PICT-2014-2760 - Descripcion Tecnica

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Proyectos de Investigación Científica y Tecnológica (2014) Vehículos Urbanos de Tracción Eléctrica: Sistema de Propulsión y Gestión de Energía PICT-2014-2760 Descripción Técnica 1.

2.

OBJETIVOS GENERALES ................................................................................................................................................ 2 1.1.

Identificación del problema ................................................................................................................................ 2

1.2.

Objetivos generales ............................................................................................................................................. 2

OBJETIVOS ESPECÍFICOS E HIPÓTESIS DE TRABAJO ..................................................................................................... 3 2.1.

Objetivos específicos ........................................................................................................................................... 3

2.2.

Hipótesis de trabajo ............................................................................................................................................ 3

3.

RELEVANCIA DEL PROBLEMA ....................................................................................................................................... 4

4.

RESULTADOS PRELIMINARES Y APORTES DEL GRUPO AL ESTUDIO DEL PROBLEMA EN CUESTIÓN ............................ 7 4.1.

5.

6.

Principales trabajos publicados relacionados con el proyecto ........................................................................... 8

CONSTRUCCIÓN DE LA HIPÓTESIS y JUSTIFICACIÓN GENERAL DE LA METODOLOGÍA DE TRABAJO ......................... 10 5.1.

Hipótesis de trabajo .......................................................................................................................................... 10

5.2.

Metodología propuesta ..................................................................................................................................... 10

TIPO DE DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Y MÉTODOS ..................................................................................................... 11 6.1.

Mejora del prototipo de VE Urbano disponible ................................................................................................ 11

6.2.

Control de tracción y estabilidad. Estimación de la dinámica del vehículo ...................................................... 12

6.3.

Modelado y simulación ..................................................................................................................................... 13

6.4.

Sistema híbrido de almacenamiento de energía ............................................................................................... 14

6.5.

Sistema de administración y gestión de energía ............................................................................................... 16

6.6.

Accionamientos tolerantes a fallas ................................................................................................................... 16

6.7.

Construcción de un nuevo prototipo de VEU .................................................................................................... 17

7.

CRONOGRAMA DE TRABAJO ...................................................................................................................................... 18

8.

CONFORMACIÓN DEL GRUPO DE TRABAJO ............................................................................................................... 19

9.

8.1.

Grupo Responsable ........................................................................................................................................... 19

8.2.

Grupo Colaborador............................................................................................................................................ 19

BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................................................. 20

1. OBJETIVOS GENERALES 1.1.

Identificación del problema

La contaminación ambiental asociada a la emisión de gases contaminantes por parte del transporte terrestre es una problemática mundial que continúa sin una solución concreta. Por otra parte, el crecimiento sostenido durante años del consumo de combustibles de origen fósil está llevando al agotamiento de estos recursos, y a la búsqueda de nuevos recursos energéticos renovables, viables tanto para el transporte como en otras industrias. Sumado a esto, otra problemática asociada con el transporte personal es la gran concentración de vehículos en las grandes ciudades, en parte debido a la subocupación de los mismos. En la mayoría de las grandes urbes el promedio de ocupantes por vehículo personal en el traslado diario no supera la cantidad de 1-2 personas, lo que indica que se “quema” una cantidad considerable de combustible sólo para mover la masa de estos vehículos. Esto, en el caso de vehículos convencionales, agrava el problema de contaminación del aire en áreas urbanas y en espacios de alta densidad poblacional impacta en los problemas de embotellamiento de tránsito y dificultad para el estacionamiento. Nuestro país no está exento de estos problemas. Es más, Argentina se encuentra entre los dos países latinoamericanos con mayor cantidad de vehículos per cápita, 1 auto cada 4 personas. Sin embargo, son escasas las soluciones respecto a desarrollos locales para transporte personal que presenten propuestas eficientes y con bajos índices de contaminación. En las últimas décadas, se han tomado medidas para insertar en la sociedad tecnologías de propulsión terrestre no contaminantes o de baja emisión en diferentes países. Dentro de estas tecnologías los vehículos eléctricos (VE) e híbridos (VEH) han sido una de las soluciones más aceptadas para afrontar el problema de emisión de gases y evitar o disminuir el uso de combustible fósil. Actualmente, la mayoría de las automotrices mundiales poseen una línea de desarrollo de este tipo de vehículos. Existe además una variedad de propuestas de pequeños vehículos de tracción eléctrica (Vehículos Eléctricos Urbanos – VEU), de baja velocidad y capacidad para dos pasajeros, que se presentan como solución tanto a los problemas de transporte personal como a los problemas de contaminación y consumo energético. 1.2.

Objetivos generales

En base a la problemática general y local descrita, el objetivo de este proyecto es contribuir al desarrollo de tecnologías para almacenamiento y gestión de energía, confort y seguridad en vehículos urbanos de tracción eléctrica (ya sean eléctricos puros o híbridos). De esta manera se contribuirá a la inserción de este tipo de vehículos en nuestro país, tanto a través del aporte de tecnologías específicas para la industria, como en la formación de recursos humanos altamente calificados en esta temática. Además, dado el actual impulso e interés por la producción de baterías de litio, la reciente aprobación de la ley de “Autos Artesanales” y la posibilidad de incrementar la industria nacional de fabricación de autopartes, los avances que se consigan en el estado del arte de tecnologías para VE presentan grandes posibilidades de ser transferidas e implementadas en el país en el mediano plazo. A su vez, este proyecto pretende dar continuidad y afianzar aún más la línea de investigación en tracción eléctrica que el Grupo de Electrónica Aplicada de la UNRC viene desarrollando desde el año 1998, integrando los temas de investigación en la construcción de prototipos de VEU. Otro de los objetivos es contribuir con las otras líneas de investigación del GEA-UNRC. En particular, con el desarrollo de estrategias de diagnóstico de fallas en accionamientos eléctricos, a partir de los avances específicos que se obtengan en accionamientos para VE, como también al desarrollo de estrategias de control para sistemas híbridos de almacenamiento de energía, que pueden aplicarse a sistemas de generación distribuida. Finalmente, se propone con este proyecto incrementar la interacción con otros grupos de investigación, tanto del país como del extranjero. Particularmente, con el IIIE (UNS-CONICET), a través de la realización de trabajos conjuntos con el Dr. Héctor Chiacchiarini; con el LI-UFSC-Brasil (Dr. Nestor Roqueiro), a partir de la realización de pasantías y la realización de un nuevo prototipo de VEU en conjunto; y con el L2EP-Francia, a partir del estudio de modelos multidominio y estrategias de control en un mismo entorno, usando Bond-Graphs y Energetic Macroscopic Representation.

2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS E HIPÓTESIS DE TRABAJO 2.1.

Objetivos específicos

Para alcanzar los objetivos generales propuestos, se plantean los siguientes objetivos específicos: 

 







 

Proponer y desarrollar sistemas de almacenamiento con más de un almacenador (híbridos) – SHAE – para vehículos de tracción eléctrica. Esto incluye el estudio de topologías, convertidores y estrategias de control de SHAE. Proponer y desarrollar cargadores electrónicos de baterías para VE con un mínimo impacto sobre el peso del vehículo, sobre la red eléctrica y sobre la vida de las baterías. Desarrollar algoritmos de gestión de energía a nivel supervisor, aplicables en tiempo real, para vehículos eléctricos equipados con baterías y ultracapacitores, basados en la teoría de control óptimo. Las estrategias tenderán, por ejemplo a maximizar el ciclo de vida de las baterías, o a minimizar las pérdidas eléctricas en el sistema conjunto, o a optimizar la respuesta dinámica a los requerimientos del conductor. Desarrollar estrategias de control de tracción para mejorar la estabilidad del vehículo, priorizando la seguridad y el confort, dadas las características de vehículo urbano, y analizando el impacto de la energía consumida con diferentes estrategias de tracción. Estudiar y proponer arquitecturas de control tolerante a fallas para los accionamientos eléctricos de tracción, para mejorar la seguridad de los vehículos. Se incluyen aquí tanto fallas en los sensores como en la electrónica de potencia. Desarrollar distintos modelos capaces de reproducir la dinámica involucrada en los componentes que intervienen en los vehículos eléctricos utilizando un mismo enfoque. De esta manera se podrán formular diversos modelos multi-dominio (de acuerdo al problema a resolver) que podrán ser estudiados junto con los controladores en un mismo ambiente de simulación. Implementar un sistema de tracción en un prototipo de VE Urbano que permita realizar las pruebas y validación de estrategias de los diferentes tópicos de investigación. Proponer e implementar un nuevo prototipo de VEU con tecnologías actuales de baterías, motores de tracción, electrónica de potencia, y diseño de un nuevo chasis, incorporando los avances obtenidos en el proyecto. 2.2.

Hipótesis de trabajo

La hipótesis de trabajo principal es que mediante la investigación sobre tecnologías que permitan hacer más eficientes y de menor costo los vehículos de tracción eléctrica, será posible introducir este tipo de vehículos en el país en el corto o mediano plazo. Además, como hipótesis específicas se plantea:  El uso combinado de baterías y ultracapacitores como almacenador de energía híbrido permitirá mejorar la eficiencia y el desempeño de los VE.  Es posible aumentar la eficiencia y por lo tanto la autonomía de VE a través de un uso adecuado de las diferentes fuentes de energía y almacenadores a bordo del vehículo. Esto permitirá reducir el esfuerzo en determinados elementos almacenadores de energía y así aumentar su vida útil.  El diseño y control adecuado de cargadores de baterías permitirá reducir el impacto de los VE sobre la red eléctrica.  Las posibilidades que brindan los esquemas de tracción eléctrica permitirán, a través de un control adecuado, mejorar la seguridad, estabilidad y confort en el manejo de los VE, y optimizar su consumo de energía.  El desarrollo de estrategias de control tolerantes a fallas permitirán hacer más confiables y seguros los VE, aumentando su aceptación entre los usuarios.  Mediante el avance en el desarrollo de modelos multi-dominio de los componentes involucrados en VE será posible optimizar su diseño como también el desarrollo de estrategias de control.  La formación de recursos humanos en esta temática permitirá una mejor y más rápida inserción de los VE en nuestro país, así como una mejor preparación para la industria automotriz y de servicios para este tipo de vehículos.

