BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGÔ MINH NGỌC MÔ HÌNH HÓA, MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG Ô TÔ ĐIỆN Chuyên ngành: Tự động hóa LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS TẠ CAO MINH HÀ NỘI-2010   LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan luận văn tốt nghiệp cao học với đề tài: “Mô hình hóa, mô phỏng, điều khiển chuyển động ô tô điện” em tự thiết kế hướng dẫn thầy giáo PGS.TS Tạ Cao Minh Các số liệu kết hoàn toàn với thực tế Để hoàn thành đồ án em sử dụng tài liệu ghi danh mục tài liệu tham khảo không chép hay sử dụng tài liệu khác Nếu phát có chép em xin chịu hoàn toàn trách nhiệm Hà Nội, ngày 26 tháng 10 năm 2010 Sinh viên thực Ngô Minh Ngọc   MỤC LỤC MỤC LỤC i  DANH MỤC HÌNH VẼ iii  DANH MỤC BẢNG SỐ LIỆU vi  DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT vii  LỜI NÓI ĐẦU .1  CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ XE ĐIỆN .3  1.1.  Lịch sử hình thành phát triển xe điện 3  1.2.  Xu hướng phát triển xe điện giới 5  1.3.  Các ưu điểm xe điện 6  1.3.1.  Đáp ứng mô men nhanh động 6  1.3.2.  Khả lắp ráp động nhiều nơi khác 6  1.3.3.  Mô men động dễ kiểm soát 7  1.4.  Phân loại xe điện 7  1.5.  Cấu hình xe điện động phát động .9  1.6.  Nguyên tắc truyền lực sinh moment ô tô 10  CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐỘNG LỰC HỌC VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH XE ĐIỆN .14  2.1.  Giới thiệu chung 14  2.2.  Động lực học theo chiều dọc bánh xe mặt đường 14  2.2.1.  Lực cản khí động học 15  2.2.2.  Lực ma sát trượt 16  Lực ma sát lăn 19  2.2.3.  2.3.  Mô hình xe điện theo chiều dọc 20  2.4.  Mô hình ma sát bên bánh xe mặt đường 22  2.4.1.  Giới thiệu chung 22  2.4.2.  Mô hình xe đạp ( Bicycle Model) 24  CHƯƠNG 3: CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG XE ĐIỆN 28  3.1.  Giới thiệu chung 28  3.2.  Điều khiển chuyển động theo chiều dọc 28  3.2.1  Điều khiển chống trượt phương pháp mô hình mẫu MFC (Model Following Control) 29  3.2.2  Điều khiển tối ưu tỷ số trượt ( Optimal Skid-Ratio Control ) 32  3.2.3  Điều khiển chuyển động phương pháp ước lượng moment cực đại (Maximum Effective Torque Estimation - METE) 39  CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH HÓA, MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG XE ĐIỆN BẰNG MATLAB/SIMULINK 41  4.1.  Mô hình xe điện Simulink 41  4.1.1.  Khối tính toán tỷ số trượt (Slip Ratio) 42       4.1.2.  Khối tính toán lực cản khí động học (Faero) 42  4.1.3.  Khối tính toán lực ma sát lăn (Fr) 43  4.1.4.  Khối tạo đường congquan hệ µ-λ 44  4.2.  Xây dựng mô hình động điện .44  4.3.  Kết mô mô hình động cơ, ô tô điện Matlab/Simulink .45  4.4.  Mô phương pháp điều khiển chuyển động theo mô hình mẫu (MFC) 48  4.5.  Mô phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt ( Optimal Skid-Ratio Control) .51  4.5.1.  Khối EV Model Motor Model 52  4.5.2.  Khối xác định hệ số K điều khiển PI 52  4.5.3.  Khối tạo điều khiển tối ưu tỷ số trượt 53  4.5.4.  Kết mô 54  4.6.  Mô phương pháp ước lượng moment cực đại (METE) 57  4.6.1.  Khối EV Model Motor Model 57  4.6.2.  Khối ước lượng đạo hàm bậc V 57  4.6.3.  