Es muy importante a grandes velocidades. En los automóviles de competición se utilizan alerones (básicamente alas invertidas) que consiguen que esta fuerza sea de signo negativo (hacia abajo) y enorme a grandes velocidades. De igual forma, para desplazamientos relativos entre aire y vehículo transversales o verticales aparecen fuerzas fy y fz que pueden análogamente descomponerse según los tres ejes. Por ejemplo la componente fyy juega un papel esencial en la sensibilidad al viento lateral del vehículo. La fuerza aerodinámica que se opone al avance del vehículo tiene la expresión: = 1 2 ( ) Donde: es la densidad del aire, V la velocidad del automóvil, la velocidad del aire, el coeficiente de penetración del vehículo y área frontal del vehículo proyectada.

35 Capítulo I: Introducción 22 - Resistencia a la rodadura: La fuerza de rozamiento a la rodadura de los neumáticos sobre una superficie dura es fundamentalmente causada por la histéresis de los materiales del neumático debida a las deformaciones de la carcasa durante la rodadura. También contribuyen, aunque son de menor importancia: e. La fricción entre el neumático y el suelo por deslizamiento. f. La fricción debida a la circulación del aire en el interior del neumático. g. Las pérdidas por ventilación causadas por la rotación del neumático en el aire ambiente. Matemáticamente puede expresarse por la siguiente ecuación: = ( ) cos ( ) Donde: m, masa del vehículo;, coeficiente de fricción independiente de la velocidad;, coeficiente de fricción dependiente de la velocidad; V, velocidad del vehículo y θ, ángulo de la pendiente que está superando. Dado que en los neumáticos actuales, f varía poco con la velocidad, se utiliza muchas veces la expresión simplificada: = cos ( ) Esta se mide en las condiciones nominales de presión y carga del neumático. La fricción depende también de: h. La presión del neumático (disminuye al aumentar la presión). i. El tipo de suelo (es mayor sobre arena o suelos blandos que sobre suelos duros) j. El diámetro del neumático (disminuye al aumentar el diámetro) No se debe confundir el coeficiente de fricción a la rodadura con el coeficiente de fricción al deslizamiento cuyo valor para suelo seco y de asfalto con neumático de goma es próximo a 1 y que es el que permite frenar o girar en las curvas. - Resistencia gravitatoria: Para avanzar cuesta arriba, el motor ha de vencer la fuerza: = ( ) - Frenada regenerativa: La frenada regenerativa es un tipo de frenada típica de los vehículos con tracción eléctrica. La idea es acumular parte de la energía que se le sustrae al vehículo a la hora de frenar para poder reutilizarla después, aumentado con ellos el rendimiento global del vehículo. Se consigue este efecto haciendo que el motor eléctrico conectado a las ruedas funcione como generador ejerciendo un par de negativo y generando corriente.

36 Capítulo I: Introducción 23 - Amperios Hora (Ah): Se trata de la unidad de medida que se utiliza para medir la capacidad de las baterías. Representa la cantidad teórica de amperios de forma constante que una batería es capaz de suministrar en un hora. Conociendo la tensión (U) a la que se suministra se puede averiguar la energía de la batería. E Wh = h - Simulación backwards: Se trata de un tipo de simulación en el que se conoce lo que ha realizado el sistema, el vehículo en nuestro caso, y a partir de ese punto calcula las condiciones de funcionamiento. En el caso de un vehículo sigue la siguiente secuencia lógica: GRÁFICA 1.5. Esquema de una simulación backwards. Fuente elaboración propia.

37 Capítulo I: Introducción 24 - Simulación forwards : En este caso se trata de un simulación en el que para intentar alcanzar un objetivo se pone el sistema a funcionar y se va corrigiendo según evolucione, es típico utilizarlos en configuraciones de lazo cerrado con algún tipo de controlador que intente seguir una referencia de la mejor manera que las características del sistema se lo permitan. En el caso de un vehículo sigue la siguiente lógica: GRÁFICA 1.6. Esquema de una simulación forwards. Fuente elaboración propia.

38 Capítulo I: Introducción Vehículos híbridos y eléctricos Historia de los vehículos híbridos y eléctricos. La historia de los vehículos eléctricos es interesante. Incluye el nacimiento de los vehículos eléctricos después del descubrimiento de la electricidad y los medios para transformarla en energía mecánica y su posterior desaparición en favor de los vehículos de gasolina. La gente desviándose desde modos de transporte amigables con el medio ambiente debido a la falta de tecnología, aunque parece que hoy día nos encontramos de nuevo en la senda adecuada. [HUSA06] Los primeros años. Antes de la década de 1830, el transporte por carretera se realizaba mediante tiro de animales o mediante motores de vapor, debido a que las leyes de la inducción electromagnética, y como consecuencia, los motores eléctricos y generadores todavía no se habían descubierto. Faraday demostró los principios para un motor eléctrico en 1820 provocando una corriente eléctrica a través de un cable de alambre con un imán, pero en 1831 descubrió las leyes de la inducción electromagnética que permitían el desarrollo de motores eléctricos y generadores esenciales para los vehículos eléctricos. La historia de los vehículos eléctricos en los primeros años asta su época dorada a principio de la década de 1900 se puede resumir en: - Pre 1830: Vehículos propulsados por vapor : La ley de Faraday, y un poco después, la invención del motor de corriente continua : Vehículo eléctrico con baterías no recargables es utilizado en trayectos cortos : Vehículo eléctrico con baterías no recargables alcanza 19 mph (31 km/h) : Desarrollo de la primera batería de plomo : Vehículos con baterías como fuente de energía. - En la década de 1870 la electricidad era producida por generadores tipo dinamo : Primer coche de gasolina, un triciclo : 4200 coches eléctricos vendidos, 40% eléctricos. Algunas de las especificaciones de los primeros vehículos eléctricos: : French Krieger Co. EV: Pesaba, 915 kg; velocidad máxima de 24 km/h; autonomía, 80 km/carga.

39 Capítulo I: Introducción : French B.G.S. Co EV: Velocidad máxima de 64.4 km/h; autonomía, 161 km/carga : vehículos eléctricos registrados, superaban a los vehículos propulsados por gasolina en una proporción de 2 a : Woods EV: Velocidad máxima de 61 km/h; autonomía, 160 km/carga : Lansden EV: Pesaba, 1107 kg; autonomía, 80 km/carga; capacidad de carga, 1 tonelada. - Década de los años 20: Desaparecen los vehículos eléctricos en favor de los vehículos con motores de combustión interna que empiezan a ser predominantes Los factores que llevaron a la desaparición de los vehículos eléctricos después de su corto periodo de éxito fueron los siguientes: - Invención en 1911 del motor de arranque que facilitaba arrancar los vehículos de gasolina. - Las mejoras introducidas por Henry T en producción en masa permitió vender los vehículos de gasolina por 260$ en 1925, comparándolo con los 850$ que constaba un vehículo eléctrico en Los vehículos eléctricos eran caros. - Las áreas rurales tenían acceso limitado a la electricidad para cargar las baterías, mientras que la gasolina podía ser vendida en esas áreas Década de los 60. Los vehículos eléctricos vuelven a resurgir en los sesenta, debido principalmente los problemas derivados de la contaminación producida por los vehículos con motores de combustión interna. Los mayores fabricantes de automóviles, General Motors y Ford, se involucran en la investigación y desarrollo de vehículos eléctricos. General Motors empieza un programa de 15 millones de dólares que culmina con los vehículos Electrovair y Electrovan. Los componentes y especificaciones del Electrovair I y Electrovair II se muestran a continuación: - Motor de inducción trifásico de 115 hp, rpm. - Baterías plata-zinc (Ag-Zn), 512 V, 680 lb. - Control del motor mediante inversor DC-AC utilizando rectificadores controlados de silicio (SCR) - Velocidad máxima 80 mi/h - Autonomía de 40 a 80 millas. - Aceleración de 0 a 60 mi/h en 15.6 s - Peso del vehículo 3400 lb El Electrovair utilizaba la carrocería y chasis del Chevy Corvair. Entre sus ventajas destacaba la capacidad de aceleración que era similar a la del Corvair con motor

40 Capítulo I: Introducción 27 térmico. Entre sus desventajas estaban las batería de plata-zinc que eran muy caras, pesadas, con poca vida de uso y mucho tiempo de recarga. Otro factor que ayudo a reimpulsar los vehículos eléctricos fue La gran carrera de los vehículos eléctricos carrera cruzando Estados Unidos (3300 millas) entre un vehículo eléctrico de Caltech y otro del MIT en agosto de La carrera generó una gran expectación e interés en los vehículos eléctricos además de una gran cantidad de datos sobre vehículo eléctrico en carretera. Sin embargo la tecnología en los años sesenta no era suficientemente madura para producir vehículos eléctricos comerciales rentables Década de los 70. El escenario giro en favor de los vehículos eléctricos en los setenta, mientras los precios de la gasolina se incrementaban dramáticamente debido a la crisis energética. El embargo al crudo árabe en 1973 incremento la demanda de fuentes de energía alternativa, provocando un creciente interés en vehículos eléctricos. Empezó a ser altamente deseable para los países reducir la dependencia de petróleo extranjero. En 1975, 352 furgonetas eléctricas fueron entregadas al servicio postal de Estados Unidos a modo de prueba. En 1976 el congreso de USA aprueba una ley que autoriza un programa federal para promover las tecnologías de vehículos eléctricos e híbridos y demostrar las posibilidades comerciarles. El Departamento de Energía de Estados Unidos estandarizo las características de vehículos eléctricos que se resumen en la Tabla 1.4. Uso Categoría Uso Personal Comercial Aceleración de 0 a 50 km/h < 15s < 15s Pendiente a 25 km/h 10% 10 % Pendiente a 20 km/h 20% 20% Velocidad de crucero 5 min 80 km/h 70 km/h Autonomía: 50 km, ciclo Eléctrico C 200 km, ciclo C 50 km, ciclo B Híbrido 50 km ciclo B Consumo de energía no eléctrica para vehículos híbridos (el consumo de energía no eléctrica debe ser menor del 75% del total) < 1.3 MJ/km < 9.8MJ/km Tiempo de recarga para una descarga del 80% < 10 h < 10 h TABLA 1.4. Requerimientos de un vehículo híbrido.

41 Capítulo I: Introducción Década de los 80 y 90. En los ochenta y noventa, tuvo lugar un gran desarrollo de interruptores de alta potencia y frecuencia semiconductores, a la vez que una revolución de los microprocesadores, que llevo a mejorar convertidores de potencia para controlar motores eléctricos con gran eficiencia. En estas décadas las legislación empieza a presionar par intentar desarrollar vehículo que emitan cero contaminaciones. Por ejemplo en California en 1990 se fijó que para 1998 el 2% de los vehículos deberían ser cero emisiones para cada compañía de automóviles que vendiese más de vehículos. Los porcentajes se establecieron con un aumento del 5% para 2001 y del 10% para Este tipo de legislación supuso un enorme impulso para que los mayores fabricantes desarrollaran los vehículos híbridos. Aunque la legislación se tubo que relajar debido a al incapacidad de los fabricantes para alcanzar los requerimientos en 1998 y Motivados por los problemas de la contaminación y la potencial crisis energética, gobiernos, agencias investigadoras y los mayores fabricantes de automóviles han lanzado una buena cantidad de iniciativas para impulsar los vehículos con cero emisiones Actualmente. En 2001 se lanzó a nivel mundial el Prius de Toyota, siendo el primer vehículo híbrido producido en serie. Este híbrido ha batido todas las expectativas de ventas, en mayo de 2008 llevaba acumuladas mas 1 millón de unidades en el mundo, en septiembre de 2010 las ventas mundiales alcanzaron los 2 millones de unidades. En Estados Unidos las ventas alcanzaron el millón de unidades en abril de 2011 y en Japón en agosto. Este pequeño hibrido ha supuesto la consolidación definitiva de los vehículos híbridos en el mundo. Con una gran aceptación entre el publico, se trata del primer vehículo híbrido rentable y siguiendo las líneas de su éxito el resto de fabricantes tienen actualmente o se encuentran en proceso de lanzar modelos híbridos o eléctricos. El éxito del Prius se debe a varios motivos, principalmente a una sociedad ya madura en cuanto a la necesidad de este tipo de vehículos. Además Toyota antes de lanzar el Prius como vehículo de fabricación en serie de bajo coste, llevaba varios años trabajando, desarrollando y probando componentes de vehículos híbridos, principalmente mediante su marca de lujo Lexus con una gama híbrida en el mercado Estadounidense y Japonés, los mercados mas maduros. A día de hoy el Prius va por su tercera versión siendo el más vendido en el sector de los híbridos a nivel mundial. En algunos mercados como el japonés es el vehículo más

42 Capítulo I: Introducción 29 vendido en el segmento de las berlinas compactas. Actualmente Toyota cuenta con cuatro modelos híbridos solo en su marca Toyota. Además se trata de los modelos con unas de las mejores prestaciones de consumo y que menos contaminación emiten. Esto ha dotado a Toyota de una imagen de líder en el sector de las tecnologías del transporte. Este éxito ha supuesto el impulso definitivo a los vehículos híbridos eléctricos, el resto de fabricantes imitando el éxito de Toyota están apostando fuerte por este tipo de nuevas tecnologías. Se prevé que esta tendencia sea cada vez mayor siendo la tecnología híbrida y eléctrica la principal línea de investigación en el sector del automóvil Tecnología híbrida y eléctrica. El tren de potencia de un vehículo está compuesto por todos los elementos que proporcionan la energía necesaria a las ruedas para poder desplazarse. Esta energía se puede producir de muchas maneras, pero todas tienen poseen varios elementos en común: Sistema de almacenamiento de energía, con posibilidad de recargarlo con facilidad. Ya sea energía química almacenada en forma de combustible en un depósito o en una batería, energía mecánica en un volante de inercia o en un sistema hidráulico Uno o varios motores capaces de convertir la energía almacenada en energía mecánica. Un elemento de transmisión que distribuye la energía a las ruedas y dosifica la manera de entregarla. Sistema de control o centralita que regula la cantidad de potencia utilizada en cada momento. Además se han ido introduciendo poco a poco nuevos elementos: Sistemas de recuperación de energía. Permiten recuperar energía en las frenadas. Elementos capaces de convertir energía de un tipo en otro, como el generador que convierte la energía mecánica en energía eléctrica. Un vehículo híbrido es aquel que combina un motor de combustión interna y otro eléctrico para desplazar el vehículo, aunque no necesariamente han de actuar los dos conjuntamente para la propulsión del mismo. El esquema básico de un vehículo híbrido consiste en un sistema de baterías para almacenar la energía eléctrica, un motor eléctrico para transformar la energía eléctrica en mecánica y un motor de combustión interna. El control de un motor eléctrico se realiza mediante un inversor. La manera de distribuir es la que cambia de un tipo de híbrido a otro. El objetivo principal de estos vehículos es la reducción del consumo, tanto de combustibles fósiles como energético en general, y de las emisiones contaminantes, sin perder prestaciones, por ejemplo, aceleración y habitabilidad.

43 Capítulo I: Introducción 30 Por lo general, un vehículo híbrido se compone [LOE10], [MILE04], al menos, de: - Un motor de combustión interna. - Uno o más motores eléctricos. - Un elemento de almacenamiento de energía (unas baterías o un volante de inercia). Un inversor que conecta la batería con el motor eléctrico o un elemento de transmisión como un CVT (transmisión variable continua) en el caso de usarse un volante de inercia. Una de las principales características de los vehículos híbridos es que aprovechan un porcentaje mucho mayor de energía de la que generan que los vehículos convencionales de gasolina. Un 30% frente a un 19%. Ello lo consiguen mediante las baterías que almacenan energía y son la causa de esta eficiencia mayor. Muchos sistemas híbridos reutilizan energía, como puede ser la energía cinética convirtiéndola en energía eléctrica gracias a los llamados frenos regenerativos. Todos los vehículos híbridos pueden funcionar temporalmente como vehículo eléctrico puro, esto es con el motor térmico apagado, alguno incluso tiene la opción de obligar al vehículo a funcionar en este modo. Esta opción es de especial interés para el futuro en el que se prevén zonas con el transito restringido a vehículos con motores de combustión interna. Los vehículos eléctricos funcionan en modo eléctrico puro sin motor de combustión interna. Estos vehículos a día de hoy solo están destinados a uso urbano debido a su escasa autonomía. La escasa autonomía de los eléctricos puros es debido la limitación de las baterías. En tramos cortos, los vehículos híbridos tienen un rendimiento superior al de los vehículos convencionales. En zonas donde el tráfico es denso, ciudad o área metropolitana congestionada, los vehículos híbridos tienen un consumo de combustible menor y unas emisiones contaminantes más reducidas. Las principales ventajas de este tipo de vehículo son un menor consumo, unas menores emisiones y un menor mantenimiento. Aunque la complejidad del sistema globalmente es superior los motores eléctricos son elementos con mucho menor desgate que un motor térmico al no contener apenas elementos de desgate, además la frenada regenerativa permite un menor uso de los frenos mecánicos alargando la vida de los mismos. Todas estas características son especialmente apreciadas para las flotas de vehículos en las que el uso intensivo que se hace de los vehículos perite compensar el precio superior de estos vehículos. Una de las principales desventajas de los vehículos híbridos es el sobrepeso del sistema de tracción con respecto a un vehículo con motor térmico tradicional. Además de una complejidad y coste mayor.

