BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VÕ DUY THÀNH NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ QUAN SÁT HỆ SỐ TRƯỢT VÀ ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ TUYỆT ĐỐI CHO ĐIỀU KHIỂN LỰC KÉO CỦA Ô TÔ ĐIỆN Ngành: Kỹ thuật Điều khiển Tự động hóa Mã số: 9520216 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội – 2019 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Tạ Cao Minh Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …… giờ, ngày … tháng … năm ……… Có thể tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội Thư viện Quốc gia Việt Nam MỞ ĐẦU Tính cấp thiết nhiệm vụ nghiên cứu đề tài Ước lượng trạng thái nhiệm vụ điều khiển chuyển động động lực học xe ô tô Trên xe tơ có nhiều trạng thái, ví dụ như: góc trượt thân xe, vận tốc dài, hệ số trượt, góc lăn xe, khối lượng, độ cứng lốp Mỗi trạng thái xe tơ đóng góp vai trò quan trọng vào hệ thống điều khiển, làm tăng cường chất lượng điều khiển đặc biệt góp phần đảm bảo an tồn cho người lái hành khách xe điều kiện vận hành đặc điểm môi trường khác Nếu không xác định trạng thái việc điều khiển xe hoàn toàn phụ thuộc kinh nghiệm thể trạng người lái, tiềm ẩn nhiều rủi ro trình tham gia giao thơng tượng lái đường trơn, thừa/thiếu lái rẽ phanh để tránh vật cản xuất đột ngột Nếu biết trạng thái xe, hệ thống điều khiển can thiệp tín hiêu vào cấu chấp hành để hỗ trợ người lái, giúp đưa xe ô tô điều kiện vận hành an toàn tuân theo yêu cầu điều khiển người lái Vì vậy, việc ước lượng trạng thái xe ô tô cần thiết Việc ước lượng trạng thái cho xe ô tô điện chủ đề nghiên cứu hấp dẫn lý thuyết hàn lâm lẫn triển khai thực tế ô tô điện xu chung giới Các kết nghiên cứu ước lượng trạng thái ô tô điện thường ứng dụng vào điều khiển chuyển động điều khiển tự lái Xét đặc thù giao thông Việt Nam, tác giả lựa chọn đề tài có tên gọi: "Nghiên cứu thiết kế quan sát hệ số trượt ước lượng tốc độ tuyệt đối cho điều khiển lực kéo ô tô điện" Luận án tập trung nghiên cứu lĩnh vực sau xe ô tô điện - - Nghiên cứu thiết kế quan sát ước lượng trạng thái xe ô tô điện Cụ thể, luận án tập trung giải vấn đề ước lượng hệ số trượt xe ô tô, trạng thái tiên đảm bảo vận hành an toàn tin cậy xe người lái hành khách Điều khiển chuyển động xe ô tô điện cách thiết kế điều khiển chống trượt điều khiển lực kéo Các thuật toán điều khiển sử dụng kết nghiên cứu ước lượng hệ số trượt Cấu trúc luận án - - - - Chương tổng quan đối tượng nghiên cứu, phạm vi yêu cầu chi tiết cho nội dung nghiên cứu, xây dựng phương hướng giải vấn đề nghiên cứu Chương thực mơ hình hóa đối tượng xây dựng mơ hình mơ máy tính mơ hình mơ thời gian thực HIL xe ô tô điện Chương đề xuất thuật toán ước lượng quan sát hệ số trượt vận tốc dài xe ô tô điện Chương đề xuất thuật toán điều khiển chuyển động ứng dụng kết nghiên cứu hệ số trượt Chương tập trung vào việc xây dựng phần