3. RELEVANCIA DEL PROBLEMA En las últimas décadas se han propuesto diversas tecnologías para vehículos con el fin de disminuir la contaminación y la dependencia de los combustibles fósiles, con respecto a los vehículos tradicionales que emplean motores de combustión interna (VMCI). Los vehículos eléctricos (VE), generalmente a batería, fueron una de las soluciones propuestas. Sin embargo, su alto costo inicial, baja autonomía, gran tiempo de recarga de baterías, y el mayor peso debido a las baterías han sido algunas de sus limitaciones principales. Así, los VE híbridos (VEH), que incorporan un motor de combustión interna (MCI) a bordo, además del motor/generador eléctrico, aparecen para hacer frente a las desventajas de los vehículos convencionales y a los VE puros. Si bien existen excepciones, la tendencia que se observa a nivel mundial es que los VEH están siendo diseñados pensando en un uso combinado ciudad/autopista, o transporte de pasajeros, donde ser requiere mayor autonomía. Por otro lado, se están proyectando diferentes VE Urbanos (VEU) a batería, pequeños, con capacidad para 1 o 2 pasajeros, con autonomía suficiente para el transporte personal dentro del radio urbano. Con este tipo de VEU, se pretende hacer frente tanto a los problemas de reducción de emisiones, como de eficiencia energética y de congestión de tránsito dentro de las ciudades [1]. En nuestro país, el desarrollo de este tipo de vehículos se presenta como una alternativa interesante para el transporte personal, dado el reciente impulso brindado a la industrialización del litio para la producción de baterías, la reciente aprobación de la ley de “Autos Artesanales”[2], como también el estado actual de la industria de autopartes. Además de esta posibilidad, los VE y VEH que ya se producen en otros países están comenzando a comercializarse en Argentina, lo que indica que es necesario preparar los recursos humanos y técnicos a fin de adaptar tanto el sistema eléctrico como de servicios (carga de baterías, reparación de vehículos, etc.) para cuando estos vehículos comiencen a circular en cantidad por nuestras rutas [3]. Actualmente el almacenamiento de energía continúa siendo el problema clave de los VE, dado que aún con las tecnologías actuales de baterías, ultracapacitores (UC) y otros almacenadores no es posible alcanzar la alta densidad de potencia y energía que proveen los MCI, en un tamaño, costo y vida útil aceptables [4]. En este sentido los VEH presentan sus ventajas de autonomía energética respecto de los VE. Las fuentes de energía ideales de los VE y VEH deberían tener alta densidad de energía para tener suficiente autonomía, sin agregar demasiado peso al vehículo, y alta densidad de potencia para poder acelerar/frenar inyectando/recuperando energía en forma rápida. Y además ser de tamaño reducido, larga vida útil y bajo costo. Hasta el momento, no existe una fuente/almacenador que cumpla con todas estas características simultáneamente, por lo cual se utilizan combinaciones de más de una tecnología, en los llamados Sistemas Híbridos de Almacenamiento de Energía (SHAE). Particularmente, elementos como los UC tienen menos densidad de energía que las baterías pero tienen mayor densidad de potencia; es por esto que los SHAE con baterías y UC surgen como una posible solución a este problema [5]. De este modo, las baterías entregan sólo la potencia media y los UC las variaciones rápidas de potencia, resultando en menor tamaño y costo, y en un aumento en la vida de las baterías [6]. Para adaptar las diferentes características de tensión/corriente y controlar los flujos de energía entre las diferentes fuentes y/o almacenadores de energía de los SHAE es necesario utilizar convertidores CC-CC elevadores y/o reductores de tensión, en algunos casos bidireccionales, de alto rendimiento, alta densidad de potencia, confiables y robustos. Esto está dando lugar a nuevas propuestas de convertidores CC-CC de bajas pérdidas con las características mencionadas [7, 8]. Además del manejo de energía durante el funcionamiento, tanto en VE puros como en VEH enchufables (plug-in), es necesario considerar la carga de las baterías luego de su operación. Tanto la configuración o topología del cargador de baterías, como su control, varían en función de si el mismo se encuentra a bordo del vehículo o en estaciones de carga. En el primer caso, debe reducirse al máximo el volumen y peso del mismo, lo cual no es importante en el segundo caso. En ambos casos es deseable un mínimo tiempo de carga, mientras que debe controlarse el perfil de la corriente para evitar el envejecimiento prematuro de las baterías. Además, el uso de cargadores bidireccionales inteligentes permite la inyección de energía a la red y el control de la calidad de energía consumida/inyectada,

pudiendo además utilizar el cargador como filtro activo de potencia, con la consecuente integración de los VE a la red eléctrica (Vehicle to Grid, V2G) [9]. Como consecuencia de la utilización de diferentes fuentes/almacenadores de energía, surge una nueva tarea de control que se ocupa de cómo debe realizarse la división de potencia durante la operación de VE y VEH. Esta acción se conoce como control y supervisión o gestión de energía [10]. Si a esto se suma la posibilidad de contar con un MCI a bordo, la división de potencia debe realizarse ahora entre varias fuentes/almacenadores de energía. Por otra parte, dependiendo del modo de operación del vehículo, pueden presentarse diversos objetivos para el manejo de energía (mantenimiento de carga de baterías, maximización del funcionamiento como VE puro, minimización de consumo de combustible, aumento de vida útil de baterías, etc.) [11]. De ahí la necesidad de definir una estrategia adecuada para la gestión de energía. Este problema es particularmente adecuado para aplicar la teoría de control óptimo. La estrategia más utilizada es la conocida como “de minimización por consumo equivalente”, basada en el Principio del máximo de Pontryagin [10, 12]. La ventaja de este enfoque es que su uso puede ser extendido a diferentes objetivos de optimización y aumentando el detalle del modelo de vehículo considerado. En [13] se describe cómo pueden encararse con este enfoque problemas de minimización del consumo de combustible, de emisiones contaminantes o del envejecimiento de las baterías. El tratamiento del problema con restricciones de estado, como en [14] permite considerar el problema de VE equipados con baterías y UC que, con menor energía y mayor potencia que las baterías, pueden ser cargados y descargados rápidamente para satisfacer picos de requerimiento de potencia pero, del mismo modo, pueden alcanzar sus límites de contenido de energía reiteradamente. Dentro del mismo enfoque pueden agregarse variables de estado como la temperatura de las baterías, etc. Todos estos problemas son de activa investigación en la actualidad [13]. Por otra parte, el uso de motores eléctricos como elemento de tracción, desde su concepción, presenta grandes ventajas respecto a los vehículos convencionales. La más importante es que los motores eléctricos permiten aprovechar la energía cinética durante el frenado, actuando en ese momento como generadores (frenado regenerativo) y recuperando energía que puede ser devuelta a los almacenadores aumentando la eficiencia del vehículo, respecto a los vehículos convencionales. Otras ventajas son la posibilidad de controlar el par motor de manera prácticamente instantánea, y la de acoplar un motor eléctrico de tracción en cada rueda (o siendo parte de la misma rueda), evitando así el uso de transmisiones mecánicas con las pérdidas que éstas implican. Esto permite controlar en forma independiente el par y las velocidades de las ruedas tractoras, a partir de lo cual surgen los llamados sistemas de diferenciales electrónicos (EDS, Electronic Differential Systems), los que permiten prescindir del diferencial mecánico [15]. Con la posibilidad del control independiente en sus ruedas, surgen con los VE y VEH nuevas estrategias para la corrección de la dinámica del vehículo a partir de una adecuada distribución de las fuerzas de tracción. Para ello, es necesario poder controlar las fuerzas netas transmitidas al suelo por las ruedas [16]. Esto continúa siendo un tema de investigación actual ya que las fuerzas de tracción generadas dependen de múltiples factores tales como las condiciones de suelo, tipo de neumático, etc. [17] En las últimas décadas han surgido sistemas especiales de control de tracción (TCS, Traction Control Systems) y de estabilización del vehículo (ESC, Electronic Stability Control) para mejorar la maniobrabilidad y seguridad. En ellos, los VE y VEH maximizan sus ventajas respecto a los VMCI, dado las posibilidades que brindan los esquemas de tracción eléctrica [17]. Específicamente el control directo de guiño (DYC, Direct Yaw Control) permite corregir la dinámica de rotación del vehículo respecto de su eje vertical (movimiento en trompo) a partir de la distribución de fuerzas en uno y otro lado del vehículo [18]. El control del ángulo de deslizamiento de lado del vehículo (Side-slip Angle Control) [19] permite controlar en cierta manera el direccionamiento del vehículo y en conjunto con el monitoreo de la aceleración lateral y el movimiento de guiño determinan si el vehículo permanecerá bajo el control del conductor [20]. De acuerdo a los objetivos o uso final del vehículo, se puede optar por el uso de las diferentes estrategias mencionadas o una combinación de ellas. Por ejemplo, en VEU de transporte personal se debe priorizar la seguridad de los ocupantes, realizando un control de estabilidad conservativo manteniendo bajo control las fuerzas de tracción, y monitoreando el movimiento de guiño y aceleración lateral del vehículo. En otras aplicaciones se podría priorizar la

