- Mô phỏng phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt ( Optimal Skid-Ratio Control Khối EV Model và Motor Model Khối xác định hệ số K của bộ điều khiển PI. - Khối tạo bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt. - 695.4. Mô phỏng phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt dùng bộ điều khiển mờ. - Hình 3.1: Sơ đồ khối phương pháp điều khiển chống trượt theo mô hình mẫu(MFC). - Hình 3.2: Sơ đồ khối của phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt. - Hình 4.11: Sơ đồ khối phương pháp điều khiển theo mô hình mẫu (MFC) Hình 4.12: Vận tốc bánh xe khi có và không có bộ điều khiển MFC. - Hình 4.15: Sơ đồ khối phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt trong Matlab/Simulink. - Hình 5.3: Bộ điều khiển mờ cơ bản. - Hình 5.5: Sơ đồ khối phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt dùng bộ điều khiển mờ. - Hình 5.6: Bộ ước lượng tỷ số trượt tối ưu dùng lý bộ điều khiển mờ. - Hình 5.7: Bộ điều khiển mờ EV FUZZY CONTROLLER. - Hình 5.11: Luật điều khiển mờ. - Hình 5.12: Hình ảnh luật điều khiển mờ. - Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động ô tô điện. - Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng, điều khiển chuyển động bằng Matlab/Simulink. - Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ. - Điều thuận lợi nhất của xe điện chính là điều khiển chuyển động. - Nó khác hoàn toàn so với các phương pháp điều khiển chuyển động bằng cơ khí thông thường như kiểu 4WD hoặc 4WS (điều khiển sự phân bố của lực sử dụng truyền động vi sai). - Vì vậy, để đảm bảo chất lượng của xe ta phải điều khiển chuyển động của xe theo cả 3 chiều. - Nhiệm vụ của thể của việc điều khiển chuyển động theo từng chiều như sau. - Điều khiển chuyển động theo chiều dọc có nhiệm vụ đảm bảo cho xe bám mặt đường trong khi xe chạy. - Điều khiển chuyển động bên của xe nói tới việc điều khiển hệ thống lái. - Vì vậy, mô hình ma sát bánh xe là rất cần thiết để mô tả động học của xe, phục vụ công tác mô phỏng, phân tích và điều khiển chuyển động của xe. - (2.40) Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động xe điện 28 CHƯƠNG 3: CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG XE ĐIỆN 3.1. - Giới thiệu chung Lĩnh vực điều khiển chuyển động được thực hiện với 3 nhánh sau. - Điều khiển chuyển động bám mặt đường (Traction Control). - Nhánh nghiên cứu này tập trung vào điều khiển chống trượt (Anti-Skid Control) và điều khiển tối ưu tỉ số trượt (Optimal Skid-Ratio Control). - Phương pháp cơ bản ban đầu được sử dụng là điều khiển chống trượt tựa theo mô hình mẫu (Model Following Control-MFC). - Điều khiển hệ thống lái. - Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động xe điện 32 3.2.2 Điều khiển tối ưu tỷ số trượt ( Optimal Skid-Ratio Control ) Phương pháp điều khiển chuyển động theo mô hình mẫu (MFC) đã mang lại hiệu quả khá tốt trong việc cải thiện độ bám mặt đường. - Một trong những phương pháp hiệu quả nhất hiện nay là phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt ( Optimal Skid-Ratio Control ) trên cơ sở ước lượng điều kiện mặt đường. - VEHICLESLIP RATIOCONTROLLERROAD CONDITIONESTIMATORMOTORVwVIslipIIcomTm λopt Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động xe điện 33 Hình 5.1. - Tỷ số trượt tối ưu trên đường cong quan hệ µ-λ[15] Tỷ số trượt tối ưu λopt được quyết định bởi bộ ước lượng điều kiện mặt đường ( Road Condition Estimator ).Tỷ số trượt tối ưu λopt chính là giá trị đặt cho bộ điều khiển tỷ số trượt (Slip ratio Controller). - Đầu vào của bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt chính là sai lệch giữa tỷ số trượt thực λ và tỷ số trượt tối ưu λopt. - Bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt có nhiệm vụ triệt tiêu sai lệch này, tức là chống lại hiện tượng trượt của xe. - Khi đó, ta có mô hình của xe qui về một bánh như hình vẽ sau: Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động xe điện 34 Hình 3.3.Mô hình xe quy về một bánh[8]. - (3.24) Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động xe điện 35 Trong đó: Vw0 và V0 là vận tốc bánh xe và vận tốc của xe tại điểm làm việc. - Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động xe điện 36 Ö 200002200. - Thiết kế bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt. - Theo phương pháp module tối ưu ta có: (3.31) Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động xe điện 37 1K = 2. - Bộ điều khiển tìm được chính là một bộ điều khiển tối ưu thích nghi. - λoptW Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động xe điện 39 Hình 3.6. - (3.47) Chương 3: Các phương pháp điều khiển chuyển động xe điện 40 Giả sử mối quan hệ giữa gia tốc bánh xe và gia