cứng phục vụ việc triển khai thuật toán ước lượng đề cập chương trước Tiếp kết thử nghiệm tảng phần cứng xây dựng kết thử nghiệm hệ thống HIL xây dựng chương Cuối cùng, số kết luận hướng nghiên cứu trình bày phần cuối, phần Kết luận Những đóng góp luận án - - Đề xuất thuật toán nâng cao tốc độ trích mẫu cảm biến sở sửa đổi Multirate Kalman Filter nhằm đồng tốc độ trích mẫu cảm biến Đề xuất quan sát hệ số trượt sở phương pháp tổng hợp liệu đa cảm biến Đề xuất ước lượng tốc độ dài xe ô tô sở phương pháp tổng hợp cảm biến Đề xuất điều khiển chống trượt phương pháp bù mô men sở ước lượng hệ số trượt Đề xuất điều khiển lực kéo sở giới hạn mô men truyền cực đại CHƯƠNG GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Đối tượng nội dung nghiên cứu Khi vấn đề sử dụng lượng hóa thạch ảnh hưởng biến đổi khí hậu diễn tồn cầu xe tơ chạy lượng điện (gọi tắt ô tô điện) trở thành giải pháp tất yếu cho mơi trường xanh Ơ tơ điện luận án giới hạn loại phương tiện giao thông chở người, chỗ, có bốn bánh xe gắn với thân độc lập, truyền động động điện cấp nguồn từ hệ thống ắc quy Điều khiển tơ điện, bản, chia làm năm nhóm gồm: (1) điều khiển động truyền động, (2) Điều khiển chuyển động xe ô tô, (3) quản lý tối ưu nguồn lượng, (4) điều khiển tự lái (5) ước lượng tham số xe ô tô điện Luận án tập trung nghiên cứu lĩnh vực sau xe ô tô điện • • Đối với nghiên cứu ước lượng, hệ số trượt 𝜆 lựa chọn làm đối tượng nghiên cứu Căn theo phương trình tính hệ số trượt, luận án ước lượng hệ số trượt theo hai hướng: - Ước lượng trực tiếp 𝜆 thơng qua mơ hình, cụ thể mơ hình động học đối tượng để đảm bảo tính độc lập với thay đổi tham số động lực học xe ô tô - Ước lượng vận tốc dài xe tơ để từ đó, kết hợp với thơng tin tốc độ bánh xe, tính tốn hệ số trượt Việc ước lượng vận tốc dài sử dụng mở rộng cho nhiều mục đích nghiên cứu tương lai Đối với việc ứng dụng, hệ thống điều khiển lực kéo TCS ô tô điện lựa chọn làm mục tiêu ứng dụng kết ước lượng Điều hoàn toàn hợp lý hệ số trượt sử dụng nhiều cho mục đích điều khiển lực kéo tốn chống trượt bánh cho xe tơ điện 1.2 Các yêu cầu nghiên cứu Từ đề xuất nội dung nghiên cứu, yêu cầu tương ứng mục tiêu đề nghị sau: • • • • Yêu cầu thuật toán kết ước lượng: - Yêu cầu độ xác: đề xuất độ xác kết phải 95% tức sai số phép ước lượng phải nhỏ 5% - Yêu cầu độ bền vững (robust) phép ước lượng - Yêu cầu tốc độ ước lượng: đề xuất ước lượng/quan sát phải hoạt động tốc độ tối thiểu 200Hz - Yêu cầu tính khả thi Các thuật toán ước lượng phải đảm bảo đơn giản để triển khai thời gian thực tảng xử lý số Yêu cầu điều khiển lực kéo Yêu cầu tính ổn định: tính ổn định điều khiển cần phải khảo sát chứng minh Yêu cầu tính khả thi: thuật toán điều khiển cần đủ đơn giản để triển khai thời gian thực điều khiển số vi điều khiển, DSP 1.3 Phương hướng thực nhiệm vụ nghiên cứu Hình 1.18 mơ tả nội dung cụ thể phương