L’objectif principal de ce travail est de développer une stratégie de gestion optimale afin d’améliorer l’efficacité énergétique des véhicules hybrides. Ces travaux comportent une partie analyse expérimentale de la mobilité, une partie modélisation numérique et une partie optimisation de la stratégie de gestion énergétique. L’étude de la mobilité a permis de mettre en avant et de quantifier la prédictibilité des trajets, dus à une forte mobilité contrainte. La modélisation dynamique du véhicule, nécessaire à l’étude de stratégie, a été réalisée par Représentation Energétique Macroscopique (REM) qui est une bonne méthode pour ce type d’étude. La stratégie proposée est basée sur le contrôle prédictif (MPC), résolu par une méthode de Programmation Quadratique, et mis en place en s’appuyant sur la prédiction de cycle issu de l’étude expérimentale. Les perspectives d’améliorations de ces travaux se situent au niveau de la consolidation de la base de données, et du niveau de modélisation de la batterie (impact de la thermique et du vieillissement) et du moteur thermique (prise en compte des polluants). / The main objective of this work is to develop an optimal management strategy to improve energetic efficiency of hybrid electric vehicle. This work is composed by a mobility experimental analysis part, a numerical modelization part and an optimization part of the energy management strategy. The study of mobility allow to highligth and quantify the predictibility of trips, due to a constraint mobility.The dynamic modelling of the vehicle which is necesary to study perfomance of strategies, was realized by Energetic Macroscopic Representation (EMR) which is a good methode in this case. The proposed strategy is based on the predictive control (MPC), solve by a method of Programming Quadratic, and set up resting on the cycle prediction determined from the experimental study. The perspectives of improvements of these work are consolidation of the database, and improvement of the battery modelling (imcluding thermal and ageing effects) and of the thermal engine (taken into account by some pollutants).

Résumé : Depuis la fin du XXème siècle, l’augmentation du prix du pétrole brut et les problématiques environnementales poussent l’industrie automobile à développer des technologies plus économes en carburant et générant moins d’émissions de gaz à effet de serre. Parmi ces technologies, les véhicules électriques hybrides constituent une solution viable et performante. En alliant un moteur électrique et un moteur à combustion, ces véhicules possèdent un fort potentiel de réduction de la consommation de carburant sans sacrifier son autonomie. La présence de deux moteurs et de deux sources d’énergie requiert un contrôleur, appelé système de gestion d’énergie, responsable de la commande simultanée des deux moteurs. Les performances du véhicule en matière de consommation dépendent en partie de la conception de ce contrôleur. Les véhicules électriques hybrides rechargeables, plus récents que leur équivalent non rechargeable, se distinguent par l’ajout d’un chargeur interne permettant la recharge de la batterie pendant l’arrêt du véhicule et par conséquent la décharge de celle-ci au cours d’un trajet. Cette particularité ajoute un degré de complexité pour ce qui est de la conception du système de gestion d’énergie. Dans cette thèse, nous proposons un modèle complet du véhicule dédié à la conception du contrôleur. Nous étudions ensuite la dépendance de la commande optimale des deux moteurs par rapport au profil de vitesse suivi au cours d’un trajet ainsi qu’à la quantité d’énergie électrique disponible au début d’un trajet. Cela nous amène à proposer une technique d’auto-apprentissage visant l’amélioration de la stratégie de gestion d’énergie en exploitant un certain nombre de données enregistrées sur les trajets antérieurs. La technique proposée permet l’adaptation de la stratégie de contrôle vis-à-vis du trajet en cours en se basant sur une pseudo-prédiction de la totalité du profil de vitesse. Nous évaluerons les performances de la technique proposée en matière de consommation de carburant en la comparant avec une stratégie optimale bénéficiant de la connaissance exacte du profil de vitesse ainsi qu’avec une stratégie de base utilisée couramment dans l’industrie. // Abstract : Since the end of the XXth century, the increase in crude oil price and the environmental concerns lead the automotive industry to develop technologies that can improve fuel savings and decrease greenhouse gases emissions. Among these technologies, the hybrid electric vehicles stand as a reliable and efficient solution. By combining an electrical motor and an internal combustion engine, these vehicles can bring a noticeable improvement in terms of fuel consumption without sacrificing the vehicle autonomy. The two motors and the two energy storage systems require a control unit, called energy management system, which is responsible for the command decision of both motors. The vehicle performances in terms of fuel consumption greatly depend on this control unit. The plug-in hybrid electric vehicles are a more recent technology compared to their non plug-in counterparts. They have an extra internal battery charger that allows the battery to be charged during OFF state, implying a possible discharge during a trip. This particularity adds complexity when it comes to the design of the energy management system. In this thesis, a complete vehicle model is proposed and used for the design of the controller. A study is then carried out to show the dependence between the optimal control of the motors and the speed profile followed during a trip as well as the available electrical energy at the beginning of a trip. According to this study, a self-learning optimization technique that aims at improving the energy management strategy by exploiting some driving data recorded on previous trips is proposed. The technique allows the adaptation of the control strategy to the current trip based on a pseudo-prediction of the total speed profile. Fuel consumption performances for the proposed technique will be evaluated by comparing it with an optimal control strategy that benefits from the exact a priori knowledge of the speed profile as well as a basic strategy commonly used in industry.

