Geri Dön

Hibrit elektrikli araçların sinyalize kavşaklarda optimum eko-sürüş kontrolü

Optimal eco-driving control of hybrid electric vehicles through signalized intersections

  1. Tez No: 671757
  2. Yazar: MOHAMMED QAADAN QAADAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KHALID O.MOH. YAHYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Hareketlilik, insani gelişme döngüsünde her zaman çok önemli bir rol oynamıştır. Neredeyse her çağda, insanlar; insanları uzun mesafelerde mümkün olan en yüksek hızda taşımak için araçlar üretmeye çalışmıştır. Kendinden tahrikli bir“otomobil”vizyonunu gerçeğe dönüştürmek için sıvı yakıtlarla çalışan güvenilir içten yanmalı motorların geliştirilmesi ihtiyacı doğmuştur. (Yunanca: otos = self-ve Latince: mobilis = mobile). Bu tez çalışması, trafik ışıklarına bağlı hibrit araçlar için hız planlaması sorununa odaklanmaktadır. Yoldaki kavşaklarda trafik ışıklarının zamanlamasının belirsizliği göz önünde bulundurulmaktadır. Ekonomik sürüş sorunu, güçlü bir veriye bağlı optimizasyon sorunu olarak formüle edilmiştir. Etkili kırmızı ışık süresi (ERD), sinyalize kavşaklardan tahmini geçen zamanı tanımlamak için rastgele bir değişken olarak formüle edilmiştir. Belirsiz sinyal zamanlamasına göre sağlamlığı dahil etmek için en uygun kontrol problemine eklenen bir rastgele kısıtlaması mevcuttur. Bu da sinyallerle kesişme noktalarından olası geçiş süresini açıklamaktadır. Tipik olarak, bir ERD'nin gerçek olasılık dağılımı bilinmemektedir. Optimizasyon problemini çözmek için dinamik programlama (DP) kullanılmaktadır. Söz konusu sistem, bu sorunu çözmek için büyük ölçüde yapay zekaya güvenmektedir. Sistem hesaplamalar üzerinde kendiliğinden çalışarak en yüksek yakıt ekonomisi derecesine ulaştığınızdan emin olarak yeşil ışık zamanında kavşaklardan geçme süresini tahmin edecektir. Son olarak, simülasyondan sonra, 50-60 % daha düşük yakıt tüketimi ile optimum hız için referans yolları üretmesi beklenmektedir.

Özet (Çeviri)

Mobility has always played a crucial role in the cycle of human development. In almost every era, humans have attempted to find the means to transport people over long distances at the highest possible speed. It took the development of reliable internal combustion engines operated on liquid fuels to turn the vision of a self-propelling“automobile”into reality (combination of Greek: autos = self and Latin: mobilis = mobile). This thesis focuses on the problem of speed planning for hybrid vehicles that connected to traffic lights. The uncertainty of the timing of the traffic lights at intersections on the road is considered. The economic driving problem has formulated as a strong data-bound optimization problem. Effective red-light duration (ERD), formulated as a random variable, to describe the feasible passing time through signalized intersections. A chance constraint appended to the optimal control problem to incorporate robustness with respect to uncertain signal timing. Moreover, describes the possible passage time through intersections with signals. Typically, the true probability distribution of an ERD is unknown. Dynamic programming (DP) used to solve the optimization problem. The system relies heavily on artificial intelligence to solve this problem. It will work on its own on calculations and estimate the time to pass through intersections at green light time, making sure to reach the highest degree of fuel economy. Finally, after the simulation, it expected to generate reference paths for the optimum speed with a lower fuel consumption of 50-60%.

Benzer Tezler

  1. Modelling longitudinal motion of an electric vehicle and wheel slip control through NN based uncertainty prediction

    Elektrikli aracın boyuna hareketinin modellenmesi ve yapay sinir ağı tabanlı belirsizlik kestirimli tekerlek kayma kontrolü

    DUYGU ÖZYILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  2. Hibrit elektrikli bir kamyon için bulanık mantık tabanlı enerji yönetim sistemi algoritmalarının geliştirilmesi

    Development of fuzzy logic based energy management system algorithms for hybrid electric truck

    HAZAL SÖLEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ

  3. Akustik araç uyarı sistemi (AVAS) ses sinyali analizi ve işlenmesi

    Acoustic vehicle alerting system (AVAS) audio signal analysis and processing

    GÖRKEM BAVTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKÇEN ÇETİNEL

  4. A predictive control strategy for optimal power sharing and battery thermal management in hybrid electric vehicles

    Hibrit elektrikli araçlarda en iyi güç paylaşımı ve batarya ısıl yönetimi için bir öngörülü kontrol stratejisi

    AHMET KAAN ŞANAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH BIYIK

  5. Fiber optic network-based remote sensing of rail systemsvehicles

    Raylı sistem araçlarının fiber optik ağlar kullanılarakuzaktan algılanması

    SERHAT BOYNUKALIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK PAKER