Khối tính toán moment ước lượng cực đại Tmax 58  4.6.4.  Kết mô phỏng: 59  CHƯƠNG 5: ƯỚC LƯỢNG ĐIỀU KIỆN MẶT ĐƯỜNG DÙNG LÝ THUYẾT ĐIỀU KHIỂN MỜ .62  5.1.  Đặt vấn đề 62  5.2.  Cơ sở lý thuyết điều khiển mờ 62  5.2.1.  Định nghĩa tập mờ 62  5.2.2.  Các khái niệm logic mờ .62  5.2.3.  Biến ngôn ngữ 63  5.2.4.  Các phép toán tập mờ 64  5.2.5.  Luật hợp thành 66  5.2.6.  Giải mờ 67  5.2.7.  Bộ điều khiển mờ 67  5.3.  Áp dụng lý thuyết điều khiển mờ cho ước lượng điều kiện mặt đường 69  5.4.  Mô phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt dùng điều khiển mờ 70  TÀI LIỆU THAM KHẢO .78       DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Một số mẫu xe điện giai đoạn 1890 – 1930 Hình 1.2: Một số mẫu xe điện giai đoạn 1930-1990 Hình 1.3: Một số mẫu xe điện đại Hình 1.4: Cấu hình động phát động Hình 1.5: Cấu hình động phát động Hình 1.6: Cấu hình động phát động Hình 1.7: Các phận cấu hình xe điện động phát động Hình 1.8: Bộ vi sai xe Hình 1.9: Nguyên lý hoạt động vi sai xe chạy thẳng (Chiều dài mũi tên biểu thị cho độ lớn lực cản, mômen xoắn tốc độ quay) Hình 1.10: Nguyên lý hoạt động vi sai xe vòng (Chiều dài mũi tên biểu thị cho độ lớn lực cản, mômen xoắn tốc độ quay) Hình 2.1: Các lực tác dụng lên xe Hình 2.2: Quan hệ µ – λ điều kiện mặt đường khác Hình 2.3: Quan hệ µ – λ theo công thức thực nghiệm Hình 2.4: Mô hình xe quy bánh Hình 2.5: Mô hình xe theo chiều dọc Hình 2.6: Mô hình bánh xe Hình 2.7: Mô hình bánh xe Hình 2.8: Góc trượt bánh trước Hình 3.1: Sơ đồ khối phương pháp điều khiển chống trượt theo mô hình mẫu(MFC) Hình 3.2: Sơ đồ khối phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt Hình 3.3: Tỷ số trượt tối ưu đường cong quan hệ µ-λ Hình 3.4:Mô hình xe quy bánh Hình 3.5: Hệ số góc a Hình 3.5: Đường cong quan hệ µ-λ với điều kiện mặt đường khác Hình 3.6: Giới hạn để phân loại loại mặt đường khác      Hình 3.7: Sơ đồ khối phương pháp ước lượng moment cực đại (METE) Hình 4.1: Mô hình xe điện Matlab/Simulink Hình 4.2: Khối tính toán tỷ số trượt Hình 4.3: Khối tính toán lực cản khí động học Hình 4.4: Khối tính toán lực ma sát lăn Hình 4.5: Sơ đồ khối mô động chiều Hình 4.7: Vận tốc bánh xe vận tốc xe Hình 4.8: Đáp ứng hệ số ma sát tỷ số trượt Hình 4.9: Đáp ứng lực cản khí động học Hình 4.10: Đáp ứng moment đầu trục động moment cản tổng Hình 4.11: Sơ đồ khối phương pháp điều khiển theo mô hình mẫu (MFC) Hình 4.12: Vận tốc bánh xe có điều khiển MFC Hình 4.13: Đáp ứng dòng điện đặt Icom dòng phản hồi Ifeedback Hình 4.14: Đáp ứng tỷ số trượt lamda Hình 4.15: Sơ đồ khối phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt Matlab/Simulink Hình 4.16: Khối tạo optimal lamda Hình 4.17: Khối tính toán hệ số K Hình 4.18: Bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt Hình 4.20: Vận tốc góc bánh xe thân xe Hình 4.21: Tỷ số trượt thực tế so với tỷ số trượt tối ưu Hình 4.22: Sự thay đổi hệ số khuếch đại K điều khiển Hình 4.23: Sơ đồ khối phương pháp ước lượng moment cực đại (METE) Hình 4.24: Khối ước lượng đạo hàm bậc vận tốc V Hình 4.25: Khối uớc luợng moment cực đại Tmax Hình 4.26: Đáp ứng vận tốc xe bánh xe Hình 4.27: Tỷ số trượt λ Hình 4.28: Moment đặt vào động phát