L'étude porte sur la gestion de la distribution instantanée de la puissance entre une pile à combustible et un élément de stockage afin d'assurer la puissance électrique nécessaire à la traction d'un véhicule électrique hybride. L'objectif visé est la minimisation de la consommation d'hydrogène sur un cycle donné. Le problème est formulé en tant que problème d'optimisation globale sous contraintes. Dans une première approche, le système est décrit sous forme d'une équation dynamique discrétisée et un algorithme de programmation dynamique est appliqué. Une seconde approche consiste à minimiser le hamiltonien après avoir approché le critère coût par une fonction polynomiale. Ces méthodes nécessitent la connaissance a priori du profil de puissance demandée et se classent parmi les méthodes d'optimisation hors ligne. Pour une gestion en ligne de l'énergie, nous avons appliqué un système de décision à base de règles floues. Les fonctions d'appartenance des entrées et sorties du système flou sont optimisés à l'aide d'un algorithme génétique. Afin d'appliquer les stratégies évoquées, un bilan énergétique du groupe électrogène formé de la pile et ses auxiliaires, de l'élément de stockage et des convertisseurs statiques est effectué.

Les principaux objectifs de ce travail est de développer une méthode de modélisation efficace pour un déploiement facile et rapide d'une stratégie de contrôle, d'examiner et d'étudier cette stratégie pour une application spécifique, et d'analyser l'amélioration qui peut être apporté à un moteur pour une meilleure efficacité dans les systèmes électrique et hybride. Ce travail comprend une partie simulation du système étudié et sa validation avec les résultats expérimentaux. Les études de cas sont utilisées pour analyser l'optimisation qui peut être effectuée en comparaison au système d'origine (le véhicule étudié est la NOAO).Un outil d'optimisation est choisie pour optimiser la stratégie de contrôle actuellement déployée sur le véhicule. Cette outil nous a permis de développer une nouvelle stratégie de commande optimisée prêt à être déployé dans le véhicule. Un procédé de prédiction pour connaître la consommation d'énergie du système est mis au point en vue d'obtenir un contrôle optimal adapté à la demande du véhicule et à une utilisation spécifique.Comme perspectives, les principaux composants du système peuvent être étudiés et modélisé afin d'améliorer l’efficacité énergétique du véhicule. La Représentation Energétique Macroscopique (REM) est une bonne méthode pour représenter le modèle dynamique et peut être utilisé pour modéliser des machines électromécaniques. Cette méthode est également envisagé pour modéliser d’autre système que le système véhicule tel que les systèmes énergies renouvelables, les systèmes électromécanique ou robotique. / The main objectives of this work is to develop an effective modeling method for an easydeployment of a control strategy, to review and study an optimal control strategy for a specific application, and to analyze improvement that can be effected to engine for better efficiency in hybrid vehicle architecture. The scopes of this work include the simulation part of the studied system and its validation with experimental results. Study cases are used to analyze optimization that can be effected to the original system. A well established optimization tool is chosen to optimize the actual control strategy and becomes a benchmark of a new optimal control strategy to be deployed in the system. A predictive method to know energy consumption of the system is developed in order to obtain an optimal control suitable with the vehicle application. Using the developed model, analysis is conducted to identify an optimal control strategy for a specific utilization. As perspectives, the main components of the system can be studied for improvements of its energy efficiency. The Energetic Macroscopic Representation (EMR) is a good method to represent dynamic model and it can be used to model any electromechanical machines and can be envisaged to model other system than a vehicle system, like a renewable energy system, a new electro-mechanical system or a robotic system.