hướng thực nghiên cứu Đối với nhiệm vụ ước lượng hệ số trượt, luận án tiến hành theo hai hướng Thứ nhất, luận án đề xuất ước lượng quan sát hệ số trượt dựa mơ hình động học đối tượng ước lượng Thứ hai, xác định hệ số trượt thực thông qua việc ước lượng vận tốc dài xe ô tô điện Các kết ước lượng kiểm chứng mô off-line máy tính, mơ thực nghiệm mơ hình Hardware-in-the-loop (HIL) thực nghiệm xe ô tô điện iMiEV Mitsubishi sản xuất Trên sở hệ số trượt ước lượng, luận án đề xuất thuật toán điều khiển chống trượt điều khiển lực kéo xe ô tô điện Chất lượng điều khiển kiểm chứng mô off-line mô thực nghiệm HIL tảng card điều khiển dSPACE DS1103 Hình 1.18 Phương hướng thực nhiệm vụ nghiên cứu CHƯƠNG MƠ HÌNH HĨA VÀ MƠ PHỎNG XE Ơ TƠ ĐIỆN 2.1 Cấu hình hệ thống mô Một xe ô tô chuyển động đường xem mơ hình thân cứng với bậc tự không gian chiều Chúng gồm có phương chuyển động tịnh tiến dọc trục (longitudinal), ngang trục (lateral), lên xuống (heave) phương chuyển động quay quanh trục (yaw, roll, pitch) Tuy nhiên, để giảm khối lượng tính tốn độ phức tạp mơ hình trình thiết kế, giả thiết sau đưa ra: (1) xe ô tô chạy đường phẳng nằm ngang (2) bỏ qua ảnh hưởng chuyển động theo phương thẳng đứng chuyển động quay roll pitch Với giả thiết trên, mơ hình xe đơn giản hóa thành hệ thống bậc tự gồm dọc trục, ngang trục chuyển động quay quanh trục thẳng đứng trình bày Hình 2.2 Các phương, chiều lực tác dụng hướng chuyển động tham chiếu theo hệ trục tọa độ gắn vào trọng tâm xe Hình 2.2 Mơ hình xe tơ ba bậc tự lực tác dụng 2.2 Mơ hình động học động lực học xe ô tô 2.2.1 Mô hình động học xe ô tô 𝑣̇𝑥 = 𝑎𝑥 + 𝑟𝑣𝑦 (2.3a) 𝑣̇𝑦 = 𝑎𝑦 − 𝑟𝑣𝑥 (2.3b) với, 𝑎𝑥 𝑎𝑦 tương ứng gia tốc dọc trục ngang trục xe, 𝑟 tốc độ quay quanh thân xe (yaw rate), 𝑣𝑥 𝑣𝑦 vận tốc dọc ngang trục xe tơ 2.2.2 Mơ hình động lực học xe tơ Mơ hình lực tác dụng lên xe m𝑎𝑥 = (𝐹𝑥1 + 𝐹𝑥2 ) cos δ − (𝐹𝑦1 + 𝐹𝑦2 ) sin δ + 𝐹𝑥3 + 𝐹𝑥4 − 𝐹𝑎𝑖𝑟 (2.4a) 𝑚𝑎𝑦 = (𝐹𝑥1 + 𝐹𝑥2 ) 𝑠𝑖𝑛 𝛿 + (𝐹𝑦1 + 𝐹𝑦2 ) 𝑐𝑜𝑠 𝛿 +𝐹𝑦3 + 𝐹𝑦4 (2.4b) 𝐽𝑧 𝑟̇ = 𝑙𝑓 (𝐹𝑥1 + 𝐹𝑥2 ) 𝑠𝑖𝑛 𝛿 + 𝑙𝑓 (𝐹𝑦1 + 𝐹𝑦2 ) 𝑐𝑜𝑠 𝛿 𝑏𝑓 − 𝑙𝑟 (𝐹𝑦3 + 𝐹𝑦4 ) − (𝐹𝑥1 − 𝐹𝑥2 ) 𝑐𝑜𝑠 𝛿 (2.4c) 𝑏𝑓 𝑏𝑟 + (𝐹𝑦1 − 𝐹𝑦2 ) 𝑠𝑖𝑛 𝛿 − (𝐹𝑥3 − 𝐹𝑥4 ) 2 Trong đó, 𝐹𝑎𝑖𝑟 lực cản gió xác định sau: 𝜌 𝐹𝑎𝑖𝑟 = 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑣𝑥 )𝑐𝑊 𝐴 𝑣𝑥2 (2.5) 𝑐𝑊 hệ số hình dáng khí động học xe, 𝐴 diện tích mặt trước xe, 𝜌 mật độ khơng khí, 𝑏𝑓 𝑏𝑟 chiều rộng trục trước sau xe, 𝑙𝑓 𝑙𝑟 khoảng cách từ trục trước sau xe đến tâm khối, 𝛿 góc lái bánh xe, 𝑚 khối lượng xe ô tô Mơ hình lốp xe 𝐹𝑥𝑖 = 𝐷 sin (𝐶 arctan ((𝐵(1 − 𝐸)(λ𝑖 + 𝑆ℎ𝑖 ) + 𝐸 arctan(𝐵(λ𝑖 + 𝑆ℎ𝑖 )))) + 𝑆𝑣𝑖 ) 𝐹𝑦𝑖 = 𝐷 sin ((𝐶 arctan(𝐵(1 − 𝐸)(α𝑖 + 𝑆ℎ𝑖 ) + 𝐸 arctan(𝐵(α𝑖 + 𝑆ℎ𝑖 )))) + 𝑆𝑣𝑖 ) (2.6) (2.8) Với, 𝐵, 𝐶, 𝐷, 𝐸, 𝑆ℎ𝑖 , 𝑆𝑣𝑖 hệ số xây dựng từ đặc tính lốp phụ thuộc vào phản lực 𝐹𝑧𝑖 mặt đường lên điểm tiếp xúc bánh xe, 𝜆𝑖 𝛼𝑖 hệ số trượt góc trượt ngang bánh thứ 𝑖 Phản lực 𝐹𝑧𝑖 hàm số phụ thuộc vào kích thước hình học