Geri Dön

Nonlinear model predictive control based fuel-efficient adaptive vehicle spacing strategy for heavy-duty vehicle platooning

Ağır yük taşıyan araç konvoy sistemleri için yakıt verimliliği odaklı doğrusal olmayan model öngörülü kontrole dayalı adaptif araç aralığı stratejisi

  1. Tez No: 821761
  2. Yazar: MERT AYGÜN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN ÖNCÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Otomotiv Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences, Automotive Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Bu tezin amacı, adaptif bir zaman aralığı stratejisi uygulayarak ağır yük taşıyan araç konvoylarında yakıt verimliliğini artırmayı amaçlayan bir yaklaşım sunmaktır. Optimizasyon tasarımı, temel terimler olarak dizel motorun yakıt tüketiminin ve hava direncinin doğrusal olmayan modellerini içermektedir. Bu unsurlar genel maliyet fonksiyonuna, adaptif bir zaman aralığı stratejisi hesaplamak için entegre edilip doğrusal olmayan bir model öngörülü kontrolör tasarımında kullanılır. Temel odak noktası, zaman aralığını ayarlayarak yakıt tüketimini en aza indirmektir ve bu durum hava direnci katsayısını da etkilemektedir. Ancak, zaman aralığını ve hava direnci katsayısını azaltmak her zaman en verimli yakıt strateji olmayabilir. Bazı senaryolarda, minimum zaman aralığına uymak aşırı kontrol çabasına neden olabilir, bu da aracın motorunu verimsiz yakıt haritası bölgesinde çalıştırmasıyla daha yüksek yakıt tüketimine yol açar. Önerilen dinamik strateji, potansiyel hava direnci azaltma avantajlarını optimize etmek için belirli sınırlar içinde araçlar arası mesafeyi değiştirmeye olanak tanırken, motorun yakıt haritasını da dikkate alır. Kontrol tasarımının etkinliğini değerlendirmek ve beklenen sonuçları doğrulamak için kapsamlı kapalı çevrim simülasyonlar yapılmıştır. Bir referans kamyon modeli kullanılmış olup yukarı ve aşağı eğimli çeşitli yol topografyası koşulları dikkate alınmıştır. Simülasyon sonuçları, adaptif zaman aralığı stratejisinin farklı senaryolarda ağır yük taşıyan kamyonların yakıt tüketimini azaltmada etkinliğini vurgulamaktadır. Öncü araçla karşılaştırıldığında, yakıt tüketimi %8'e kadar azaltılmış ve sabit zaman aralığı yaklaşımına kıyasla %3'e varan azalmalar gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

This thesis presents an approach for enhancing fuel efficiency in heavy-duty vehicle platooning through the implementation of an adaptive spacing strategy. The optimization design incorporates two crucial components, namely the nonlinear fuel consumption model of a diesel engine and the nonlinear air drag model. By integrating these elements into the overall cost function, a nonlinear model predictive controller is devised to calculate an adaptive time headway strategy. The primary focus is minimizing fuel consumption by adjusting the time headway which also affects the air drag coefficient. However, simply reducing the time headway and the air drag coefficient may not always be the most fuel-efficient strategy. In some scenarios, keeping up to the minimum set time headway can lead to excessive control effort, resulting in higher fuel consumption because the vehicle has to operate its engine within the inefficient fuel map region. The proposed dynamic strategy allows modifying the intervehicular distance within certain boundaries in order to optimize the potential benefits of aerodynamic drag reduction while respecting the engine's fuel map. To assess the effectiveness of the control design and validate the expected outcomes, extensive closed-loop simulations are conducted. A benchmark truck model is utilized, and various road topography conditions involving uphill and downhill slopes are considered. The simulation results underscore the efficacy of the adaptive time headway strategy in reducing fuel consumption for heavy-duty trucks across different scenarios. When compared to the lead vehicle, fuel consumption is reduced by up to 8%, and compared to a constant time headway approach, reductions of up to 3% are observed.

Benzer Tezler

  1. Energy management of P2 hybrid electric vehicle based on event triggered nonlinear model predictive control and deep Q network

    Olay tetiklemeli nonlineer model öngörülü kontrol ve derin Q ağı temelli P2 hibrit elektrikli aracın enerji yönetimi

    MEHMET CÜNEYT HASPOLAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN

  2. 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

  3. Hibrid elektrikli araçlar için enerji yönetim sistemleri

    Energy management system for hybrid electric vehicles

    EMRE KURAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ

  4. SLAB ısıtma fırınlarında enerji verimliliğine yönelik uyarlamalı ve model öngörülü kontrol

    Adaptive nonlinear model predictive control for energy efficiency in SLAB reheating furnaces

    DENİZ KAVAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAPRAK YALÇIN

  5. 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