Avec l’avènement des véhicules hybrides rechargeables, voire tout électrique et la nécessité d’une augmentation de l’autonomie et de l’énergie volumique des batteries de traction, leur refroidissement au cours du roulage devient nécessaire pour garantir leur fiabilité et leur durabilité. Pour ces véhicules, le système de production de froid peut avoir à alimenter deux évaporateurs pour la climatisation de l’habitacle (Climatisation au rang 1 et rang 2) ainsi qu’un refroidisseur de liquide pour le refroidissement de la batterie de traction. Ce type de système de réfrigération multi-évaporateur présente un certain nombre de verrous technologiques qu’il convient de lever liés au dimensionnement des éléments dans un contexte de réduction de la charge en fluide frigorigène et au contrôle - commande de tels systèmes. Dans les systèmes de climatisation multi-évaporateurs, la pression d’évaporation est sensiblement égale dans chaque évaporateur de telle manière que leur fonctionnement est couplé dynamiquement. Cependant, la demande en puissance frigorifique et les consignes de température de l’air soufflée et de l’eau peuvent varier d’un évaporateur à l’autre. Le détendeur devient alors un composant clé et son fonctionnement doit être étudié. Pour ces raisons, un banc d’essais expérimental a été créé pour étudier ce type de climatisation multi-évaporateurs en régime stabilisé et en régime transitoire. Des détendeurs thermostatique et électronique ont été montés en parallèle sur chaque évaporateur afin de pouvoir étudier leur impact sur le système. Une fois les différents bilans réalisés, les résultats expérimentaux sont exploités pour caractériser l’ensemble des composants avec le nouveau fluide frigorigène R-1234yf. Les phénomènes de mauvaise distribution du fluide frigorigène dans l’évaporateur ainsi que de l’évaporateur endormi sont également étudiés. Dans un second temps, à partir des résultats expérimentaux, un modèle numérique et dynamique du climatiseur a été réalisé avec le logiciel LMS Imagine Lab Amesim® 1D. Après avoir validé indépendamment chacun des composants, le système est validé sur une série de points de fonctionnement en régime stationnaire. Le modèle est ensuite exploité afin d’étudier diverses lois de contrôle permettant l’optimisation du fonctionnement. / With the arrival of plug-in hybrid and fully electrified vehicles, the air-conditioning system has to be reconsidered. Battery cooling management system and high level of comfort for passengers make the single evaporator air-conditioning system a multi-evaporator one. In a multi-evaporator air-conditioning system, evaporating pressures are equal in each evaporator so that evaporators are coupled dynamically. However, the demand in cooling capacity and temperature target can vary from each other. For an operating point with a first evaporator working at high load and a second at low partial load, thermal interaction can occur from the superheated refrigerant coming from a first evaporator to the outlet of a second evaporator. This phenomenon makes the second evaporator sleeping since its expansion valve bulb misreads the superheat and closes. Furthermore, sleeping evaporator looks like an extreme case of refrigerant maldistribution in the evaporator. Refrigerant maldistribution is then investigated to show some drawbacks and advantages multi-evaporator air-conditioning systems (MEAC) have to face or can benefit by comparing two types of expansion valve: thermostatic and electronic ones. In this paper, sleeping evaporator and refrigerant maldistribution phenomena are experimentally investigated in order to propose in the future a robust control of an automotive MEAC. A test bench was built to compare two types of expansion valves (thermostatic/electronic) and study their behaviours in steady and transient state to tackle sleeping evaporators and benefit from refrigerant maldistribution. An automotive multi-evaporator air conditioning system, which is composed of two evaporators and a secondary fluid cooler, was modeled using the LMS Imagine.Lab Amesim® 1D software. The present study focuses on understanding the dynamic coupling of the several loop components such as the three evaporators having different cooling capacities. This kind of multi-evaporator air-conditioning system has a number of technological barriers that must be overcome. Understanding the behavior of their respective expansion devices and the choice of these latter is also essential to control properly the transient phase and ensure an optimal operation of the air-conditioning system. In order to study the behavior of the loop, step disturbances were simulated on an operating point at medium and high load. The impact of these disturbances on the stability of the supplied cooled air temperature is analyzed for two types of expansion valve. Initial results show that the thermostatic expansion valves can cause instabilities. Furthermore, the electronic expansion valves have to be regulated with an advanced control in order to use their full potential and to try to achieve desired results.

