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
- Tez No: 675955
- Danışmanlar: PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mekatronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Geçmişten bugüne ulaşım, insan hayatında önemli bir yere sahiptir. İnsanoğlunun en çok kullandığı ulaşım türü olan kara ulaşımı ise araştırmaların ve iyileştirmelerin durmaksızın devam ettiği bir alandır. 1900'lerden günümüze kadar yapılan çalışmalarda da görüldüğü gibi, Dünyada artan nüfus ile birlikte azalan enerji kaynaklarından, özellikle ortaya çıkan petrol krizlerinden dolayı otomobil üreticileri sektörde kullanılabilecek yeni bir enerji kaynağı arayışına çıkmışlardır. Bununla beraber, hem endüstride hem de ulaşımdaki petrol kullanımının sebep olduğu hava kirlilikleri insanoğlunu tehdit eden bir soruna yol açmıştır. Bu sorun küresel ısınmadır. Dünya'nın gün geçtikte yüzleşmek zorunda kaldığı bu problem, tüm sektörlerde olduğu gibi otomobil sektöründe de temiz (sürdürülebilir) enerjiye olan yönelimi ve talebi oldukça arttırmıştır. Yüksek verimliliğe sahip, çevreye zararsız ve güvenli olan ulaşım tercih edilmeye başlanmıştır. Bu yüzden günümüzde elektrikli araçlar, hibrit araçlar ve yakıt hücreli araçlar, benzinli araçların yerini almaktadır. Yenilenebilir enerjiyle (güneş veya rüzgar enerjisi gibi) çalıştırıldığında sıfır emisyon üreten elektrikli taşıtlar, aynı zamanda içten yanmalı motoru bulunan taşıtlara göre daha verimlidir. Ancak, geçmişte elektrikli araçların limitli sürüş zamanları, her zaman benzinli araçlara karşı bir dezavantaj oluşturmuştur. Bu yüzden elektrikli motorlar kısa mesafede kullanılabilecek golf arabası gibi hafif taşıtlarda kullanılmıştır. Şimdilerde ise batarya teknolojisinin gelişmesiyle sürüş zamanları artmış ve elektrikli araç pazarındaki bu satış engeli ortadan kalkmıştır. Taşıt sistemi oldukça karmaşık bir yapıdır ve içinde binlerce bileşen barındırır. Mekanik veya elektronik olan bu bileşenler araç dinamiğinde önemli rol oynamaktadırlar. Bir elektrikli araç, elektrikli tahrik motoru, batarya, güç aktarım mekanizması, güç dönüştürücüleri, gömülü yazılım ve kontrolör yardımıyla çalışır ve bataryalar elektriksel grid sistemiyle şarj istasyonu olan her yerde şarj edilebilir. Elektrikli araçlara olan ilgi arttıkça elektrikli motorların, bataryaların, enerji depolama cihazlarının ve daha birçok elektrikli araçların bünyesinde bulunan öğelerin teknik gelişimleri hız kazanmıştır. Taşıt sistemlerinde en çok kullanılan elektrikli makinalar alternatif akım (AC) makinalardır. Bunlardan en yaygın olanları ise sürekli mıknatıslı senkron motorlar, asenkron (endüksiyon) motorlar ve anahtarlamalı relüktans motorlardır. AC makinaların kontrolü ise halen gelişmekte olan bir alandır. Ulaşım alanında önem taşıyan ve gelişmekte olan başka bir konu ise taşıt güvenliğidir. Araçların içinde tehlikeli durumlarda aktif olarak çalışacak birçok güvenlik sistemi vardır. Bunlardan iki tanesi kilitlemesiz fren sistemi (ABS) ve patinaj önleme sistemi (ASR)dir. ABS'in görevi, sürücü tarafından acil bir frenleme yapıldığında tekerleklerin kitlenmesini engellemek ve aynı zamanda tekerlek kayma miktarını ideal seviyede tutmaktır. ASR'in görevi ise prensip olarak aynıdır fakat hızlanma sırasında devreye girer. Motor ve frenleme miktarını ayarlayarak tekerleklerin patinaj yapmasını engeller ve tekerlekleri ideal kayma seviyesinde hızlandırır. Bu ideal kayma miktarı, yol uyum katsayısı ve tekerlek kayma miktarı (μ-λ) eğrisinden bulunabilir. Ancak, doğrusal olmayan ve içinde belirsizlikler barındıran aracın dinamik modelinde bazı değişimler meydana gelebilir. Örneğin; yol durumu veya ağırlık gibi araç parametrelerinin değişiminden bahsedilebilir. Bu gibi durumlar tekerlek kayma miktarında değişime sebep olur. Günümüzde, tekerlek kayma miktarı bir çok farklı yaklaşım ile tahmin edilebilmektedir ve