maniobrabilidad a alta velocidad y la capacidad o respuesta de aceleración/frenado (e.g. vehículos deportivos y de carrera) [21]. En lo relativo a la seguridad, los VE y VEH presentan características tecnológicas muy diferentes a los VMCI. Las fallas en los sistemas de tracción eléctricos pueden provocar accidentes de tránsito o producir su detención durante un largo tiempo, debido a la escasez de servicio técnico especializado [22]. Además, la seguridad de las personas debe ser uno de los aspectos principales a considerar en el diseño de medios de transporte. Por esta razón, es importante que los accionamientos de tracción incorporen una arquitectura tolerante a fallas. Estas arquitecturas poseen un sistema de diagnóstico que permite realizar alguna acción sobre el control de los motores eléctricos ante una eventual falla, permitiendo de esta manera evitar o disminuir los efectos producidos por las mismas [23]. Las arquitecturas tolerantes a fallas pueden estar basadas en dos tipos de estrategia. Una de ellas es utilizar redundancia de hardware, en donde se dispone de varios componentes con similares características para realizar la misma tarea [23]. Sin embargo, en aplicaciones como la automotriz, este tipo de diseño no es deseable por su costo, tamaño y peso. Esto cobra mayor importancia en la industria nacional, donde actualmente no se producen algunos componentes de los accionamientos, tales como los sensores o los semiconductores de potencia. Otra forma de implementar la tolerancia a fallas es en base a la redundancia de software, lo que permite aprovechar la tendencia en el incremento de capacidad de procesamiento y reducción de costos de los sistemas digitales modernos, evitando la incorporación de hardware adicional. Esta metodología suele ser utilizada para tolerar fallas en sensores, empleando como respaldo sensores virtuales construidos mediante técnicas de estimación (observadores de estado) [24, 25]. Por otra parte, para tolerar fallas en sensores, se ha propuesto dotar al accionamiento de tracción con la capacidad de funcionar bajo diferentes estrategias de control, donde cada una de ellas requiere tipos o cantidad de sensores diferentes [26]. De manera similar, ante fallas en semiconductores de potencia, ciertas topologías de convertidores pueden mantenerse en funcionamiento cambiando solamente el modo de operación. De esta manera, si bien se pierde algo de eficiencia, se consigue un esquema tolerante a fallas sin aumentar el volumen de hardware necesario [27]. El conocimiento previo del comportamiento de los distintos componentes de VE permite evaluar el desempeño de los mismos en las etapas tempranas de diseño. Haciendo uso de herramientas de simulación, distintas condiciones de operación que podrían resultar peligrosas (tanto como para las personas involucradas como para el medio) pueden ser evaluadas sin riesgo ni costos excesivos. Por otra parte, las diferentes combinaciones de estrategias de control y diseños topológicos de los componentes pueden ser estudiados vía simulación. De este modo se reduce dramáticamente el tiempo empleado en la etapa de diseño y construcción. El carácter multi-dominio de los vehículos eléctricos e híbridos hace imperiosa la utilización de un enfoque unificado para estudiar los fenómenos propios de cada dominio (electroquímicos en las baterías, electromagnéticos en el sistema de tracción, mecánicos en el chasis y suspensiones, etc.). Esto facilita la obtención de un modelo integrado que represente el comportamiento dinámico real del vehículo incluyendo las interacciones entre los componentes de distintos dominios [28]. Un enfoque muy apropiado para este tipo de modelos, que permite visualizar mejor el intercambio de potencia entre distintos sub‐sistemas, es el formalismo denominado de “diagramas de enlace” (Bond Graph - BG), el cual está siendo ampliamente utilizado en la actualidad. Otro enfoque basado en energía es el denominado “Energetic Macroscopic Representation” (EMR), el cual está siendo ampliamente utilizado por la red científica MEGEVH (http://l2ep.univ-lille1.fr/megevh/) para obtener una descripción funcional de diferentes vehículos y para realizar su control y gestión de la energía [29]. La combinación de ambos enfoques está siendo estudiado activamente, con el objetivo de diseñar y probar en simulación algoritmos de control para VE y VEH en un mismo entorno, utilizando un modelo completo del vehículo en BG y empleando el enfoque EMR para el diseño del control.

4. RESULTADOS PRELIMINARES Y APORTES DEL GRUPO AL ESTUDIO DEL PROBLEMA EN CUESTIÓN Las actividades del Grupo de Electrónica Aplicada (GEA) están orientadas a la investigación y desarrollo en las áreas de electrónica de potencia y control de máquinas eléctricas. En el año 1998, ante el requerimiento de la firma Construcciones Metalúrgicas Zanello S.A., se inició la línea de investigación relacionada con tracción eléctrica, con el objetivo de desarrollar tecnologías para “Vehículos Eléctricos y Eléctricos Híbridos”. Se firmó un convenio entre la UNRC y la citada empresa y, posteriormente, el FONCyT aprobó el financiamiento del proyecto PID98-046. Este proyecto fue dado de baja después del primer año de trabajo (Dic./2002) debido a la quiebra de la empresa adoptante. En el marco de este proyecto se desarrolló un nuevo tipo de motor eléctrico trifásico de flujo axial con imanes permanentes de neodimio-hierro-boro, cuyo control fue desarrollado en el GEA [A1, A2]. También se implementó un primer vehículo eléctrico experimental, integrando los avances logrados en esta línea de trabajo hasta ese momento [A3]. Posteriormente, se comenzó a trabajar sobre un prototipo de Vehículo Eléctrico Urbano, para dos personas, con una velocidad máxima 50 km/h, y autonomía de 50 km. El mismo está impulsado por dos motores de inducción, uno en cada rueda trasera, y cuenta con un banco de baterías de plomo-ácido [A4 – A6]. Incorpora además una red de sensores a bordo para el monitoreo del vehículo, y sirve actualmente de plataforma experimental para implementar los diferentes trabajos realizados en tesis de posgrado, así como otros avances de investigación [A7]. Con el objetivo de hibridizar el prototipo de VE implementado, se desarrollaron algoritmos para el control supervisor de vehículos eléctricos híbridos, dotados de un motor de combustión y un banco de baterías. Los primeros se basaron en la suposición de que el ciclo de velocidad a desarrollar por el vehículo durante una misión era conocido de antemano. Por ello, si bien no son aplicables en tiempo real, constituyen un primer paso hacia el diseño de estos últimos y además un patrón de referencia contra quien comparar su desempeño. Entre los primeros se han desarrollado algoritmos basados en programación dinámica [A8], en programación no lineal [A9, A10] y en el Principio del máximo de Pontryagin [A10 – A12]. Actualmente y en base a los anteriores, se están desarrollando algoritmos aplicables en tiempo real, como el que se presenta en [A12, A13]. A los efectos del diseñar esta estrategia de control, que funciona a nivel supervisor, basta usar un modelo quasi-estático del vehículo. Por ese motivo los algoritmos desarrollados son fácilmente adaptables a otros vehículos con dos fuentes/almacenadores de energía eléctrica, como vehículos eléctricos equipados con baterías y ultracapacitores. Con esta última configuración, recientemente se ha propuesto una nueva estrategia de control para un sistema híbrido de almacenamiento de energía para vehículos eléctricos [A14]. Integrantes del grupo de trabajo del IIIE (UNS-CONICET) han propuesto también algoritmos para vehículos híbridos que emplean otras fuentes de energía (Celdas de combustible, fly-wheels) [A15, A16]. Para mejorar el comportamiento dinámico del vehículo se propusieron estrategias de control de tracción, estimando la condición de suelo mediante observadores de modos deslizantes [A17, A18] y observadores no lineales [A19]. Esta propuesta permite controlar la fuerza transmitida al suelo de manera de evitar resbalamientos y pérdidas de control del vehículo. En base a esta técnica se propuso un control de movimiento de guiño a partir del control de la fuerza diferencial [A20]. Actualmente se está trabajando en el diseño de observadores para estimar variables no medibles que permiten determinar las condiciones de estabilidad del vehículo [A21]. Los primeros aportes del grupo de trabajo sobre la construcción de accionamientos de tracción más confiables estuvieron orientados a la reducción de la cantidad de sensores utilizados por las estrategias de control. Esto permite evitar la realimentación a través de sensores propensos a fallas, como los sensores de velocidad, y además reducir costos [A22, A23]. A partir de dotar al accionamiento de tracción de la capacidad de conmutar entre diferentes estrategias de control, donde cada una utiliza diferentes tipos de sensores, es posible implementar una arquitectura tolerante a fallas en sensores. Para estudiar la viabilidad de estas propuestas se analizó el comportamiento dinámico de un vehículo eléctrico ante fallas en sensores, considerando cambios en la estrategia de control que permitan superar las fallas [A24]. Actualmente el grupo está estudiando diferentes alternativas que pueden utilizarse para construir sistemas de diagnóstico de fallas. Se comenzó analizando la detectabilidad y aislabilidad de fallas en sensores de corriente para accionamientos con máquinas de inducción [A25]. Posteriormente, se propuso un método para construir un sistema de diagnóstico de las fallas en sensores mediante un banco de observadores de estado por modos deslizantes [A26]. Para el desarrollo de convertidores tolerantes a fallas en los semiconductores, se comenzó proponiendo técnicas para detectar fallas en los transistores y diodos de convertidores CC-CC con puentes duales

activos [A27, A28]. A partir de allí, se propuso una estrategia tolerante a fallas a partir del cambio del modo de operación del convertidor, evitando de esta forma agregar hardware adicional [A29]. En cuanto al modelado de los distintos componentes de vehículos de tracción eléctrica, se comenzó trabajando sobre el modelado del dominio mecánico del VEU con Multi-Bond Graph. Con este enfoque se logró un modelo compacto capaz de reproducir el comportamiento de un vehículo de cuatro ruedas que incluye además la dinámica de las suspensiones y el chasis [A30]. Posteriormente, se integró a éste el modelo del sistema de tracción eléctrica instalado en el VEU, lo que permite estudiar la interacción electromecánica para diversas maniobras [A31]. Se propuso además la integración del modelo dinámico con los controles en el mismo entorno de simulación. Esto permite comparar resultados experimentales y de simulación de maniobras de aceleración, giro, y acción del frenado regenerativo con el prototipo [A32]. A fin de estudiar las interacciones entre los distintos dominios y la distribución de temperaturas en los motores ante la aparición de fallas, se integró el modelo del dominio térmico del sistema de tracción eléctrica [A33]. Se realizaron además modelos de las baterías con dos enfoques diferentes. El modelo electroquímico integrado con los dominios térmico - eléctrico - mecánico permite analizar el desempeño energético del vehículo bajo diferentes condiciones de manejo [A34 – A36]. Las herramientas desarrolladas para el modelado y simulación de VE fueron utilizadas exitosamente en diferentes proyectos de cooperación internacional con el L2EP – Francia [A37] y con el LI – UFSC – Brasil [A38]. 4.1.