xe đặc biệt gia tốc 𝑎𝑥 xe Hệ số trượt góc trượt ngang - Hệ số trượt bánh xe xác định theo công thức sau: λ𝑖 = 𝑅𝑒𝑓𝑓 ω𝑖 − 𝑣𝑥 max(𝑅𝑒𝑓𝑓 ω𝑖 , 𝑣𝑥 ) (2.12) Với 𝑅𝑒𝑓𝑓 bán kính bánh xe, 𝜔𝑖 tốc độ quay bánh xe thứ 𝑖 - Góc trượt ngang bánh xe tính theo: 𝑣𝑦 + 𝑙𝑓 𝑟 𝛼1 = 𝛿 − arctan ( ) 𝑏𝑓 𝑣𝑥 − 𝑟 (2.15a) 𝑣𝑦 + 𝑙𝑓 𝑟 𝛼2 = 𝛿 − arctan ( ) 𝑏𝑓 𝑣𝑥 + 𝑟 (2.15b) 𝛼3 = − 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛 ( 𝑣𝑦 − 𝑙𝑟 𝑟 ) 𝑏𝑟 𝑣𝑥 − 𝑟 𝑣𝑦 − 𝑙𝑟 𝑟 ) 𝑏 𝑣𝑥 + 𝑟 𝑟 2.3 Mơ hình hệ truyền động xe tơ điện 𝛼4 = − 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛 ( (2.15c) (2.15d) Hệ thống truyền động (Drivetrain System) bao gồm toàn thành phần truyền lực, tính từ động trục bánh chủ động xe tơ Xe tơ điện có cấu trúc đơn giản gồm (các) động điện, hộp giảm tốc, trục bánh xe Hình 2.13 mơ tả cấu hình điển hình hệ thống truyền động cho xe tơ điện Hình 2.13 Cấu hình hệ thống truyền động xe ô tô điện 𝑎𝑥 𝜔̇ 𝜔̇ 𝜆̂̇ = − − 𝜆̂ + 𝑅𝑒𝑓𝑓 𝜔 𝜔 𝜔 (3.24) Để đảm bảo phép ước lượng hội tụ, luận án đề xuất quan sát hệ số trượt: 𝑎𝑥 𝜔̇ 𝜔̇ 𝜆̂̇ = − − 𝜆̂ + + 𝑘(𝜆̂)(𝑎𝑥 − 𝜆̂𝑔) 𝑅𝑒𝑓𝑓 𝜔 𝜔 𝜔 (3.31) Với 𝑘(𝜆̂) hệ số khuếch đại quan sát cần đảm bảo điều kiện sau: 𝑘(𝜆̂) > 𝜔̇ 𝜔𝑔 (3.34) Khả quan sát đánh giá trước hết thông qua thử nghiệm mô với xe chạy mặt đường tốt bất ngờ gặp đoạn đường trơn (trong 5s) Các kết mơ trình bày Hình 3.12 b) Hệ số trượt đo ước lượng a) Vận tốc xe bánh xe Hình 3.12 Kết mô ước lượng hệ số trượt 3.3 Ước lượng tốc độ dài sở tổng hợp cảm biến Tốc độ dài xe ô tô nghiên cứu ước lượng phương pháp tổng hợp liệu từ cảm biến gồm: cảm biến gia tốc, cảm biến tốc độ quay bánh xe GPS Việc xây dựng thuật toán tổng hợp toán tổng quát với phép đo đối tượng 𝑥 ba loại cảm biến khác cho kết đo khác theo công thức: 𝑧𝑖 = 𝑥 + 𝑣𝑖 , 𝑖 = .3 12 (3.36) Với 𝑧𝑖 , 𝑖 = .3 giá trị đo từ cảm biến, 𝑣𝑖 nhiễu phép đo tương ứng Có thể xây dựng phép ước lượng 𝑥 sau: 𝑥̂ = 𝑘1 𝑧1 + 𝑘2 𝑧2 + 𝑘3 𝑧3 (3.37) Với 𝑘𝑖 trọng số cần phải xác định cách tối ưu Định nghĩa sai số phép ước lượng 𝑥̃ = 𝑥̂ − 𝑥 Để có 𝑥̂ ước lượng tối ưu 𝑥 cần tối thiểu hóa trung bình bình phương 𝑥̃ cách tối ưu Hơn nữa, giá trị 𝑘𝑖 cần phải xác định với độ lớn độc lập với giá trị 𝑥 Các điều kiện dẫn tới phương trình sau: 𝐸 [𝑥̃ ] = 𝐸[𝑘1 (𝑥 + 𝑣1 ) + 𝑘2 (𝑥 + 𝑣2 ) +𝑘3 (𝑥 + 𝑣3 ) − 𝑥] = 𝐽 = 𝐸 [𝑥̃ ] = 𝐸[(𝑘1 (𝑥 + 𝑣1 ) + 𝑘2 (𝑥 + 𝑣2 ) +𝑘3 (𝑥 + 𝑣3 ) − 𝑥)2 ] (3.39) (3.42) Với 𝐸 [𝑥̃ ] 𝐸 [𝑥̃ ] kỳ vọng phương sai sai số phép ước lượng Giải phương trình phương trình đạo hàm riêng phương sai 𝑘𝑖 có giá trị trọng số theo phương sai phép đo 𝜎𝑖2 sau: 𝑘1 = 𝜎22 𝜎32 𝜎12 𝜎22 + 𝜎22 𝜎32 + 𝜎12 𝜎32 (3.49) 𝑘2 = 𝜎12 𝜎32 𝜎12 𝜎22 + 𝜎22 𝜎32 + 𝜎12 𝜎32 (3.47) 𝑘3 = 𝜎12 𝜎22 𝜎12 𝜎22 + 𝜎22 𝜎32 + 𝜎12 𝜎32 (3.48) Ứng dụng kết việc xác định tốc độ dài xe ô tô điện, nhiệm vụ lại xác định phương sai cảm biến trường hợp cụ thể Quá trình vận hành xe chia làm ba giai đoạn gồm tăng tốc, giảm tốc ổn định trình bày bảng Ứng với giai đoạn mà phương sai cảm