Adaptif bulanık mantık metodolojisi ile elektrikli araçlarda çekiş kontrol sistemi tasarımı ve modellemesi
Traction control system design and modeling in electric vehicles with adaptive fuzzy logic methodology
- Tez No: 896780
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ TÜRKCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Otomotiv Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Automotive Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Elektrikli Araç (EA) teknolojisinin evrimi, geleneksel araç kontrol sistemlerini, EA'ların benzersiz güç dinamiklerine uyum sağlamak için güncelleme ihtiyacını beraberinde getirmiştir. Bu sistemler arasında, Çekiş Kontrol Sistemi (ÇKS), elektrikli güç sistemlerindeki ilerlemeler göz önüne alındığında, kontrol metodolojisinde yeni bir yaklaşım gerektiren önemli bir konumdadır. Dolayısıyla, modern EA'lar içinde tekerlek dinamiklerine odaklanan ve çeşitli güç sistem tasarımlarına yönelik araştırmalarda bir artış yaşanmıştır. Özellikle, Tekerlek İçi Motorlu Elektrikli Araçlar (TİM-EA'lar), EA teknolojisi içinde geleceğin teknolojisi olarak ortaya çıkmıştır. Bu tez, TİM-EA'larda uzunlamasına tekerlek dinamiklerini düzenlemek üzere tasarlanmış olan Bulanık Mantık Adaptif Kontrol (BMAK) sisteminin verimliliğini ve etkinliğini anlatmaktadır. Özellikle de kaygan buzlu yollar gibi zorlu sürüş senaryolarında. BMAK sistemi, tekerlek kayma dinamiklerine dayalı adaptif parametreler kullanan Bulanık Mantık Kontrolörü (BMK) ve Oransal-Integral (PI) kontrolcüsünü entegre etmektedir. Kapsamlı MATLAB simülasyonlarıyla, birçok kontrol edilen tekerlek kayma modeli karşılaştırılmış ve en istikrarlı ve verimli yaklaşımı belirlemek için çalışılmıştır. Sonuçlar, tekerlek çekişini ve araç stabilitesini koruma konusunda üstün performansı göstermektedir. BMK-PI kontrolcüsünün işleyişinin detaylı analizi, tork isteklerini dinamik olarak ayarlayarak tekerlek kayma ve araç dinamiklerini optimize etme yeteneğini vurgulamakta ve farklı sürüş koşullarında araç kontrolünü geliştirmede BMAK sisteminin etkililiğini daha da vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
The evolution of Electric Vehicle (EV) technology has spurred the need to update traditional vehicle control systems to accommodate the unique power dynamics of EVs. Among these systems, the Traction Control System (TCS) stands out as requiring a fresh approach to control methodology, given the advancements in electrical power systems. Consequently, there has been a surge in research focusing on wheel dynamics within modern EVs and various power system designs. In particular, In-Wheel Motorized Electric Vehicles (IWM-EVs) have emerged as a future technology within the EVs technology. This thesis delves into the efficiency and effectiveness of a Fuzzy Logic Adaptive Control (FLAC) system designed to regulate the TCS for longitudinal-wheel dynamics in IWM-EVs, especially in challenging driving scenarios such as slippery ice roads. The FLAC system integrates a Fuzzy Logic Controller (FLC) and a Proportional-Integral (PI) controller, employing adaptive parameters based on wheel slip dynamics. Numerous controlled wheel slip models were compared through extensive MATLAB simulations to identify the most stable and efficient approach. The results demonstrate superior performance in maintaining wheel traction and vehicle stability. A detailed analysis of the FLC-PI controller's operation underscores its ability to dynamically adjust torque requests to optimize wheel slip and vehicle dynamics, further emphasizing the efficacy of the FLAC system in enhancing vehicle control in diverse driving conditions.
Benzer Tezler
- Short-term and medium-term wind speed forecasting via adaptive neuro-fuzzy inference systems
Adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemleri ile kısa ve orta vadeli rüzgar hızı tahmini
ALIREZA SHATERZADEH YAZDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN
- Strategic framework for anfis and bim use on risk management at natural gas pipeline project
Doğalgaz boru hattı projelerinin risk yönetiminde yapay zekâ ve bim kullanımının stratejik çerçevesi
İSMAİL ALTUNHAN
Doktora
İngilizce
2022
İnşaat MühendisliğiHasan Kalyoncu Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET SAKİN
- A psychological assessment model on the commercial maritime transport sector
Ticari deniz taşımacılığı sektörüne ilişkin bir psikolojik değerlendirme modeli
CENK AY
Doktora
İngilizce
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAL BEŞİKÇİ
- Adaptif bulanık mantık denetleyici ile doğrusal olmayan sistem kontrolü
Adaptive fuzzy control of nonlinear systems
YUSUF GÜRKAN ÖMÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSA ALCI
- Adaptif bulanık mantık yöntemiyle ters sarkaç kontrolu
Control of an inverted pendulum by an adaptive fuzzy logic technique
ÖZGÜR ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. VEYSEL SİLİNDİR