44 Capítulo I: Introducción 31 Los vehículos híbridos pueden clasificarse en híbridos paralelo, serie o mixto en función de como distribuyen la energía Híbrido paralelo. Un vehículo híbrido paralelo se caracteriza por tener un motor de combustión interna conectado mecánicamente a las ruedas y un motor eléctrico también conectado. Con esta manera tanto el motor térmico como el eléctrico pueden suministra potencia mecánica a las ruedas. Existe una unión mecánica entre el motor térmico y el eléctrico. GRÁFICO 1.7. Esquema de un híbrido paralelo. Elaboración propia. Las principales ventajas de este tipo de arquitectura es la utilización del menor número de componentes, lo que en teoría permitiría ser la configuración con el tren de potencia más ligero. Además al disponer de un motor térmico conectado mecánicamente el vehículo puede funcionar igual que un vehículo tradicional, teniendo por tanto unas prestaciones muy similares. En contra se trata de una configuración en la que el control sobre el tren de potencia y la lógica asociada al mismo es mucho más complicada. No existe una acuerdo común sobre como realizar el control, pero es claro que en este tipo de arquitecturas, combinar los elementos de tal manera que todo los elementos funcionen en las regiones de máximo rendimiento posible, es bastante mas complicado que en otras arquitecturas. Si bien es cierto que con un híbrido paralelo se consigue aumentar notablemente el rendimiento global del vehículo, permitiendo al vehículo realizar frenadas regenerativas o con un control refinado reduciendo el tiempo que el motor térmico trabaja en los puntos de peor rendimiento al mínimo posible.

45 Capítulo I: Introducción 32 La dificultad del control radica en la coordinación necesaria en los dos elementos que ejercen par sobre la transmisión, el motor eléctrico y el térmico, y en conseguir un mando adecuado sobre los mismos. Para desarrollar una configuración de hibrido paralelo son necesarios unos conocimiento y experiencia en la materia mayores que para un híbrido serie Híbrido serie. En los vehículos híbridos en serie el encargado de la propulsión del vehículo es exclusivamente el motor (o los motores) eléctrico. Sin embargo, a diferencia de un vehículo eléctrico puro, la energía que lo alimenta no proviene exclusivamente de una batería recargada por la red, sino que dicha batería es recargada parcial o completamente mediante un motor térmico. Dicho motor de combustión se encuentra acoplado, bien directamente o bien mediante una reductora, a un generador eléctrico que es el encargado de transformar la potencia mecánica en el eje a potencia eléctrica que cargará la batería. Sin embargo, el funcionamiento de dicho conjunto motor térmico-generador eléctrico no es continuo y, de hecho, se procura que su tiempo de funcionamiento sea el menor posible, para que se minimice el uso de combustible fósil y emisiones locales como para que se reduzca, en especial durante su funcionamiento urbano. GRÁFICO 1.7. Esquema de un híbrido paralelo. Elaboración propia. La idea con un híbrido serie es la de disponer de un vehículo con tracción puramente eléctrica con autonomía ampliada gracias a un generador conectado a un motor térmico que nos permite recargar las baterías.

46 Capítulo I: Introducción 33 En la actualidad, un vehículo eléctrico, para una homologación con ciclo Europa, es capaz de realizar entre 100 y 150 kilómetros, mientras que un híbrido en serie puede multiplicar esa cifra por más de cuatro veces. Dada su naturaleza, los vehículos híbridos en serie, muchas veces, se denominan eléctricos de rango extendido, y en la mayor parte de los usos que le dé el conductor, el vehículo no requerirá la activación del conjunto motor-generador, funcionando como un vehículo eléctrico. La experiencia muestra que el 80% por ciento de los conductores europeos no realiza más de 60 kilómetros al día. Por lo tanto, en teoría, el accionamiento del motorgenerador quedará reservado para cuando el usuario desee realizar un viaje largo por autopista. Aunque en teoría con el motor-generador la autonomía total es mayor y por lo tanto serían necesarias menor cantidad de baterías, esto en la práctica no se cumple si queremos que el vehículo sea capaz de funcionar en modo eléctrico puro pues estaremos limitando la potencia que estas pueden suministrar. Por lo que en la práctica no se puede reducir el número de baterías que a día de hoy son el mayor factor en el coste. Así se espera que siga siendo, al menos durante la siguiente década, hasta que los avances tecnológicos y, en especial, la producción en masa de tales vehículos lo reduzcan a una cuantía más asequible, [WEST07], [BESE10]. El control de los híbridos en serie resulta de menor complejidad que otras configuraciones, pues tan solo se trata de fijar el punto de funcionamiento del conjunto motor-generador para obtener una recarga satisfactoria y eficiente de la batería. La propulsión no requiere un control complejo que sí que se necesitaría en un híbrido en paralelo (que requeriría gestionar de qué forma se combinan los motores eléctricos y de combustión). Esto permite ocuparse tan sólo de definir la estrategia más adecuada del conjunto motor-generador; lo cual, para unos recursos limitados, permite obtener una mayor optimización. Otro factor clave es el menor tamaño y la complejidad inferior del motor térmico que se usa. El cual además al estar desacoplado mecánicamente de las ruedas puede ponerse a funcionar en los puntos de mayor rendimiento. Por el contrario, el motor eléctrico encargado de la impulsión del vehículo ha de ser dimensionado para una potencia mucho mayor, pues es el único responsable de transmitir la potencia a las ruedas. Resulta necesario el uso de un rectificador (encargado de convertir la potencia trifásica, proveniente del conjunto motor generador, a continua, que es en la que trabaja la batería) y de un inversor, que actúa de puente entre la batería y el motor eléctrico de propulsión. En este caso, si se desea hacer uso de la frenada regenerativa, el inversor ha de ser bidireccional. Un factor adicional que contribuye a hacer que los híbridos en serie sean interesantes es la eliminación de la necesidad de una caja de cambios convencional. Esto es debido a la mayor elasticidad de los motores eléctricos frente a los motores de combustión. A pesar de todo, la mayor cantidad de componentes, aun pudiendo reducir el tamaño de varios como el motor térmico o la transmisión, resultan en un mayor peso total del conjunto.

47 Capítulo I: Introducción Híbrido mixto. Un vehículo hibrido mixto puede funcionar tanto como un hibrido serie como paralelo. De tal manera que se pueda obtener las ventajas de cada uno. Aunque para funcionar como tal se trata de un tren de potencia más pesado al necesitar de un motor eléctrico y un generador al igual que el híbrido serie para funcionar en ese modo. Existe tanto una unión mecánica como eléctrica entre el motor térmico y el eléctrico. GRÁFICO 1.7. Esquema de un híbrido paralelo. Elaboración propia. Este tipo de configuración es la menos utilizada, dada la dificultad añadida que supone el control de todos los elementos así como de los distintos caminos para suministrar potencia. Además del mayor peso como consecuencia de la mayor cantidad de componentes y de un dimensionamiento mayor de los componentes que lo forman Estrategias de control de vehículos híbridos. La estrategia de control a seguir es probablemente el apartado más importante del diseño, y en función de ella se han de dimensionar los elementos del tren de potencia híbrido. A día de hoy no existe una estrategia de control para vehículos híbridos universal, siendo la búsqueda de una estrategia de control optima el objetivo de muchas líneas de

48 Capítulo I: Introducción 35 investigación, sin embargo si mantienen ciertos aspectos comunes que se describen a continuación. Como el control de un híbrido paralelo es más complicado que el de un híbrido serie, con mayor número de posibles estrategias, y este documento está centrado en el desarrollo de un híbrido serie, no centraremos el las estrategias de control de un híbrido serie. Empezaremos definiendo los modos de funcionamiento de un híbrido serie: - Eléctrico puro: El motor térmico se encuentra apagado y las baterías son las encargadas de entregar toda la potencia al motor eléctrico. - Mixto en descarga: El motor térmico encendido, y tanto las baterías como el generador suministran potencia al motor eléctrico. Típico de aceleraciones en las que se requiere alta potencia. - Mixto en carga: El motor térmico encendido, suministrando potencia al motor eléctrico y recargando las baterías. - Solo térmico: El motor térmico suministra instantáneamente la potencia requerida por el motor eléctrico. Típico de situación de emergencia en el que las baterías han fallado - Frenada regenerativa: El vehículo se encuentra frenando y el motor eléctrico funcionando como generador recarga la batería. Este modo tiene limitada la corriente de recarga para proteger las baterías, llegados a ese límite el extra de par de frenado lo han de suministrar los frenos mecánicos. Lo puntos claves de una estrategia de control son: - Decidir cuando y como encender el grupo generador, cuando debe encenderse, si en un punto fijo o variable y que potencia ha de entregar. - Como gestionar la frenada regenerativa. Como y cuanto limitar la corriente de carga. Si se da el caso de una frenada regenerativa con el motor térmico encendido, limitamos más la frenada regenerativa? O disminuimos la potencia del generador instantáneamente? - Gestión de la batería, hay que decidir si se descargan corrientes de descarga elevadas y si se hace si se limitan en el tiempo, o si se limita en función de la temperatura de las mismas. También es necesario definir si las baterías van a ser la fuente de energía constante o si cuando este encendido el generador lo complementan. Por ejemplo en caso de una aceleración muy fuerte en la que se requiera mucha potencia, hacemos saltar el motor térmico o permitimos que toda la potencia la suministren la batería. Se debe decidir que estado de carga enciende el motor térmico y en que estado se apaga, o si lo se deja encendido un tiempo mínimo.

49 Capítulo I: Introducción 36 Además se debe controlar la temperatura del motor térmico para evitar que funcione en frio, encendiéndolo en caso de que su temperatura baje de un valor determinado y haciéndolo funcionar a poca carga asta que se caliente. Por supuesto se ha de prever su funcionamiento en situaciones de emergencia.

50 Capítulo I: Introducción Bibliografía. [GUZZ07] Lino Guzzella; Antonio Sciarretta Vehicle Propulsion Systems 2007 [ROBY09] [LIJU02] [POWE98] [COLO06] [HUSA05] [PIST10] [LARM03] [RASH01] [GREG03] Robyn A.Jackey; Gregory L. Plett; Martin J. Klein Parameterization of a Battery Simulation Model Using Numerical Optimization Methods Lijun Gao, Shengyi Liu, Member, IEEE, and Roger A. Dougal, Senior Member, IEEE Dynamic Lithium-Ion Battery Model for System Simulation IEEE TRANSACTIONS ON COMPONENTS AND PACKAGING TECHNOLOGIES, VOL. 25, NO. 3, SEPTEMBER 2002 B. K. Powel; K. E. Bailey; S. R. Cikanek Dynamic Modeling and control of Hybrid Electric vehicle powertrain systems José V. Colomer Ferrándiz; Ricardo Insa Franco El consume energético en el transporte urbano y metropolitano. Lo modos ferroviarios Iqbal Husain ELECTRIC and HYBRID VEHICLES Design Fundamentals Boca Raton London New York Washington, D.C Gianfranco Pistoia ELECTRIC AND HYBRID VEHICLES POWER SOURCES, MODELS, SUSTAINABILITY, INFRASTRUCTURE AND THE MARKET 2010 James Larminie; John Lowry Electric Vehicle Technology Explained MUHAMMAD H. RASHID POWER ELECTRONICS HANDBOOK Gregory L. Plett Advances in EKF SOC Estimation for LiPB HEV Battery Packs 2003 [FRAI03] Jesús Fraile Mora Máquinas Eléctricas Mc Graw Hill, [PANA00] Panasonic Lithium Ion Batteries Technical Handbook [LOPE10] [MILE04] [LOPE07] [CHAC10] López, J. M La tecnología de los vehículos híbridos y eléctricos. Asepa, Madrid 2010 Miller, J.M. Propulsion Systems for Hybrid Vehicles.. The Institute of Electrical Engineers, London López, J.M. El Medio ambiente y el Automóvil: el reto del vehículo automóvil frente a la Reducción del CO2. Editorial CIE DOSSAT. Madrid Chacón, J.J. Las baterías para vehículos eléctricos híbridos. Asepa, adrid 2010.

51 Capítulo I: Introducción 38 [BESE10] Besehard, J.O. Handbook of Battery materials. Ed. Wiley-VCH, [WEST07] [WIKI11] [MATH01] [MATH02] [USDE09] [BUBN10] [EHSA10] [EIABLS] Westbrook, M.H. Development and future of battery, hybrid and fuelcell cars. IEE Power & Energy Series, Wikipedia: Última entrada 11 de marzo de Mathworks: Mathworks: Department of Energy and U.S. Environmental Protect Agency Última consulta 30 de Abril Bubna, P.; Brunner, D.; Gangloff, J.; Advanci, S.; Prasad, A Analysis operation and maintenance of a fuel cell battery series-hybrid bus for urban transit applications. Journal of Power Sources 195 (2010). Ehsani, M.; Gao, Y.; Emadi, A. Modern Electric, hybrid Electric and fuel cell vehicles CRC Pres, Energy Information Administration and Bureau of Labor Stadistics

52

53 Capítulo II: DESARROLLO DEL MODELO

54 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 1 CAPÍTULO II: DESARROLLO DEL MODELO. ÍNDICE 1. Simulación Software de simulación Simulaciones propuestas Modelo de simulación bacwards Modelo de simulación forwards Descriptiva elementos simulados Ciclo de velocidades Ciclo de pendiente Vehículo Transmisión Motor eléctrico Motor eléctrico modelo backwards Motor eléctrico modelo forwards Generador Eléctrico Baterías Baterías modelo backwards Baterías modelo forwards Motor de combustión interna Control Tanque de combustible Bloques especiales PID. 40

55 Capítulo II: Desarrollo del modelo Señales de Reset Porcentaje de tiempo diferencia de velocidad mayor de un tanto porciento Bibliografía. 42

56 Capítulo II: Desarrollo del modelo Simulación. A la hora de desarrollar un vehículo, resulta de gran utilidad realizar estimaciones previas a la producción del mismo, para analizar el efecto de ciertos factores o variables del diseño, o efectuar valoraciones, por ejemplo, de su consumo energético. A tal fin atienden los procesos de simulación. El objetivo de este proyecto es el de crear un modelo matemático que permita estudiar el comportamiento de un vehículo. En el comportamiento de un vehículo intervienen una gran cantidad de procesos en una gran variedad de situaciones, desde procesos que trasmiten energía a las ruedas, permiten maniobrar el vehículo, mejoran el confort de los ocupantes o los protegen en caso de accidente entre otros. Todos ellos son importantes y de enorme complejidad. En este documento nos centraremos en el tren de potencia de los vehículos y en su comportamiento energético. El objetivo es crear una herramienta que sirva a los modeladores para modelar el conjunto del tren de potencia de un vehículo. Esto puede servir para ensayar de manera virtual la influencia de los diferentes componentes, parámetros o estrategias de control. Al ser una simulación centrada en los flujos de energía, nos permite ensayar los aspectos como el consumo energético, o dimensionado de elementos del vehículo. La simulación debe cumplir varios requisitos: - Debe ser un software que no requiera conocimientos de programación para ser utilizada. - Los parámetros que definan el comportamiento del vehículo en la simulación han de ser fáciles de conseguir en el entorno del diseño, sin requerir ensayos especiales. Preferiblemente mediante los valores típicos de las fichas técnicas de los componentes. - La simulación ha de ser suficientemente rápida para simular tiempos largos con un ordenador sin prestaciones especiales. Como límite imponemos que el tiempo simulado ha de ser mayor o igual que el tiempo que dura la simulación. - Se ha de poder reconfigurar la simulación para recrear el comportamiento de la configuración que se desee Software de simulación. La simulación se ha desarrollado en el entorno Simulik. Simulink es un entorno de programación visual, que funciona sobre el entorno de programación Matlab. Simulink es una herramienta de simulación de modelos y sistemas a través de un sistema de bloques

57 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 4 Simulink es una plataforma para simulación multidominio y diseño basado en modelos de sistemas dinámicos y embebidos. Proporciona un entorno gráfico interactivo y un conjunto de librerías de bloques personalizables que permiten diseñar, simular, implementar y probar una gran variedad de sistemas con variación temporal, entre los que se incluyen sistemas de comunicaciones, control, procesado de señales, vídeo e imagen. Las razones para la utilización de este software son las siguientes: - Software ampliamente utilizado en el mundo de la ingeniería y de la investigación, por lo que es común que los posibles usuarios ya lo posean. - Se trata de una herramienta común entre los estudiantes universitarios de ingeniería y en el mundo académico, por lo tanto el tiempo de aprendizaje será menor. - Programación C, C++ o Fortran así como mediante diagramas de bloques en Simulink. - Facilidad para detectar errores de programación, Malab genera informes de errores o de situaciones conflictivas que ahorran tiempo y permiten depurar el código más rápidamente. Las principales desventajas de su uso son: - Necesarios conocimientos de programación, y cierta destreza con el programa. - Necesidad de grandes recursos de hardware para resolver problemas complejos, Matlab es un programa complicado de optimizar, aún cuando ese no es el objetivo de este proyecto. NOTA: Se recomienda el uso de MATLAB r2011 o superior. A partir de esta versión el software de Simulink contiene un controlador PID con posibilidad de auto ajuste que facilita la labor de su ajuste Simulaciones propuestas. Aunque la idea de este software es la de crear una herramienta con la que poder simular cualquier configuración de vehículo híbrido o eléctrico en este documento se proponen una simulación de cada tipo de una misma configuración hibrido serie. La elección de esta configuración es por motivos estratégicos de planificación en el INSIA. La simulación esta creada mediante bloques individuales que recrean el comportamiento de los elementos más importantes de un tren de potencia híbrido. Cada bloque es capaz de funcionar por si mismo sin la necesidad de los demás. La conexión entre bloques es equivalente a la existente entre los aparatos que la forman, trasmitiéndose en todo caso la potencia que circula por dicha conexión, en el caso de un eje mecánico la conexión será de par, velocidad y aceleración del eje; en el caso de una conexión eléctrica se

58 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 5 trasmitirá o la tensión e intensidad o la potencia eléctrica. También existen conexiones correspondientes a señales de control para poder controlar el comportamiento del sistema. En este documento se proponen dos simulaciones de un vehículo hibrido serie. La primera parte de los bloques del QSS de Guzzella, siguiendo el mismo esquema y principios de simulación. Se trata por tanto de una simulación tipo backwards en lazo abierto de tipo discreto. Partiendo del QSS se han reformulado algunos bloques de especial importancia para conseguir una simulación más fidedigna y versátil. Otros bloques solamente se han modificado para aproximarlos más a modelos reales. La segunda intentado superar algunas limitaciones de la primera configuración, es un simulación tipo forwards en lazo cerrado de tipo continuo. El control del sistema se hace mediante un PID debidamente ajustado. La simulación tipo forwards es una simulación mas realista en la que se subsanan algunos defectos de la simulación backwards. El cálculo discreto que realiza la simulación backwards es ligeramente menos preciso que el continuo realizado por la simulación forwards, el calculo discreto no tiene en cuenta los sucesos entre dos puntos de integración, si bien es cierto que dado el orden de magnitud temporal de los sucesos simular con un paso de integración del orden de un segundo este error se minimiza bastante. Por otro lado la configuración en lazo abierto del modelo backwards no es capaz de detectar que sucede en caso de solicitar al vehículo que realice algo que por sus limitaciones no es capaz de realizar por lo que detiene la simulación, no así el lazo cerrado del modelo forwards que seguirá la referencia de la mejor manera que las características del vehículo permitiesen. Por ejemplo imaginemos que por restricciones de potencia máxima el vehículo puede desarrollar una aceleración máxima de 28 m/s ( 100 km/h) en 20 segundos, y se le solicita que se lo realice en 10 segundos. En ese caso la simulación backwards se detendría mientras que la simulación forwards seguiría la referencia lo mejor posible teniendo en cuenta las limitaciones del tren de tracción. Gráfico 2.1.

