Dissertation

Hardware Architecture and Smart Control for Human-Electric Serial Hybrid Powertrains

Autor*in:

Mohamad Ali Daher

Seitenzahl:

159

DOI:

https://doi.org/10.18154/RWTH-2025-00815

Keywords:

cycling, human-hybrid, powertrain control, series hybrid

Jahr:

2025

Sprache:

Englisch

Format:

digital

Der weltweit steigende Bedarf an Mobilität stellt Gesellschaft, Politik und Wirtschaft vor elementare Herausforderungen. Die Reduzierung der Emissionen aus dem Verkehrssektor wird immer dringlicher. Elektrofahrzeuge sind entscheidend für das Erreichen der Klimaneutralität, stoßen aber an Grenzen wie Reichweite und Kosten. Kleinere Fahrzeuge wie Pedelecs bieten potenzielle Lösungen, weisen aber Mängel bei Sicherheit, Leistung und Komfort auf. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit diesen Herausforderungen durch die Entwicklung von Human-Hybrid-Antriebssträngen. Die Forschung konzentriert sich auf drei Schlüsselaspekte. Erstens wird untersucht, welche Leistungsmerkmale Radfahrer haben, und wie diese Erkenntnisse zur Verbesserung des Antriebsstrangs genutzt werden können. Zweitens wird die optimale Topologie des Antriebs ermittelt und seine Komponenten parametrisiert. Schließlich werden Faktoren untersucht, die die Steuerbarkeit und Akzeptanz beeinflussen. Erste Ergebnisse deuten darauf hin, dass Amateur-Radfahrer ein einzigartiges Fahrverhalten aufweisen. Sie haben einen bevorzugten Trittfrequenzbereich, unabhängig von der Fahrzeuggeschwindigkeit. Außerdem behalten die Fahrer eine konstante Leistungsabgabe. Die Grenze der komfortablen Leistungsabgabe liegt bei 120 W für längere Zeiträume, die bei kurzen Ausbrüchen vorübergehend auf über 300 W ansteigen kann. Ein digitaler Model des Menschen wurde entwickelt, um die menschliche Leistung, einschließlich Herzfrequenz, Leistungsgrenzen, Trittfrequenz und Drehmomentprofile, genau vorherzusagen. Dieser Model spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung des Antriebs und der Steuerungsalgorithmen, indem er das menschliche Verhalten modelliert. Eine serielle Hybrid Topologie wird aufgrund ihrer Steuerungsvorteile und Anpassungsfähigkeit an Fahrerpräferenzen gewählt. Eine neuartige Steuerungsarchitektur ist implementiert, die das natürliche Gefühl des Radfahrens nachahmt und gleichzeitig die Präferenzen des Fahrers berücksichtigt. Sie umfasst Funktionen wie automatische nichtlineare Geschwindigkeitsregelung, Drehmomentverstärkung und herzfrequenzbasierte Steuerung. Die Komponenten des Antriebsstrangs sind so dimensioniert, dass sie die L7e-Vorschriften einhalten und gleichzeitig eine mit Fahrzeugen der M-Klasse vergleichbare Leistung erreichen. Feldtests zeigen, dass unterschiedliche Trittfrequenzen und Drehmomente den Energieanteil des Fahrers (Drives Energy Share, DES), die Pedaleinheit und die Effizienz des menschlichen Körpers beeinflussen. Der DES liegt zwischen 5 % und 15 % bei einem 300 kg schweren Fahrzeug. Der gesamte Wirkungsgrad des Human-Hybrid-Antriebsstrangs, ist bei der seriellen Hybridkonfiguration (85,9 %) im Vergleich zur parallelen Hybridkonfiguration (71,7 %) am höchsten, wodurch diese die bevorzugte Option für niedrige DES ist.