tekerlek kayma kontrolü için farklı kontrol metotları denenmektedir. Bu tezde, çeyrek araç modelinin boyuna hareket kontrolü, ASR ve ABS sistemleri için önerilen tekerlek kayma kontrol dizaynı MATLAB/Simulink ortamında modellenmiştir. Bu modelleme boyuna hareketin tüm gereksinimlerini içermektedir. İvmelenme ve fren pedal pozisyon giriş bilgileri ile elektrikli makina kontrolünü, boyuna hareketi gerektiren araç dinamiklerini modellenmiştir. Elektrikli makina kontrolü, ivmelenme pedal giriş referansıyla ivmelenme motor torku üretmesi için modellenmiştir. İvmelenme motor torku aracın hızlanması için gereklidir. Daha sonrasında, ivmelenme motor torku ve fren torku kullanılarak araç dinamiklerinden tekerlek ve şasi hızı hesaplanmıştır. Aynı zamanda farklı yol durumları için yol durum katsayı modeli ve tahmine dayalı RBF sinir ağları kullanılarak tekerlek kayma kontrolü çalışılmıştır. Bu kontrölde hem ivmelenme hem de frenleme anında tekerleklerin güvenli hareket edebilmesi (patinaj, kilitlenme vb. olmadan) ve aracın durma süresini iyileştirme amaçlanmıştır. Bu kontrölün çıktısı iyileştirilen ivmelenme motor torku veya frenleme torkudur. Tezin ilk aşamasında ivmelenme pedal girişiyle boyuna hareketin simüle edilmesi için sürekli mıknatıslı senkron motor kontrolü ele alınmıştır. Sürekli mıknatıslı senkron motor tercih edilmesinin sebebi diğer AC makinalara göre daha avantajlı olmasıdır. Sürekli mıknatıslı senkron motorlarda diğer motorlara göre daha az enerji kaybı vardır ve rotoru uyarma için ek enerjiye gerek yoktur. Bununla birlikte, iç sürekli mıknatıslı senkron motor (IPMSM) yüksek hız uygulamaları için uygundur. IPMSM modellemesi için fiziksel portları bulunan Simscape kütüphanesinin PMSM bloğundan yararlanılmıştır. Motor modellemesinde kütüphane kullanılmasının nedeni, motor ile bağlantılı çalışacak ve içinde IGBT bulunduran eviricinin, fiziksel bir kütüphane olması ve dolayısıyla motor ile birlikte uyumlu çalışabilmesi gerektiğindendir. Modellemede kullanılan DC – AC voltaj evirici, üç fazlıdır ve anahtarlama görevini gerçekleştiren altı IGBT'den oluşmaktadır. Eviricinin farklı zamanlarda anahtarlanan üç kolu da IPMSM'in stator sargılarına bağlıdır. Evirici sabit DC gerilim ile beslenmiştir ve DC gerilime paralel olacak şekilde yükü dengeleyerek enerji depolaması için kapasitör bağlanmıştır. Eviricinin anahtarlanması ve motora gidecek olan gerilim sinyallerinin oluşturulması için PWM sinyaline ihtiyaç vardır. PWM sinyalleri üretmek için SVPWM, SPWM gibi birden fazla yöntem vardır. SVPWM tekniği SPWM'e göre daha karmaşık bir teknik olsa da SPWM'e kıyasla daha az harmonik bozulmaya sahiptir ve DC gerilimi daha verimli kullanır. Dolayısıyla, evirici kontrolü için SVPWM tekniği kullanılmıştır. IPMSM kontrolünde, rotor hızı ve pozisyonu bilinmesi durumunda verimli olan ve başlangıçta yüksek tork gerektiren durumlarda kullanılan, FOC vektör kontrolü kullanılmıştır. FOC metodunda, üç fazlı stator akımları toplanarak toplam vektör olarak ifade edilir ve bu vektör zamanla değişmeyen referans sistemine (d-q koordinatlarına) dönüştürülerek kontrol edilir. Bu yöntemin uygulanabilmesi için motordan alınan rotor hızına ve pozisyonuna ihtiyaç vardır. Simscape PMSM bloğunda rotor pozisyon bilgisi çıkış olarak verildiğinden ilave bir sensor kullanımına ihtiyaç duyulmadan rotor hızı ve pozisyonu elde edilmiştir. Motordan gelen stator akım bilgisi, kompleks kontrolden kaçınmak için zamanla değişmeyen d-q referans sistemine aktarılmış ve bu aktarım Clarke-Park dönüşümleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. FOC sisteminde akım ve rotor hızı geri beslemesiyle birlikte d-q referans akımları da geri besleme olarak verilir. D eksenindeki referans akım, akı kontrolünden ve q eksenindeki referans akım ise tork kontrolünden sorumludur. Bu referans akımlar sürücüden gelen ivmelenme pedal girişine bağlı