động Hình 5.1: Các dạng hàm thuộc      Hình 5.2: Miền giá trị ngôn ngữ Hình 5.3: Bộ điều khiển mờ Hình 5.5: Sơ đồ khối phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt dùng điều khiển mờ Hình 5.6: Bộ ước lượng tỷ số trượt tối ưu dùng lý điều khiển mờ Hình 5.7: Bộ điều khiển mờ EV FUZZY CONTROLLER Hình 5.8: Biến đầu vào λ Hình 5.9: Biến đầu vào µ Hình 5.10: Biến đầu Asphalt, gravel, water Hình 5.11: Luật điều khiển mờ Hình 5.12: Hình ảnh luật điều khiển mờ Hình 5.13: Hình ảnh thể quan hệ vào/ra mờ Hình 5.14: Vận tốc xe bánh xe Hình 5.15: Tỷ số trượt tối ưu tỷ số trượt thực tế      DANH MỤC BẢNG SỐ LIỆU Bảng 1.1 Ưu nhược điểm cấu hình xe điện Bảng 2.1 Giá trị tham số k số loại mặt đường Bảng 4.1 Bảng tham số µ = f(λ) Bảng 4.2 Các thông số động điện chiều      DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT EV: Electrical Vehicle DYC: Direct Yaw Control MFC: Model Following Control SRC: Optimal Slip-Ration Control METE: Maximum Effective Torque Estimation      LỜI NÓI ĐẦU Trong thời gian gần đây, nhiều ứng dụng xe điện phát triển để giải lượng ô nhiễm môi trường gây việc sử dụng phương tiện giao thông sử dụng động đốt đóng vai trò động phát động Những ưu điểm vượt trội xe điện kể đến hiệu suất cao thân thiện với môi trường Trong giới, số xe điện nghiên cứu phát triển để đáp ứng đủ yêu cầu thực tế bắt đầu đưa vào sản xuất thương mại nên công nghiệp nước ta dừng lại khả lắp ráp sửa chữa ô tô sử dụng động đốt thông thường Nắm bắt xu ngày sử dụng nhiều hơng phương tiện thân thiện với môi trường tiết kiệm lượng, phủ ta có quan tâm đến ứng dụng xe điện đầu tiên, đặt móng cho công nghiệp ô tô tương lai Triển vọng phát triển xe điện tương lai thúc học viên lựa chọn đề tài: “ Mô hình hóa, mô điều khiển chuyển động ô tô điện ” với mục đích nghiên cứu mô hình mô tả chuyển động ô tô điện đề xuất thuật toán điều khiển để nâng cao độ bám đường xe chạy Đề tài thực gồm chương: Chương 1: Giới thiệu chung xe điện Chương 2: Nghiên cứu hệ thống động lực học xây dựng mô hình ô tô điện Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động ô tô điện Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng, điều khiển chuyển động Matlab/Simulink Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ Do thời gian thực đề tài hạn hẹp hạn chế kiến thức điều kiện thực nghiệm, luận văn chắn tránh khỏi thiếu sót Vì thế, học viên kính mong nhận lời nhận xét, đánh giá góp ý thầy cô giáo bạn để luận văn hoàn thiện Học viên xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy giáo – PGS.TS Tạ Cao Minh hết lòng giúp đỡ bảo tận tình cho học viên thời gian thực luận văn Nếu hướng dẫn vô tư, nhiệt tình Thầy chắn học viên hoàn thành tốt luận văn Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ Hình 5.7 Bộ điều khiển mờ EV FUZZY CONTROLLER - Ta thiết lập giá trị biến ngôn ngữ đầu vào, đầu sau: Hình 5.8 Biến đầu vào λ 71 Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ Hình 5.9 Biến đầu vào µ Hình 5.10 Biến đầu Asphalt, gravel, water - Thiết lập luật điều khiển FUZZY_EV: Ta có tất 25 luật điều khiển thể hình vẽ: 72 Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ Hình 5.11 Luật điều khiển mờ - File