59 Capítulo II: Desarrollo del modelo Velociad (m/s) Referencia Backwards Forwards Tiempo (s) GRÁFICO 2.1. Elaboración propia. Sin embargo precisamente por sus características la simulación tipo forwards es mucho mas lenta que la backwards. Por ejemplo si queremos simular una hora la simulación backwards tardará del orden de segundos mientras que la forwards del orden de minutos. Los tiempos sus suficientemente rápidos para que ambas sean prácticas, pero tiempo extra de la forwards puede llegar a ser un problema en caso de querer simular tiempo muy largo de orden de varias horas. Ambas simulaciones están pensadas para poder obtener informaciones parecidas. Es posible extraer datos directamente del Simulik, pero para poder realizar un análisis completo de las simulaciones es mejor correr el archivo plot.m que realiza un informe detallado del comportamiento de los elementos más importantes de las simulaciones. El informe muestra el comportamiento de los principales elementos del tren de potencia como el que han tenido las baterías, motor eléctrico, generador eléctrico, motor térmico; además también muestra el consumo de combustible el uso de los frenos mecánicos y en el caso de la configuración forwards el seguimiento que se ha hecho de la referencia y la diferencia entre ambos. La configuración de vehículo híbrido a simular en ambos casos es la misma. Se trata de un vehículo híbrido con tracción eléctrica y relación de trasmisión fija, para almacenar la energía utiliza baterías de tipo Ion-Litio y un con grupo motor-generado compuesto por un motor térmico unido mediante una trasmisión fija a un generador. La estrategia de control a utilizar atenderá al estado de carga de las baterías y a la potencia instantánea de las baterías. Haciendo funcionar al grupo motor-generador en un

60 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 7 único punto de funcionamiento y durante un tiempo mínimo para evitar que este encendiéndose y apagándose conrtinuamente Modelo de simulación bacwards. La simulación Backwards, hacia detrás, recrea las condiciones de trabajo de lo componentes y las demandas energéticas, conocidas las condiciones en las que se encontraba el vehículo. Esta simulación parte del modelo hibrido serie del QSS de Guzzella. Sobre el QSS se han modificado o creado diferentes bloques para conseguir un comportamiento más fidedigno con la realidad. GRÁFRICO 2.2. Modelo simulación backwards. Elaboración propia. En el bloque ciclo de velocidades se elige el ciclo de velocidades que se quiere simular que realiza el vehículo. Un ciclo de velocidades contiene las condiciones de velocidad a las que se ha encontrado el vehículo, además puede incluir otra información como la marcha de la trasmisión del vehículo. Para más información consultar el apartado 2.1. Ciclo de velocidades de este capítulo. En ciclo de pendientes se eligen la pendiente a la que se ha de enfrentar el vehículo en todo momento. Con el ciclo de velocidades se obtiene la velocidad del vehículo y su aceleración instantánea, con el ciclo de pendientes se obtiene la pendiente instantánea en la que se

61 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 8 encuentra el vehículo. Con estos datos el bloque vehículo que contiene los parámetros del vehículo, teniendo en cuenta las resistencia aerodinámicas, gravitatorias y de rodadura, así como los requisitos de aceleración, calcula el par necesario en rueda y la velocidad de giro de la misma. Con estos datos el bloque trasmisión, que representa una trasmisión con relación de trasmisión fija, calcula el par que tiene que ejercer el motor eléctrico y la velocidad de giro del mismo. Teniendo en cuenta la inercia de la trasmisión y las perdidas que en la misma se producen. Sabiendo el par que ejerce el motor eléctrico y su velocidad de giro, el bloque motor eléctrico, calcula la potencia eléctrica que es necesario suministrarle. Para realizar el cálculo tiene en cuenta el mapa de rendimiento del motor y la inercia de su eje. Además si se supera alguno de los límites de funcionamiento, del motor, la simulación se detiene. Las baterías tienen en cuenta la potencia eléctrica que hay que suministrar al motor eléctrico y la potencia eléctrica suministrada por el motor-generador. Con esta información y los parámetros de las baterías, calcula la intensidad que están suministrando, el estado de carga su tensión en bornes y su tensión en vacío. Monitorizando el estado de carga de la batería el control decide cuando y como debe encenderse el grupo motor generador, suministrando al motor térmico la velocidad a la que debe girar y el par que tiene que suministrar. El motor térmico teniendo en cuenta el par que suministra y su velocidad de giro, así como las el mapa de consumo del motor y sus características, calcula el consumo instantáneo del motor y en caso de sobre pasar sus límites del servicio se detiene la simulación. Con los datos del control, el bloque trasmisión, que representa una trasmisión con relación de trasmisión fija, calcula el par que se le suministra al generador eléctrico y la velocidad de giro del mismo. Teniendo en cuenta la inercia de la trasmisión y las pérdidas que en la misma se producen. Sabiendo el par que se le suministra al generador eléctrico y su velocidad de giro, el bloque generador eléctrico, calcula la potencia eléctrica que está suministrando. Para realizar el cálculo tiene en cuenta el mapa de rendimiento del generador y la inercia de su eje. Además si se supera alguno de los límites de funcionamiento, del generador, la simulación se detiene. Con el consumo instantáneo de combustible y la distancia recorrida suministrados por el motor térmico y el ciclo de velocidades se calcula el consumo medio de combustible en l/100km. La simulación Backwards requiere mucho menos tiempo para realizar una simulación del que requiere la simulación tipo Forwards. Sin embargo en el caso de que se le

62 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 9 solicite al vehículo algo que no pudiese realizar, como una aceleración excesiva, la simulación se detendrá quedando registrado el motivo que la ha detenido. Se realizan los cálculos utilizando una constante de integración constante h, típicamente h=1. Se ha de configurar Simulink para que utilice uno de los algoritmos de integración discreto Modelo de simulación forwards. En la simulación del tipo Forwards, hacia delante. En ella se introduce un ciclo de velocidad y el vehículo intenta alcanzar la referencia en la medida en la que sus características se lo permitan. Esta situación del tipo Forwards no se detiene, en el caso de que se le solicite al vehículo algo que no pudiese realizar, como una aceleración excesiva, en vez de eso intenta acercarse a la velocidad deseada lo máximo posible que las características del vehículo permitan. La teoría detrás de los bloques para este modelo es la misma que en el modelo Backwards. Teniendo en cuenta que el flujo de energías en este caso va en la otra dirección. Se trata de un modelo dinámico en lazo cerrado, en el que un controlador PID decide cuanta intensidad tiene que suministrar las baterías para que el vehículo siga lo mejor posible la referencia de velocidad dada. El PID simularía por tanto el comportamiento de un conductor que sigue lo mejor que las características de su vehículo le permite una referencia de velocidad. GRÁFRICO 2.3. Modelo simulación forwards. Elaboración propia.

63 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 10 Al igual que con la simulación backwards, en el bloque ciclo de velocidades se elige el ciclo de velocidades que se quiere simular que realiza el vehículo. Este bloque suministrará la velocidad de referencia. El controlador PID comparará la velocidad real de vehículo con la referencia y en función de las necesidades ordenará a la batería si suministrar más o menos intensidad al motor eléctrico. El bloque de las Baterías teniendo en cuenta las características de las mismas y la intensidad que tienen que suministrar, así como las limitaciones que tiene, calcula la potencia eléctrica que suministra al motor térmico y la potencia de frenado que han de ejercer las ruedas. Además con esta información y los parámetros de las baterías, calcula el estado de carga, su tensión en bornes y su tensión en vacío. El bloque del motor eléctrico tiene en cuenta la potencia eléctrica que le suministran tanto las baterías como el grupo motor-generador, con esta información y conocida la velocidad de giro dada por la velocidad real del vehículo, calcula el par suministrado por el mismo teniendo en cuenta los límites del motor y su rendimiento. La trasmisión en esta configuración es la más abstracta, ya que realiza las transformaciones en las dos direcciones. Por un lado teniendo en cuenta el par ejercido por el motor eléctrico y la potencia de frenado, calcula la fuerza que ejercen las ruedas, por el otro tiene en cuenta la velocidad real del vehículo para averiguar a que velocidad está girando el motor eléctrico. Al igual que en el modelo backwards se trata de una transmisión con relación de transmisión fija. Teniendo en cuenta la fuerza ejercida por las ruedas y las características del vehículo, el bloque vehículo calcula la velocidad real del vehículo. Los cálculos los realiza mediante una simulación dinámica de las resistencias. El bloque control, monitoriza el estado de las baterías para decidir cuando y como encender el grupo motor-generador. El grupo motor generador esta compuesto por un motor térmico, un generador eléctrico y una trasmisión que los une. Con la señal del control y los parámetros de cada uno de los elementos que lo forman calcula la potencia eléctrica que suministra el grupo y el consumo instantáneo de combustible. Conocido el consumo instantáneo de combustible y la distancia recorrida se calcula el consumo medio de combustible en L/100 km.

64 Capítulo II: Desarrollo del modelo Descriptiva elementos simulados. Como ya se ha dicho, las simulaciones están creadas simulado el comportamiento individual de cada uno de los elementos principales de un tren de tracción híbrido serie. Independientemente del tipo de simulación en la que nos encontremos, ya sea en el modelo forwards o en el backwards, las ecuaciones y la teoría detrás de cada elemento del tren de tracción son las misma, cambiando solo la forma de resolverlos y la dirección del flujo de energía Ciclo de velocidades. El ciclo de velocidades no representa un elemento real del vehículo, sino que es el bloque en el que decidimos en que condiciones se encontraba el vehículo en todo momento. Utiliza datos de velocidad en función del tiempo, que representan la velocidad a la que se encontraba el vehículo en cada instante. Las condiciones en las que se ha encontrado el vehículo se encuentran agrupadas en ciclos de velocidades. El bloque contiene ya lo ciclos de velocidades más utilizados como el Europa, Japones, USA o Artemis. Cada ciclo de velocidad contiene la velocidad y marcha de la caja de cambios. Con estos datos el bloque calcula la aceleración y distancia recorrida por el vehículo en cada instante. Las salidas del bloque son: velocidad, aceleración, marcha de la caja de cambios y distancia recorrida del vehículo en cada instante de tiempo. Aunque en el modelo forwards estos datos son solo tomados como referencia. En ambos modelos esto se realiza igual, la única diferencia radica en la manera de realizar el cálculo de la aceleración y la distancia recorrida. El modelo backwards, al tratarse de un modelo discreto, la aceleración y distancia recorrida se calculan en términos medios de la contante de integración h. = = 1 + ( 1) h + ( 1) 2 h

65 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 12 El modelo forwards, al ser una simulación continua, la aceleración y distancia recorrida por la referencia se calcula con las ecuaciones tradicionales como: =, en el dominio de Laplace: = ( ) =, el dominio de Laplace: = ( ) Los ciclos de velocidades incluidos son: a) Ciclos Europa: El ciclo Europa se compone de dos partes, la primera que se repite cuatro veces, simula una circulación puramente urbana, en esta circulación las velocidades no superan los 50 km/h. Tradicionalmente utilizados para ensayos de emisiones en Europa. TABLA 2.1. Resumen ciclo Europa, parte urbana. GRÁFICO 2.3. Parte urbana ciclo Europa.

66 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 13 La segunda parte donde se pretende simular la circulación por extrarradios se repite tan solo una vez. En esta ocasión el vehículo circula durante más de 6 minutos acelerando progresivamente de 0 a 120 km/h, y recorriendo una distancia de 6,5 km. TABLA 2.2. Resumen ciclo Europa, parte interurbana. GRÁFICO 2.4. Parte interurbana ciclo Europa. Se trata de un ciclo bastante modesto sin requerimientos elevados. Dentro del ciclo Europa se puede elegir entre diferentes modalidades: ECE: Representan la primera parte del ciclo Europa o parte urbana, repetida cuatro veces. EDUC: Segunda parte del ciclo Europa o parte interurbana. City: Se trata de la parte urbana pero sin repetirse cuatro veces. NEDC: Ciclo Europa completo. NEDC x7: Ciclo Europa completo repetido 7 veces.

67 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 14 El ciclo completo sería: GRÁFICO 2.5. Ciclo Europa Completo. b) Ciclos Japan: Esta formado por tres ciclo básicos que se combina para formar distintos ciclos. Al igual que el ciclo Europa se trata de ciclos sin grandes requerimientos y muy ideales. Tradicionalmente utilizados en ensayos en Japon. 10 mode: Simula condiciones urbanas de funcionamiento. GRÁFICO 2.6. Ciclo 10 mode.

68 Capítulo II: Desarrollo del modelo mode. GRÁFICO 2.7. Ciclo 11 mode. 15 mode: Simula condiciones extra urbanas. GRÁFICO 2.8. Ciclo 15 mode. Se puede elegir entre diferentes modelos del ciclo Japan: Mode: Compuesto por tres 10 mode seguidos de un 15 mode. 10-Mode: Un cliclo 10 mode. 10-Mode-3: Tres ciclo 3 mode seguidos. 11- Mode: Un ciclo 11 mode.

69 Capítulo II: Desarrollo del modelo Mode-4: Cuatro ciclos 11 mode seguidos. 15-Mode: Un ciclo 15 mode. c) Ciclos USA: Los ciclos USA son mas representativos de el ciclo de velocidad que puede recorre un vehículo. Tradicionalmente utilizados para medir emisiones de vehículos en Estados Unidos. Los ciclos USA disponibles son: City I y II: Representan ciclos urbanos. GRÁFICO 2.9. Ciclo City-I.

70 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 17 GRÁFICO Ciclo City-II. FTP-75 y FTP-Highway: Que representan un ciclo mixto y un ciclo de autopista. GRÁFICO Ciclo FTP-75.

71 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 18 GRÁFICO Ciclo FTP-Highway. d) Ciclos Artemis: Estan basados en el ciclo de Artemis el cual es el ciclo con mayores solicitaciones al vehículo y mas aproximado a la realidad. Esta formado por tres partes una urbana, una rural y otra de autopista. Parte Comienzo Finalización Duración V media V max V min Distancia [-] [s] [s] [s] [km/h] [km/h] [km/h] [km] Urbana Rural Autopista Total TABLA 2.3. Resumen ciclo Artemis.

72 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 19 ARTEMIS CADC velocity [km/h] time [s] GRÁFICO Ciclo Artemis. Se pude elegir entre diferentes modelos del ciclo Artemis: CADC: Ciclo Artemis completo. Urban 7 veces: En el que realiza el ciclo asta la última aceleración asta 80 km/h y lo repite siete veces. Urban 50 km/h 12 veces + urban 90 km/h: Realiza las primeras aceleraciones, en las que no supera los 60 km/h, doce veces y luego una vez el ciclo hasta la aceleración que no supera los 90 km/h. Urban 50 km/h 9 veces + urban 90 km/h 2 veces: Realiza las primeras aceleraciones, en las que no supera los 60 km/h, nueve veces y luego dos veces el ciclo hasta la aceleración que no supera los 90 km/h. ART km: Realiza las aceleraciones asta 90 km/h y lo repite asta haber recorrido 600 km.

73 Capítulo II: Desarrollo del modelo Ciclo de pendiente. Este bloque tampoco representa un elemento propiamente dicho sino que es donde decidimos las condiciones de pendientes El objetivo del bloque es conocer la pendiente que en la que se encuentra el vehículo en todo momento. El output del mismo es la pendiente instantánea del vehículo en radianes. Para ello el bloque ofrece tres posibilidades, introducir una pendiente constante, un ciclo de pendientes en función del tiempo o los datos de la altura a la que se encontraba el vehículo en función del tiempo (típicamente datos de un GPS). El primer caso es el valor constante el introducido es el % de desnivel y el ángulo de la pendiente se calcula como: = atan ( 100 ) Desnivel = % de desnivel de la pendiente, positivo si ascendente y negativo si descendente. En caso de tratarse datos provenientes del GPS el dato aportado es la altura del vehículo en cada instante de tiempo. Para el cálculo de la pendiente por tanto es necesario el dato de la velocidad en cada instante. GRÁFICO Ángulo de pendiente. Siendo d la distancia recorrida en un paso de integración `h que se calcula como: = + ( 1) 2 h Y z la cota a en metros. El ángulo de la pendiente será por lo tanto:

74 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 21 = asen En el caso de introducir el perfil de pendientes en función de una variable que contenga el mismo, si la pendiente viniese dada en % el cambio a radianes es el mismo que en el caso de pendiente constante y en caso de venir la pendiente dada en grado se pasa a radianes Vehículo. Este bloque difiere bastante de un modelo de simulación a otro, aunque la lógica de ambos es la misma. Calcula la relación entre la fuerza ejercida por las ruedas y la velocidad a la que se encuentra. Para ello considera al vehículo como solido rígido y las características del mismo, y las resistencias aerodinámica, de rodadura y gravitatoria, así como los requisitos de aceleración El bloque en la simulación backwards utiliza como inputs la velocidad [m/s], aceleración del vehículo [m/s2] y el ángulo [rad] de la pendiente en la que se encuentra el vehículo. Sus outputs son la velocidad de giro de la rueda [rad/s], la aceleración angular de la rueda [rad/s2] y el par en la rueda [Nm]. En el caso del modelo forwards, al tratarse de un modelo de simulación continua en el dominio de Laplace se crea el siguiente sistema para considerar al vehículo como un

75 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 22 sistema. GRÁFICO Modelo vehículo. La ecuación dinámica de un vehículo considerando este como solido rígido seria: En el dominio de Laplace: Despejando v(t): Siendo: = = ( ) = = El switch de la fuerza de rodadura es necesario por la lógica de simulación, para que no se le aplique dicha fuerza con el vehículo en parado.