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse visent à développer une machine à griffes à base d'aimants permanents pour les applications automobiles avec un concept de réutilisation et de recyclage des aimants permanents. Ces recherches sont menées dans le cadre du projet DEMETER, qui s'inscrit dans le cadre des Marie Sklodowska-Curie Actions dans Horizon 2020 de l'Union européenne. Le projet se concentre sur la récupération des aimants permanents à base de terres rares utilisés dans les applications automobiles en raison des problèmes actuels de fluctuation des prix et des problèmes d’offre et de demande de ces aimants permanents.La machine à griffes est utilisée dans presque toutes les automobiles du monde pour les applications d'alternateur. Avec l'augmentation de la demande en puissance, la machine à griffes est également développée en tant que moteur-générateur utilisé dans les véhicules électriques hybrides. Actuellement, la machine à griffes à base d'aimants permanents est utilisée dans des systèmes d’hybridation légère afin de réaliser des économies d'énergie. La littérature regorge de différentes configurations de machines à griffes pouvant être développées pour obtenir de meilleures performances. Cependant, le montage et le démontage facile des différentes parties de la machine sont également importants pour la réutilisation et le recyclage des aimants. Dans ce travail de recherche, deux concepts ont été développés; premièrement, le concept de réutilisation directe, c’est-à-dire le montage / démontage facile du rotor et des aimants, de manière à pouvoir retirer facilement les aimants pour les réutiliser ou les recycler directement; deuxièmement, le concept de recyclage direct, c'est-à-dire l'utilisation d'aimants recyclés dans la machine pour obtenir les performances souhaitées.Au cours de cette recherche, la conception de base de la machine à griffes a été développée, analysée et optimisée de manière à obtenir le meilleur rapport couple / poids aimant. Cela a permis de réduire le coût des aimants pour presque le même couple. L'optimisation a été effectuée en utilisant une analyse numérique en éléments finis 3D. Le modèle optimisé a été développé de manière à ce que le processus d’assemblage des aimants et des griffes reste le même. Cependant, lors du démontage, les aimants peuvent facilement être retirés sans démonter le rotor complet; et ainsi se servir de ces aimants pour les réutiliser directement dans d'autres applications ou les envoyer au recyclage. Dans le concept de recyclage direct, les aimants utilisés dans la machine sont des aimants recyclés aux performances dégradées. Le type de processus de recyclage est un facteur déterminant de la détérioration des performances de ces aimants recyclés. L'objectif du concept de recyclage direct était d'analyser la machine avec des aimants vierges et recyclés et d'évaluer la consommation d'énergie de la machine selon différents cycles de conduite. On a observé qu'avec l'utilisation d'aimants recyclés dans la machine à griffes, la consommation d'énergie était presque identique à celle de la machine à aimants vierges. On peut donc en conclure que pour les machines à griffes à aimants permanents, l’utilisation d’aimants recyclés est plus durable pour l’environnement car elle peut entraîner une diminution à l’extraction des matériaux de terres rares. Les fluctuations des prix et les problèmes d’offre peuvent également être réduits grâce à l’utilisation accrue des aimants recyclés, même si des politiques et des normes sont appliquées.Le prototype de la machine à aimants vierges a été fabriqué et testé pour ses performances. Il a été observé que les résultats expérimentaux correspondent très bien aux résultats des analyses de conception, validant ainsi le processus de conception et la méthodologie. / The research work presented in this thesis aims at developing a permanent magnet based claw-pole machine for automotive application with permanent magnet reuse and recycle concept. The aforesaid research is under the aegis of Project DEMETER which is in the framework of European Union’s Horizon 2020 Marie Sklodowska-Curie actions. The project focuses on the recovery of rare earth permanent magnets utilized in automotive applications due to the prevailing problems of price fluctuations and supply-demand issues of these permanent magnets.The claw-pole machine is employed in almost all of the automobiles in