Geri Dön

Development of a fault-tolerant model predictive controller for vehicle lateral stability

Araç yanal stabilitesi için arızaya dayanıklı model öngörülü kontrolcü geliştirilmesi

  1. Tez No: 830316
  2. Yazar: MUHAMMED KEMAL KÖYSÜREN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. MELİH ÇAKMAKCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Otomotiv Mühendisliği, Mechanical Engineering, Engineering Sciences, Automotive Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

Modelleme ve kontrol algoritmalarının gerçek zamanlı performansını test etmek için ̈olçekli test araçlarının kullanılmasına otomotiv endüstrisinde artan bir ilgi vardır. Aracın yanal stabilitesini artırmak için ̈ozel olarak geliştirilmiş ve donatılmış ̈olçekli bir prototip, maliyetin düşürülmesi ve ̧ceşitli araç manevra senaryoları altında testleri hızla tekrarlayabilme açısından belirgin avantajlar sunar. ̇Ilk olarak 1:8 ̈olçekli 4 tekerlekten ̧cekişli ve 4 tekerlekten bağımsız yönlendirmeye sahip elektrikli aracın mekatronik tasarımı yapılmış ve prototip araç ̈uretimi gerçekleştirilmiştir. Bu elektrikli aracın viraj alma katsayıları, geleneksel sinir ağı, fizik bilgili derin ̈oğrenme ve Pacejka teker modelleme methodlarıyla tahmin edilmiştir. ̇Ikinci olarak, yönlendirme aktüatörlerinin eşzamanlı arızaları durumunda dört tekerden ̧cekişli ve dört tekerden yönlendirmeye sahip araçların referans takibini geliştirmek için arızaya dayanıklı yeniden ayarlanabilir model ̈ongörülü kontrolcü sunulmuştur. Bu yöntem, hata tespiti, izolasyonu ve büyüklük tahminini gerçekleştirir ve bu bilgileri kullanarak kontrolcü parametrelerini düzenler. Performans kıyaslaması, yüksek doğruluğa sahip araç modelini kullanan gerçek zamanlı uygulanabilirlik testleriyle yapılmıştır. Test sonuçları, ̈onerilen algoritmanın normal MPC'ye göre ̈ust ̈un performans sergilediğini doğrulamıştır. Son olarak, araç ̈uzerinde kontrol bloğu ̧calışma süresini azaltmak için hesaplama açısından verimli iki yollu bir optimal kontrol tahsis yöntemi sunulmuştur. Önerilen algoritmanın hesaplama yükünün geleneksel tahsis yöntemine kıyasla azaldığı kanıtlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Recently, there has been an increased interest in the automotive industry using scaled test vehicles to test the real-time performance of modeling and control algorithms. A scaled prototype, specifically developed and instrumented for enhancing vehicle lateral stability, offers distinct advantages in terms of cost reduction and the ability to repeat tests under various vehicle maneuvering scenarios rapidly. First, the mechatronic design of a 1:8 scaled electric vehicle with 4-wheel-drive and 4-wheel-independent-steering was done and the prototype vehicle was built. Plant model parameters such as the cornering coefficients of the tires are estimated using various methods such as traditional neural network training, a Physics Informed Deep Learning (PIDL) algorithm, and Pacejka's tire modeling procedure. Secondly, a fault-tolerant reconfigurable model predictive controller (MPC) is proposed to enhance reference tracking for four-wheel-drive and four-wheel-steering vehicles under concurrent steering actuator faults. The method detects, isolates, and estimates fault magnitudes, which inform adjustments to the MPC formula. Performance validation is conducted through obstacle avoidance maneuvers with a control-oriented vehicle model and real-time applicability tests with a Processor-in-the-Loop system using a high-fidelity vehicle model. The test results confirm the proposed algorithm's superior performance over the conventional MPC. Lastly, a computationally efficient two-path optimal control allocation method is proposed to reduce controller block execution time in vehicle ECU. High-fidelity results prove the computational cost reduction of the proposed algorithm over the conventional allocation method.

Benzer Tezler

  1. The control and optimization of swarm robots on ROS2 platform

    ROS2 platform üzerinde sürü robotlarının kontrolü ve optimizasyonu

    MOHAMMED SEDEG

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CAN BÜLENT FİDAN

  2. Takım uyduların kalman süzgeci ve küresel konumlandırma sistemi kullanımı ile bağıl navigasyonu

    Relative navigation of cluster satellites using kalman filters and global positioning system

    TUNCAY YUNUS ERKEÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Astronomi ve Uzay BilimleriMilli Savunma Üniversitesi

    Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ HACIZADE

  3. Development of a fault tolerant flight control system for a UAV

    İnsansız bir hava aracı için hata toleranslı uçuş kontrol sistemi geliştirilmesi

    SITKI YENAL VURAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ HACIZADE

  4. Yeni bir hata değişik delta ağ maddeli arttırılmış delta ağı (ADA)

    Başlık çevirisi yok

    M.EBRU KOLUSAYIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK

  5. A fault-tolerant deployment approach for microservices in the design phase of software development life cycle

    Yazılım geliştirme yaşam döngüsünün tasarım aşamasında mikroservisler için hata toleranslı bir dağıtım yaklaşımı

    MUSTAFA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET BURAK CAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ IŞIL KARABEY AKSAKALLI