olarak değişir. Sürücünün giriş olarak verdiği pedal pozisyonları referans tork çıkışına haritalandırılmıştır. Daha sonra tork referansından d-q akımları elde edebilmek için Simscape kütüphanesinin PMSM kontrol bloğu kullanılmıştır. Çevrimdışı haritalandırma yöntemiyle çalışan bu kontrol bloğu rotor hızı, evirici DC voltajı ve referans tork değerlerini işleme alarak d-q eksenindeki stator akımlarını üretir. Daha sonrasında referans d-q stator akımları, PI kontrolör ile kontrol edilip d-q eksenindeki voltaj sinyalleri elde edilmiştir. Bu voltaj sinyalleri ters Park dönüşümleri kullanılarak alfa-beta ekseninde voltaj sinyallerine dönüştürülmüştür. Son olarak, SVPWM tekniğinde kullanılan bu voltaj değerleri, anahtarlama işlemi sayesinde eviricinin kontrolünü gerçekleştirir. Böylece açık çevrim yaklaşımı ile tork ve kapalı çevrim yaklaşımıyla akım kontrolü tamamlanarak motor kontröl gerçekleştirilmiştir. Motordan üretilen tork hızlanma evresi için araç dinamiklere uygulanmıştır. Tezin ikinci aşamasında, çeyrek araba modeli incelenmiştir. Bu aracın boyuna hareketi için araç dinamikleri modellenmiştir. Bu modelle araç hareket halindeyken uygulanan direnç kuvvet ve dinamik normal kuvvet hesaplanmıştır. İvmelenme ve yavaşlama torku kullanılarak şaşi hızı hesaplanmıştır. Tekerlek-yol arasındaki tahmini yol uyum katsayısını hesaplamak amacıyla popüler bir yaklaşım olan Magic Formül kullanılmıştır. Bu formül ile farklı yol koşulları için yol uyum katsayısı ve tekerlek kayma oran eğrisi elde edilebilir. Tezin son aşamasında, tekerlek kitlenmesini önlemek ve sabit kayma miktarında tutmak için yani kayma oran kontrolü için tahmini radyal tabanlı fonksiyon (RBF) sinir ağı kullanılmıştır. Öncelikle, bir sonraki zaman aralığında uygun tahmini kontrol kanunu bulmak amacıyla tekerlek kayma miktarı birinci derece Taylor açılımı ile tanımlanır. Daha sonrasında izleme hatası bir sonraki zaman aralığında minimize edilmiş ve eniyilik koşulu uygulanarak tork kontrol için uygun kontrol kanunu elde edilmiştir. RBF sinir ağı ile ise araç dinamiğinde bilinmeyen belirsizliklere yaklaşım sağlanmak istenmiştir. Bu yolla sistemin dayanıklılığı arttırılmıştır. Önerilen kontrol metodunda RBF sinir ağının ağırlık hesapları adaptif bir yaklaşımla tekerlek izleme hatasına göre çevrimiçi güncellenmektedir. RBF sinir ağı modelinin giriş vektörü hata miktarı ve bu hata miktarının türevidir. Hata, ideal kayma miktarı ve hesaplanan kayma miktarının arasındaki fark olarak tanımlanmıştır. RBF sinir ağı ile tork kontrolündeki belirsizlikler tahmin edilerek tahmini kontrol kanunun performansı iyileştirilmiştir. Bahsedilen tork kontrol, güvenlik sebebiyle sürücünün verdiği tork limitleri içerisinde gerçekleştirilir. Sisteme sürücünün istediğinden fazla miktarda bir tork uygulayamaz. Ayrıca belirlenen 0.1 kayma miktarından sonra aktif olmaktadır. Sürücü fren pedalına az bastığı durumlarda devreye girmemesi istenmektedir. Sonuç olarak, tekerlek kayma kontrolünün verimliliğini incelemek ve bütün modelin çalışmasını gözlemlemek için bazı simülasyonlar yapılmıştır. Farklı yol koşullarında sürücünün yapabileceği olası manevralar (ivmelenme veya frenleme) incelenmiş ve bu simülasyonların sonuçları tartışılmıştır. Bunlara ek olarak yüksek sürtünmeden düşük sürtünmeye geçiş gibi farklı yüzeylerdeki geçişler de incelenmiştir. Aynı zamanda belirsizliklerin tahmin edildiği ve edilmediği durumlar karşılaştırılmıştır. Tüm bu simülasyonların sonucunda elektrik motorunun istenilen verimlilikte çalışabildiği ve tahmini RBF sinir ağı kontrol modeli ile her bir yol koşulu için tekerlek kayma miktarının ideal kayma seviyesinde kalabildiği gözlemlenmiştir. Ayrıca yüksekten düşük sürtünmeli yol geçişlerinde iyi bir performans sergilemiştir. Son olarak, belirsizliklerin tahmin edilmesi, tahmin edilmediği duruma kıyasla kontrolü önemli derece iyileştirmektedir.