the world for alternator application. With the increase in power demands, the claw-pole machine is also being developed as a motor-generator utilized in the hybrid electric vehicles. At present the permanent magnet based claw-pole machine is being used in mild hybrid electric vehicles for energy savings. The literature is replete with various configurations of claw-pole machines that can be developed to achieve better performances. However, easy assembly and disassembly of various parts of the machine is also important for the reuse and recycle of magnets. In this research work two concepts have been developed; first, the direct reuse concept i.e. easy assembly/disassembly of the rotor and magnets, so as to easily take out the magnets for direct reuse or recycle and; second, the direct recycle concept i.e. utilization of recycled magnets in the machine to achieve the desired performance.In the course of this research the base design of the claw-pole machine was developed, analyzed and optimized so as to attain best torque versus magnet-weight ratio. This helped in the reduction of magnet cost for almost the same torque. The optimization was carried out using 3-D numerical analysis. The optimized model was developed in a way that the assembly process of the magnets and claw-poles remained the same. However, during disassembly the magnets can easily be withdrawn without disassembling the complete rotor; therefore utilizing these magnets for direct reuse in other applications or sent for recycling. In the direct recycle concept, the magnets used in the machine are recycled magnets with deteriorated performance. The type of recycling process is a strong determinant of the deterioration in performance of these recycled magnets. The aim of the direct recycle concept was to analyze the machine with virgin and recycled magnets, and evaluate the energy consumption of the machine under different drive cycles. It was observed that with utilization of recycled magnets in the claw-pole machine, the energy consumption was almost same as that of the machine with virgin magnets. Thus it can be concluded that for the permanent magnet based claw-pole machine, the utilization of recycled magnets is more sustainable for the environment as it can lead to consequential limits on the mining of rare earth materials. The price fluctuations and supply-demand problems can also be reduced with the increase in utilization of recycled magnets, albeit policy and norms are effectuated.The prototype of the machine with virgin magnets have been developed and tested for performance. It has been observed that the experimental results match fairly well with the design analysis results, hence validating the design process and methodology.

A l'heure où l'automobile doit répondre à des enjeux environnementaux majeurs, le dimensionnement de la chaîne de traction est l'une des problématiques clef dans la conception d'un véhicule électrique hybride afin d'améliorer sa consommation énergétique. Dans ce contexte, nous proposons de pré-dimensionner les éléments de la chaîne de traction (moteur thermique, machine électrique et batterie) en considérant les profils de mission liés à l'usage du véhicule (urbain, extra-urbain) et sans choix a priori, ni de la structure (série ou parallèle), ni de la puissance nominale des composants. L'originalité des travaux repose ainsi sur deux axes. D'une part, un modèle de l'usage d'un véhicule est développé afin de caractériser une mission définie par le trio de variables {vitesse ; accélération ; inclinaison}. Ce modèle, basé sur la matrice de Markov, permet de conserver la corrélation entre les trois variables ainsi que leurs caractéristiques statistiques. Suite à cette modélisation, de nombreuses missions peuvent être générées aléatoirement. D'autre part, la chaîne de traction hybride est modélisée selon une approche par flux de puissance pour les deux structures série et parallèle. Des modèles génériques adimensionnels des composants sont alors utilisés de manière à ne pas faire de choix a priori sur leur valeur nominale et une stratégie de gestion de l'énergie en ligne maximisant le rendement de la chaîne de traction est proposée. Enfin, un algorithme de dimensionnement a été développé de manière à minimiser la consommation de carburant du véhicule sur un ensemble de missions simulées. Le dimensionnement obtenu est donc optimisé par rapport à l'usage prévu du véhicule.