Principales trabajos publicados relacionados con el proyecto

[A1] R. Leidhold, G. Bossio, C. De Angelo, G. García, A. Aguero, C. Candiani, “Accionamiento para tracción eléctrica: Controlador y resultados experimentales del accionamiento,” en VIII RPIC, Mar del Plata, Argentina, Vol1, 95-2 102-2, 1999. [A2] C. H. De Angelo, "Control para máquinas de CA de imanes permanentes con FEM arbitraria, sin sensores mecánicos," Tesis de Doctor en Ingeniería, Universidad Nacional de La Plata, Marzo 2004. [A3] G. García, R. Leidhold, C. De Angelo, G. Bossio, D. Forchetti, L. Pérez, E. Oliva, et al.; “Implementación de un vehículo eléctrico experimental (reporte del grupo de trabajo)”. AADECA‘2002, Congreso Argentino de Control Automático, ID#29, Septiembre de 2002. [A4] M. O. Sonnaillon, “Sistema digital de control de un vehículo eléctrico urbano,” Tesis de Maestría en Ciencias de la Ingeniería, Universidad Nacional de Río Cuarto, Septiembre 2005. [A5] G. Magallán, C. De Angelo, and G. García, “A Neighborhood Electric Vehicle Development with Individual Traction on Rear Wheels,” Int. Journal of Electric and Hybrid Vehicles (IJEHV), vol. 2, no. 2, pp. 115–136, Oct. 2009. [A6] G. A. Magallan, “Control de tracción para un vehículo eléctrico urbano,” Tesis de Maestría en Ciencias de la Ingeniería, Universidad Nacional de Rio Cuarto, Marzo 2009. [A7] J. Bossa, G. Magallán, C. De Angelo, and G. García, "Implementation of a Supervisory Control System for an Electric Vehicle," 9th IEEE/IAS International Conference on Industry Applications (INDUSCON 2010), ID: 159, São Paulo, Brazil, 8-10 Nov., 2010. [A8] L. Pérez, G. Bossio, D. Moitre, and G. García, “Optimization of Power Management in an Hybrid Electric Vehicle Using Dynamic Programming,” Mathematics and computers in Simulation, Transactions of IMACS, Vol. 73, pp 244-254, 2006. [A9] L. Pérez, and E. Pilotta, “Optimal power split in a hybrid electric vehicle using direct transcription of an optimal control problem,” Mathematics and Computers in Simulation, Transactions of IMACS, Vol. 79, issue 6, pp. 1959-1970, February 2009 [A10] L. Pérez, and G. García, “State constrained optimal control applied to supervisory control in hybrid electric vehicles,” Oil & Gas Science and Technology, Institut Francais du Pétrole, Vol. 65, No. 1, pp 191-201, 2010. [A11] L. Pérez, C. De Angelo, V. Pereyra, “Determination of the adjoint state evolution for the efficient operation of a hybrid electric vehicle,” Mathematical and Computer Modelling, vol. 57, no. 9 - 10, pp. 2257–2266, May 2013. [A12] L. V. Pérez, "Control Supervisor Óptimo de Vehículos Eléctricos Híbridos en Tiempo Real," Tesis presentada para el grado de Doctor en Ciencias de la Ingenieria, Universidad Nacional de Rio Cuarto, Rio Cuarto, 2013. [A13] L. V. Pérez, C. H. De Angelo, and V. Pereyra, "Algoritmo de control supervisor en tiempo real para vehículos eléctricos híbridos basado en horizonte deslizante," RPIC 2013, pp. 847 - 852, San Carlos de Bariloche, Argentina, 18 - 20 de septiembre, 2013. [A14] M. Asensio, G. A. Magallán, and C. H. De Angelo, "Control de un Sistema Híbrido de Almacenamiento de Energía para Vehículos Eléctricos," in 2014 IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON), San Carlos de Bariloche, Argentina, 2014, pp. 570-575. [A15] D. Rinland, y H. Chiacchiarini, “Manejo de la potencia a bordo en vehículos híbridos-eléctricos,” XXII Congreso Argentino de Control Automático, AADECA 2010, AF-003859, Buenos Aires, Argentina, 2010. [A16] G. Fabbri, M. Paschero, G. Del Vescovo, H. Chiacchiarini, A. Rizzi, and F. M. F. Mascioli, "A simulation tool for the management of energy flows in Hybrid-Electric Vehicles," IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), pp. 1696-1701, May 2012.

[A17] G. A. Magallán, “Control del Comportamiento Dinámico de Vehículos Eléctricos,” Tesis de Doctor en Ciencias de la Ingeniería, Universidad Nacional de Rio Cuarto, Junio 2010. [A18] G. Magallán, C. Angelo, and G. Garcia, “Maximization of the Traction Forces in a 2wd Electric Vehicle,” Vehicular Technology, IEEE Transactions on, vol. 60, Issue 2, pp. 369-380, Nov. 2010. [A19] D. A. Aligia, G. A. Magallán, and C. H. De Angelo, "Estrategia de estimación de la condición de suelo para el control de tracción en vehículos eléctricos," 2014 IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON), pp. 417-422, San Carlos de Bariloche, Argentina, 2014. [A20] G. Magallán, C. De Angelo, y G. García, “Control de tracción de vehículos eléctricos. Parte II: Tracción de fuerza diferencial para el control de guiño,” XXII Congreso Argentino de Control Automático, AADECA 2010, AF-003484, Buenos Aires, Argentina, 2010. [A21] D. A. Aligia, G. A. Magallán, C. H. De Angelo, and N. Roqueiro, "Monitoreo de la dinámica lateral de un vehículo eléctrico: Parte I. Estimación mediante un observador por modos deslizantes," RPIC 2013, pp. 549 - 554, San Carlos de Bariloche, Argentina, 2013. [A22] M. Sonnaillon, G. Bisheimer, C. De Angelo, J. Solsona, y G. Garcia, “Mechanical-Sensorless Induction Motor Drive based only on Dc-link Measurements,” Electric Power Applications, IEE Proc., vol. 153, n.o 6, pp. 815-822, 2006. [A23] G. Bisheimer, M. O. Sonnaillon, C. H. De Angelo, J. A. Solsona, and G. O. Garcia, “Full Speed Range Permanent Magnet Synchronous Motor Control without Mechanical Sensors,” IET Electric Power Applications, vol. 4, n.o 1, pp. 35-44, 2010. [A24] F. Aguilera, P. M. de la Barrera, y C. H. De Angelo, “Behavior of electric vehicles and traction drives during sensor faults,” 10th IEEE/IAS International Conference on Industry Applications (INDUSCON), pp. 1-7, 2012. [A25] F. Aguilera, P. M. de la Barrera, C. H. De Angelo, and D. R. Espinoza Trejo, "Diagnóstico de fallas de sensor de corriente en accionamientos con máquinas de inducción," XV RPIC, pp. 783 - 788, San Carlos de Bariloche, Argentina, 18 - 20 de septiembre, 2013. [A26] F. Aguilera, P. M. de la Barrera, C. H. De Angelo, and D. R. Espinoza Trejo, "Diagnóstico de fallas de sensor con enfoque geométrico para accionamientos con máquinas de inducción," XV RPIC 2013, pp. 777 - 782, San Carlos de Bariloche, Argentina, 2013. [A27] A. Airabella, G. Oggier, L. Piris-Botalla y G. García, “Diagnóstico de fallas en semiconductores de potencia de Convertidores CCCC con Puentes Duales Activos,” XIV Reunión en Procesamiento de la Información y Control (RPIC 2011), Oro Verde, Entre Ríos, 2011. [A28] A. Airabella, G. Oggier, L. Piris-Botalla, C. Falco, G. García, “Open Transistors and Diodes Fault Diagnosis Strategy for Dual Active Bridge Dc-dc Converter,” 10th IEEE/IAS International Conference on Industry Application (INDUSCON), Fortaleza, Brasil. Nov. 5-7, 2012. [A29] A. Airabella, G. Oggier, L. Piris-Botalla, C. Falco, G. García, “Esquemas tolerantes a fallas de transistores de potencia para convertidores con puentes duales activos”, XV RPIC, pp. 835 – 840, San Carlos de Bariloche, 2013. [A30] L. Silva, G. Magallán, C. De Angelo, and G. Garcia, “Vehicle dynamics using multi-bond graphs: Four wheel electric vehicle modeling,” 34th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON 2008), Orlando, Florida, pp. 2846–2851, Nov. 2008. [A31] L. I. Silva, G. A. Magallán, P. M. De la Barrera, C. H. De Angelo, and G. O. García, "Simulation of Electric Vehicles Combining Structural and Functional Approaches," Journal of Electrical Engineering & Technology vol. 9, pp. 848-858, May 2014. [A32] G. Magallán, L. Silva, C. De Angelo, and G. García, “Rapid prototyping of electric vehicle controllers combining Dymola and Simulink,” Int. J. Electric and Hybrid Vehicles (IJEHV), vol. 4, no. 2, pp. 197-215, 2012. [A33] L. Silva, P. de la Barrera, C. De Angelo, F. Aguilera, and G. Garcia, “Multi-domain model for electric traction drives using bond graphs,” Journal of Power Electronics, Special Issue on Electric Vehicles, vol. 11, no. 4, pp. 439–448, 2011. [A34] L. Silva, P. de la Barrera and C. De Angelo, “Multi-Domain Modeling of Electric Vehicles Including Lead-Acid Battery Dynamics,” 8th Symposium on Power Plant and Power Systems Control, Toulouse, France, Sept. 2012. [A35] L. Silva and C. De Angelo, “Bond Graph-Based Models of Lead-Acid Batteries. Application to Electric Vehicles,” 8th Symposium on Power Plant and Power Systems Control, Toulouse, France, Sept. 2012. [A36] L. I. Silva, “Modelado y Simulación de Accionamientos Eléctricos Usados en Vehículos Eléctricos,” Tesis de Doctor en Ciencias de la Ingeniería, Universidad Nacional de Rio Cuarto, Marzo 2012. [A37] L. I. Silva, A. Bouscayrol, C. H. De Angelo, and B. Lemaire-Semail, "Coupling Bond Graph and Energetic Macroscopic Representation for Electric Vehicle Simulation," Mechatronics, In Press, 2014 (en colaboración con el L2EP, Lille, Francia). [A38] R. F. Simão, N. Roqueiro, L. I. Silva, and C. H. De Angelo, "Bond Graphs Representation of a Brushless DC Motor and Inverter Drive," in 12th Brazilian Power Electronics Conference (COBEP2013), Gramado, RS, Brazil, 2013, pp. 858 - 864. (en colaboración con el Departamento de Automação e Sistemas, UFSC, Brasil).