Özet (Çeviri)
From past to present, transportation has a significant place in human life. Due to this reason, land transportation which is the most commonly used transport type has always been an area for research and development. Since the 1900s, researches have been shown that, with the increase in the human population, due to limited energy sources and especially after the petroleum crises, automobile manufacturers are seeking new energy sources for their products. Furthermore, air pollution caused by the use of fossil fuels in industry and transportation, that has become a threatening problem for human health. The global warming problem facing the Earth nowadays has led to increasing demand for sustainable clean energy demand by industries such as automobile manufacturing. Efficient, environment-friendly, and trustworthy transportation has been preferring day by day. Thus, electrical, hybrids, and fuel cell-based vehicles take place in the marketplace of vehicles with conventional internal combustion engines. Until recent years, EVs were not able to compete with the ICE vehicles in aspects of efficiency of the drive time because of their low and limited battery capacity. However, by improvements in battery technology, the drive time and mileage of electric vehicles are enhanced dramatically. Vehicle dynamics are complicated and multi-aspect topics since it consists of multiple mechanical and electrical parameters affecting the system. The propulsion system in an EV consists of an electrical motor, battery, powertrain mechanism elements, power converters, embedded software, and control units. Due to the high interest in EVs, the technology and developments for these components are increasing rapidly. The most commonly used electric machine in transportation systems is alternating current (AC) machines. While vehicle technology is evolving, vehicle safety has become a crucial subject in transportation. In road-vehicle dynamics, there are some uncertainties and highly nonlinearities that cause the wheel slipping behavior. In order to provide safe motion, there are a few active safety systems in a vehicle. One of them is an anti-slip regulation system (ASR). It is also known as a traction control system. It prevents wheel spinning and maintains wheel slip in optimal value during acceleration by regulating traction torque via motor torque and braking. The other most known system that a vehicle has in an emergency state, is an anti-lock braking system (ABS). It prevents the locked wheel and maintains wheel slip in optimal value during deceleration. Ever since the ABS was originally invented in the early 30s of the last centuries, several control approaches have been investigated until today. The most known and popular method is the sliding mode control strategy, nevertheless, in this thesis, a nonlinear prediction control approach with RBF neural network will be discussed in the sense of wheel slip control. The longitudinal motion control of a quarter vehicle model and a proposed design for the wheel slip control were aimed to practice in MATLAB/Simulink environment in this study. As a first part of the thesis, producing acceleration motor torque is achieved for the purpose of accelerating the vehicle. IPMSM and its torque control were implemented by the given accelerator pedal position. One of the reasons for preferring IPMSM in the study is that it has less energy loss than other AC motors types, and the second is that it requires no additional energy for rotor excitation. In addition, IPMSM is suitable for high-speed applications. In the second part of the thesis, vehicle dynamics was performed for longitudinal motion. The driving (longitudinal) force was estimated by using Magic Formula for a given road surface. The vehicle (chassis) and wheel speed were calculated from equations of motion. The wheel slip was determined by the ratio between the vehicle and the tire speed. In the last part, a wheel slip controller was realized by a prediction RBF neural network approach within the driver's pedal limits in respect to reference optimum slip. In order to practice IPMSM's control, a Simscape IPMSM library block was used. Additionally, a three-phase voltage source inverter (VSI) was designed by use of the Simscape electrical ports, and it is fed by a DC supply. Space Vector PWM (SVPWM) technique was used to control the inverter since it is more efficient (providing a higher level of voltage) than Sinusoidal PWM (SPWM). Inputs of the SVPWM technique were applied as reference stator voltages in the alpha-beta axis. IPMSM's rotor speed and position were known since it is provided by Simscape block. Therefore, it was the best choice to use the FOC vector control method. In terms of simplistic current control, three-phase stator currents of IPMSM were