Fuzzy_ev.fis chứa thiết lập trình bày chi tiết phụ lục [PL6] - Sau thiết lập luật điều khiển ta thu hình ảnh thể luật mờ quan hệ vào/ra sau: 73 Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ Hình 5.12 Hình ảnh luật điều khiển mờ Hình 5.13 Hình ảnh thể quan hệ vào/ra mờ - Sau chạy chương trình mô ta thu kết sau: 74 Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ Hình 5.14 Vận tốc xe bánh xe Hình 5.15 Tỷ số trượt tối ưu tỷ số trượt thực tế Nhận xét: Bộ ước lượng tỷ số trượt tối ưu sử dụng điều khiển mờ tính tỷ số trượt tối ưu λopt cách xác Nhờ đó, điều khiển tối ưu tỷ số trượt triệt 75 Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ tiêu sai lệch tỷ số trượt thực tế tỷ số trượt tối ưu Tỷ số trượt giữ giá trị tối ưu làm cho xe chuyển động chế độ ổn định 76 KẾT LUẬN Cuộc khủng hoảng nguồn lượng dầu mỏ nguy ô nhiểm môi trường khí thải sinh tiền đề vô quan trọng để phát triển nghiên cứu chế tạo ô tô điện nước ta Tuy nhiên giai đoạn đầu phát triển khó khăn trước mắt động lực thúc đẩy việc sâu tìm tòi, nghiên cứu ứng dụng điều khiển cho xe điện Trong trình phát triển đề tài: “Mô hình hóa, mô điều khiển chuyển động ô tô điện”, hướng dẫn tận tình Thầy giáo PGS.TS Tạ Cao Minh, em hoàn thành luận văn tốt nghiệp, đồng thời củng cố, mở mang thêm vốn kiến thức thân Với chương luận văn, em tìm hiểu mô hình động học xe, đề xuất phương pháp điều khiển chuyển động cho xe điện mô hình hóa, mô điều khiển chuyển động phần mềm Matlab/Simulink Do thời gian có hạn nhiều hạn chế kiến thức điều kiện thực nghiệm, luận văn khó tránh khỏi thiếu sót Vì thế, em kính mong nhận lời nhận xét, đánh giá góp ý Thầy Cô Một lần nữa, em xin cảm ơn Thầy giáo PGS.TS Tạ Cao Minh, cảm ơn thầy cô môn Tự động hóa XNCN cảm ơn bạn giúp em hoàn thành đồ án tốt nghiệp Em xin chân thành cảm ơn Hà Nội, ngày 26 tháng 10 năm 2010 Sinh viên thực Ngô Minh Ngọc 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Phùng Quang, Bài giảng điều khiển số, 2007 [2] Nguyễn Phùng Quang, Matlab & Simulink dành cho kỹ sư điều khiển tự động, NXB Khoa học kĩ thuật, Hà Nội, 2006 [3] Nguyễn Doãn Phước, Lý thuyết điều khiển tuyến tính, NXB Khoa học kĩ thuật, Hà Nội, 2007 [4] Bùi Quốc Khánh, Nguyễn Văn Liễn, Cơ sở truyền động điện, NXB Khoa học Kĩ thuật, 2007 [5] James Larminie, John Lowry, “Electric Vehicle Technology Explained”, John Wiley & Sons, Ltd, Inc., 2003 [6] H Fujimoto, T Saito, A Tsumasaka, T Noguchi, “Motion Control and Road Condition Estimation of Electric Vehicles with Two In-wheel Motors”, IEEE Conf Control Applications,2001, pp 1266-1271 [7] Y Hori, “Traction Control of Electric Vehicle: Basic Experimental Results Using the Test EV UOT Electric March”, IEEE Trans On Industry App., vol 34, no 5, 1998, pp 1131 – 1138 [8] Y Hori, “Recent Trends of Electric Vehicle Technology”, Japan-China Bilateral Seminar on Transportation Research and Infrastructure Planning in 1998 (JCTRIP'98), Beijing, May 1998 [9] S Kodama, Y Hori, “Skid Prevention for Evs based on the Emulation of Torque Characteristics of Separately-wound DC Motor”, the 8th IEEE International Workshop on Advanced Motion Control, 25 – 28 March, 2004, pp 75 – 80 [10] Y Hori, S