76 Capítulo II: Desarrollo del modelo Transmisión. Existen varios elementos de transmisión en las simulaciones, aunque todas ellas representan a trasmisiones con relación de trasmisión constante y con una misma lógica común. Realizan la transformación de para y velocidad entre la entrada y la salida teniendo en cuenta la relación de transmisión y las perdidas que se producen en la misma. No tiene en cuenta efectos de deslizamiento tanto de ruedas como de embragues. Utiliza como inputs o la velocidad, aceleración y par en rueda o la velocidad, aceleración y par, pero en este caso del motor. Los outputs son los que no utilice como inputs. Calcula los outputs teniendo en cuenta la relación de transmisión (i), el rendimiento ( ) y las perdidas ( ) de los elementos de transmisión entre las ruedas y el motor. La velocidad angular del motor la calcula como: La aceleración angular del motor: = = El par que genera el motor se considera positivo cuando transmite potencia del motor a las ruedas ( > 0). -Si 0 : + = Siendo las pérdidas a ralentí o por fricción constantes. Hemos de fijar una velocidad por debajo de la cual estas pérdidas se consideraran nulas ( ), para evitar efectos como que se contabilicen estas pérdidas en parado. -Si < 0: + =

77 Capítulo II: Desarrollo del modelo Motor eléctrico. Partiendo de los conceptos del QSS se ha intentado reproducir el comportamiento de un motor eléctrico sin atender a sus características constructivas. No se tiene en cuenta el tipo de motor eléctrico (síncrono, asíncrono o de continua). Para calcular la potencia eléctrica en bornes del motor.. o el par que este ejerce (.. ), solo se tiene en cuenta el mapa de rendimiento y la inercia del rotor (.. ). Actualmente se encuentran los datos de los motores asíncronos de la gama ELFA de Siemens. La gama ELFA esta diseñada para vehículos pesados. Los motores eléctricos de la gama ELFA se montan de dos en dos, montados en paralelo a una transmisión Flender con relación de trasmisión 4:1. Los mapas de rendimiento de dichos motores son estimados y no corresponden a los mapas de rendimiento reales de los mismos Motor eléctrico modelo Backwards. Utiliza como inputs la velocidad angular, la aceleración angular y el par en el eje del motor. Su único output es la potencia eléctrica en bornes, considerando positiva cuando esta se consume. Además del mapa de rendimiento del motor, se tiene en cuenta el par máximo que puede desarrollar a cada régimen. Si este par solo puede mantenerse durante una cantidad de tiempo limitada, el bloque no lo tendrá en cuenta y habrá que revisarlo en los datos mostrados al final de la simulación La lógica que sigue el bloque es la siguiente. - Calcula el par que tiene que producir el motor eléctrico como:.. = En caso de par negativo ( < 0), calcula cuanto de este par ejerce el motor eléctrico y cuanto los frenos mecánicos. Las baterías en carga son capaces de manejar mucha menos corriente de la que son capaces de suministrar en descarga, típicamente entre vale entre 0.35 y 0.2 veces. En caso de que el < ( )/ 5, el motor ejercerá un par de frenado ( )/ 5 y el resto se guarda en una variable que representa el par de frenado mecánico equivalente ejercido en el eje del motor eléctrico. Esta variable denominada se calcula como:

78 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 25 ( ) - Si < ( )/ 5, entonces = + - Si ( )/ 5, entonces = 0 - Comprueba que no se esté superando el par o velocidad de giro máximos que puede ejercer el motor. En caso de que así sea se detiene la simulación y se almacena un 1 en una de las variables S_T_max_EM o S_w_max_EM para posteriormente poder averiguar que elemento ha sobrepasado sus límites y cual. - Con.. y.. se entra en el mapa de rendimiento del motor y se averigua el rendimiento en dicho punto. Un mapa de rendimiento de un motor eléctrico tiene la siguiente forma: GRÁFICO Mapa de rendimiento de un motor eléctrico. La potencia eléctrica requerida en bornes se calcula como: -Si el par entregado es positivo, se encuentra funcionando en modo motor y la potencia en bornes será:.. = - Si el par entregado es negativo, se encuentra funcionando en modo generador y la potencia en bornes será:.. =

79 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 26 Para facilitar cálculos, a la hora de introducir los datos del mapa motor, en la zona de funcionamiento con par positivo (modo motor) los datos que se almacenan son 1/ de esta manera la potencia en bornes será:.. = (, ) Motor eléctrico modelo forwards. En este caso en vez de calcular la potencia en bornes a partir del par y velocidad, calcula el par suministrado, teniendo en cuenta la potencia eléctrica en bornes y la velocidad a la que gira el motor a la velocidad de marcha del vehículo. Al igual que en el modelo forwards, actualmente se encuentran los datos de los motores asíncronos de la gama ELFA de Siemenes. La gama ELFA esta diseñada para vehículos pesados. Los motores eléctricos de la gama ELFA se montan de dos en dos, montados en paralelo a una transmisión Flender con relación de trasmisión 4:1 (no se tiene en cuenta en este bloque habrá que añadir un bloque transmisión). Utiliza como inputs la potencia eléctrica en bornes y la velocidad angular del rotor. Como output el par que ejerce en el eje del motor y una señal de reset del PID. Además contiene un bloque que limita el par máximo y revoluciones que puede alcanzar el motor. Teniendo en cuenta los valores de su ficha técnica. El par lo limita no permitiendo que el motor no suministre más del máximo permitido a cada régimen. En caso de superar el régimen máximo, pone el par a cero. Además en cualquiera de los dos casos envía una señal de reset al PID para que no se sature. La lógica que sigue el bloque es la siguiente. - Calculo el par que debería ejercer el motor con la potencia eléctrica suministrada en bornes, teniendo en cuenta la velocidad de giro del motor. = - Con.. y.. se entra en el mapa de rendimiento del motor y se averigua el rendimiento en dicho punto. Un mapa de rendimiento de un motor eléctrico tiene la siguiente forma:

80 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 27 GRÁFICO Mapa de rendimiento de un motor eléctrico. El par real ejercido por el motor se calcula como: -Si la potencia en bornes es positiva, se encuentra funcionando en modo motor y el par producido por el motor será: = - Si la potencia en bornes es negativo, se encuentra funcionando en modo generador y el par en bornes será: = Para facilitar cálculos, a la hora de introducir los datos del mapa motor, en la zona de funcionamiento con par positivo (modo motor) los datos que se almacenan son 1/ de esta manera la potencia en bornes será:.. = (, ) - Comprueba que no se esté superando el par o velocidad de giro máximos que puede ejercer el motor. En caso de que así sea se en el caso de superarse el par se limita este al máximo posible a ese régimen, en caso de superarse el régimen máximo se corta el par a cero. En ambos casos se envía una señal de reset al PID para que no se sature

81 Capítulo II: Desarrollo del modelo Generador Eléctrico. El funcionamiento de este bloque esta sin alterar respecto al modelo del QSS de Linno Guzzella, utilizándose en ambos modelos de simulación. Está basado en los mismos principios que el motor eléctrico pero solo incluye mapas de rendimiento para su funcionamiento como generador, no posee ningún sistema para detectar frenada regenerativa ni se tiene en cuenta la inercia del rotor. Por lo demás, su funcionamiento es idéntico del motor eléctrico solo que únicamente está contemplado para funcionar como generador. La otra gran diferencia, radica en que de momento no se disponen de datos de varios generadores, se utiliza los de un tipo y en caso de necesitar otro de diferentes dimensiones se escala. La forma de escalarlo es multiplicar los valores de par por un factor de escala, manteniendo el resto de valores. Los valores base, o con factor de escala 1 serian: (Nm) w (rad/s) T TABLA 2.4. Mapa de rendimiento del generador eléctrico con factor de escala 1.

82 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 29 Con factor de escala 2: T(Nm) w (rad/s) TABLA 2.5. Mapa de rendimiento del generador eléctrico con factor de escala Baterías. El modelado de las baterías requiere del control de muchas variables que influyen en su comportamiento. De las más relevantes en cuanto a su comportamiento son el estado de carga, la corriente que suministran y la temperatura a la que se encuentran. La idea es poder modelar unas baterías solo con la hoja de características que nos ofrece el fabricante. Asumimos que las baterías se encuentran en un vehículo con condiciones de temperatura controladas y nos centramos en el modelado según las otras dos variables. Para modelar las baterías nos hemos centrado en el modelado de baterías tipo Ion-Litio, concretamente en las de la gama XP de Valence. Además lo hemos hecho teniendo en cuenta los modelos de Peukert para baterías Baterías modelo backwards. El bloque utiliza como input la potencia que tendría que estar suministrando la batería en cada intervalo de tiempo. Si la potencia es positiva significa que se esta descargando y si es negativa que se está cargando. Los outputs son el estado de carga de la batería y la potencia instantánea que se está consumiendo, no utilizando. Estas variables se utilizan para realizar un control sobre todo el sistema. En caso de necesitar otra variable para realizar un control, el bloque es

83 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 30 fácilmente modificable, una buena cantidad de variables acumulan información sobre las baterías para aportarnos una idea de como se han comportado estas. Una vez fijados los parámetros de las baterías, así como la cantidad de las mismas y su tipo de conexión el bloque simula el comportamiento de la batería de la siguiente manera: - Conociendo el nivel de carga de la batería se calcula la tensión en vacío de las baterías según las gráficas de tensión en función del estado de descarga a corriente constate. De todas las posibles elegimos la curva de descarga a corriente nominal. En el caso de las baterías de Valence, la curva seria las de descarga a 0.2C y las curvas serían las siguientes. GRÁFICO Curvas Tensión-Descarga, a corriente constante de las baterías Valence. La curva 0.2C se encuentra almacenada en forma de polinomio de grado 7. - Conocida la tensión en vacío de las baterías se calcula la intensidad suministrada por las baterías. Si estamos descargando las baterías la intensidad suministrada por las mismas se calculará como: = 4 2

84 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 31 Siendo E, la tensión en vacío y R su resistencia interna. En caso de estar cargándose, la intensidad absorbida por las baterías se calculará como: = 4 2 Siendo la resistencia en carga, = 2 - Se calcula el rendimiento de la batería en función de la intensidad, tanto en carga como en descarga. Para ello se crea una función de rendimiento en función de la intensidad. La capacidad de una batería varía en función de la corriente a la que la descarguemos. Si descargamos a una corriente constante mayor que la corriente de descarga nominal la capacidad de la batería disminuirá y si la corriente es menor aumentará. La capacidad de las baterías o energía almacenada se mide en amperios hora (Ah). Para calcular esta capacidad se utilizan la ecuaciones de Peukert, las cuales si bien no son muy fidedignas a bajas corrientes si realizan una muy buena aproximación en corrientes de descarga constante y altas. Se define la capacidad de Peukerte como: = ( ) (1) Siendo: o la capacidad nominal de las baterías la cual se mide en Ah. o la corriente de descarga nominal medida en Amperios. o k el coeficiente de Peukert o k de Peukert, adimensional. Podemos utilizar la ecuación (1) para averiguar el tiempo que tardara en descargarse la batería a cualquier corriente constante = (2) Y con el tiempo de descarga calcular la capacidad real de la batería para una descarga a corriente constante: = (3) Las baterías no contienen en su interior mayor o menor energía en función de la corriente a la que se descarguen, sino que tiene un mejor o peor rendimiento transformando la energía química que almacenan en eléctrica en función de esta

85 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 32 corriente de descarga. Por ello definimos un rendimiento de descarga en función de la intensidad, este rendimiento se define como la capacidad real de la batería a esa corriente entre la capacidad nominal: = (4) Nótese que en el caso de la corriente de descarga ser menor que la nominal el rendimiento es mayor que uno. Significa que si descargamos con menor corriente que la nominal la capacidad es mayor que la nominal. Combinando las ecuaciones (1), (2), (3) y (4) llegamos a: = ( ) ( ) (5) A la hora de cargar las baterías, el rendimiento de almacenamiento de la energía que se le suministra a las baterías es menor. Por ello en caso de carga se aplica un factor de corrección al rendimiento que se calcula en función de la corriente y tiempos de carga nominal. Por lo tanto el rendimiento en carga de la batería será: = ( ) ( ) (6) Siendo y la intensidad y tiempo de carga en A y Ah. = ( ) ( ) (7) NOTA: Típicamente la k de Peukert tiene un valor cercano a 1,05. Se puede calcular su valor conociendo el tiempo que tarda la batería en descargarse a dos corrientes constantes diferentes, calculándose como: = - Con el rendimiento se calcula la intensidad equivalente que se sustrae o suministra a la batería. Si se está descargando: Si se está cargando: = ( ) = ( )

86 Capítulo II: Desarrollo del modelo Por lo tanto el estado de descarga en el que se encuentran las baterías será: = ( ) 100 [%] Baterías modelo forwards. Al igual que el bloque de baterías del modelo backwards, este bloque está basado en las ecuaciones de Peukert y está pensado para poder ser utilizado a partir de la ficha técnica de características del fabricante. El bloque utiliza como input la intensidad que tendría que estar suministrado la batería. Si la intensidad es positiva significa que se esta descargando y si es negativa que se está cargando. Los outputs son el estado de carga de la batería, la potencia eléctrica instantánea que está suministrando y la potencia mecánica de frenado. En caso de necesitar otra variable para realizar un control, el bloque es fácilmente modificable, una buena cantidad de variables acumulan información sobre las baterías para aportarnos una idea de como se han comportado estas. Una vez fijados los parámetros de las baterías, así como la cantidad de las mismas y su tipo de conexión, el bloque simula el comportamiento de la batería de la siguiente manera: - Conociendo el nivel de carga de la batería se calcula la tensión en vacío de las baterías según las gráficas de tensión en función del estado de descarga a corriente constante. De todas las posibles elegimos la curva de descarga a corriente nominal. En el caso de las baterías de Valence, la curva sería las de descarga a 0.2C y las curvas serían las siguientes.

87 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 34 GRÁFICO Curvas Tensión-Descarga, a corriente constante de las baterías Valence. La curva 0.2C se encuentra almacenada en forma de polinomio de grado 7. - Conocida la tensión en vacío de las baterías se calcula la intensidad suministrada por las baterías. Si estamos descargando las baterías la intensidad suministrada por las mismas se calculará como: = 4 2 Siendo E, la tensión en vacío y R su resistencia interna. En caso de estar cargándose, la intensidad absorbida por las baterías se calculará como: = 4 2 Siendo la resistencia en carga, = 2 - Se calcula el rendimiento de la batería en función de la intensidad, tanto en carga como en descarga. Para ello se crea una función de rendimiento en función de la intensidad.

88 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 35 La capacidad de una batería varía en función de la corriente a la que la descarguemos. Si descargamos a una corriente constante mayor que la corriente de descarga nominal la capacidad de la batería disminuirá y si la corriente es menor aumentará. La capacidad de las baterías o energía almacenada se mide en amperios hora (Ah). Para calcular esta capacidad se utilizan la ecuaciones de Peukert, las cuales si bien no son muy fidedignas, a bajas corrientes si realizan una muy buena aproximación en corrientes de descarga constante y altas. Se define la capacidad de Peukerte como: = ( ) (1) Siendo: o la capacidad nominal de las baterías la cual se mide en Ah. o la corriente de descarga nominal medida en Amperios. o k el coeficiente de Peukert o k de Peukert, adimensional. Podemos utilizar la ecuación (1) para averiguar el tiempo que tardará en descargarse la batería a cualquier corriente constante = (2) Y con el tiempo de descarga calcular la capacidad real de la batería para una descarga a corriente constante: = (3) Las baterías no contienen en su interior mayor o menor energía en función de la corriente a la que se descarguen, sino que tiene un mejor o peor rendimiento transformando la energía química que almacenan en eléctrica en función de esta corriente de descarga. Por ello definimos un rendimiento de descarga en función de la intensidad, este rendimiento se define como la capacidad real de la batería a esa corriente entre la capacidad nominal: = (4) Nótese que en el caso de la corriente de descarga ser menor que la nominal Combinando las ecuaciones (1), (2), (3) y (4) llegamos a: = ( ) ( ) (5)

89 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 36 A la hora de cargar las baterías, el rendimiento de almacenamiento de la energía que se le suministra a las baterías es menor. Por ello en caso de carga se aplica un factor de corrección al rendimiento que se calcula en función de la corriente y tiempos de carga nominal. Por lo tanto el rendimiento en carga de la batería será: = ( ) ( ) (6) Siendo y la intensidad y tiempo de carga en A y Ah. = ( ) ( ) (7) NOTA: Típicamente la k de Peukert tiene un valor cercano a 1,05. Se puede calcular su valor conociendo el tiempo que tarda la batería en descargarse a dos corrientes constantes diferentes, calculándose como: = - Con el rendimiento se calcula la intensidad equivalente que se sustrae o suministra a la batería. Si se está descargando: Si se está cargando: = ( ) = ( ) - Por lo tanto el estado de descarga en el que se encuentran las baterías será: = 100 [%] 2.8. Motor de combustión interna. Este bloque simula el comportamiento de un motor de combustión interna en cuanto a su consumo energético de combustible. Para ello utiliza los mapas de consumo del motor.

