Geri Dön

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

  1. Tez No: 896780
  2. Yazar: TAQIALDEEN ABOALKIBASH
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ TÜRKCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Otomotiv Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering, Automotive Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CAVİT FATİH KÜÇÜKTEZCAN

  2. 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

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiHasan Kalyoncu Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET SAKİN

  3. A psychological assessment model on the commercial maritime transport sector

    Ticari deniz taşımacılığı sektörüne ilişkin bir psikolojik değerlendirme modeli

    CENK AY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAL BEŞİKÇİ

  4. Adaptif bulanık mantık denetleyici ile doğrusal olmayan sistem kontrolü

    Adaptive fuzzy control of nonlinear systems

    YUSUF GÜRKAN ÖMÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSA ALCI

  5. Adaptif bulanık mantık yöntemiyle ters sarkaç kontrolu

    Control of an inverted pendulum by an adaptive fuzzy logic technique

    ÖZGÜR ÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. VEYSEL SİLİNDİR