Sakai, S Hara, “Experimental Study on EV’s Lateral Motion Stabilization with Fast Feedback Control of In-wheel Motors”, Proc of EPE 2001, (CDROM), Graz, 27-29 August, 2001 [11] Yee-Pien Yang, Chun-Pin Lo, “Current distribution control of dual directly driven wheel motors for electric vehicles”, CEP 16, 25 February, 2008 78 [12] Iqbal Husain, Electric and Hybrid Vehicles: Design Fundamentals, CRC Press, 2003 [13] Rajesh Rajamani, Vehicle Dynamics and Control, Springer Inc., New York, 2006 [14] Thomas D.Gillespie, Fundamental of vehicle dynamics, Society of automotive engineers, Inc , PA15096-0001 [15] Hiroaki Kataoka, Hideo Sado, Shin-Ichiro Sakai, Yochi Hori, “Optimal Slip Ratio Estimator for traction control system of electric vehicle based on fuzzy inference, Electrical Engineering in Japan, Vol.135, No.3, 2001 [16] Nguyễn Quốc Trung, Xử lý tín hiệu lọc số, NXB Khoa học kĩ thuật, Hà Nội, 2003 79 PHỤ LỤC [PL1] File Parameter.m chứa thông số dùng để mô %THONG SO DONG CO DC Rm=0.25; %dien tro phan ung dong co (ohom) Lm=4*10^(-3); %dien cam phan ung dong co (henry) Kdc=38.2; %hang so dong co Phi=0.04; %tu thong danh dinh (Vs) Tmt=Lm/Rm; %hang so thoi gian phan ung %THONG SO CUA MO HINH XE M = 1500; %Khoi luong xe Mw = M/4; %Khoi luong banh xe Jw = 37.6; %Moment quan tinh cua banh xe quy doi ve truc banh xe r = 0.3; %Ban kinh banh xe g = 9.8; N = Mw*g; %THONG SO KHAU TINH TOAN LUC MA SAT LAN f = 0.015; %THONG SO KHAU TINH TOAN LUC CAN KHI DONG HOC Kv = 0.234; %THONG SO BO DIEU KHIEN PID Tou = 0.2; %THONG SO OPTIMAL LAMDA lamda_ref = 0.15; Icom = 260; [PL2] File Figure_EV.m thực chương trình vẽ đáp ứng mô hình ô tô điện: figure(1) plot(time,Vw,'k-',time,V,'r-'); grid on title ('Van toc banh xe va van toc xe'); xlabel ('Time[s]'); ylabel ('Speed[m/s]'); legend ('Vw','V',1); figure(2) plot(time,lamda,'r-'); grid on 80 title ('Ty so truot lamda'); xlabel ('Time[s]'); ylabel ('Slip Ratio'); legend ('Slip Ratio',1); figure(3) plot(time,myu,'b-',time,lamda,'r-'); grid on title ('Quan he myu-lamda'); xlabel ('lamda'); ylabel ('myu'); legend ('myu','lamda',1); figure(4) plot(time,Fa,'r-'); grid on title ('Luc can dong hoc'); xlabel ('Time[s]'); ylabel ('Fa[N]'); legend ('Fa',1); figure(5) plot(time,Tm,'b-',time,T,'r-'); grid on title ('Moment dau truc dong co va moment can tong'); xlabel ('time[s]'); ylabel ('Torque[N/m]'); legend ('Tm','T',1); [PL3] File Figure_MFC.m thực vẽ đường cong đáp ứng phương pháp điều khiển theo mô hình mẫu (MFC): figure(1) plot(time,Tm,'r-'); grid on title ('Dap ung moment dau truc dong co'); xlabel ('Time[s]'); ylabel ('Torque[N/m]'); legend ('Motor Moment',1); 81 figure(2) plot(time,I,'r-',time,If,'b-'); grid on title ('Dap ung dong dien'); xlabel ('Time[s]'); ylabel ('I[A]'); legend ('Icom','Ifeedback',1); figure(3) plot(time,w_MFC,'r-',time,w_only,'b-'); grid on title ('Dap ung van toc goc cua banh xe'); xlabel ('Time[s]'); ylabel ('w[rad/s]'); legend ('speed with MFC','speed without MFC',1); [PL4] File Figure_SRC.m thực vẽ đường cong đáp ứng phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt: figure(1) plot(time,Vw,'b-',time,V,'r-'); grid on title ('Van toc banh xe