biến khác cần phải tiến hành thực nghiệm với hệ thống chuẩn để xác định giá trị 13 Bảng Các giai đoạn vận tốc Tăng tốc 𝒑𝒂 > 𝟎 𝒂𝒙 > 𝒆𝒙 (3.51) 𝒑𝒃 = 𝟎 Đi ổn định 𝑝𝑎 > |𝑝𝑎̇ | ≤ 𝑒𝑎 |𝑎𝑥 | ≤ 𝑒𝑥 (3.52) 𝑝𝑏 = Phanh/giảm tốc 𝑝𝑎 = 𝑎𝑥 ≤ −𝑒𝑥 𝑝𝑏 > (3.53) Trong đó, 𝑒𝑥 𝑒𝑎 số có giá trị nhỏ tương ứng với gia tốc vị trí chân ga để phân biệt giai đoạn vận tốc 𝑝𝑎 𝑝𝑏 vị trí chân ga chân phanh CHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG XE Ô TÔ ĐIỆN 4.1 Điều khiển giới hạn hệ số trượt Dựa hệ số trượt ước lượng được, thuật toán điều khiển giới hạn hệ số trượt đề xuất với hoạt động theo kiểu bù feedforward cấu hình hệ thống bù trình bày Hình 4.2 Hệ Hình 4.2 Cấu hình hệ thống điều thống điều khiển cho phép khiển giới hạn hệ số trượt hạn chế hệ số trượt giá trị cho phép nhằm khống chế độ trượt xe vùng an tồn Hình 4.3 Luật bù kiểu Hình 4.5 Luật bù kiểu Luật bù mô tả Hình 4.3 4.5 Trong đó, Hình 4.3 trình bày luật bù thứ cho kết bị dao động tần số cao lượng đặt 14 mô men Luật bù thứ hai Hình 4.5 biến đổi thành khâu rơle nhằm giảm tần số đập mạch tín hiệu đặt mơ men Trong đó, Δ𝑇max đặt mô men từ người lái thông qua ̂− chân ga 𝜆̂𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡 chọn 0,08 𝜆̂+ 𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡 = 0,09 𝜆𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡 = 0,07 a) Vận tốc a) Vận tốc b) Hệ số trượt b) Hệ số trượt c) Mơ men đặt Hình 4.8 Bộ bù kiểu c) Mơ men đặt Hình 4.9 Bộ bù kiểu Hệ số 𝐾 độ dốc đường đặc tính xác định theo cơng phương trình sau: 𝐾= Δ𝑇 = 𝑚𝑔𝑅𝑒𝑓𝑓 𝜆̂ 15 (4.2) Chất lượng điều khiển kiểu bù mô kiểm chứng trình bày Hình 4.8 4.9 Trước hết, thấy hệ số trượt giữ ổn định giá trị điều khiển (Hình 4.8) hay dao động quanh giá trị cố định (Hình 4.9) 4.2 Điều khiển chống trượt sở ước lượng mô men truyền cực đại Mô men truyền cực đại sử dụng cho việc giới hạn mơ men đặt từ phía người lái để đảm bảo xe vận hành ổn định điều kiện mặt đường không tốt Theo công trình khoa học ban đầu cơng bố, mơ men truyền cực đại tính sau: 𝐽𝑤 𝑇𝑚𝑎𝑥 = ( + 1) 𝑅𝑒𝑓𝑓 𝐹𝑑 α𝑚𝑅𝑒𝑓𝑓 (4.7) Với 𝛼 tỉ số gia tốc xe gia tốc bánh xe, 𝐹𝑑 lực lái xe ô tô ước lượng theo công thức 𝐹𝑑 = 𝑇 𝑅𝑒𝑓𝑓 − 𝐽𝑤 ω̇ 𝑅𝑒𝑓𝑓 (4.8) Do việc lựa chọn 𝛼 mang tính kinh nghiệm khơng có sở nên luận án đề xuất cải tiến hệ thống điều kiển cách xác định lại 𝑇max có tính đến ảnh hưởng đặc tính mặt đường thơng qua hệ số trượt sau: 𝑇𝑚𝑎𝑥 = ( 𝐽𝑤 + 1) 𝑅𝑒𝑓𝑓 𝐹𝑑 − 𝐾𝑐 𝜆 (1 − λ)𝑚𝑅𝑒𝑓𝑓 (4.11) Với 𝐾𝑐 𝜆 thành phần đưa vào để bù biến động tăng 𝜆 trình độ việc điều khiển xe vào vùng đường trơn 𝐾𝑐 có điều kiện sau: 𝐾𝑐 ≥ κ 𝐽𝑤 𝐹𝑑 𝑚𝑅𝑒𝑓𝑓 (4.15) Trong đó, 𝜅 hệ số chỉnh định 𝜆 điều khiển nhỏ 0,2 κ ≥ 2.78 Cấu trúc điều khiển trình bày Hình 4.10 16 Hình 4.10 Cấu trúc điều khiển Việc khảo sát chứng minh tính ổn định hệ thống điều khiển trình bày chi tiết luận án Việc kiểm chứng hệ thống điều khiển đánh giá trước hết qua mô với việc lựa chọn hệ số