5. CONSTRUCCIÓN DE LA HIPÓTESIS y JUSTIFICACIÓN GENERAL DE LA METODOLOGÍA DE TRABAJO 5.1.

Hipótesis de trabajo

Como se aprecia de lo expuesto anteriormente, para que los VE y VEH puedan introducirse como una alternativa viable de transporte en nuestro país, es necesario principalmente reducir los costos, y aumentar la eficiencia de los mismos, aumentando así su autonomía. Asimismo, es necesario mejorar aspectos tales como la vida útil de las baterías (el componente más costoso), la confiabilidad y la seguridad de este tipo de vehículos. Esto lleva a proponer como hipótesis que es posible mejorar la eficiencia y el desempeño de los VE mediante el uso combinado de baterías y ultracapacitores como almacenador de energía híbrido. A su vez, el rango de operación y la vida útil de las baterías puede mejorarse a través de un uso adecuado de las diferentes fuentes/almacenadores de energía y almacenadores a bordo del vehículo. A partir de los avances ya realizados en el tema de control de tracción y estabilidad, se puede proponer también como hipótesis que el control adecuado del sistema de tracción permitirá mejorar la seguridad, estabilidad y confort en el manejo de los VE, en diferentes situaciones de conducción. Asimismo, el control adecuado del sistema de tracción permitiría mejorar la eficiencia de estos vehículos aumentando su autonomía. La confiabilidad y la seguridad también podrán ser mejoradas mediante el desarrollo de estrategias de control tolerantes a fallas. A su vez, las estrategias en desarrollo, basadas en redundancia de software, permitirán lograr esto sin aumentar los costos del vehículo, lo que permitirá aumentar su aceptación entre los usuarios. Finalmente, el desarrollo de modelos multi-dominio de los diferentes componentes involucrados en VE permitirá optimizar tanto el diseño como también el desarrollo de estrategias de control. Dado que este tipo de vehículos recién están comenzando a ingresar en el país, es necesaria la formación de recursos humanos calificados en esta temática, a fin de promover el desarrollo de las industrias relacionadas a la construcción de partes de VE como también a los servicios asociados. 5.2.

Metodología propuesta

Si bien existen diferencias en la metodología a seguir para los diferentes objetivos propuestos en este trabajo, en general, la metodología a emplear responde a la ejecución de las siguientes etapas: ●

Revisión bibliográfica relacionada con el estado del arte de los temas tratados, en forma continua, hasta finalizar el proyecto.

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Estudio y evaluación de las distintas soluciones propuestas en la bibliografía y en sistemas existentes.

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Propuesta de nuevas soluciones.

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Realización de modelado y simulaciones numéricas con el objetivo de entender mejor al sistema bajo estudio, reproducir y comparar nuevas propuestas con otras experiencias citadas en la bibliografía.

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Diseño y construcción de partes mecánicas, circuitos electrónicos y sistema de control, incluyendo el correspondiente software y hardware, para implementar prototipos.

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Realización de ensayos y caracterización en laboratorio.

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Comparación de los resultados de simulaciones numéricas con los ensayos experimentales.

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Realización de eventuales rediseños y ajustes en cada uno de los subsistemas.

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Discusión y comparación de los resultados.

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Integración de partes del sistema en el prototipo de vehículo eléctrico.

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Diseño e implementación de un nuevo prototipo de VEU.

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Generación de documentación técnica.

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Publicación de resultados.

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Evaluación de posibles transferencias a la industria nacional.

6. TIPO DE DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Y MÉTODOS La propuesta de este proyecto consiste en la investigación y desarrollo de los diferentes subsistemas que conforman un vehículo urbano de tracción eléctrica. Seguidamente se describe la metodología propuesta para llevar a cabo el proyecto y conseguir cada uno de los objetivos específicos. 6.1.

Mejora del prototipo de VE Urbano disponible

Partiendo de la disponibilidad de un prototipo de VEU en funcionamiento se propone inicialmente continuar con el sistema de tracción eléctrica pura, en donde las principales características del prototipo son:  Capacidad para 2 personas  Velocidad máxima de 50 km/h  Autonomía de 50 km  Tracción trasera individual (2 motores de inducción trifásicos, potencia total de 8 HP).  Fuente de energía: banco de baterías, 7 baterías de 6 V (plomo acido), bus de CC de 42 V. Este prototipo actualmente se encuentra funcionando con un control básico de tracción el cual realiza la emulación de un sistema diferencial de vehículos convencionales, aplicando un control de balance de par en los motores de tracción. 6.1.1. Actualización del sistema de propulsión eléctrico Para el prototipo de VE disponible se propone adquirir nuevos motores eléctricos que permitan incrementar la potencia de tracción y evaluar estrategias de control sobre las fuerzas transmitidas al suelo. Con la potencia disponible actualmente no es posible llevar el vehículo a un estado de patinaje o de gran deslizamiento longitudinal de las ruedas en diferentes condiciones de suelo. Para ello se está comenzando a trabajar en conjunto con la empresa argentina ARMotors, quien ha manifestado interés en colaborar en el desarrollo de motores especiales para este prototipo. Por otra parte, el gran peso adicional que posee el vehículo debido a las baterías utilizadas (210 Kg, tecnología de plomo-ácido) limita la dinámica de aceleración y frenado. En vista a mejorar esta restricción se propone cambiar la tecnología de baterías actuales por un banco de mayor densidad de energía. Particularmente la tecnología de baterías de Litio presenta una de las mejores opciones y Argentina, como se ha mencionado, es uno de los países con mayores reservas de este mineral con proyectos en marcha de empresas para producir baterías de litio en nuestro país, por lo que ésta sería una muy buena opción para el prototipo. 6.1.2. Instrumentación del vehículo Se requerirá de una unidad de medición inercial (IMU, Inertial Measurement Unit) para la medición del comportamiento dinámico del vehículo. Actualmente el vehículo cuenta con un sensor acelerómetro y giróscopo en los tres ejes, obteniéndose mediciones de: aceleraciones longitudinal, lateral y vertical; y velocidades angulares de guiño, rolido y cabeceo del chasis. Este sensor ha sido instalado inicialmente en el centro geométrico del vehículo. No obstante, para obtener las mediciones directamente y minimizar los efectos de acoplamiento de los momentos de rotación del vehículo, una opción sería instalar este sensor en el centro de gravedad del mismo (CG). Pero, debido a que el CG podría caer en un lugar de difícil acceso o no viable para la instalación del sensor, otra propuesta es realizar una transformación de coordenadas para referir las mediciones, a partir de la información de las ubicaciones del CG y del sensor. Esto permitirá instalar el sensor en un lugar viable, seguro e independiente de la variación del CG que surja por modificaciones de masa sobre el vehículo. Se propone también evaluar la inclusión de un sistema DGPS (Differential GPS) que permita obtener en forma directa los valores de velocidad lateral y longitudinal del vehículo; esto servirá de contrastación y validación de los algoritmos de estimación que utilizan únicamente aceleraciones y velocidades angulares como mediciones. Se prevé además incorporar un sensor (magnetómetro) para la medición del ángulo de cabeza u orientación del vehículo. Respecto al sensado de las velocidades de las ruedas, se cuenta actualmente con encoders instalados en los motores de tracción. Esta medición puede ser utilizada para obtener las velocidades de las ruedas traseras a través de la relación de reducción entre la rueda y el motor. A partir de estas mediciones de velocidad en las ruedas traseras se puede estimar la velocidad lineal del vehículo cuando se tracciona con bajo deslizamiento. Sin embargo, cuando el deslizamiento no es despreciable esta estimación introduce error, ya que las velocidades tangenciales del neumático pueden ser mayores o menores que la del vehículo (sobre todo durante la aceleración y frenado).

