Genişletilmiş Kalman filtresi ile ağırlık merkezi yüksekliğinin model tabanlı gerçek zamanlı tahmini
Model-based real-time estimation of center of gravity height using extended Kalman filter
- Tez No: 956871
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Taşıt güvenliği, enerji verimliliği ve sürüş dinamikleri alanlarında geliştirilen yenilikçi teknolojilerin başarısı, bu sistemlerin doğru modellenmesine ve araç dinamiğine dair kritik parametrelerin doğru şekilde tahmin edilmesine bağlıdır. Taşıtların manevra esnasındaki davranışlarını etkileyen en önemli parametrelerden biri, ağırlık merkezinin konumudur. Özellikle ağırlık merkezi yüksekliği, taşıtın devrilme eğilimini belirleyen temel bir parametre olup; aktif süspansiyon kontrolünden denge kontrol sistemlerine kadar birçok gelişmiş sürücü destek sisteminde doğrudan etkili rol oynamaktadır. Ağırlık merkezi yüksekliğinin doğrudan ölçümü pratikte mümkün olmadığından, bu tür parametrelerin tahmini için çeşitli algoritmalara başvurulmaktadır. Bu tez çalışmasında, taşıtın devrilme hareketini temsil eden devrilme dinamiği üzerinden bir tahmin modeli kurulmuş ve bu modelde ağırlık merkezi yüksekliği, genişletilmiş Kalman filtresi (EKF) kullanılarak gerçek zamanlı olarak tahmin edilmiştir. Geliştirilen algoritma, IPG CarMaker yazılımında oluşturulan otobüs simülasyon senaryoları üzerinde uygulanmış; süspansiyon kuvvetleri, taşıt gövdesinin yalpa ivmesi, yol eğimi ve teker yanal kuvvetleri gibi veriler sensör çıktısı olarak değerlendirilmiştir. Ayrıca sistemin duyarlılığı, Kalman kazancı ve ölçüm fonksiyonunun türevi olan Jacobian değerleri üzerinden detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. Bu çalışma ile, taşıt ağırlık merkezi yüksekliğinin yalnızca sensör verilerine dayalı olarak model tabanlı ve gerçek zamanlı biçimde tahmin edilebileceği gösterilmiş, böylelikle taşıtın devrilme güvenliğini artırmaya yönelik ileri seviye kontrol sistemlerinin temelini oluşturacak bir yaklaşım sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
The success of innovative technologies developed in the fields of vehicle safety, energy efficiency, and driving dynamics relies heavily on the accurate modeling of these systems and the precise estimation of critical vehicle dynamic parameters. One of the most influential parameters affecting vehicle behavior during maneuvers is the position of the center of gravity. In particular, the center of gravity height is a key factor determining the vehicle's rollover tendency and plays a direct role in numerous advanced driver assistance systems (ADAS), from active suspension control to stability control systems. Since direct measurement of the center of gravity height is not practically feasible, various algorithms are employed to estimate such parameters. In this thesis, an estimation model is constructed based on the vehicle's roll dynamics, which represent its rollover motion, and the center of gravity height is estimated in real-time using the Extended Kalman Filter (EKF). The developed algorithm is implemented on bus simulation scenarios generated in IPG CarMaker software. Sensor outputs such as suspension forces, vehicle roll acceleration, road bank angle, and lateral tire forces are used as inputs for the estimation. Moreover, the sensitivity of the system is thoroughly analyzed through the Kalman gain and the Jacobian, which is the derivative of the measurement function. This study demonstrates that the vehicle's center of gravity height can be estimated in a model-based and real-time manner solely through sensor data, thus offering a foundational approach for advanced control systems aimed at improving rollover safety.
Benzer Tezler
- Development of a cooperative unmanned aerial vehicle for agricultural operations
Tarımsal operasyonlar için işbirliğine dayalı bir insansız hava aracının geliştirilmesi
EFE OĞUZHAN KARCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN ÖNCÜ
- Optimization of rule weights and membership functions of fuzzy controller using extended Kalman filter
Genişletilmiş Kalman filtresi ile bulanık kontrolörün kural ağırlıkları ve üyelik fonksiyonlarının optimizasyonu
NASSER ARGHAVANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
- Capturing aerodynamic characteristics of attas aircraft with evolving intelligent system
Evrilen akıllı sistem ile attas uçağının aerodinamik özelliklerinin yakalanması
AYDOĞAN SOYLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Path following of autonomous underwater vehicles in the presence of unknown disturbances
Otonom sualtı araçlarının bilinmeyen bozuntuların varlığında yol takibi
MUHAMMET AKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE
- Bir lityum-iyon batarya hücresinin elektriksel eş değer devre modelinin kurulması ve şarj durumu tahmini
Build the electrical equivalent circuit model of a lithium-ion battery cell and state of charge estimating
EMRE KAPLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Otomotiv MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiOtomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ERKUŞ