transformed into d-q currents by Clarke-Park transformation in order to represent in the time-invariant system. The driver's accelerator and brake pedal inputs were mapped into reference accelerator torque and brake torque by look-up tables. The reference accelerator torque and feedback angular rotor speed was used to obtain d-q stator currents by“Simscape Current Reference Generator”block. This block uses MTPA and FW methods by generating offline id, iq look-up tables considering electric machine parameters. After that, stator currents in d-q axis were controlled by the PI controller to derive stator voltages in d-q axis. After completing IPMSM control, a quarter car model was investigated for longitudinal motion as the second step of this thesis. Resistance and normal load forces applied on a wheel were calculated. Furthermore, the Magic formula tire model proposed by Pacekja H. was used to determine the longitudinal force that affects wheel slip by giving zero initial conditions at different road conditions such as dry asphalt, wet asphalt, snowy and icy. However, an undesired amount of wheel slip was observed during hard accelerating or braking, and the need for a slip controller emerged. In the last step of the thesis, the proposed wheel slip controller was designed in order to prevent undemanded slip as the vehicle accelerates or decelerates. Firstly, a prediction control law was determined to predict torque as the wheel slip in the next time interval amount is affected by predicted torque. The closed-loop system stability was ensured by the Lyapunov method. On the other hand, it is known that there are some nonlinearities and uncertainties in real-life applications. For this reason, it was aimed to develop a robust controller against uncertainties. To practice robustness, some uncertainties are given to the vehicle plant model by deviating vehicle parameters from their nominal values. Therefore, the plant model runs with deviated model parameters while the predictive controller assumes that the plant model runs with nominal values. However, these deviated parameters lead to some uncertainties in the plant model, which causes the wheel slip tracking error. Since it is difficult to calculate these uncertainties in real-life, it is intended to approximate them with the help of the RBF neural network to reduce its impacts on the wheel slip control. The RBF neural network structure is 2-5-1, and it contains two inputs, five neurons, and an output layer. The wheel slip tracking error and its derivative were chosen as inputs, and a term that represents the approximation of system uncertainties was the output. The network weights were determined from adaptive law by employing the Lyapunov approach. The generated torque control signal is limited within the driver pedal torque request. It means that the control signal is not able to produce greater values than the current driver request. Besides, the wheel slip control is only activated after a small wheel slip value has occurred. For small accelerating and braking values, the driver torque request was used in the system. Also, it is inactive when the derivative of the pedal signal is negative. The negative derivative check refers that the driver wants less accelerating or braking. Simulations were done at several road conditions and maneuvers to investigate the wheel slip controller's performance. Results were discussed for each maneuver and road condition. Additionally, results of the control with or without the estimation of uncertainties were compared, and uncertainties effects were examined. In conclusion, it has been proven that the performance of the proposed controller is sufficient and fulfills requirements. Furthermore, estimating uncertainties improves the controller's performance significantly.
Benzer Tezler
- Evaluation of model-based predictive control methods in high-speed automated ground vehicle path following
Yüksek hızlı bir otonom kara taşıtının yörünge takibinde model bazlı öngörülü kontrol yöntemlerinin değerlendirilmesi
VOLKAN BEKİR YANGIN
Doktora
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGEN AKALIN
- Tyre slip control methods for electric vehicles
Başlık çevirisi yok
NOFAL JAVED
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HULUSİ BÜLENT ERTAN
DOÇ. DR. MOUSTAPHA ALHAJDIBO
- İnsansız kara araçları için boylamsal ve yanal kontrol
Longitudinal and lateral control for unmanned ground vehicles
ABDULLAH NURİ SOMUNCUOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUĞBA SELCEN NAVRUZ
- Yaş kemikler için elektromekanik bir model
An Electromechanical model for wet bones
M.TACETTİN ŞARIOĞLU
- Barrel-stave flextensional transducer design
1. sınıf gerilim ile bükülen akustik dönüştürücü tasarımı
AYKUT ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. HAYRETTİN KÖYMEN