Méthode à deux niveaux et préconditionnement géométrique en contrôle optimal. Application au problème de répartition de couple des véhicules hybrides électriques - Thèses de Toulouse INP
Thèse Année : 2024

Bilevel method and geometric preconditioner in optimal control. Application to the torque split and gear shift optimal control problem.

Méthode à deux niveaux et préconditionnement géométrique en contrôle optimal. Application au problème de répartition de couple des véhicules hybrides électriques

Rémy Dutto

Résumé

Motivated by the torque split and gear shift industrial problem of hybrid electric vehicles, this work mainly proposes two new indirect optimal control problem methods. The first one is the Macro-Micro method, which is based on a bilevel decomposition of the optimal control problem and uses Bellman’s value functions at fixed times. These functions are known to be difficult to create. The main idea of this method is to approximate these functions by neural networks, which leads to a hierarchical resolution of a low dimensional optimization problem and a set of independent optimal control problems defined on smaller time intervals. The second one is a geometric preconditioning method, which allows a more efficient resolution of the optimal control problem. This method is based on a geometrical interpretation of the Pontryagin’s co-state and on the Mathieu transformation, and uses a linear diffeomorphism which transforms an ellipse into a circle. These two methods, presented separately, can be combined and lead together to a fast, robust and light resolution for the torque split and gear shift optimal control problem, closer to the embedded requirements.
Motivé par le problème industriel de répartition de couple dans les véhicules hybrides électriques, ce travail propose principalement deux nouvelles méthodes de résolution indirectes de problèmes de commande optimale. La première est la méthode Macro-Micro qui est basée sur une décomposition à deux niveaux du problème de commande optimale, faisant intervenir les fonctions valeur de Bellman de manière explicite à des temps préalablement fixés. Ces fonctions sont connues pour être assez difficile à construire. L’idée principale est d’approcher ces fonctions valeur par des réseaux de neurones, ce qui mène à une résolution hiérarchique d’un problème d’optimisation en dimension faible et d’un ensemble de problèmes de commande optimale définis sur des intervalles de temps plus courts. La seconde est une méthode de préconditionnement géométrique qui permet une résolution plus efficace du problème de commande optimale. Cette méthode, basée sur l’interprétation géométrique du co-état et sur la transformée de Mathieu, utilise un changement de variable linéaire à partir de la simple transformation d’une ellipse en cercle. Ces deux méthodes, bien que présentées séparément, peuvent être combinées et mènent à une résolution plus rapide, robuste et légère du problème de répartition de couple, permettant ainsi que de s’approcher des critères d’embarquabilités.
Fichier principal
Vignette du fichier
142564_DUTTO_2024_archivage.pdf (3.36 Mo) Télécharger le fichier
Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04792906 , version 1 (20-11-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04792906 , version 1

Citer

Rémy Dutto. Méthode à deux niveaux et préconditionnement géométrique en contrôle optimal. Application au problème de répartition de couple des véhicules hybrides électriques. Mathématiques [math]. Université de Toulouse, 2024. Français. ⟨NNT : 2024TLSEP088⟩. ⟨tel-04792906⟩
36 Consultations
25 Téléchargements

Partager

More