90 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 37 Actualmente solo se encuentran introducidos los datos de un único motor de combustión interna, el motor 2.0 ZETEC de Ford. Utiliza como input la velocidad y aceleración angular a la que se encuentra el motor, así como el par que está produciendo. Su output es la potencia equivalente al combustible que está consumiendo el motor. Su funcionamiento es el mismo que el del QSS de Linno Guzzella. Con el par que esta suministrando y su velocidad de giro, se calcula el consumo instantáneo con el mapa de consumo instantáneo. El bloque tiene en cuenta la inercia del motor y las pérdidas auxiliares 2.9. Control Este bloque representa la lógica instaurada en la centralita del vehículo. Contiene la lógica que controla el flujo de potencia y los diferentes modos de funcionamiento en los que se puede encontrar un vehículo. No contiene elementos de control real sobre cada uno de los elementos del tren de potencia sino que determina en que modo de funcionamiento se encuentra este. Se ha trabajado en tres modelos. La manera de realizarlos no esta consensuada. Se ha intentado realizar modelos que incluyan los modelos básicos de funcionamiento sin tener en cuenta características que para tener en cuenta complicarían mucho la simulación. Se puede trabajar mucho en este campo ya que el la clave del correcto rendimiento del sistema. La lógica de control del motor que se aplica en la Tabla XX es para controlar el MCI/generador de un vehículo híbrido serie. El controlador monitoriza las siguientes variables externas: P-> Potencia demandada al BUS de continua. Q-> Estado de cargad de la batería en tanto por uno. Y genera las siguientes señales internas. Reset-> Se activa cuando el tiempo de encendido mínimo se ha sobrepasado. Memory-> Estado del motor en el instante anterior, 1 si encendido. t on-> 1 mientras el tiempo este contando.

91 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 38 Funcionamiento: -Si la potencia demanda en el BUS de continua supera el máximo establecido, el grupo generador se enciende y permanece encendido hasta que pase el tiempo mínimo de encendido y la potencia demandada sea inferior al límite. -Si el estado de carga es inferior al límite de la batería, el grupo generador arranca hasta que se supere el límite superior. Encendido = 1 si (P > Pmax ) or (Q < Qmin) Jerarquía de las señales: -Si la Potencia demandada en el BUS CC o es estado de carga de la batería es inferior del estado mínimo. Motor siempre encendido. -Si no estamos en el caso anterior y se ha activado la señal de reset. Apagamos el motor, el tiempo mínimo de generador encendido se ha sobrepasado. -Si no estamos en los casos anteriores y la señal de t_on esta en 1. El motor sigue encendido asta que salte el reset. -Si no estamos en los casos anteriores y es estado de carga de la batería es superior al límite superior, apagamos el motor. -Si no estamos en los casos anteriores y en el instante anterior el motor estaba encendido, sigue encendido.

92 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 39 Encendido Reset t on Q > Q off Memory Motor TABLA 2.6. Lógica del controlador

93 Capítulo II: Desarrollo del modelo Tanque de combustible. Este bloque se mantiene original del QSS de Guzzella, su función es la de calcular el consumo medio de combustible por cada 100 km. Para ello tiene en cuenta el tipo de combustible utilizado y la distancia recorrida por el vehículo. Integra la potencia equivalente del combustible consumido por el motor térmico y, teniendo en cuenta el poder calorífico inferior del combustible utilizado, calcula el consumo de combustible Bloques especiales. En este apartado se recogen varios bloques que se utilizan en la simulación forwards pero que no tienen correspondencia con un elemento real del vehículo, su utilidad es permitir realizar ciertos aspectos matemáticos de la simulación PID. Es el Cerebro de la simulación forwards. Es el encargado de decidir cuanta intensidad suministran las baterías. Se trata de un controlador tipo PID. Para el ajuste de los parámetros de integración, se recomienda usar el autotune de Matlab r2011 o superior, en caso de no disponer del mismo se recomiendo ajustar sus valores considerando el PID y el bloque vehículo como planta, con las baterías y motor eléctrico y transmisión linearizados. GRÁFICO Modelo simplificado de simulación del vehículo en lazo cerrado. - K bat se lineariza introduciendo el valor de la tensión nominal por un valor de rendimiento medio que estimemos para las baterías. De este modo al multiplicar por la intensidad que suministra el PID obtenemos la potencia eléctrica de la batería, por ejemplo: = 0.9

94 Capítulo II: Desarrollo del modelo Para calcular K EM se estima un valor medio de rendimiento para el motor. = K Trans se lineariza asumiendo una velocidad media de giro, la perdidas y su relación de transmisión. Por ejemplo. = El bloque vehículo es el ya se ha expuesto anteriormente en este capitulo. Sea cual sea la técnica que se utilice se recomienda ajustar el PID para con un tiempo de establecimiento menor de 5 milisegundo y un sobrepaso inferior al 5%. De lo contrario el seguimiento será muy pobre Señales de Reset. La simulación genera dos señales de reset para el PID, esta señal de reset, si se activa resetea el PID para evitar que se sature, para el PID es como volver a empezar. Se genera una señal de reset en el motor eléctrico, esta señal se activa cuando se supera el par máximo permitido o el régimen de giro máximo, evitando así que se sobrepasen los límites del motor. La otra señal de reset se genera en un bloque especial denominado control de parado. Por culpa del sobrepaso del controlador PID, los armónicos del controlador y que el modelo no está pensado para que el vehículo vaya marcha atrás, cuando la referencia llega a cero el controlador hace que el vehículo vibre sobre la referencia, para evitar esto apaga mediante una señal de reset Porcentaje de tiempo diferencia de velocidad mayor de un tanto porciento. El objetivo de este bloque es informar cuantitativamente al usuario del porcentaje de tiempo que las diferencias de velocidades difieren entre si una diferencia mayor que un porcentaje. La idea es poder evaluar rápidamente si alguna limitación del vehículo esta impidiendo que siga la referencia. Para ello se ha de fijar un valor de porcentaje de error por encima del cual contabilizaremos, llamado porcentaje de filtrado. Se obliga a contabilizar solo los momentos en los que la diferencia es mayor de un tanto por ciento para filtrar los errores de seguimiento provocados por las imprecisiones del

95 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 42 controlador, es por eso que se recomienda que el porcentaje fijado sea parecido al valor del sobrepaso del PID. La lógica que se utiliza es la siguiente, se calcula el porcentaje de diferencia entre la velocidad real y la referencia como: Se cuenta el tiempo que: % = 100 % % ò % (100 % ) Se divide ese tiempo entre el tiempo total de la simulación para obtener el porcentaje. 3. Bibliografía. [GUZZ07] Lino Guzzella; Antonio Sciarretta Vehicle Propulsion Systems 2007 [ROBY09] [LIJU02] [POWE98] [COLO06] [HUSA05] [PIST10] [LARM03] Robyn A.Jackey; Gregory L. Plett; Martin J. Klein Parameterization of a Battery Simulation Model Using Numerical Optimization Methods Lijun Gao, Shengyi Liu, Member, IEEE, and Roger A. Dougal, Senior Member, IEEE Dynamic Lithium-Ion Battery Model for System Simulation IEEE TRANSACTIONS ON COMPONENTS AND PACKAGING TECHNOLOGIES, VOL. 25, NO. 3, SEPTEMBER 2002 B. K. Powel; K. E. Bailey; S. R. Cikanek Dynamic Modeling and control of Hybrid Electric vehicle powertrain systems José V. Colomer Ferrándiz; Ricardo Insa Franco El consume energético en el transporte urbano y metropolitano. Lo modos ferroviarios Iqbal Husain ELECTRIC and HYBRID VEHICLES Design Fundamentals Boca Raton London New York Washington, D.C Gianfranco Pistoia ELECTRIC AND HYBRID VEHICLES POWER SOURCES, MODELS, SUSTAINABILITY, INFRASTRUCTURE AND THE MARKET 2010 James Larminie; John Lowry Electric Vehicle Technology Explained [RASH01] MUHAMMAD H. RASHID POWER ELECTRONICS HANDBOOK [GREG03] Gregory L. Plett Advances in EKF SOC Estimation for LiPB HEV Battery Packs 2003

96 Capítulo II: Desarrollo del modelo. 43 [FRAI03] Jesús Fraile Mora Máquinas Eléctricas Mc Graw Hill, [PANA00] Panasonic Lithium Ion Batteries Technical Handbook [LOPE10] [MILE04] [LOPE07] [CHAC10] López, J. M La tecnología de los vehículos híbridos y eléctricos. Asepa, Madrid 2010 Miller, J.M. Propulsion Systems for Hybrid Vehicles.. The Institute of Electrical Engineers, London López, J.M. El Medio ambiente y el Automóvil: el reto del vehículo automóvil frente a la Reducción del CO2. Editorial CIE DOSSAT. Madrid Chacón, J.J. Las baterías para vehículos eléctricos híbridos. Asepa, adrid [BESE10] Besehard, J.O. Handbook of Battery materials. Ed. Wiley-VCH, [WEST07] [WIKI11] Westbrook, M.H. Development and future of battery, hybrid and fuelcell cars. IEE Power & Energy Series, Wikipedia: Última entrada 11 de marzo de [MATH01] [MATH02] Mathworks: Mathworks: [USDE09] [BUBN10] [EHSA10] Department of Energy and U.S. Environmental Protect Agency Última consulta 30 de Abril Bubna, P.; Brunner, D.; Gangloff, J.; Advanci, S.; Prasad, A Analysis operation and maintenance of a fuel cell battery series-hybrid bus for urban transit applications. Journal of Power Sources 195 (2010). Ehsani, M.; Gao, Y.; Emadi, A. Modern Electric, hybrid Electric and fuel cell vehicles CRC Pres, 2010.

97 Capítulo III: SIMULACIÓN Y RESULTADOS

98 Capítulo III: Simulación y resultado. 1 CAPÍTULO III: SIMULACIÓN Y RESULTADOS. ÍNDICE 1. Dimensionado de un tren de tracción híbrido serie para un vehículo Parámetros de simulación Ciclo Vehículo Motor Eléctrico Gama de Baterías Transmisión Grupo motor generador Configuración Vehículo eléctrico, EV Configuraciones Hibrido serie, HEV HEV I, SoC drain HEV II, Soc sustain HEV III, ON-OFF Resumen de las configuraciones Conclusión Comprobación con modelo forwards Resultados y discusión. 30

99 Capítulo III: Simulación y resultado. 2 En este capítulo se analizará la validez de las simulaciones, desde las posibilidades de diseño como de los resultados arrojados por las mismas. 1. Dimensionado de un tren de tracción híbrido serie para un vehículo. Se ha utilizado la simulación backwards para dimensionar un tren de tracción hibrido serie para un vehículo genérico. Se ha elegido la simulación backwards por su velocidad, ya que se desea simular ciclos de más de 15 horas de duración. El modelado se va a realizar comparando diferentes configuraciones de vehículo híbrido serie. Por razones internas se ha decidido dimensionar el tren de tracción de un vehículo semipesado, tipo autobús ligero, furgoneta o todo terreno. 1.1.Parámetros de simulación. Los parámetros del vehículo a dimensionar son los siguientes se resumen a continuación Ciclo. Se ha decidido realizar el dimensionado simulando el comportamiento del vehículo en un ciclo Artemis, se ha elegido este ciclo y no otro por ser el ciclo en el que se recrean unas condiciones de conducción más similares a unas reales. Deseamos que el vehículo tenga una autonomía de 600 km, realizando consecutivamente la parte del ciclo Artemis urbanos hasta recorrer los 600 km. El ciclo urbano Artemis que vamos a utilizar corresponde a la parte del ciclo urbano asta la aceleración en la que alcanza 90 km/h, a partir de ahora lo denominaremos ART90. Realizando el ciclo en plano.

100 Capítulo III: Simulación y resultado. 3 GRÁFICO 3.1. Ciclo de velocidad utilizado, Artemis Vehículo. Los parámetros del vehículo a simular se resumen en la tabla XX. Para la masa del vehículo se ha escogido como masa máxima autorizada, para dimensionar en el caso más desfavorable en el que se tenga en cuenta cualquier sobre peso por el tren de tracción híbrido y carga extra. El porcentaje de masa en rotación se ha estimado como se explica en el apartado 6 del capítulo primero de este documento, donde se describe la masa equivalente de un vehículo. Vehículo Masa 2600 kg Porcentaje de masa en rotación 2.50% Área frontal 3 m^2 Diámetro Rueda 0.8 m Coeficiente aerodinámico [Cx] 0.5 Coeficiente de rodadura [Crod] TABLA 3.1. Resumen parámetros vehículo. Elaboración propia.

101 Capítulo III: Simulación y resultado Motor Eléctrico. Se van a utilizar los motores eléctricos de Siemens de la gama ELFA. Es necesaria una potencia máxima de 90 kw. Los motores de la gama ELFA se montan de dos en dos unidos por una Flender (relación de transmisión 4:1). Para esta aplicación se montan dos motores 1PV5135-4WS18 de 50 kw. GRÁFICO 3.2. Características motor eléctrico 1PV5135-4WS18 de 50 kw. Características del motor. GRÁFICO 3.3.Puntos de funcionamiento Realizando un ART90 Todas la configuraciones que se van a analizar utilizan estos motores eléctricos.

102 Capítulo III: Simulación y resultado Gama de Baterías Las baterías que se van a utilizar son las de la gama XP de Valence. De la gama solo se van a valorar las dos con mejores prestaciones, el modelo U27-12XP que son el modelo con mejor densidad energética y el modelo UEV-18XP que es el modelo con mejor densidad de potencia. GRÁFICO 3.4. Características Gama XP de Valence Transmisión. Se desea como mínimo, velocidad máxima de 120 km/h. Si tenemos en cuenta la velocidad máxima del motor eléctrico [ ] y el radio de rueda del vehículo [ ], la relación de transmisión mínima será: á 120 h = 12, í á á = /h

103 Capítulo III: Simulación y resultado. 6 En la relación de transmisión se incluye la relación de transmisión de la Flender de los motores de la gama Elfa y la del diferencial. El rendimiento de la transmisión es estimado. No se considera ningún elemento auxiliar conectado al eje del motor eléctrico por lo que las pérdidas a ralentí se consideran cero. Se establece una velocidad mínima para considerar las pérdidas de ralentí de 1 rad/s para que la simulación no de problemas con divisiones por cero. Transmisión Relación de transmisión 12 Rendimiento de la transmisión 0.98 Perdidas a ralentí 0 Velocidad mínima para contabilizar pérdidas 1 rad/s TABLA 3.2. Resumen parámetros transmisión. Elaboración propia Grupo motor generador. Se va a utilizar como motor térmico un motor ZETEC 2000cc de Ford. El generador y la relación de transmisión entre ambos se optimizaran para utilizar el generador en el polo económico. Es importante destacar que al solo disponer de un motor térmico, depende de la potencia que queramos que suministre, no podremos utilizarlo siempre en su polo económico, por lo que es de suponer que con un motor térmico correctamente dimensionado el consumo medio de combustible sería ligeramente inferior al dimensionado. La lógica de control y la potencia suministrada por el grupo se especifican en cada apartado. 1.2.Configuración Vehículo eléctrico, EV. En esta configuración se desea que el vehículo sea capaz de cubrir los 600 km en modo eléctrico puro. La única fuente de energía disponible son las baterías. Para recorrer los 600 km es necesario que las baterías suministren kwh, por lo tanto se necesitan del orden 100 baterías y la potencia máxima que estas pueden suministrar no es problema. Elegimos el modelo de la gama con mayor densidad energética, el modelo U27-12XP tiene una densidad de 91Wh/kg.

104 Capítulo III: Simulación y resultado. 7 Con estas baterías, permitiendo un fondo de descarga del 20%, son necesarias 100 unidades conectado en paralelo dos líneas de 50 unidades en serie. 100 baterías de ese modelo equivalen a 1950 kg. Este peso supera el peso en vacío del vehículo. La simulación esta realizada con una carga en el vehículo de 1000kg. Si añadiésemos 1950 serían necesarias más baterías para mover la tonelada extra más el peso añadido por las nuevas baterías. No es una opción realizar 600 km en modo eléctrico, es necesario implementar tecnología híbrida. GRÁFICO 3.5. Estado de carga de la batería.

105 Capítulo III: Simulación y resultado. 8 GRÁFICO 3.6.Tensión en bornes. GRÁFICO 3.7. Tensión de la batería en circuito abierto.

106 Capítulo III: Simulación y resultado. 9 GRÁFICO 3.8. Intensidad suministrada por las baterías. GRÁFICO 3.9. Potencia suministrada por las baterías.

107 Capítulo III: Simulación y resultado Configuraciones Hibrido serie, HEV. En modo hibrido ponemos la condición de que el vehículo sea capaz de realizar 80 km del ART90 en modo eléctrico puro. En este caso nos interesan baterías con la mayor densidad de potencia. No van a ser necesarias muchas para recorrer solo 80 km, pero no es deseable que en modo eléctrico las baterías nos restrinjan mucho la potencia máxima. Las baterías de la gama XP de Valence con mayor densidad energética son el modelo UEV-18XP. Se contemplan tres modos de funcionamiento HEV I, SoC drain. En esta configuración se modela para que el vehículo sea capaz de realizar un 80 km en modo eléctrico, antes de llegar a un nivel de descarga de las baterías, 60% de descarga. Una vez alcanzado dicho nivel salta un pequeño generador que permite al conjunto de recorrer los 520 km restantes antes de que las baterías lleguen a su fondo de descarga, 80% de descarga. Para cumplir esto son necesarias 24 baterías y un motor térmico funcionando a 8 kw. Se estima un consumo de 8.8 L/100km con el motor gasolina ensayado. En caso de no disponer de baterías por avería o descarga completa, con 8 kw, se podrá alcanzar una velocidad como máximo de 47 km/h acelerando muy lentamente.

108 Capítulo III: Simulación y resultado. 11 GRÁFICO Estado de carga de la batería. GRÁFICO Tensión en bornes.

109 Capítulo III: Simulación y resultado. 12 GRÁFICO Tensión de la batería en circuito abierto. GRÁFICO Intensidad suministrada por las baterías.

110 Capítulo III: Simulación y resultado. 13 GRÁFICO Potencia suministrada por las baterías. GRÁFICO Estado del generador, 0 apagado/ 1 encendido.