chỉnh định 𝜅 khác Việc khảo sát ảnh hưởng đáp ứng điều khiển thay đổi 𝜅 đề cập kỹ luận án Các Hình 4.14 4.16 mô tả kết mô so sánh giá trị thay đổi 𝜅 với phương pháp nguyên Thử nghiệm cho thấy với giá trị 𝜅 = 20 cho kết tốt hệ số trượt khống chế mức không đổi Hình 4.14 Tốc độ xe bánh xe 17 Hình 4.16 Hệ số trượt CHƯƠNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ 5.1 Xây dựng hệ thống thực nghiệm 5.1.1 Hệ thống thu thập xử lý liệu Hệ thống thu thập liệu có nhiệm vụ đo tín hiệu từ hệ cảm biến chuyển động, kết nối với mạng CAN xe ô tô thử nghiệm xe ô tô điện i-MiEV Mitsubishi sản xuất Từ đó, áp dụng thuật tốn để ước lượng hệ số trượt vận tốc dài theo yêu cầu đề Hệ thống phần cứng gồm mạch Vi điều khiển dòng dsPIC30F điều khiển MyRIO 9500 National Instruments Cấu hình hệ thống trình bày Hình 5.1 Hình 5.1 Cấu hình hệ thống phần cứng thu thập liệu 5.1.2 Hệ thống tham chiếu DAS-3 Hệ thống DAS-3 Kitsler sản xuất sử dụng làm hệ thống tham chiếu Mục đích hệ thống trước hết tạo tín hiệu chuẩn để chỉnh định phép ước lượng đề xuất Sau đó, kết đo hệ DAS-3 sử dụng để so sánh với kết đo thời gian thực từ hệ thống ước lượng đề xuất 18 Hình 5.4b Các cảm biến DAS-3 Hình 5.4a Hệ thu thập liệu Hình 5.4b 5.4a mơ tả hệ thống thực nghiệm luận án 5.1.3 Hệ thống điều khiển cho mơ hình Signal HIL Chương mô tả việc xây dựng chạy thử nghiệm hệ thống Signal HIL cho xe ô tô điện Việc triển khai hệ thống điều khiển thực mạch điều khiển bên ngồi có giao tiếp với hệ thống thí nghiệm thơng qua số chuẩn kết nối mơ tả Hình 5.5 5.6 Hình 5.5 Cấu hình hệ thống điều khiển Signal HIL Hình 5.6 Hệ thống điều khiển mơ kiểu Signal HIL 5.2 Kết thực nghiệm 5.2.1 Nâng cao tốc độ trích mẫu cảm biến với M-MKF Bộ M-MKF thử nghiệm hai loại cảm biến gồm (1) đo tốc độ quay bánh xe có độ phân giải 36 xung/vòng hoạt động tốc độ 10Hz, (2) cảm biến GPS hoạt động tần số 10Hz Với M-MKF, hai cảm biến nâng tốc độ trích mẫu lên 500Hz 19 Hình 6.5 6.6 trình bày chất lượng M-MKF việc nâng cao tốc độ làm việc cảm biến Hình 5.11 M-MKF với encoder bánh xe Hình 5.12 M-MKF với GPS 5.2.2 Ước lượng hệ số trượt khơng dùng thơng tin vận tốc Cấu hình hệ thống ước lượng hệ số trượt trình bày Hình 6.7 Tốc độ cập nhật hệ số trượt đặt 500Hz Vì vậy, Hình 5.13 Cấu hình hệ thống thực nghiệm tốc độ bánh xe đo thông ước lượng hệ số trượt qua cảm biến encoder nâng cao lên tương ứng thông qua M-MKF Kết kiểm chứng thực nghiệm cho phương pháp ước lượng hệ số trượt trình bày Hình 6.8a ứng với thử nghiệm mơ hình HIL Hình 6.8b ứng với thử nghiệm xe tơ điện i-MiEV Hình 5.14b Thực nghiệm với iMiEV Hình 5.14a Thực nghiệm với HIL 20 5.2.3 Ước lượng tốc độ dài với phương pháp tổng hợp cảm biến Cấu hình hệ thống ước lượn vận tốc dài xe ô tô điện mơ tả Hình 6.9 Tương tự hệ số trượt, tốc độ dài ước lượng tần số 500Hz Vận tốc bánh xe vận tốc đo từ GPS thông qua M-MKF tăng tần số trích