Para disponer de otra fuente de medición de bajo costo que permita corregir la estimación de la velocidad longitudinal se propone incorporar sensores tipo encoders en las ruedas delanteras, ya que en este prototipo dichas ruedas no traccionan y por lo tanto poseen un deslizamiento bajo. Estas ruedas proporcionan buena información mientras los deslizamientos laterales son pequeños y las maniobras son realizadas en un radio de giro amplio. Esto permitirá, en conjunto con la medición de las ruedas traseras, obtener una estima más precisa de la velocidad longitudinal. Asimismo, se requerirá de un sistema de medición patrón como el DGPS propuesto para validar las estrategias de estimación de velocidad longitudinal. De obtener errores de velocidades apreciables, se considerará el agregado de un sensor ultrasónico doppler o de una o de una cámara apuntando al suelo para mejorar la estimación de dichas velocidades. En la evaluación de maniobras y control de estabilidad es necesario conocer el ángulo de dirección de las ruedas directrices, actualmente se ha realizado una adaptación mecánica en el eje del volante de dirección del vehículo el cual determina el ángulo medio de dirección. De acuerdo al mecanismo de dirección mecánica que utilizan las ruedas directrices, en general, toman diferentes ángulos de dirección durante una maniobra de giro, por lo cual un promedio de estos ángulos no sería lo más exacto. En base a los resultados que se obtengan se tendrá como posibilidad alternativa incorporar sensores potenciométricos para medir los ángulos individuales de las ruedas directrices. Todas las variables sensadas del vehículo necesitan ser adquiridas y/o registradas para su uso en el control de tracción o estabilidad, como así también para monitorear/supervisar el estado general. Para este prototipo se está utilizando una red de bus CAN que comunica los sensores y actuadores con una computadora de abordo. Esta computadora tiene como objetivo registrar variables, monitorear, e incluso enviar órdenes al sistema de tracción. Debido a las conmutaciones de la electrónica de potencia existe una generación importante de ruido electromagnético que esporádicamente introduce errores en la red del vehículo con la consecuente pérdida de datos. Frente a este problema se propone realizar un cableado normalizado con blindaje para mejorar la inmunidad y robustez de la red de datos sobre el vehículo. 6.2.

Control de tracción y estabilidad. Estimación de la dinámica del vehículo

Se propone analizar e implementar un control de tracción con distribución de par que ayude a la maniobra de giro del vehículo. Se comparará el balance energético de esta estrategia contra la de un sistema de tracción tradicional (igual par en las ruedas de tracción) para una misma maniobra. Esto permitirá evaluar si esta estrategia resulta conveniente teniendo en cuenta que la energía del VEU es limitada y necesita aprovecharse de la mejor manera posible. La comparación energética se puede realizar a partir de la adquisición de la corriente y tensión del bus de CC del vehículo y calculando a partir de ellas la energía neta consumida durante la maniobra. Para el diseño de la estrategia de control se asumirá inicialmente que todas las variables necesarias son medibles. Posteriormente, se agregará el uso de estimadores de estado para obtener información de aquellas variables que no pueden medirse. En una primera etapa, este estudio se realizará en simulación, empleando para ello el modelo multi-dominio del VEU desarrollado en el grupo de trabajo. Posteriormente, se realizará la validación en el prototipo de VEU disponible. A partir de la incorporación de la IMU al prototipo, se propone el estudio y comprobación de diferentes modelos y estrategias de control de la dinámica y estabilidad del vehículo. Primeramente se analizarán los límites de un modelo dinámico equivalente de bicicleta del vehículo, el cual es el modelo más simple y ampliamente utilizado para el análisis de la dinámica lateral y de guiño en vehículos. Éste concentra el aporte de las ruedas traseras y delanteras en una sola rueda trasera y una delantera, respectivamente; asume pequeños ángulos de dirección, velocidad longitudinal constante y el efecto de las dinámicas de rolido, cabeceo y vertical se desprecian. Este modelo es atractivo por su simplicidad y linealidad, pero debido a las simplificaciones no podría aplicarse en todo el rango de maniobras y situaciones en donde funciona el vehículo. De encontrar esta problemática, se propone incluir un modelo más complejo que contemple las dinámicas no lineales del vehículo y permita realizar estrategias de estimación y control en todas las situaciones que normalmente el vehículo transita. Se trabajará además en el estudio e implementación de sensores virtuales basados en estrategias de observadores de estados. Existen variables importantes dentro de la dinámica vehicular, tales como el ángulo de lado (“side slip angle”) y la velocidad lateral que no son medibles en forma directa o cuyo sensor es costoso. Debido a esto se recurre

normalmente a estrategias de estimación de variables a partir del conocimiento de otras. Inicialmente se propone la estimación de la velocidad lateral y ángulo de lado del vehículo, variables que junto a la aceleración lateral (medición directa) y la velocidad de guiño (medición directa) determinan la estabilidad del vehículo. Con este conjunto de variables medidas y estimadas se propone establecer un mapa de estado del vehículo delimitando el área de estabilidad dinámica, lo cual podrá ser usado tanto para monitorear el vehículo como para tomar acciones de control cuando se traspasen los límites. Debido a que el modelo dinámico del vehículo es altamente no lineal y sus parámetros pueden variar durante la trayectoria, una de las mejores estrategias de estimación bajo estas condiciones es el uso de observadores por modos deslizantes (SMO, Sliding Mode Observers). Los SMO son robustos ante variaciones de parámetros y no linealidades sin modelar, poseen un bajo costo computacional y permiten obtener información del sistema a partir de sus señales de inyección equivalente. Basados en estas ventajas se propone como primer paso analizar y aplicar estructuras de SMO para la estimación de variables de estabilidad partiendo de un modelo dinámico simple para la dinámica lateral y de guiño. Posteriormente, debido al acoplamiento entre las dinámicas laterales y longitudinales del vehículo, se prevé construir un observador de un orden superior o hacer uso de observadores en cascada para estimar ambas dinámicas simultáneamente. Debe mencionarse aquí que no se descartará el posible uso de observadores no lineales de alta ganancia, o del tipo Kalman extendido, entre otros. Se trabajará además en la integración de sensores y fusión de datos para conocer en todo momento y circunstancia el comportamiento del vehículo y poder implementar maniobras correctivas que garanticen la estabilidad del mismo. Este tema será desarrollado en conjunto con el Dr. Héctor Chiacchiarini (IIIE – UNS-CONICET), quien participa como colaborador de este proyecto. A partir de las variables obtenidas de las dinámicas lateral y longitudinal será posible estimar las fuerzas de tracción longitudinal y lateral. A partir del conocimiento de estas fuerzas se podrán obtener algoritmos para identificar en tiempo real los coeficientes de fricción entre la rueda y el suelo. Para esta propuesta se prevé utilizar modelos dinámicos adaptables, como el modelo de LuGre, para modelar las fuerzas de fricción. Respecto de la estabilidad del vehículo se propone diseñar un control de nivel superior priorizando la seguridad del vehículo y sus ocupantes. Primeramente analizando el control directo de guiño, tomando como acción de control la distribución individual del par de tracción, y manteniendo las fuerzas de tracción en su rango estable de deslizamiento (de manera de no perder el control del vehículo por resbalamiento de las ruedas). El control de las fuerzas de tracción sería un control de bajo nivel y rápida respuesta, mientras que el control de estabilidad a partir del control de guiño estaría en un nivel superior. Además de mantener las fuerzas de tracción bajo control, otra restricción será el continuo monitoreo dentro del mapa de estabilidad mencionado anteriormente. De llegar a los límites de la zona inestable se analizarán las estrategias más convenientes o seguras según los objetivos. Por ejemplo, bajo ciertas circunstancias la corrección de guiño no podrá realizarse aplicando un par positivo a las ruedas, ya que esto podría incrementar la velocidad longitudinal y producir un derrape del vehículo. En estos casos, dado el estado dentro del mapa de estabilidad se preferiría aplicar un par negativo en las ruedas para reducir la velocidad longitudinal, y de diferente magnitud para corregir el guiño, o una combinación de par positivo y negativo para maximizar el momento de guiño corrector. Otro tipo de control sobre la dinámica que se propone desarrollar es el control de ángulo de lado del vehículo (side slip angle control). A partir de éste se controlaría el ángulo entre el eje longitudinal del vehículo y el vector de velocidad de viaje, lo que permitirá tener control más directo en la estabilidad y direccionamiento del vehículo. En este caso, el control de bajo nivel de las fuerzas de tracción sería el mismo utilizado por el control directo de guiño. Posteriormente, se considerará la posibilidad de fusionar el control de guiño y el de ángulo de lado y optimizar el aporte de cada uno para mantener ambas variables bajo control. En todos los casos, se comenzará verificando estas estrategias sobre el modelo completo desarrollado en simulación, para posteriormente validarlos sobre el prototipo experimental. 6.3.