111 Capítulo III: Simulación y resultado. 14 GRÁFICO Mapa motor y puntos de funcionamiento del motor de gasolina. Motor Ford ZETEC de 2 l. GRÁFICO Mapa motor y puntos de funcionamiento del generador eléctrico.

112 Capítulo III: Simulación y resultado HEV II, Soc sustain. En esta configuración se modela para que el vehículo sea capaz de realizar 80 km en modo eléctrico, antes de llegar al fondo de descarga de las baterías fijado, 80% de descarga. Una vez alcanzado dicho valor se activa un generador que permite mantener el estado de descarga de las baterías a lo largo del ciclo. En esta configuración la autonomía la marca la capacidad del depósito de combustible del generador. Son necesarias 18 baterías y un generador de 8,5 kw. Se estima un consumo medio de gasolina de 9,2 l/100km En caso de no disponer de baterías por avería o descarga completa, con 8,5 kw, se podrá alcanzar una velocidad como máximo de 50 km/h acelerando muy lentamente. GRÁFICO Estado de carga de la batería. GRÁFICO Tensión en bornes.

113 Capítulo III: Simulación y resultado. 16 GRÁFICO Tensión de la batería en circuito abierto. GRÁFICO Intensidad suministrada por las baterías.

114 Capítulo III: Simulación y resultado. 17 GRÁFICO Potencia suministrada por las baterías. GRÁFICO Estado del generador, 0 apagado/ 1 encendido.

115 Capítulo III: Simulación y resultado. 18 GRÁFICO Mapa motor y puntos de funcionamiento del motor de gasolina. Motor Ford ZETEC de 2 l. GRÁFICO Mapa motor y puntos de funcionamiento del generador eléctrico HEV III, ON-OFF. En esta configuración se modela el vehículo para que sea capaz de recorrer 80 km en modo eléctrico, antes de llegar al fondo de descarga de las baterías fijado, 80% de descarga. Una vez alcanzado dicho valor se activa un generador que permite recargarlas en el menor tiempo posible.

116 Capítulo III: Simulación y resultado. 19 El generador se modela de tal manera que en parado suministre la intensidad máxima de recarga, en este caso 70 A. Son necesarias 18 baterías y un motor térmico entregando 28,5 kw. Se estima un consumo de 9.3 l/100km de gasolina. En caso de no disponer de baterías por avería o descarga completa, con 28,5 kw, se podrá alcanzar una velocidad como máximo de 90 km/h que es la máxima deseada con una capacidad de aceleración mucho menor. GRÁFICO Estado de carga de la batería. GRÁFICO Tensión en bornes.

117 Capítulo III: Simulación y resultado. 20 GRÁFICO Tensión de la batería en circuito abierto. GRÁFICO Intensidad suministrada por las baterías.

118 Capítulo III: Simulación y resultado. 21 GRÁFICO Potencia suministrada por las baterías. GRÁFICO Estado del generador, 0 apagado/ 1 encendido.

119 Capítulo III: Simulación y resultado. 22 GRÁFICO Mapa motor y puntos de funcionamiento del motor de gasolina. Motor Ford ZETEC de 2 l. GRÁFICO Mapa motor y puntos de funcionamiento del generador eléctrico.

120 Capítulo III: Simulación y resultado. 23 Configuració n. EV HEV I HEV II HEV III Baterías. 100 Baterías U27-12XP 176 kwh Fondo de descarga 20% 1950 kg 24 Baterías UEV- 18XP 31.8 kwh SoC on 40% Fondo de descarga 20% 357,6 kg 18 Baterías UEV- 18XP 23.8 kwh Fondo de descarga 20% 268,2 kg 18 Baterías UEV- 18XP 23.8 kwh Fondo de descarga 20% 268,2 kg Motor de Combustió n. Potencia máxima. 1.4.Resumen de las configuraciones. Autonomía total. Autonomía en E.V. *Autonomía total con rampa del 1,4% kw 600 km 600 km 435 km 8 kw 8,5 kw 28,5 kw 100,2 kw 78,62 kw 97,58 kw Máxima pendiente. Límite rozamient o ruedas **Consumo medio estimado ***Velocida d máxima km 80 km 160,4 km 31,7% 8,8 l/100km 47 km/h Depósito de combustible Depósito de combustible 80 km 90 km 23,77% 9,3 l/100km 50 km/h 80 km Depósito de combustible 32,3% 9,3 l/100km 90 km/h *Autonomía total con rampa del 1,4%. Se calcula la autonomía para esa configuración en caso de realizar el ciclo con una rampa constante del 1.4%. **Consumo estimado sin optimizar el punto de funcionamiento del motor. Todos realizados sobre el mapa de consumo de un motor Ford ZETEC de 2 l. ***Velocidad máxima alcanzable en caso de disponer solo de la potencia del motor de combustión entregando la indicada en dicha configuración.

121 Capítulo III: Simulación y resultado Conclusión. En cuanto al modelado del tren de tracción para este vehículo se considera que la mejor opción es la configuración HEV III, tiene un comportamiento aceptable en todos los escenarios realizados. El disponer de un mayor grupo motor generador lo dota de una mayor flexibilidad. Se trata de la única configuración que no pierde prestaciones en caso de tener que realizar el ciclo con una rampa constante. Además como se comprueba en las simulaciones el motor Ford Zetec de 2000 cc o similar ofrecen la potencia necesaria en su polo económico, disponiendo de ser necesario de un motor capaz de generar má de 70 kwh de ser necesario. Este extra de potencia sin perder prestaciones y cumpliendo los requisitos establecidos, hacen de esta configuración la configuración óptima. La configuración HEVII es la menos aconsejada, ya que con esta configuración podremos mantener el estado de carga siempre y cuando no sobrepasemos el consumo energético calculado. Por ejemplo ante el consumo extra provocado por un rampa constante, la autonomía máxima caería a 90 km. Se podría llegar a justificar la configuración HEVI. Se trata de un caso parecido al HEVII, pero el extra de baterías ofrecen una mayor reserva de energía, dotando a la configuración de una mayor flexibilidad. Además un motor que genere 8 kwh en el polo económico corresponde a un motor diesel de menos de 800 cc, motor de muy pequeñas dimensiones que compensan ligeramente el sobre peso de las baterías respecto a las configuraciones HEV II y HEV III. Un motor de estas características, además, posee una potencia máxima de unos 30 kw. Teniendo en cuenta que los ensayos de esa configuración se han realizado con motor térmico sin funcionar en su polo económico, es de esperar que con un motor real que genere 23.8 kwh, en su polo económico, el consumo medio sea menor.

122 Capítulo III: Simulación y resultado Comprobación con modelo forwards. Se comparan los resultados de la configuración HEV I anterior utilizando el modelo de simulación forwards y utilizado los mismos parámetros que antes. Cuando se simula con el modelo de simulación forwards, lo primero que se aprecia es lo acertado de la elección de la simulación backwards en primer lugar, al tener que simular un tiempo de 20 horas, lo que con la simulación backwards se conseguía en pocos minutos con la forwards la duración de cada simulación de prácticamente una hora. Analizando los resultados, llama la atención un menor consumo global del vehículo. A pesar de utilizar exactamente los mismos parámetros que en la simulación anterior. Esto se traduce principalmente en mejor consumo medio de combustible. Ello se debe a un menor gasto de energía eléctrica que hace menos necesario la utilización del motor térmico, como se detalla a continuación. GRÁFICO Estado de carga de la batería. Consumo medio 6.8 l/100 km/h.

123 Capítulo III: Simulación y resultado. 26 GRÁFICO Puntos de funcionamiento del generador eléctrico. Se puede apreciar, como a pesar de suministrar la misma potencia eléctrica el generador y de realizar el mismo vehículo el mismo ciclo de conducción, el nivel de carga de las baterías se mantiene. Esto se puede explicar por la forma que tiene de gestionar la frenada regenerativa, cada una de las dos simulaciones. Como se puede observar en las Figura 3.35 y 3.36, a bajas revoluciones el motor eléctrico de las simulación forwards genera mucho mas par de frenado que el motor eléctrico, esto se traduce un mayor aprovechamiento de la frenada regenerativa y por tanto un mayor rendimiento global del vehículo. GRÁFICO Puntos de funcionamiento del motor eléctrico en la simulación forwards.

124 Capítulo III: Simulación y resultado. 27 GRÁFICO Puntos de funcionamiento del motor eléctrico en la simulación forwards. Se comprueba a demás que los límites de carga y descarga de la batería en ambas simulaciones son parecidos. GRÁFICO Intensidad suministrada por las baterías en la simulación forwards.

125 Capítulo III: Simulación y resultado. 28 GRÁFICO Intensidad suministrada por las baterías en la simulación backwards. Esto se debe a la manera que tienen ambas simulaciones de gestionar la frenada regenerativa. El modelo backwards al estar en lazo cerrado nos impide limitar el poder de la frenada regenerativa con la corriente de carga de las baterías que es el verdadero límite, en su lugar hemos de limitar el par máximo de frenada que ejerce el motor eléctrico para asegurar que la corriente de carga que genere el motor eléctrico este por debajo del límite de carga. La limitación de par que introducimos es una quinta parte del par máximo que puede ejercer el motor en a esa velocidad, con esto se consigue limitar aceptablemente la corriente de carga, pero se traduce en un desaprovechamiento de la frenada regenerativa a bajas revoluciones. El modelo forwards sin embargo limita la frenada regenerativa desde las baterías, controlando que la corriente no sobrepase un límite y activando los frenos mecánicos cuando esto se produzca. Esta manera de simular el control de la frenada regenerativa es similar a lógicas de control implantadas en vehículos reales. Un posible sistema de control de la frenada regenerativa en un vehículo real, se puede realizar tirando el par de frenado en el pedal de freno y que el principio del mismo corresponda al control de motor eléctricos, estando este limitado a un par máximo. La otra manera de realizar el control, más compleja, consiste en monitorizar la corriente de carga de las baterías y cuando esta

126 Capítulo III: Simulación y resultado. 29 sobrepasa el límite establecido activar los frenos mecánicos, esto requiere de un control muy avanzado de la fuerza de frenado mecánica. Queda de manifiesto con este análisis la importancia de la frenada regenerativa en el sistema y como una optimización de la misma puede provocar una notable mejora del rendimiento global de sistema. En este ensayo en una conducción urbana con muchas frenadas se consigue una mejora de consumo del 23% de 8.8 a 6.8 l/100km. Esta simulación refuerza que el dimensionado de los componentes del vehículo realizado en el apartado anterior es válido, y que con una optimización de los controles del mismo se conseguiría una mejora de las prestaciones notable.

127 Capítulo III: Simulación y resultado Resultados y discusión. En las simulaciones realizadas se aprecian las posibilidades ofrecidas por el software de simulación. Su utilidad para dimensionar trenes de potencia o analizar estrategias de control. También se aprecian las mejoras que supone la simulación forwards que gracias al lazo cerrado permite realizar una simulación más fidedigna con la realidad y con mayores posibilidades de control. Aunque como se comprueba, esta simulación, es mucho más lenta que la de lazo abierto, además de requerir un mayor conocimiento para su manipulación

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129 Capítulo IV: ESTUDIO ECONÓMICO

130 Capítulo iv: Estudio Económico 1 CAPITULO IV: ESTUDIO ECONÓMICO En este capítulo se discutirán los costes en los que se ha incurrido en el desarrollo de este software. Se pueden dividir en presupuesto de personal y presupuesto de recurso. Presupuesto de personal Concepto Dedicación en horas Coste Directo ( /h) Coste Total Ejecutor del Proyecto , Tutorización del Proyecto TOTAL 500 3, TABLA 4.1. Presupuestos de personal. Fuente, elaboración propia. Presupuesto en Recursos Concepto Número de Unidades Precio Unitario ( ) Coste Total ( ) Ordenador MATLAB & Simulink Student Version Gastos de Luz, Agua y Gas TOTAL TABLA 4.2. Presupuestos en recursos. Fuente, elaboración propia. Coste total del proyecto 7, TABLA 4.3. Coste total del proyecto. Fuente, elaboración propia.

131 Capítulo iv: Estudio Económico 2 El presupuesto de personal se ha realizado teniendo en cuenta el tiempo invertido por un becario de ingeniería y el coste unitario de la hora de un becario, teniendo en cuenta que el tiempo de becario se cotiza a 12 la hora y el de un director de proyecto a 60 la hora. Además hay que sumarle el coste del tiempo invertido por el director del proyecto, el coste de la hora del director se calcula como el coste hora de un ingeniero titulado con experiencia en la materia. El precio de los equipos informáticos, el ordenador se calcula como el coste a día de hoy de un ordenador de similares características al utilizado realmente. Además solo se le imputan al proyecto los gastos correspondientes a la amortización sufrida durante el tiempo que se usa. Se considera una amortización a dos años y siete meses de uso para el proyecto. Se considera la licencia de simulación versión estudiante, al ser esa la versión utilizada. Los gastos en luz y gas son estimados, teniendo en cuenta el tiempo permanecido en las instalaciones del INSIA. Se puede observar como al tratarse de un software de simulación la mayor parte del presupuesto ha de ir asignado a costes de personal.

132 Capítulo V: FUTUROS TRABAJOS

133 Capítulo V: Futuros trabajos. 1 CAPÍTULO V: FUTUROS TRABAJOS. ÍNDICE 1. Desarrollo del modelo Trabajos en la información suministrada por las simulaciones Trabajo en los bloques de simulación Introducir datos reales de los componentes Adquisición de datos Validación Implantación como librería de Simulink. 06

134 Capítulo V: Futuros trabajos. 2 CAPITULO V FUTUROS TRABAJOS. En este capítulo se recogen los futuros trabajos a realizar para seguir desarrollando este software de simulación. 1. Desarrollo del modelo. El modelo ha de seguir desarrollándose para ofrecer más posibilidades de simulación y de configuración que lo conviertan en una herramienta más valiosa y útil. En este sentido se pueden trabajar en varias líneas o mejorar otras las cuales se resumen a continuación. 1.1.Trabajos en la información suministrada por las simulaciones. Una línea de trabajo para mejorar la simulación, es mejorar la información que nos ofrece la simulación, de manera rápida mediante plot.m. Hay que implementar la información que ya se muestra mediante displays en las simulaciones, como el consumo medio de combustible, la distancia total recorrida, o en el modelo forwards el porcentaje de tiempo que el seguimiento se desvía mas de un tanto por ciento de la referencia. Esta información aunque de muy fácil acceso, sería interesante incorporarla en el plot.m para poder disponer de toda la información en un mismo sitio. Por este motivo habría que situar el consumo medio de combustible en la ventana del motor térmico, la distancia recorrida, o en la ventana de los frenos mecánicos o en la del ciclo de velocidad; el porcentaje de tiempo en la ventana que incluye la referencia y la señal de salida. Por otro lado es necesario trabajar en ofrecer más información valiosa para el usuario. En este sentido sería interesante ofrecer información del rendimiento global de todos los componentes, el rendimiento de todo el tren de tracción como el producto del rendimiento de todos los elementos que forman parte del mismo, tanto instantáneamente como de media. Para ello se podría configurar un mapa con abscisas la velocidad del vehículo y ordenadas la fuerza que tienen que ejercer en las ruedas, aunque puede resultar más intuitivo un mapa con la velocidad de giro del motor eléctrico y el par que suministra. La idea es suministrar información sobre en que puntos de funcionamiento el vehículo es mas eficiente. En esta misma línea en la ventana de las baterías se debería añadir una ventana con un gráfico en el que se represente el rendimiento instantáneo de las baterías.

135 Capítulo V: Futuros trabajos Trabajo en los bloques de simulación. Los bloques de simulación se han de seguir mejorando para que permitan una representación más fidedigna de la realidad. Además se han de añadir nuevos bloques con el mismo propósito. Así por ejemplo, siendo la temperatura un factor determinante de las baterías, habría en introducir factores de temperatura en el bloque de las baterías. Estos factores de temperatura han de tener en cuenta las pérdidas en forma de calor que sufren las baterías con altas corrientes, especialmente de carga. Para ello habrá que considerar la temperatura exterior, la refrigeración con que cuenten las baterías y la inercia térmica de las mismas. En el modelo forwards, actualmente el control de las corrientes de carga de las baterías se hace desde el bloque de las baterías, no es así de la corriente máxima de descarga que se hace desde el PID. Este control se debería hacer desde el bloque de las baterías, para ello introduciría el PID dentro del bloque y parametrizaría dicho valor o habrá que estudiar la manera de realizar dicho control desde fuera del PID, quizás generando una señal de reset, desde las baterías, al sobrepasarse la intensidad máxima de descarga. También se tiene que crear un bloque, para el modelo forward, análogo al de pendiente del backward, que permita introducir la resistencia gravitatoria en el vehículo. Para ello además habrá que modificar el bloque vehículo para que puede recibir como señal de entrada el valor de esta resistencia y restarlo en el nudo correspondiente. GRÁFICO 5.1. Diagrama de bloque de pendientes a añadir. Fuente, elaboración propia.

136 Capítulo V: Futuros trabajos. 4 GRÁFICO 5.1. Modificación bloque vehículo en modelo forwards. Fuente, elaboración propia. Otra línea para mejorar la simulación es la introducción de un modelo de inversores, para ello sería conveniente la modificación de los bloques de baterías, generador eléctrico y motor eléctrico para que la unión entre los tres representara mejor una unión eléctrica, mediante tensión e intensidad. Los inversores han de modelarse atendiendo principalmente a su rendimiento, pudiéndose introducir más adelante la transformación de alterna trifásica a continua. Existen actualmente otros proyectos en el INSIA que trabajan en una línea de simulación cercana a esta, pero más centrada en el control vectorial del motor y de los inversores Introducir datos reales de los componentes. Incluir en los bloques que no están parametrizados, motor eléctrico, generador, y motor de combustión interna, mapas reales de rendimiento y consumo. Cuantas más posibilidades de elección tenga el usuario y mas realistas sean estas, mejor será la experiencia de uso. Es especialmente apremiante la introducción de datos reales del motor eléctrico y del generador, sobretodo del primero que es el que más tiempo está encendido. Del motor térmico ya se dispone de un mapa real de consumo, aunque no estaría de más disponer de varios de motores de diferente potencia.