mẫu lên với tần số làm việc Để kiểm chứng khả hệ thống ước lượng, xe ô tô thử nghiệm trường hợp xấu nhất, di chuyển đường có vùng đường trơn vùng đường bám Hình 6.10a kết ước lượng tốc độ dài có so sánh với tốc độ bánh xe tốc độ đo từ hệ thống tham chiếu Hình 6.10b mơ tả kết tính tốn hệ số trượt từ thơng tin vận tốc ước lượng Kết có so sánh với kết tính tốn từ hệ thống đo tham chiếu Hình 5.15 Cấu hình hệ thống ước lượng tốc độ dài Hình 5.16a Vận tốc ước lượng Hình 5.16b Hệ số trượt 21 5.2.4 Điều khiển giới hạn hệ số trượt b) Vận tốc xe bánh xe b) Vận tốc xe bánh xe c) Hệ số trượt đo ước lượng c) Hệ số trượt đo ước lượng Hình 5.18 Kết với bù kiểu Hình 5.19 Kết với bù kiểu Điều khiển giới hạn hệ số trượt thử nghiệm hệ thống mô thời gian thực kiểu Signal HIL với tảng dSPACE DS-1103 Kết thử nghiệm trình bày Hình 6.12 6.13 với hai bù khác Nhìn chung, tốc độ bánh xe hệ số trượt hai bù giữ ổn định Hệ số trượt ước lượng bám sát với hệ số trượt đo thực tế mơ hình 5.2.5 Điều khiển giới hạn mơ men truyền cực đại Kết thử nghiệm phương pháp điều khiển giới hạn mơ men truyền cực đại trình bày hình từ Hình 6.14 tới Hình 6.17 Các hệ số chỉnh định 𝜅 thử nghiệm với ba giá trị phần mô gồm 𝜅 = 2,78; 20 50 Các kết điều khiển so sánh với phương pháp MTTE nguyên 22 Hình 5.21 𝜅 = 2.78 Hình 5.20 MTTE nguyên Có thể thấy, thử nghiệm hệ thống Signal HIL cho kết tương tự mô Trong đó, điều khiển với hệ số chỉnh định 𝜅 = 20 cho kết tốt giữ hệ số trượt giá trị ổn định Trong tồn q trình chạy thử nghiệm, ước lượng hệ số trượt cho thấy khả làm việc tốt giá trị ước lượng bám sát giá trị đo phục vụ tốt cho trình điều khiển Hình 5.22 𝜅 = 20 Hình 5.23 𝜅 = 50 KẾT LUẬN Với nhiệm vụ ước lượng hệ số trượt ứng dụng cho toán điều khiển lực kéo xe ô tô điện, luận án đạt kết sau: - Xây dựng mô hình mơ xe tơ điện, từ đó, xây dựng hệ thống Signal HIL phục vụ thử nghiệm thực nghiệm Đề xuất thuật toán ước lượng hệ số trượt, ước lượng vận tốc dài thuật toán điều khiển chống trượt, điều khiển lực kéo đáp ứng yêu cầu đặt 23 - - Xây dựng thuật tốn nâng cao tốc độ trích mẫu cảm biến để đồng hệ thống trích mẫu, làm sở cho ước lượng tốc độ cao Xây dựng hệ thống thực nghiệm phục vụ cho nhiều mục đích nghiên cứu Các hướng nghiên cứu mở từ luận án bao gồm: - - Xác định ước lượng thời gian thực hệ số trượt tối ưu điều kiện mặt đường điều kiện vận hành cụ thể Điều khiển hệ số trượt giá trị xác, thường giá trị tối ưu ước lượng Điều khiển tối đa lực lái sở giá trị hệ số trượt tối ưu Nếu điều khiển tối đa lực lái, công suất động phát huy mở mức tối ưu Xây dựng thuật toán ước lượng thêm trạng thái khác tơ điện góc trượt thân xe, góc lăn xe, vận tốc ngang trục thiết kế điều khiển để ổn định xe ô tô điện bậc tự 24 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Võ Duy Thành, Tạ Cao Minh, 2019, “Tổng hợp liệu đa cảm biến ứng dụng ước lượng vận tốc dài xe ô