Modelado y simulación

Actualmente el grupo cuenta con un modelo dinámico multi-dominio completo del vehículo el cual fue desarrollado utilizando diagramas de enlace (Bond-Graph). Esta herramienta facilita el análisis de la distribución e intercambio de

energía del vehículo debido a que, en los diagramas de enlaces, las conexiones entre dos componentes/subsistemas representan flujo instantáneo de potencia. Se propone para este modelo identificar los parámetros de la dinámica mecánica (masa, inercias, rozamientos), para disponer de una representación fiel del prototipo real. Esta identificación se llevará a cabo a partir de ensayos experimentales sobre el vehículo, tales como prueba de aceleración y frenado, maniobras de giro en curvas conocidas, pruebas a velocidad constante, etc. La descripción en diagramas de enlace posee la ventaja de la facilidad de interconexión de modelos de diferentes naturalezas, como por ejemplo, la parte eléctrica (motores, baterías) con las transmisiones mecánicas (ruedas de tracción). Esta característica de modelado multi-dominio permite obtener en forma directa la energía consumida del dominio eléctrico y la empleada en el dominio mecánico, con lo cual se evaluarán las eficiencias de cada subsistema para detectar partes a mejorar en el rediseño del vehículo y estimar la autonomía. Otra característica importante de este formalismo, es que al ser una representación estructural tiene la flexibilidad de introducir fallas en forma intuitiva, operando directamente en el componente de la estructura bajo falla. En línea con esto ya se está trabajando actualmente, y se propone avanzar durante este proyecto en el análisis de los subsistemas del vehículo cuando ocurre una falla. Por ejemplo, ante una falla eléctrica en el inversor, de qué manera se refleja esto en el comportamiento del vehículo (e.g. pulsaciones de par, calentamiento del motor, pérdidas, desempeño, manejabilidad). Otro enfoque que se propone analizar es la descripción mediante representación EMR (Energetic Macroscopic Representation), herramienta que permite el modelado macroscópico del vehículo. Con esta metodología se pretende obtener información sobre la distribución energética del vehículo y, según las características del modelo, determinar en forma sistemática un esquema de control basado en inversión del modelo del sistema. Se continuará trabajando en la combinación del enfoque EMR (para representar el control) junto con el modelo detallado del vehículo realizado en diagrama de enlaces. Este modelo combinado permitirá evaluar la robustez del control introduciendo fallas puntuales sobre el sistema físico. Para este fin, se está desarrollando un entorno de simulación donde puedan coexistir ambos formalismos. Este trabajo se realiza en colaboración con el laboratorio francés L2EP (Laboratoire d'Electrotechnique et d'Electronique de Puissance de Lille), junto al Prof. Alain Bouscayrol. Se trabajará además en el modelado de las fuentes/almacenadores de energía (baterías, ultracapacitores), para incorporarlos al modelo completo de VEU. El grupo ha avanzado en este sentido obteniendo un modelo dinámico de batería, y se propone realizar una identificación de los parámetros de este modelo a partir de ensayos de cargas y descargas del banco de baterías real. Por otro lado se propone el estudio y análisis de ultracapacitores para obtener un modelo que represente su comportamiento. Ambos modelos servirán para el desarrollo y evaluación de estrategias de control de energía en forma rápida haciendo uso de herramientas de simulación. Sobre estos últimos puntos ya se está trabajando en conjunto con el grupo del Laboratorio de Innovación de la Universidad Federal de Santa Catarina (LIUFSC), Brasil, coordinado por el Dr. Nestor Roqueiro, quien participa como colaborador de este proyecto. 6.4.

Sistema híbrido de almacenamiento de energía

Se propone como esquema inicial el análisis e implementación de un sistema híbrido de almacenamiento energía (SHAE) compuesto por un banco de baterías y un banco de ultracapacitores. Sobre este SHAE se propone como primer paso el análisis de un esquema semi-activo de control de fuentes/almacenadores, en donde las baterías conformarán el bus de CC y el banco de ultracapacitores (UC) intercambiará energía con este bus a través de un convertidor CC-CC. En la primera etapa se propone efectuar el dimensionamiento del banco de UC, a partir de la cantidad de energía que el vehículo utilizará durante las instancias de aceleración y frenado (energía cinética del vehículo) y el rango de tensión de trabajo del banco de UC. Seguidamente se efectuará el análisis y búsqueda de la topología más adecuada para implementar el conversor CC-CC que controlará el banco de UC, considerando los niveles de tensión del prototipo actual y los niveles de corrientes que circularán. Se ha puesto como primer objetivo de estudio la topología del convertidor Buck-Boost no aislado, que es uno de los convertidores bidireccionales más simples para este fin y de fácil construcción.

Como estrategia inicial, el convertidor CC-CC que controla el UC se diseñará para funcionar en forma de fuente de corriente a partir de un control de la tensión sobre el bus de CC. La dinámica de este control debe ser rápida comparada con la dinámica de la corriente del banco de baterías, de manera de proveer los transitorios de corriente que requieren los accionamientos de los motores de tracción. En este SHAE los UC cumplirán la función de proveer los picos de potencia, mientras que las baterías proveerán la energía de régimen requerida por el accionamiento de tracción. Se pretende a partir de esto mejorar el desempeño del vehículo durante aceleración y frenado, y además aumentar la vida útil de las baterías al demandar una dinámica más lenta en las corrientes consumidas de las mismas. Otra ventaja de componer un SHAE con una fuente de alta densidad de energía (baterías) y una fuente de alta densidad de potencia (UC) es la ganancia en eficiencia energética. Las baterías en general poseen una resistencia interna en el orden de diez veces la de los UC, con lo cual en picos de corrientes elevados se pierde una energía considerable en disipación sobre su resistencia interna. Cuando estos picos son suministrados por los UC, la potencia disipada en su resistencia interna es mucho menor, logrando así el ahorro de energía. Para el diseño del control de bajo nivel (corrientes y tensiones) del SHAE se propone el uso de modelos dinámicos de baterías y UC bajo un mismo entorno de simulación. De esta forma se pretende evaluar rápidamente las diferentes topologías de convertidores y detectar posibles problemas antes de su instalación en el vehículo. Una de las problemáticas que podría aparecer en este sistema energético es la inestabilidad del bus de CC. Aquí, el SHAE en conjunto con los accionamientos de tracción y demás cargas conectadas al bus conforman una micro-red de CC. Cada accionamiento de los motores de tracción se comporta como una carga de potencia constante y desde el punto de vista de la micro-red esto representa una impedancia negativa, con lo cual, al intentar regular la tensión del bus de CC se pueden presentar problemas de inestabilidad. Llegado el caso se analizarán las dinámicas del control del bus de CC y las cargas para evitar este efecto y lograr un margen de fase suficiente que asegure la estabilidad del sistema en todos los puntos de operación. Sobre estos puntos se trabajará en conjunto con el Dr. Héctor Chiacchiarini (IIIE – UNS-CONICET), quien participa como colaborador de este proyecto. Posterior al diseño y análisis teórico, se propone en una primera etapa instalar sobre el vehículo el banco de UC con el convertidor CC. Respecto a la implementación digital del control se propone el uso de un DSC (Digital Signal Controller) similar al utilizado en el sistema de tracción, que permita también la conexión con la red de datos CAN del vehículo para recibir las referencias sobre la distribución de energía en las fuentes e informar el estado a un control superior. El desarrollo del control de bajo nivel del SHAE será la etapa de unión entre las fuentes de energía y un nivel superior de administración de energía del vehículo. Finalizada esta etapa y basados en el estado de avance del proyecto se considerará construir un esquema más versátil incorporando otro convertidor CC-CC para controlar el flujo de energía entre el banco de baterías y el bus de CC, de esta manera se pasará a un esquema activo paralelo (UC y baterías con sus respectivos convertidores), teniendo el control de ambos almacenadores de energía. Con este esquema se pretende optimizar el uso de las energías de cada elemento, controlando cada convertidor como fuentes de corrientes individuales que funcionarán según su estado de carga (SOC), recibiendo las referencias de un control supervisor superior. Con la culminación de la implementación de cada etapa (esquemas semi-activo y esquema activo paralelo), se realizarán maniobras de aceleración y frenado con y sin la acción del banco de UC, de manera de validar la división de potencia básica y el desempeño completo del sistema. Para este sistema, se desarrollará un cargador de baterías para instalar a bordo del vehículo. El mismo debe ser capaz de monitorear el SOC de las baterías, y cargarlas con el perfil de corriente adecuado para mantener la vida útil de las mismas. Debe ser además de pequeñas dimensiones y bajo peso. Este cargador será desarrollado en conjunto con el Laboratorio de Control Automático de la Universidad Nacional de San Luis, coordinado por el Dr. Federico Serra. Posteriormente se pretende investigar en la temática de cargadores bidireccionales, que permitan la integración de VE en la red eléctrica.

6.5.