va van toc xe'); xlabel ('Time[s]'); ylabel ('Speed[m/s]'); legend ('Wheel Speed','Vehicle Speed',1); figure(2) plot(time,Tm,'b-',time,T,'r-'); grid on title ('Moment dau truc dong co va moment can tong'); xlabel ('time[s]'); ylabel ('Torque[N/m]'); legend ('Tm','T',1); figure(3) plot(time,lamda_opt,'r-',time,lamda,'b-'); grid on title ('Ty so truot lamda'); xlabel ('Time[s]'); ylabel ('Slip Ratio'); legend ('optimal lamda','real lamda',1); 82 figure(4) plot(time,K,'b-'); grid on title ('He so khuech dai cua bo dieu khien PI'); xlabel ('time[s]'); ylabel ('K'); legend ('K',1); [PL5] File Figure_METE.m thực chương trình vẽ đáp ứng phương pháp ước lượng moment cực đại figure(1) plot(time,V_normal,'g-',time,Vw,'r-',time,V,'b-'); grid on title ('Van toc banh xe va van toc xe'); xlabel ('Time[s]'); ylabel ('Speed[m/s]'); legend ('Wheel Speed Without Control','Wheel Speed With Control','Vehicle Speed',1); figure(2) plot(time,lamda,'r-'); grid on title ('Ty so truot lamda'); xlabel ('Time[s]'); ylabel ('Slip Ratio'); legend ('Slip Ratio',1); figure(3) plot(time,T,'r-'); grid on title ('Dap ung moment'); xlabel ('Time[s]'); ylabel ('Moment[Nm]'); legend ('T',1); [PL6] File fuzzy_ev.fis [System] Name='fuzzy_ev' Type='mamdani' Version=2.0 NumInputs=2 NumOutputs=3 83 NumRules=25 AndMethod='min' OrMethod='max' ImpMethod='min' AggMethod='max' DefuzzMethod='centroid' [Input1] Name='lamda' Range=[0 0.3] NumMFs=5 MF1='VS':'trimf',[-0.015 0.015] MF2='S':'trimf',[0 0.025 0.05] MF3='M':'trimf',[0.015 0.05 0.1] MF4='B':'trimf',[0.05 0.1 0.15] MF5='VB':'trimf',[0.1 0.15 1000] [Input2] Name='myu' Range=[0 1] NumMFs=5 MF1='VS':'trimf',[-0.25 0.25] MF2='S':'trimf',[0 0.25 0.5] MF3='M':'trimf',[0.25 0.5 0.75] MF4='B':'trimf',[0.5 0.75 1] MF5='VB':'trimf',[0.75 1000] [Output1] Name='ASPHALT' Range=[0 1] NumMFs=5 MF1='VS':'trimf',[-0.25 0.25] MF2='S':'trimf',[0 0.25 0.5] MF3='M':'trimf',[0.25 0.5 0.75] MF4='B':'trimf',[0.5 0.75 1] MF5='VB':'trimf',[0.75 1000] [Output2] Name='GRAVEL' Range=[0 1] NumMFs=5 MF1='VS':'trimf',[-0.25 0.25] MF2='S':'trimf',[0 0.25 0.5] MF3='M':'trimf',[0.25 0.5 0.75] MF4='B':'trimf',[0.5 0.75 1] MF5='VB':'trimf',[0.75 1000] [Output3] Name='WATER' Range=[0 1] NumMFs=5 MF1='VS':'trimf',[-0.25 0.25] MF2='S':'trimf',[0 0.25 0.5] MF3='M':'trimf',[0.25 0.5 0.75] MF4='B':'trimf',[0.5 0.75 1] MF5='VB':'trimf',[0.75 1000] [Rules] 1, 1 (1) : 1, 1 (1) : 84 5 5 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 1 1 5 1 5 5 5 3 5 5 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 85 ... triển xe điện tương lai thúc học viên lựa chọn đề tài: “ Mô hình hóa, mô điều khiển chuyển động ô tô điện ” với mục đích nghiên cứu mô hình mô tả chuyển động ô tô điện đề xuất thuật toán điều khiển. .. xe điện Chương 2: Nghiên cứu hệ thống động lực học xây dựng mô hình ô tô điện Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động ô tô điện Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng, điều khiển chuyển động. .. µ – λ điều kiện mặt đường khác Hình 2.3: Quan hệ µ – λ theo công thức thực nghiệm Hình 2.4: Mô hình xe quy bánh Hình 2.5: Mô hình xe theo chiều dọc Hình 2.6: Mô hình bánh xe Hình 2.7: Mô hình