137 Capítulo V: Futuros trabajos. 5 También se podría trabajar en la parametrización del motor eléctrico y el generador según la ficha técnica real de los mismos, que permitan recrear un circuito equivalente con el que trabajar. A partir de la tensión de corto, intensidad de vacío y demás características nominales. 2. Adquisición de datos. Parte de los datos sobre los componentes, como los mapas de rendimiento de los motores eléctricos, son estimados, otros bloques disponen de información sobre muy pocos elementos reales, restado polivalencia al uso de la simulación. La adquisición de la mayor cantidad de datos reales sobre posibles componentes a usar en el tren de tracción dotaría al software de simulación de una mayor polivalencia que los futuros usuarios agradecerán. Para la obtención de estos datos se puede recurrir a los fabricantes, se han de realizar ensayos en componentes reales, como ensayos en motores térmicos con el banco de motores del INSIA recientemente estrenado. La obtención mediante ensayos es el método mas laborioso aunque el más fiable. Otra opción sería recurrir a la información de ensayos realizados por terceros, aunque debe tratarse de fuentes fiables. 3. Validación. Aunque en el presente proyecto se han analizado resultado y válido mediante algún ensayo, sería conveniente la realización de ensayos con trenes de potencia reales de vehículos híbridos serie para contrastar datos reales con los arrojados por la simulación y en caso de ser necesario poder corregir errores mejorando la calidad de las simulaciones. Para ello el INSIA tiene en marcha un proyecto de puesta en marcha de un banco de ensayos para vehículos hibrido serie. Se espera que el banco de ensayos este 100% operativo a finales de este año. Siendo los datos que arroje el mismo una herramienta excelente para la validación de estas simulaciones, por permitir controlar una gran cantidad de condiciones del ensayo.

138 Capítulo V: Futuros trabajos Implantación como librería de Simulink. Una vez los bloques hayan sido validados sería muy recomendable incorporarlos como una librería de Simulink para facilitar su uso.

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140 Anexo I: Manual de usuario.

141 Anexo I: Manual de Usuario. 1 Anexo I: Manual de usuario. Índice: 1. Introducción. 2. Requisitos. 3. Simulaciones Bloques modelo Backwards Bloques modelo Fordwards Resultados de las simulaciones 4. Como introducir nuevos datos en las simulaciones De un ciclo de velocidad De un motor eléctrico De un motor de combustión interna Una curva de tensión-nivel de carga de las baterías.

142 Anexo I: Manual de Usuario. 2 En este documento contiene los conocimientos necesarios para utilizar este software de simulación. 1. Introducción. Este software permite simular el comportamiento de un vehículo, especialmente pensado para vehículos híbridos y eléctricos, en lo concerniente a la demanda energética. Para ello se tendrá en cuenta la transformación, generación y pérdidas energéticas que se producen en cada uno de los componentes que conforman el sistema de tracción del vehículo. El objetivo es crear una herramienta que sirva a los modeladores para modelar el conjunto del tren de potencia de un vehículo. Esto puede servir para ensayar de manera virtual la influencia de los diferentes componentes, parámetros o estrategias de control. Al ser una simulación centrada en los flujos de energía, nos permite ensayar los aspectos como el consumo energético, o dimensionado de elementos del vehículo. Para poder crear diferentes configuraciones se modelan cada uno de los diferentes bloques por separado. Entendiendo por bloques cada uno de los componentes y partes que forman el sistema de tracción de un vehículo. Las simulaciones están basadas en el trabajo previo de Linno Guzzella y Antonio Sciarretta descrito en el documento Vehicle Propulsion Systems y en las ecuaciones planteadas en él. Además se utilizaron como base para empezar a trabajar los bloques del software QSS también de Linno Guzzella y creados en base al mismo documento. Este software esta centrado en modelar el comportamiento de un vehículo hibrido serie con tracción puramente eléctrica. Aunque los bloques y conceptos se pueden aplicar para modelar cualquier otra configuración. Al igual que el QSS, las simulaciones se van a realizar con Simulink del programa Matlab de Mathworks.

143 Anexo I: Manual de Usuario Requisitos. Para poder utilizar esta simulación es necesario tener en nuestra posesión la el archivo QSS_INSIA, en el que podemos encontrar tanto el software original QSS de Linno Guzzella, como el desarrollado en el INSIA. Además será necesario una versión de Matlab con Simulink, si se van a realizar simulaciones en lazo cerrado se recomienda utilizar la versión R2011 o superior, ya que facilita el control por el PID. En cuanto a requisitos informáticos, cualquier ordenador con Windows XP o superior que pueda correr Matlab podrá ser utilizado sin problemas. Para correr simulaciones muy complejas y/o largas se recomienda el uso de un ordenador con un buen procesador para acelerar los tiempos de simulación. En la carpeta QSS_TB encontramos el software de Linno Guzzella sin modificar. El software desarrollado en el INSIA se encuentra en la carpeta SS INSIA. En él podemos encontrar una copia de este manual, una librería con todos los bloques, un ejemplo de cada tipo de simulación y los archivos necesarios para correr todo. La carpeta Ciclos contiene las variables en las que se encuentra la información de cada uno de los ciclo. Para correr cualquier simulación será necesario, en el directorio de Matlab que nos encontremos, tener una copia de las variables del ciclo que deseemos utilizar. Lo mismo ocurre con los archivos de inicialización que se encuentran en la carpeta Inicialización. Cada uno es necesario que se encuentre en el directorio de Matlab para utilizar los bloques de la librería con su mismo nombre. En la carpeta de Curvas características se encuentran las variables de los motores de combustión interna, generadores y motores eléctricos. Igual que con los ciclos de velocidades es necesaria una copia, de los que se deseen utilizar, en el directorio de Matlab. Las carpetas de ejemplo contienen ya simulaciones montadas de un vehículo híbrido serie, uno tipo forward y otra backward.

144 Anexo I: Manual de Usuario. 4 QSS INSIA QSS_TB SS INSIA Librería Ciclos Inicialización Curvas características Ejemplo Backward Ejemplo Forward Motores eléctricos Motores de combustión interna Generadores eléctricos GRÁFICO 6.1. Esquema de la carpeta de simulación. Elaboración propia. NOTA: No cambiar el nombre de los archivos o variables si no se sabe bien lo que se esta haciendo. Podría llevara a que la simulación no funcionase. 3. Simulaciones.

145 Anexo I: Manual de Usuario. 5 Se ha trabajado en dos tipos de simulación. Una simulación Backwards, hacia detrás, recrea las condiciones de trabajo de los componentes y las demandas energéticas, conocidas las condiciones en las que se encontraba el vehículo. Esta simulación parte del modelo híbrido serie del QSS de Guzzella. Sobre el QSS se han modificado o creado diferentes bloques para conseguir un comportamiento más fidedigno con la realidad. La otra simulación es del tipo Forwards, hacia delante. En ella se introduce un ciclo de velocidad y el vehículo intenta alcanzar la referencia en la medida en la que sus características se lo permitan. La simulación Backwards requiere mucho menos tiempo para realizar una simulación del que requiere la simulación tipo Forwards. Sin embargo en el caso de que se le solicite al vehículo algo que no pudiese realizar, como una aceleración excesiva, la simulación se detendrá quedando registrado el motivo que la ha detenido. En esta situación la tipo Forwards no se detiene, en vez de eso intenta acercarse a la velocidad deseada lo máximo posible que las características del vehículo permitan. Ambas simulaciones están creadas con la misma filosofía. Se ha dividido en bloques las distintas partes del vehículo que intervienen en la conversión de energía. Cada bloque se puede utilizar por separado, tiene asociado un archivo.m para realizar cálculo de variables y unos parámetros que ha de introducir el usuario. Al final de la simulación se ha de ejecutar el archivo plot.m que muestra en la pantalla los resultados más relevantes de la simulación. El archivo plot.m solo muestra las características mas relevantes de la simulación, muchas otras variables quedan almacenadas en el Workspace de Matlab. En este paquete se encuentran dos simulaciones ya configuradas, una de cada tipo, para un vehículo hibrido serie. Ambas se pueden utilizar como base de partida para crear nuevas simulaciones. 3.1.Bloques modelo Backwards. A continuación se explican los bloques utilizados en esta simulación. Se trata de una simulación de tipo discreto para permitir una velocidad de simulación alta. Se realizan los cálculos utilizando una constante de integración constante h, típicamente h=1. Se ha de configurar Simulink para que utilice uno de los algoritmos de integración discreto.

146 Anexo I: Manual de Usuario. 6 Existe uno con paso de integración variable y otro con paso de integración fijo. En el variable se ha de indicar que el paso máximo de integración sea nuestra constante h. En caso de utilizar el algoritmo de integración discreta de paso fijo, el paso a utilizar ha de ser h. Para configurar el algoritmo en la ventana de la simulación, pinchamos en: Simulation - Configuration Parameter - Solver Solver. i) Ciclo de conducción (INSIA). (a) Lógica. GRÁFICO 6.2. Bloque ciclo de conducción. Representa las condiciones en las que se ha encontrado el vehículo. Utiliza datos de velocidad en función del tiempo, que representan la velocidad a la que se encontraba el vehículo en cada instante. Las condiciones en las que se ha encontrado el vehículo se encuentran agrupadas en ciclos de velocidades. El bloque contiene ya lo ciclos de velocidades más utilizados como el Europa, Japones, USA o Artemis. Cada ciclo de velocidad contiene la velocidad y marcha de la caja de cambios. Con estos datos el bloque calcula la aceleración y distancia recorrida por el vehículo en cada instante. Las salidas del bloque son: velocidad, aceleración, marcha de la caja de cambios y distancia recorrida del vehículo en cada instante de tiempo. Al tratarse de un modelo discreto la aceleración y distancia recorrida se calculan en términos medios de la contante de integración h.

147 Anexo I: Manual de Usuario. 7 = ( 1) h = ( 1) 2 h (b) Máscara. La interfaz de este bloque es la siguiente: GRÁFICO 6.3. Máscara ciclo de conducción. (1)- Elige ciclo: Permite elegir entre varios ciclo de velocidades (para añadir unos nuevo ver el apartado 4.1. de este documento). Se puede elegir entre los variantes de los ciclos de velocidades más comunes. (2)- Paso de integración: aquí introducimos la constante de integración en segundos. Típicamente 1.

148 Anexo I: Manual de Usuario. 8 (3)- Activar parada automática: Si activamos esta opción, la simulación se detendrá al finalizar el ciclo, es caso contrario será necesario especificar el tiempo que deseamos que simule. Los ciclos de velocidades incluidos son: a) Ciclos Europa: El ciclo Europa se compone de dos partes, la primera que se repite cuatro veces, simula una circulación puramente urbana, en esta circulación las velocidades no superan los 50 km/h. Tradicionalmente utilizados para ensayos de emisiones en Europa. GRÁFICO 6.4. Resumen parte urbana ciclo Europa. La segunda parte donde se pretende simular la circulación por extrarradios se repite tan solo una vez. En esta ocasión el vehículo circula durante más de 6 minutos acelerando progresivamente de 0 a 120 km/h, y recorriendo una distancia de 6,5 km.

149 Anexo I: Manual de Usuario. 9 GRÁFICO 6.5. Resumen parte interurbana ciclo Europa. Se trata de un ciclo bastante modesto sin requerimientos elevados. Dentro del ciclo Europa se puede elegir entre diferentes modalidades: ECE: Representan la primera parte del ciclo Europa o parte urbana, repetida cuatro veces. EDUC: Segunda parte del ciclo Europa o parte interurbana. City: Se trata de la parte urbana pero sin repetirse cuatro veces. NEDC: Ciclo Europa completo. NEDC x7: Ciclo Europa completo repetido 7 veces. El ciclo completo sería: GRÁFICO 6.6. Ciclo Europa completo.

150 Anexo I: Manual de Usuario. 10 b) Ciclos Japan: Está formado por tres ciclos básicos que se combinan para formar distintos ciclos. Al igual que el ciclo Europa se trata de ciclos sin grandes requerimientos y muy ideales. Tradicionalmente utilizados en ensayos en Japon. 10 mode: Simula condiciones urbanas de funcionamiento. GRÁFICO 6.7. Ciclo 10 mode. 11 mode. GRÁFICO 6.8. Ciclo 11 mode.

151 Anexo I: Manual de Usuario mode: Simula condiciones extra urbanas. GRÁFICO 6.9. Ciclo 15 mode. Se puede elegir entre diferentes modelos del ciclo Japan: Mode: Compuesto por tres 10 mode seguidos de un 15 mode. 10-Mode: Un cliclo 10 mode. 10-Mode-3: Tres ciclo 3 mode seguidos. 11- Mode: Un ciclo 11 mode. 11-Mode-4: Cuatro ciclos 11 mode seguidos. 15-Mode: Un ciclo 15 mode. c) Ciclos USA: Los ciclos USA son más representativos de el ciclo de velocidad que puede recorre un vehículo. Tradicionalmente utilizados para medir emisiones de vehículos en Estados Unidos. Los ciclos USA disponibles son:

152 Anexo I: Manual de Usuario. 12 City I y II: Representan ciclos urbanos. GRÁFICO Ciclo City-I. GRÁFICO Ciclo City-II.

153 Anexo I: Manual de Usuario. 13 FTP-75 y FTP-Highway: Que representan un ciclo mixto y un ciclo de autopista. GRÁFICO Ciclo FTP-75. GRÁFICO Ciclo FTP-Highway. d) Ciclos Artemis: Están basados en el ciclo de Artemis el cual es el ciclo con mayores solicitaciones al vehículo y más aproximado a la realidad. Está formado por tres partes una urbana, una rural y otra de autopista. Parte Comienzo Finalización Duración V media V max V min Distancia [-] [s] [s] [s] [km/h] [km/h] [km/h] [km] Urbana Rural Autopista Total TABLA 6.1. Resumen ciclo Artemis.

154 Anexo I: Manual de Usuario. 14 ARTEMIS CADC velocity [km/h] time [s] GRÁFICO Ciclo Artemis. Se puede elegir entre diferentes modelos del ciclo Artemis: CADC: Ciclo Artemis completo. Urban 7 veces: En el que realiza el ciclo hasta la última aceleración asta 80 km/h y lo repite siete veces. Urban 50 km/h 12 veces + urban 90 km/h: Realiza las primeras aceleraciones, en las que no supera los 60 km/h, doce veces y luego una vez el ciclo hasta la aceleración que no supera los 90 km/h. Urban 50 km/h 9 veces + urban 90 km/h 2 veces: Realiza las primeras aceleraciones, en las que no supera los 60 km/h, nueve veces y luego dos veces el ciclo hasta la aceleración que no supera los 90 km/h. ART km: Realiza las aceleraciones asta 90 km/h y lo repite hasta haber recorrido 600 km. Nótese que en cada una de los archivos de los ciclos están contenidas cuatro variables T_z, V_z, G_z y D_z. Las tres primeras son el tiempo, la velocidad del vehículo y la marcha de la trasmisión. La última, D_z es una herencia del QSS_TB y representa la aceleración en cada momento dado. Esta simulación está pensada para en un momento

155 Anexo I: Manual de Usuario. 15 dado realizar ensayos en vehículos en los que es más fácil adquirir datos de velocidad instantánea. Por lo tanto la variable D_z no se utiliza, pero con unas pequeñas modificaciones en el bloque se podría utilizar como variable a partir de la cual calcular la velocidad y distancia. Es por ello que se mantiene la misma en las variables. ii) Ciclo de Pendientes. GRÁFICO Bloque ciclo de pendientes. (a) Lógica. El objetivo del bloque es conocer la pendiente que en la que se encuentra el vehículo en todo momento. El output del mismo es la pendiente instantánea del vehículo en radianes. Para ello el bloque ofrece tres posibilidades, introducir una pendiente constante, un ciclo de pendientes en función del tiempo o los datos de la altura a la que se encontraba el vehículo en función del tiempo (típicamente datos de un GPS). El primer caso es el valor constante el introducido es el % de desnivel y el ángulo de la pendiente se calcula como: = atan ( 100 ) Desnivel = % de desnivel de la pendiente, positivo si ascendente y negativo si descendente. En caso de tratarse datos provenientes del GPS el dato aportado es la altura del vehículo en cada instante de tiempo. Para el cálculo de la pendiente por tanto es necesario el dato de la velocidad en cada instante.

156 Anexo I: Manual de Usuario. 16 GRÁFICO Angulo de pendiente. Siendo d la distancia recorrida en un paso de integración `h que se calcula como: = + ( 1) 2 h Y z la cota a en metros. El ángulo de la pendiente será por lo tanto: = asen En el caso de introducir el perfil de pendientes en función de una variable que contenga el mismo, si la pendiente viniese dada en % el cambio a radianes es el mismo que en el caso de pendiente constante y en caso de venir la pendiente dada en grado se pasa a radianes.

157 Anexo I: Manual de Usuario. 17 (b) Máscara. GRÁFICO Máscara ciclo de pendientes. Modo (1): Aquí podemos elegir entre los tres modos de funcionamiento, pendiente constante, datos de GPS o perfil de pendientes. En función que elijamos se nos desplegará un menú para configurar cada uno de los modos: Pendiente constante: En este modo se nos abre una ventana para introducir el valor de la pendiente en %. Este valor de se mantendrá constante durante toda la simulación.