La gestion énergétique (EMS) pour véhicules hybrides a pour objectif de déterminer la répartition de puissance entre les différentes sources d'énergie de manière à minimiser la consommation de carburant et/ou les émissions polluantes. L'objectif de cette thèse est de développer un EMS en prenant en compte des températures internes (la température du moteur et/ou la température du système de post-traitement). Dans une première partie et en utilisant une connaissance préalable du cycle de conduite, le calcul d'un EMS est formulé comme un problème de commande optimale. Ensuite, le principe du minimum de Pontryagin (PMP) est utilisé pour résoudre ce problème d'optimisation.~En se basant sur les résultats numériques obtenus, un compromis entre les performances de la stratégie de commande et de la complexité du modèle utilisé pour la calculer est établi. Les différents problèmes étudiés dans cette thèse sont des exemples des simplifications successives de modèle qui peuvent être regroupées dans le concept des perturbations régulières en contrôle optimal sous contrainte de commande discuté ici. Dans une deuxième partie, la formulation de l'ECMS a été généralisée pour inclure les dynamiques thermiques. Ces extensions définissent des stratégies sous-optimales que nous avons testées numériquement et expérimentalement. / Energy management system (EMS) for hybrid vehicles consists on determining the power split between the different energy sources in order to minimize the overall fuel consumption and/or pollutant emissions of the vehicle. The objective of this thesis is to develop an EMS taking into account the internal temperatures (engine temperature and/or catalyst temperature). In a first part and using a prior knowledge of vehicle driving cycle, the EMS design is formulated as an optimal control problem. Then, the PMP is used to solve this optimization problem. Based on the obtained numerical results, some trade-off between performance of the control strategy and complexity of the model used to calculate this strategy is established. The various problems studied in this thesis are examples of successive model simplifications which can be recast in the concept of regular perturbations in optimal control under input constraints discussed here. In a second part, the feedback law of ECMS is generalized to include thermal dynamics. This defines sub-optimal feedback strategies which we have tested numerically and experimentally.

Des technologies avancées sont très demandées dans l'industrie automobile pour respecter les réglementations de consommation de carburant de plus en plus rigoureuses. La co-optimisation du dimensionnement et du contrôle des groupes motopropulseurs avec une efficacité de calcul améliorée est étudiée dans cette thèse.Les composants des groupes motopropulseurs, tels que le moteur, la batterie et le moteur électrique, sont modélisés analytiquement au niveau descriptif et prédictif afin de permettre une optimisation du contrôle rapide et une optimisation du dimensionnement scalable. La consommation d'énergie minimale des véhicules hybrides-électriques est évaluée par des nouvelles méthodes optimales. Ces méthodes – y compris Selective Hamiltonian Minimization et GRaphical-Analysis-Based energy Consumption Optimization – permettent d'évaluer une consommation minimale d'énergie avec une efficacité de calcul améliorée. De plus, la méthode de Fully-Analytic energy Consumption Evaluation (FACE) approxime la consommation d'énergie minimale sous forme analytique en fonction des caractéristiques de la mission et des paramètres de conception des composants du groupe motopropulseur. Plusieurs cas d’études sont présentées en détail par rapport aux approches de co-optimisation à bi-niveaux et à uni-niveau, ce qui montre une réduction efficace du temps de calcul requis par le processus global de co-optimisation. / Advanced technologies are highly demanded in automotive industry to meet the more and more stringent regulations of fuel consumption. Cooptimization of design and control for vehicle propulsion systems with an enhanced computational efficiency is investigated in this thesis.Powertrain components, such as internal combustion engines, batteries, and electric motor/generators, are analytically modeled at descriptive and predictive level correspondingly for the development of fastrunning control optimization and for the scalability of design optimization. The minimal fuel consumption of a hybrid-electric vehicle is evaluated through novel optimization methods. These methods – including the Selective Hamiltonian Minimization, and the GRaphical-Analysis-Based energy Consumption Optimization – are able to evaluate the minimal energy consumption with the enhanced computational efficiency. In addition, the Fully-Analytic energy Consumption Evaluation method approximates the minimal energy consumption in closed form as a function of the mission characteristics and the design parameters of powertrain components.A few case studies are presented in details via the bi-level and uni-level co-optimization approaches, showing an effective improvement in the computational efficiency for the overall co-optimization process.