Sistema de administración y gestión de energía

A partir de un esquema de SHAE y el conocimiento de las demandas del control de tracción, se propone desarrollar algoritmos de control a nivel supervisor para la gestión de la energía de las fuentes disponibles. Para estas estrategias se considerarán tanto VE puros como VEH. Se pretende obtener algoritmos aplicables en tiempo real, para un vehículo eléctrico equipado con baterías y ultracapacitores, basados en la teoría de control óptimo. Se propone elaborar estrategias para cubrir diferentes objetivos: maximizar el ciclo de vida de las baterías, o minimizar las pérdidas eléctricas en el sistema conjunto, o para optimizar la respuesta dinámica a los requerimientos del conductor. Como herramienta para la elaboración de estas estrategias se propone aplicar la teoría de control óptimo basada en minimización por consumo equivalente. Se estudiarán inicialmente los modelos quasi-estáticos ya utilizados y luego se considerará la dinámica eléctrica de estas fuentes/almacenadores de energía. Por otro lado, considerando que la minimización del consumo de combustible es un objetivo que compite con el uso intensivo de las baterías y en consecuencia con la duración de su vida útil, se propone tratar los dos objetivos simultáneamente. Para este fin se estudiarán técnicas de optimización multi-objetivo, marco en el cual puede encuadrarse el problema. Si bien es posible que la mayor parte de esta teoría no esté desarrollada para la optimización dinámica, que es lo necesario en ese caso, es posible hacer uso del enfoque de transcripción directa ya desarrollado, donde el problema de control óptimo es transformado en un problema de programación no lineal, y los resultados podrán extenderse a los problemas con dinámica. Para la obtención de algoritmos ejecutables en procesadores digitales a bordo del vehículo (Computadora de abordo, DSPs, etc.) se propone desarrollar en primera instancia programas en lenguaje Fortran 77 y Matlab que implementen algoritmos en tiempo real basados en estrategias previamente desarrolladas sobre programación dinámica, programación no lineal y de principio del máximo. Los algoritmos desarrollados para el caso de vehículos con motor de combustión, serán adaptados al caso del vehículo eléctrico urbano, hibridizado con baterías y ultracapacitores. Los programas serán testeados por simulación, usando los resultados obtenidos de los modelos del vehículo eléctrico urbano al aplicar sobre ellos ciclos normalizados de velocidad y sobre ciclos sintetizados ad hoc para representar diferentes escenarios. Por otra parte, con la intención de incluir en el objetivo de control una optimización de la duración de la vida útil de las baterías (elemento más costoso dentro de los VE), se comenzará por la realización de una búsqueda bibliográfica en el tema. La intención es realizar este trabajo en forma conjunta con el Dr. G. Torres (FAMAF) y el Dr. Víctor Pereyra (Energy Resources Engineering, Stanford University). Se comenzará en base a los modelos algebraicos obtenidos por la discretización en el tiempo de las ecuaciones dinámicas involucradas (enfoque de transcripción directa). El sistema de gestión de energía se implementará en la PC de abordo del vehículo, como nivel superior, intercambiando información con los subsistemas del vehículo a través de la red de CAN. En esta comunicación el nivel supervisor recibirá información de: las peticiones realizadas por el conductor (aceleración, frenado, etc.), el estado de carga de las diferentes fuentes de energía, el estado actual del control de tracción a bajo nivel, etc. a fin de realizar el adecuado control de la energía a bordo. 6.6.

Accionamientos tolerantes a fallas

En el grupo de investigación se ha estado trabajando en el análisis sobre los efectos producidos por las fallas de sensores en los VE. Para este análisis se ha utilizado un modelo simplificado de vehículo eléctrico que emplea un único motor de inducción (MI) para la tracción. De esta forma se confirmó que las fallas en sensores pueden producir daños en los componentes eléctricos y afectar la dinámica del vehículo si no se actúa rápidamente. Asimismo, se verificó que realizando cambios en las estrategias de control del MI se puede mantener el control de velocidad del VE, evitando los efectos producidos por las fallas, aun cuando esto implique una disminución del desempeño. Se propone durante este proyecto ampliar estos estudios utilizando modelos más completos de VE que se están investigando en el grupo de trabajo, considerando el sistema de tracción trasera con un sistema diferencial electrónico. De esta forma, se analizará tanto la dinámica longitudinal como lateral ante fallas en los accionamientos de tracción. Además, se estudiarán diferentes alternativas para evitar los efectos producidos por fallas en este tipo de topologías,

de manera que el usuario pueda mantener el control del vehículo sin imprevistos que puedan llevar a situaciones peligrosas. Para implementar estos sistemas tolerantes a fallas, se utilizarán técnicas de detección de fallas basadas en modelos, las cuales actualmente se encuentran bajo estudio, en conjunto con métodos de reconfiguración de la estrategia de control de los accionamientos y sensores virtuales. Otro tipo de fallas que se encuentran bajo estudio en el grupo y que pueden ser aplicadas al esquema de VE y VEH, corresponde al análisis de fallas en dispositivos semiconductores de potencia (MosFets, IGBts, Diodos), los que conforman la electrónica de potencia de los convertidores e inversores. Actualmente, se están analizando topologías de convertidores ante el fallo (o apertura) de uno de sus transistores de potencia, o de los diodos. Bajo este análisis, se propone diseñar estrategias para la detección de fallas y se evalúa la posibilidad de mantener en funcionamiento los convertidores reconfigurando únicamente la estrategia de control del convertidor, sin agregar hardware adicional. Para el estudio de estas técnicas se está trabajando en simulación, y actualmente se está finalizando la implementación de un convertidor CC-CC que permite evaluar tanto las técnicas de detección de fallas como las de control tolerante a fallas. 6.7.

Construcción de un nuevo prototipo de VEU

En función de los diferentes avances que se obtengan en cada uno de los temas específicos de este proyecto, y de la experiencia adquirida en la implementación y mejora del prototipo actual, se pretende realizar la construcción de un segundo prototipo de vehículo eléctrico de pequeñas dimensiones pero con diferentes prestaciones dinámicas. Se buscará como objetivo disponer de un prototipo más ágil y liviano, que permita probar estrategias ante maniobras más exigentes, aceleraciones y frenados acentuados, recuperación y entrega de energía en forma más rápida. Sobre esta idea existe la posibilidad de construir un prototipo en conjunto con el grupo LI-UFSC (Brasil) de forma de unir esfuerzos, compartir las fortalezas de cada grupo, y avanzar más rápido en la investigación. Al desarrollo de este nuevo prototipo se espera poder incorporar motores eléctricos de producción nacional, a partir de la colaboración de la empresa AR-Motors. La construcción de este segundo prototipo se planea comenzar hacia el final del primer año o principio del segundo. Mientras tanto, se avanzará en las pruebas sobre el prototipo actual y sobre la implementación de un prototipo de similares características en el LI-UFSC.

7. CRONOGRAMA DE TRABAJO Tareas

Primer año 1

Revisión bibliográfica Estudio de propuestas previas Propuesta de nuevas soluciones Modelado de subsistemas Determinación de parámetros Pruebas por simulación Diseño de hardware y software Ensayos de laboratorio Análisis de resultados Rediseño y ajuste Integración al prototipo actual Documentación técnica Publicación de resultados Prototipo actual Mejora tracción Ultracapacitores Baterías Instrumentación Ensayos del prototipo Desarrollo del segundo prototipo Ensayos del prototipo Documentación y publicación

2

3

4

5

6

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8

Segundo año 9

10

11

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1

2

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5

6

7

8

Tercer año 9

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1

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4

5

6

7

8

9

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8. CONFORMACIÓN DEL GRUPO DE TRABAJO 8.1.

Grupo Responsable

Dr. Cristian De Angelo (Investigador Independiente CONICET, GEA-UNRC): Coordinación del proyecto. Desarrollo de accionamientos eléctricos para tracción eléctrica que incorporen estimación de variables, y estrategias avanzadas de control. Diseño de observadores y control de la dinámica del vehículo. Dr. Guillermo Magallán (Investigador Asistente CONICET, GEA-UNRC): Sistemas de control de tracción y del comportamiento dinámico de vehículos de tracción eléctrica. Topologías para la administración de energía en vehículos con sistemas híbridos de almacenamiento de energía. Dr. Luis Silva (Becario Posdoctoral CONICET, GEA-UNRC): Desarrollo de modelos multi-dominio capaces de reproducir la dinámica involucrada en los componentes que intervienen en los vehículos eléctricos utilizando un mismo enfoque. Combinación con otros enfoques para el diseño de control. Dra. Laura Pérez (Profesional Principal CONICET, GEA-UNRC): Desarrollo de algoritmos de control supervisor para la gestión de energía a bordo de vehículos eléctricos e híbridos. Optimización de recursos a energéticos a bordo del vehículo. 8.2.

Grupo Colaborador

Dr. Pablo de la Barrera (Investigador Asistente CONICET, GEA-UNRC): Modelado multi-dominio de máquinas eléctricas para su aplicación en vehículos eléctricos e híbridos. Dirección de tesistas en la temática. Dr. Héctor Chiacchiarini (Investigador Adjunto CONICET, UNS): Optimización de los recursos energéticos a bordo de vehículos híbridos y eléctricos. Desarrollo de estrategias para mejorar la estabilidad del vehículo ante maniobras riesgosas. Integración de sensores y fusión de datos. Dirección de tesistas en la temática. Ing. Gastón Amaya (Becario Doctoral CONICET, GEA-UNRC): Optimización de los recursos energéticos a bordo de vehículos eléctricos e híbridos. Gestión de energía en vehículos eléctricos e híbridos Ing. Diego Aligia (Becario Doctoral CONICET, GEA-UNRC): Estudio y desarrollo de estrategias de control del comportamiento dinámico de vehículos eléctricos, a fin de mejorar el desempeño y la seguridad de los mismos. Dr. Nestor Roqueiro (Investigador argentino en el exterior, UFSC-Brasil): Estrategias de estimación y control de la dinámica de vehículos de tracción eléctrica basadas en técnicas por modos deslizantes. Coordinador del grupo de UFSC donde se desarrollan trabajos conjuntos en proyectos de sistemas de propulsión eléctrica. Ing. Facundo Aguilera (Becario Doctoral CONICET, GEA-UNRC): Estudio del comportamiento de vehículos ante fallas en sus accionamientos. Estudio, desarrollo e implementación de accionamientos de tracción tolerantes a fallas en vehículos eléctricos. Ing. Andrés Airabella (Becario Doctoral CONICET, GEA-UNRC): Estudio, propuesta e implementación de topologías de convertidores electrónicos tolerantes a fallas para vehículos de tracción eléctrica. Ing. Maximiliano Asensio (Becario Doctoral CONICET, GEA-UNRC): Estudio y desarrollo de sistemas híbridos de almacenamiento de energía para vehículos de tracción eléctrica, empleando baterías y ultracapacitores. Dr. Federico Serra (Becario Posdoctoral CONICET, GEA-UNRC): Desarrollo de cargador de baterías a bordo del vehículo. Control de convertidores para interconexión de vehículos eléctricos a la red eléctrica. Ing. Henry Sarich (Docente, GEA-UNRC): Técnicas de carga/descarga y monitoreo de baterías. Sistema de carga de baterías. El grupo cuenta además con la participación de alumnos de grado que realizan sus trabajos finales en la temática y colaboran en las tareas de armado de prototipos.

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