tô điện”, Tạp chí Khoa học Công nghệ trường Đại học Kỹ thuật, số 132 Võ Duy Thành, Lê Đức Lộc, Nguyễn Văn Quỳnh, Tạ Cao Minh, 2018, “Điều khiển giới hạn mô men truyền cực đại cho ô tô điện sở ước lượng tỉ số trượt”, Chuyên san Điều khiển Tự động hóa, số 21, Thanh Vo-Duy and Minh C.Ta, 2018, “Slip Ratio Estimation for Traction Control of Electric Vehicles”, in Proceeding of Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC), p.1-6, Chicago, USA Thanh Vo-Duy and Minh C.Ta, 2017, “Modified Multirate Kalman Filter for Improving the Sampling Frequency of Single Low Speed Sensor”, in Proceeding of Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC), p.16, Belfort, France Võ Duy Thành, Phạm Văn Quyền, Vũ Hoàng Long, Tạ Cao Minh, 2017, “Multirate Kalman Filter ứng dụng việc nâng cao tốc độ trích mẫu cảm biến”, Hội nghị Điều khiển Tự động hóa cho Phát triển bền vững - CASD, Hà Nội Thanh Vo-Duy, Minh C.Ta, 2016, “A signal hardware-in-the-loop model for electric vehicles”, ROBOMECH Journal (1), Springer International Publishing Thanh Vo-Duy, Truong Dinh Thai, Minh C.Ta, 2016, “Design of sensor data acquisition platform for eclectric vehicles”, in proc The 9th AUN/SEED-Net Regional conference on Electrical and Electronic Engineering (RCEEE), p.201-206, Hanoi Thanh Vo-Duy, Thinh Dao-Quy, Nguyen Bao-Huy, Minh C.Ta, 2015, “Design of Hardware-in-the-loop Model for Electric Vehicles”, Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa – VCCA, trang 123 – 129, Thái Nguyên Thanh Vo-Duy, Tran Thi Minh Trang, Minh C.Ta, 2015, “Design of driving interface device for electric vehicle”, Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa – VCCA, trang 130 – 135, Thái Nguyên 10 Dũng Nguyễn, Huy Nguyễn Bảo, Thành Võ Duy and Minh C Ta, 2015, “Mơ hình hóa tơ điện phương pháp EMR với mơ hình mở rộng tương tác bánh xe – mặt đường”, Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa – VCCA, trang 117 – 122, Thái Nguyên 11 Thanh Vo-Duy and Minh C.Ta, 2015, “A Universal Dynamic and Kinematic Model of Vehicles”, in Proceeding of Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC), p.1-6, Montreal, Canada 12 Nguyen Bao-Huy, Dzung Nguyen, Thanh Vo-Duy and Minh C Ta, 2015, “An EMR of Tire-Road Interaction based-on “Magic Formula” for Modeling of Electric Vehicles”, in Proceeding of Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC), p.1-6, Montreal, Canada 13 Võ Duy Thành, Lê Tiến Sự, Nguyễn Hà Thành Long, Tạ Cao Minh, 2014, “Thiết kế công cụ đọc thông tin truyền thông mạng CAN”, Hội nghị toàn quốc lần thứ Cơ Điện tử - VCM, trang 640-647, Biên Hòa ... cứu thiết kế quan sát hệ số trượt ước lượng tốc độ tuyệt đối cho điều khiển lực kéo ô tô điện" Luận án tập trung nghiên cứu lĩnh vực sau xe ô tô điện - - Nghiên cứu thiết kế quan sát ước lượng trạng... xe ô tô điện • • Đối với nghiên cứu ước lượng, hệ số trượt