Cette thèse propose des stratégies de gestion de l'énergie conçues pour un bus urbain électrique hybride. Le système de commande hybride devrait créer une stratégie efficace de coordination du flux d’énergie entre le moteur thermique, la batterie, les moteurs électriques et hydrauliques. Tout d'abord, une approche basée sur la programmation dynamique déterministe (DDP) a été proposée : algorithme d'optimisation simultanée de la vitesse et de la puissance pour un trajet donné (limité par la distance parcourue et le temps de parcours). Cet algorithme s’avère être gourmand en temps de calcul, il n’a pas été donc possible de l’utiliser en temps réel. Pour remédier à cet inconvénient, une base de données de profils optimaux basée sur DP (OPD-DP) a été construite pour une application en temps réel. Ensuite, une technique de programmation dynamique stochastique (SDP) a été utilisée pour générer simultanément et d’une manière optimale un profil approprié de la vitesse du Bus ainsi que sa stratégie de partage de puissance correspondante. Cette approche prend en compte à la fois la nature stochastique du comportement de conduite et les conditions de circulations urbaines (soumises à de multiples aléas). Le problème d’optimisation énergétique formulé, en tant que problème intrinsèquement multi-objectif, a été transformé en plusieurs problèmes à objectif unique avec contraintes utilisant une méthode ε-constraint afin de déterminer un ensemble de solutions optimales (le front de Pareto).En milieu urbain, en raison des conditions de circulation, des feux de circulation, un bus rencontre fréquemment des situations Stop&Go. Cela se traduit par une consommation d'énergie accrue lors notamment des démarrages. En ce sens, une stratégie de régulation de vitesse adaptative adaptée avec Stop&Go (eACCwSG) apporte un avantage indéniable. L'algorithme lisse le profil de vitesse pendant les phases d'accélération et de freinage du Bus. Une autre caractéristique importante de cet algorithme est l’aspect sécurité, étant donné que l’ACCwSG permet de maintenir une distance de sécurité afin d’éviter les collisions et d’appliquer un freinage en douceur. Comme il a été mentionné précédemment, un freinage en douceur assure le confort des passagers. / This PhD thesis proposes Energy Management Strategies conceived for a hybrid electrical urban bus. The hybrid control system should create an efficient strategy of coordinating the flow of energy between the heat engine, battery, electrical and hydraulic motors. Firstly, a Deterministic Dynamic Programming (DDP) based approach has been proposed: simultaneous speed and powersplit optimization algorithm for a given trip (constrained by the traveled distance and time limit). This algorithm turned out to be highly time consuming so it cannot be used in real-time. To overcome this drawback, an Optimal Profiles Database based on DP (OPD-DP) has been constructed for real-time application. Afterwards, a Stochastic Dynamic Programming (SDP) technique is used to simultaneously generate an optimal speed profile and related powersplit strategy. This approach takes into account a stochastic nature of the driving behavior and urban conditions. The formulated energy optimization problem, being intrinsically multi-objective problem, has been transformed into several single-objective ones with constraints using an ε-constraint method to determine a set of optimal solutions (the Pareto Front).In urban environment, due to traffic conditions, traffic lights, a bus encounters frequent Stop&Go situations. This results in increased energy consumption during the starts. In this sense, a relevant Eco Adaptive Cruise Control with Stop&Go (eACCwSG) strategy brings the undeniable benefit. The algorithm smooths speed profile during acceleration and braking phases. One more important feature of this algorithm is the safety aspect, as eACCwSG permits to maintain a safety distance in order to avoid collision and apply a smooth braking. As it was mentioned before, smooth braking ensures passengers comfort.