158 Anexo I: Manual de Usuario. 18 Datos de GPS: Este modo sirve para calcular la pendiente a partir de datos de altura, típicamente de un GPS. Para introducir los datos es necesarios guardarlos en una columna, con la altura en función del tiempo, en el archivo slope.txt que se encuentra en la misma carpeta que la simulación. Es indispensable que los datos de alturas estén sincronizados con los de velocidades para el correcto funcionamiento del este módulo. Perfil de pendiente: En este modo es necesario guardar en el workspace un perfil de pendiente en una variable. La variable con el perfil tiene que estar formada por una columna con la pendiente. La pendiente se puede introducir en grados, radianes o %. En el recuadro que nos aparece debajo introducimos el nombre de la variable (2) y elegimos las unidades (3) que hemos utilizado en para la pendiente de nuestro perfil. iii) Vehículo. GRÁFICO Bloque vehículo. (a) Lógica. Este bloque calcula la potencia requerida por el vehículo mediante el par necesario en rueda, la velocidad a la que gira la misma y su aceleración angular. La potencia se calcula teniendo en cuenta las características del vehículo y las resistencias que este ha de vencer. Utiliza como imputs la velocidad [m/s], aceleración del vehículo [m/s2] y el ángulo [rad] de la pendiente en la que se encuentra el vehículo. Sus outputs son la velocidad de giro de la rueda [rad/s], la aceleración angular de la rueda [rad/s2] y el par en la rueda [Nm]. La velocidad de giro de la rueda se calcula:

159 Anexo I: Manual de Usuario. 19 = = radio de la rueda. El par que tienen que ejercer las ruedas es: = Siendo la fuerza de tracción que tiene que desarrolla el vehículo que se calcula como: = = hí +. = Fuerza aerodinámica. Que se calcula como: = 1 2 =, =., = hí. = Fuerza de rodadura de las ruedas. Se calcula como: = = hí, =. = Fuerza gravitaría. Se calcula como: = α = ángulo de la pendiente que supera el vehículo. El bloque no tiene en cuenta efectos de deslizamiento de rueda o variaciones en la densidad del aire la cual se considera constate y de valor 1,18 kg/cm^3.

160 Anexo I: Manual de Usuario. 20 (b) Máscara. GRÁFICO Máscara bloque vehículo. Introducir los parámetros del vehículo que definen la potencia necesaria en rueda, en cada uno de los campos reservados para ello. (1) Masa total del vehículo incluidos pasajeros y carga.

161 Anexo I: Manual de Usuario. 21 (2) Masa en rotación equivalente al momento de inercia del vehículo [típicamente 2-5 %]. Si se conoce el momento de inercia de alguno de los elementos del vehículo existe la posibilidad de introducirlos en su módulo correspondiente. Cuidado con contabilizarlos dos veces. (3) Área frontal de vehículo. (4) Diámetro de las ruedas motrices. (5) Coeficiente aerodinámico de Drag o Cx. (6) Coeficiente de fricción de rodadura de los neumáticos. iv) Transmisión. GRÁFICO Bloque transmisión. a) Lógica. Representa los elementos de transmisión del vehículo desde los elementos motores hasta las ruedas. Tiene en cuenta las ruedas, diferencial y cualquier otro elemento de transmisión. No tiene en cuenta efectos de deslizamiento tanto de ruedas como de embragues. Utiliza como inputs la velocidad, aceleración y par en rueda. Los outputs son también velocidad, aceleración y par, pero en este caso del motor. Calcula los outputs teniendo en cuenta la relación de transmisión (i), el rendimiento ( ) y las pérdidas ( ) de los elementos de transmisión entre las ruedas y el motor. La velocidad angular del motor la calcula como: La aceleración angular del motor: = = El par que genera el motor se considera positivo cuando transmite potencia del motor a las ruedas ( > 0).

162 Anexo I: Manual de Usuario. 22 -Si 0 : + = Siendo las pérdidas a ralentí o por fricción constantes. Hemos de fijar una velocidad por debajo de la cual estas pérdidas se consideraran nulas ( ), para evitar efectos como que se contabilicen estas pérdidas en parado. -Si < 0: b) Máscara. + = GRÁFICO Máscara bloque transmisión.

163 Anexo I: Manual de Usuario. 23 v) Motor eléctrico. a) Lógica. GRÁFICO Bloque motor eléctrico. Partiendo de los conceptos del QSS se ha intentado reproducir el comportamiento de un motor eléctrico sin atender a sus características constructivas. No se tiene en cuenta el tipo de motor eléctrico (síncrono, asíncrono o de continua). Para calcular la potencia eléctrica en bornes del motor.., sólo se tiene en cuenta el mapa de rendimiento y la inercia del rotor (.. ). Actualmente se encuentran los datos de los motores asíncronos de la gama ELFA de Siemens. La gama ELFA esta diseñada para vehículos pesados. Los motores eléctricos de la gama ELFA se montan de dos en dos, montados en paralelo a una transmisión Flender con relación de trasmisión 4:1. Para introducir datos de otro motor consultar apartado 4.2. de este documento. Utiliza como inputs la velocidad angular, la aceleración angular y el par en el eje del motor. Su único output es la potencia eléctrica en bornes, considerando positiva cuando esta se consume. Además del mapa de rendimiento del motor, se tiene en cuenta el par máximo que puede desarrollar a cada régimen. Si este par solo puede mantenerse durante una cantidad de tiempo limitada, el bloque no lo tendrá en cuenta y habrá que revisarlo en los datos mostrados al final de la simulación. La lógica que sigue el bloque es la siguiente. - Calcula el par que tiene que producir el motor eléctrico como:.. = En caso de par negativo ( < 0), calcula cuanto de este par ejerce el motor eléctrico y cuanto los frenos mecánicos. Las baterías en carga son capaces de manejar mucha menos corriente de la que son capaces de suministrar en descarga, típicamente entre vale entre 0.35 y 0.2 veces.

164 Anexo I: Manual de Usuario. 24 En caso de que el < ( )/ 5, el motor ejercerá un par de frenado ( )/ 5 y el resto se guarda en una variable que representa el par de frenado mecánico equivalente ejercido en el eje del motor eléctrico. Esta variable denominada se calcula como: ( ) - Si < ( )/ 5, entonces = + - Si ( )/ 5, entonces = 0 - Comprueba que no se esté superando el par o velocidad de giro máximos que puede ejercer el motor. En caso de que así sea se detiene la simulación y se almacena un 1 en una de las variables S_T_max_EM o S_w_max_EM para posteriormente poder averiguar que elemento ha sobrepasado sus límites y cual. - Con.. y.. se entra en el mapa de rendimiento del motor y se averigua el rendimiento en dicho punto. Un mapa de rendimiento de un motor eléctrico tiene la siguiente forma: GRÁFICO Mapa motor típico motor eléctrico. La potencia eléctrica requerida en bornes se calcula como: -Si el par entregado es positivo, se encuentra funcionando en modo motor y la potencia en bornes será:

165 Anexo I: Manual de Usuario = - Si el par entregado es negativo, se encuentra funcionando en modo generador y la potencia en bornes será:.. = Para facilitar cálculos, a la hora de introducir los datos del mapa motor, en la zona de funcionamiento con par positivo (modo motor) los datos que se almacenan son 1/ de esta manera la potencia en bornes será:.. = (, ) b) Mascara. GRÁFICO Máscara bloque motor eléctrico.

166 Anexo I: Manual de Usuario. 26 vi) Baterias. GRÁFICO Bloque baterías. a) Lógica. El modelado de las baterías requiere del control de muchas variables que influyen en su comportamiento. De las más relevantes en cuanto a su comportamiento son, el estado de carga, la corriente que suministran y la temperatura a la que se encuentran. La idea es poder modelar unas baterías solo con la hoja de características que nos ofrece el fabricante. Asumimos que las baterías se encuentran en un vehículo con condiciones de temperatura controladas y nos centramos en el modelado según las otras dos variables. Para modelar las baterías nos hemos centrado en el modelado de baterías tipo Ion-Litio, concretamente en las de la gama XP de Valence. Además lo hemos hecho teniendo en cuenta los modelos de Peukert para baterías. El bloque utiliza como input la potencia que tendría que estar suministrando la batería en cada intervalo de tiempo. Si la potencia es positiva significa que se esta descargando y si es negativa que se está cargando. Los outputs son el estado de carga de la batería y la potencia instantánea que se está consumiendo, no utilizando. Estas variables se utilizan para realizar un control sobre todo el sistema. En caso de necesitar otra variable para realizar un control, el bloque es fácilmente modificable, una buena cantidad de variables acumulan información sobre las baterías para aportarnos una idea de como se han comportado estas. Una vez fijados los parámetros de las baterías, así como la cantidad de las mismas y su tipo de conexión el bloque simula el comportamiento de la batería de la siguiente manera: - Conociendo el nivel de carga de la batería se calcula la tensión en vacío de las baterías según las gráficas de tensión en función del estado de descarga a corriente constate. De todas las posibles elegimos la curva de descarga a corriente nominal. En el caso de las baterías de Valence, la curva seria las de descarga a 0.2C y las curvas serían las siguientes.

167 Anexo I: Manual de Usuario. 27 GRÁFICO Curvas tensión-descarga a corriente constante baterías Valence. La curva 0.2C se encuentra almacenada en forma de polinomio de grado 7. En caso de querer introducir otra curva consultar el apartado 4.4. de este documento. - Conocida la tensión en vacío de las baterías se calcula la intensidad suministrada por las baterías. Si estamos descargando las baterías la intensidad suministrada por las misma se calculará como: = 4 2 Siendo E, la tensión en vacío y R su resistencia interna. En caso de estar cargándose, la intensidad absorbida por las baterías se calculara como: = 4 2 Siendo la resistencia en carga, = 2 - Se calcula el rendimiento de la batería en función de la intensidad, tanto en carga como en descarga. Para ello se crea una función de rendimiento en función de la intensidad.

168 Anexo I: Manual de Usuario. 28 La capacidad de una batería varía en función de la corriente a la que la descarguemos. Si descargamos a una corriente constante mayor que la corriente de descarga nominal la capacidad de la batería disminuirá y si la corriente es menor aumentará. La capacidad de las baterías o energía almacenada se mide en amperios hora (Ah). Para calcular esta capacidad se utilizan la ecuaciones de Peukert, las cuales si bien no son muy fidedignas a bajas corrientes si realizan una muy buena aproximación en corrientes de descarga constante y altas. Se define la capacidad de Peukerte como: = ( ) (1) Siendo: o la capacidad nominal de las baterías la cual se mide en Ah. o la corriente de descarga nominal medida en Amperios. o k el coeficiente de Peukert o k de Peukert, adimensional. Podemos utilizar la ecuación (1) para averiguar el tiempo que tardará en descargarse la batería a cualquier corriente constante = (2) Y con el tiempo de descarga calcular la capacidad real de la batería para una descarga a corriente constante: = (3) Las baterías no contienen en su interior mayor o menor energía en función de la corriente a la que se descarguen, sino que tiene un mejor o peor rendimiento transformando la energía química que almacenan en eléctrica en función de esta corriente de descarga. Por ello definimos un rendimiento de descarga en función de la intensidad, este rendimiento se define como la capacidad real de la batería a esa corriente entre la capacidad nominal: = (4) Nótese que en el caso de la corriente de descarga ser menor que la nominal Combinando la ecuaciones (1), (2), (3) y (4) llegamos a : = ( ) ( ) (5)

169 Anexo I: Manual de Usuario. 29 A la hora de cargar las baterías, el rendimiento de almacenamiento de la energía que se le suministra a las baterías es menor. Por ello en caso de carga se aplica un factor de corrección al rendimiento que se calcula en función de la corriente y tiempos de carga nominal. Por lo tanto el rendimiento en carga de la batería será: = ( ) ( ) (6) Siendo y la intensidad y tiempo de carga en A y Ah. = ( ) ( ) (7) NOTA: Típicamente la k de Peukert tiene un valor cercano a 1,05. Se puede calcular su valor conociendo el tiempo que tarda la batería en descargarse a dos corrientes constantes diferentes, calculándose como: = - Con el rendimiento se calcula la intensidad equivalente que se sustraes o suministra a la batería. Si se está descargando: Si se está cargando: = ( ) = ( ) - Por lo tanto el estado de descarga en el que se encuentran las baterías será: = ( ) 100 [%]

170 Anexo I: Manual de Usuario. 30 b) Máscara.

171 Anexo I: Manual de Usuario. 31 vii) Generador eléctrico: GRÁFICO Máscara bloque baterías. GRÁFICO Bloque generador eléctrico. a) Lógica. El funcionamiento de este bloque esta sin alterar respecto al modelo del QSS de Linno Guzzella. Está basado en los mismos principios que el motor eléctrico pero solo incluye mapas de rendimiento para su funcionamiento como generador, no posee ningún sistema para detectar frenada regenerativa ni se tiene en cuenta la inercia del rotor. Por lo demás, su funcionamiento es idéntico del motor eléctrico solo que únicamente está contemplado para funcionar como generador. La otra gran diferencia, radica en que de momento no se disponen de datos de varios generadores, se utilizan los de un tipo y en caso de necesitar otro de diferentes dimensiones, se escala. La forma de escalarlo es multiplicar los valores de par por un factor de escala, manteniendo el resto de valores. Los valores base, o con factor de escala 1 serian: (Nm) w (rad/s) T TABLA 6.2. Mapa de rendimiento del generador eléctrico con factor de escala 1.

172 Anexo I: Manual de Usuario. 32 Con factor de escala 2: T(Nm) w (rad/s) TABLA 6.3. Mapa de rendimiento del generador eléctrico con factor de escala 2. b) Máscara. GRÁFICO Máscara bloque generador eléctrico.

173 Anexo I: Manual de Usuario. 33 viii) Motor de combustión interna: GRÁFICO Bloque motor de combustión interna. a) Lógica. Este bloque simula el comportamiento de un motor de combustión interna en cuanto a su consumo energético de combustible. Para ello utiliza los mapas de consumo del motor. Actualmente solo se encuentran introducidos los datos de un único motor de combustión interna, el motor 2.0 ZETEC de Ford. Para introducir datos de nuevos motores consultar el apartado 4.3. de este documento. Utiliza como input la velocidad y aceleración angular a la que se encuentra el motor, así como el par que está produciendo. Su output es la potencia equivalente al combustible que está consumiendo el motor. Su funcionamiento es el mismo que el del QSS de Linno Guzzella. Con el par que esta suministrando y su velocidad de giro, se calcula el consumo instantáneo con el mapa de consumo instantáneo. El bloque tiene en cuenta la inercia del motor y las pérdidas auxiliares.

174 Anexo I: Manual de Usuario. 34 b) Máscara. GRÁFICO Máscara bloque motor de combustión interna. La potencia auxiliar es la que se extraiga directamente del eje del motor de combustión interna. La posibilidad de activar el fuel cutoff, activa un bloque que evita que se contabilice consumo de combustible por debajo de un valor de par, o hace que en esta situación sea un valor dado, originalmente este valor de par es cero. Para modificar los parámetros del fuel cutoff es necesario entrar en el archivo de inicialización del bloque. ix) Control: Este bloque representa la lógica instaurada en la centralita del vehículo. Contiene la lógica que controla el flujo de potencia y los diferentes modos de funcionamiento en los que se puede encontrar un vehículo. No contiene elementos de control real sobre cada uno de los elementos del tren de potencia sino que determina en que modo de funcionamiento se encuentra este. Se ha trabajado en tres modelos. La manera de realizarlos no esta consensuada. Se ha intentado realizar modelos que incluyan los modelos básicos de funcionamiento sin tener en cuenta características que para tener en cuenta complicarían mucho la

175 Anexo I: Manual de Usuario. 35 simulación. Se puede trabajar mucho en este campo ya que el la clave del correcto rendimiento del sistema. x) Tanque de combustible GRÁFICO Bloque tanque de combustible. Este bloque representa el depósito de combustible, su función principal es la de calcular el consumo medio del vehículo durante la simulación. Para ello utiliza la potencia equivalente de combustible consumido por el motor y la distancia recorrida por el vehículo. Es necesario especificarle el tipo de combustible utilizado. Es posible elegir entre gasolina, gasóleo e hidrogeno. El bloque es original del QSS de Linno Guzzella Bloques modelo Forwards. La teoría detrás de los bloques para este modelo es la misma que en el modelo Backwards. Teniendo en cuenta que el flujo de energías en este caso va en la otra dirección. Se trata de un modelo dinámico en lazo cerrado, en el que un controlador PID decide cuanta intensidad tiene que suministrar las baterías para que el vehículo siga lo mejor posible la referencia de velocidad dada. El PID simularía por tanto el comportamiento de un conductor que sigue lo mejor que las características de su vehículo le permite una referencia de velocidad. i) Ciclo de velocidades. Este bloque es igual que el bloque del modelo backwards.

176 Anexo I: Manual de Usuario. 36 ii) Vehículo. GRÁFICO Bloque vehículo. a) Lógica. Este bloque representa las ecuaciones dinámicas del vehículo como un solido rígido. Utiliza como input la fuerza que las ruedas ejercen sobre el suelo y como output la velocidad real del vehículo. Utilizando las siguientes ecuaciones: = = = hí +. =, = 1 2 =, =., = hí. = = hí, =. = α = ángulo de la pendiente que supera el vehículo.

177 Anexo I: Manual de Usuario. 37 GRÁFICO Ángulo de la pendiente. b) Bloque. GRÁFICO Configuración del bloque vehículo.

178 Anexo I: Manual de Usuario. 38 c) Máscara. GRÁFICO Máscara del bloque vehículo.

179 Anexo I: Manual de Usuario. 39 iii) Transmisión. GRÁFICO Bloque transmisión. a) Lógica. Representa los elementos de transmisión del vehículo desde los elementos motores hasta las ruedas. Tiene en cuenta las ruedas, diferencial y cualquier otro elemento de transmisión. Utiliza una relación de transmisión fija. Por un lado realiza la conversión del par que suministran los motores a fuerza transmitida por las ruedas. Por el otro lado capta la velocidad a la que circula el vehículo para saber a que velocidad de giran los motores. No tiene en cuenta efectos de deslizamiento tanto de ruedas como de embragues. Considera el rendimiento de todos los elementos de transmisión constante. Utiliza como inputs la velocidad real del vehículo, la potencia de frenado y el par transmitido por el motor. Sus outputs son la velocidad angular del motor y la fuerza ejercida por las ruedas. La velocidad angular del motor la calcula como: = El par que genera el motor se considera positivo cuando transmite potencia del motor a las ruedas ( > 0). -Si 0 : -Si < 0: = = + +

180 Anexo I: Manual de Usuario. 40 b) Máscara. GRÁFICO Máscara bloque transmisión.

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