Real-time optimization-based energy management strategy for a hybrid wheel loader

Kakichi, Yuki; Andert, Jakob Lukas; Pischinger, Stefan

doi:45278

Real-time optimization-based energy management strategy for a hybrid wheel loader = Echtzeitfähige optimierungsbasierte Energiemanagementstrategie für einen Hybridradlader

Kakichi, Yuki^RWTH*

2026

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Yuki Kakichi

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2026

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2026

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Pischinger, Stefan (Thesis advisor)^RWTH* ; Andert, Jakob Lukas (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2026-01-19

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2026-04129
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1033412/files/1033412.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Thermodynamik mobiler Energiewandlungssysteme und Institut für Thermodynamik (412310)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Hybride Technologien werden als eine der Schlüssellösungen zur Reduzierung von CO2-Emissionen bei großen Off-Highway-Maschinen angesehen, die über lange Zeiträume in Vorstadtgebieten mit begrenztem Zugang zu Betankungsinfrastruktur betrieben werden. Die Wirksamkeit der CO2-Reduktion durch Hybridisierung hängt maßgeblich von der Architektur des Hybridantriebsstrangs und dessen Betriebsstrategien ab. Um das Potenzial von Hybridantriebssträngen für Off-Highway-Anwendungen zu erforschen, wird in dieser Arbeit ein Radlader als Forschungsplattform genutzt. Im ersten Teil der Arbeit wird der Energiefluss im Antriebsstrang während eines typischen Betriebszyklus eines Radladers (V-Zyklus) analysiert. Ein parallel-serieller Hybridantriebsstrang sowie dessen Betriebsstrategien werden ebenfalls vorgestellt. Die Vorteile der Hybridisierung bei Radladern werden anhand von Testergebnissen eines Prototyp-Radladers und Simulationsdaten bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass der Kraftstoffverbrauch mit einer regelbasierten Energiemanagementstrategie im Vergleich zum konventionellen Antriebsstrang um 32,7 % reduziert werden kann. Diese Reduktion umfasst 20,4 % durch die Elektrifizierung des Antriebsstrangs und 6,5 % durch eine verbesserte Systemsteuerung, wobei Letzteres durch erweiterte Energiemanagementstrategien potenziell weiter optimiert werden könnte. Im zweiten Teil der Arbeit wird eine komplexere Energiemanagementstrategie basierend auf Dynamischer Programmierung (DP) und dem Minimumprinzip von Pontryagin (PMP) eingeführt, um das Potenzial des parallel-seriellen Hybridantriebsstrangs voll auszuschöpfen. Die beiden Steuerungseingaben – die Entscheidung zum Starten und Stoppen des Motors und die optimale Drehmomentverteilung zwischen dem Motor und der P2-Elektromaschine, die dem eingestellten Motordrehmoment entspricht – werden jeweils mit DP und PMP bestimmt. Die Motor-Drehmomentsteuerung, die auf der optimalen Drehmomentverteilung basiert, wird unter Verwendung einer äquivalenten Verbrauchsminimierungsstrategie (ECMS) umgesetzt. Um die Echtzeit-Implementierung der vorgeschlagenen Energiemanagementstrategie zu ermöglichen, wird der kurzfristige Energiebedarf der Maschine mit einem entwickelten Zustandsdetektionsalgorithmus prognostiziert, der die wiederkehrende Natur der Arbeitszyklen eines Radladers berücksichtigt. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der Kraftstoffverbrauch im Vergleich zur regelbasierten Strategie im V-Zyklus um 4,0 % reduziert werden kann. Der vorgeschlagene Steueralgorithmus wurde auf dem Prototyp eines Hybrid-Radladers implementiert und validiert. Testergebnisse bestätigen, dass die auf DP-PMP basierende Steuerstrategie in Echtzeit funktioniert und die Systemeffizienz verbessert. Konkret verbesserte sich der durchschnittliche spezifische Kraftstoffverbrauch des Motors (BSFC) im V-Zyklus um 0,7 % und in einem realistischeren Zyklus, der den V-Zyklus mit Fahranteilen kombiniert, um 1,3 %.

Hybrid technologies are considered one of the key solutions for CO2 reduction in large off-highway machines that operate for long hours in suburban areas with limited access to energy refueling infrastructure. The effectiveness of CO2 reduction through hybridization largely depends on the hybrid powertrain architecture and its operating strategies. To explore the potential of hybrid powertrains for off-highway applications, this thesis uses a wheel loader as a research platform. In the first part of the thesis, the energy flow in the powertrain during a typical wheel loader operating cycle (V-cycle) is analyzed. A parallel-series hybrid powertrain and its operating strategies are also presented. The benefits of hybridization in wheel loaders are evaluated using both test results from a prototype wheel loader and simulation data. The results show that fuel consumption can be reduced by 32.7% with a rule-based energy management strategy compared to the conventional powertrain. This reduction includes 20.4% from the electrification of the drivetrain and 6.5% from improved system operation, the latter of which could potentially be further enhanced with advanced energy management strategies. In the second part of the thesis, a more sophisticated energy management strategy based on Dynamic Programming (DP) and Pontryagin’s Minimum Principle (PMP) is adopted to fully exploit the potential of the parallel-series hybrid powertrain. The two control inputs – the engine start-stop decision and the optimal torque split between the engine and the P2 electric machine, which corresponds to the engine torque setpoint – are determined using DP and PMP, respectively. The engine torque control using the optimal torque split is implemented as an Equivalent Consumption minimization Strategy (ECMS). To enable real-time implementation of the proposed control policy, short-term machine power demand is predicted using a state detection algorithm developed to account for the repetitive nature of a wheel loader’s duty cycles. Simulation results indicate that fuel consumption can be reduced by 4.0% compared to the rule-based strategy in the V-cycle. The proposed control algorithm was implemented and validated on the prototype hybrid wheel loader. Test results confirm that the DP-PMP-based control strategy operates in real-time and enhances system efficiency. Specifically, the average engine brake specific fuel consumption (BSFC) improved by 0.7% in the V-cycle and by 1.3% in a more realistic mission cycle that combines the V-cycle with driving.

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