tốc thân xe được biểu diễn bởi công thức: wVVα. - Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 41 CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH HÓA, MÔ PHỎNG ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG XE ĐIỆN BẰNG MATLAB/SIMULINK 4.1. - Mô hình xe điện trong Matlab/Simulink Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 42 Trong mô hình trên, các khối tính toán tỷ số trượt (Slip Ratio), lực cản khí động học (Faero) và lực ma sát lăn được xây dựng bằng các khối Subsystem, đường cong quan hệ µ-λ được thể hiện bằng bảng giá trị lookup Table. - Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 43 - Vwind là vận tốc của gió (m/s). - Khối tính toán lực ma sát lăn được xây dựng trong môi trường Simulink như sau: Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 44 Hình 4.4. - Vận tốc bánh xe và vận tốc xe Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 47 Hình 4.8. - Đáp ứng lực cản khí động học Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 48 Hình 4.10. - Mô phỏng phương pháp điều khiển chuyển động theo mô hình mẫu (MFC) Như ta phân tích ở chương III, mô hình của xe theo chiều dọc là một hệ thống quán tính có hàm truyền đạt chính là một khâu quán tính bậc nhất: 1().GsJs= Với : J = Jw +r2.M.(1 – λ) Trong trường hợp lý tưởng xe không bị trượt, khi đó λ = 0. - Sơ đồ khối phương pháp điều khiển theo mô hình mẫu (MFC. - Để thực hiện mô phỏng phương pháp điều khiển theo mô hình mẫu ta sử dụng các thông số cho trong file Parameter.m [PL1. - Sau khi chạy chương trình mô phỏng ta thu được các đường cong đáp ứng như sau: Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 50 Hình 4.12. - Vận tốc bánh xe khi có và không có bộ điều khiển MFC. - Đáp ứng của dòng điện đặt Icom và dòng phản hồi Ifeedback Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 51 Hình 4.14. - Tuy nhiên, chất lượng của phương pháp điều khiển theo mô hình mẫu chưa cao do sự sai lệch giữa vận tốc bánh xe và vận tốc của xe còn lớn. - Mô phỏng phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt ( Optimal Skid-Ratio Control) Ta xây dựng sơ đồ khối của phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt trong phần mềm Matlab/Simulink như sau: Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 52 Hình 4.15. - Sơ đồ khối phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt trong Matlab/Simulink. - Khối xác định hệ số K của bộ điều khiển PI. - Hệ số K của bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt kiểu PI được xác định theo công thức: 1K = 2. - Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 53 Ta thực hiện cập nhập giá trị K của bộ điều khiển PI bằng khối Adaptive K như sau: Hình 4.17. - Khối tạo bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt. - Bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt kiểu PI có hàm truyền đạt Cs Ksτ=+ Với : 1K = 2. - Sau khi tính được các hệ số K ta xây dựng các khối của bộ điều khiển như sau: Hình 4.18. - Bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 54 4.5.4. - Để thực hiện mô phỏng phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt ta sử dụng các thông số cho trong file Parameter.m [PL1. - Vận tốc góc bánh xe và thân xe Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 55 Hình 4.21. - Sự thay đổi của hệ số khuếch đại K của bộ điều khiển. - Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 56 Nhận xét: Phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt đã mang lại hiệu quả rõ rệt trong việc cải thiện độ bám đường cho ô tô. - Điều này có được là nhờ bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt liên tục cập nhập giá trị khuếch đại K theo tỷ số trượt λ (hình 4.22). - Bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt tìm được chính là bộ điều khiển thích nghi. - Tuy nhiên, bộ phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt có nhược điểm là phải ước lượng được tỷ số trượt tối ưu trên các mặt đường khác nhau. - Để làm được điều này ta cần sử dụng bộ ước lượng tỷ số trượt tối ưu theo phương pháp điều khiển mờ (được trình bày chi tiết trong chương 5). - Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 57 4.6. - Theo công thức (3.47), ta có công thức ước lượng đạo hàm bậc 1 của vận tốc thân xe là: Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 58 2ˆwwrT J VVrM. - Ta thể hiện các biểu thức quan hệ nói trên trong Matlab/Simulink như sau: Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 59 Hình 4.25. - Sau khi chạy chương trình mô phỏng ta thu được các đường cong đáp ứng như sau: Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 60 Hình 4.26. - Chương 4: Mô hình hóa, mô phỏng điều khiển chuyển động xe điện bằng Matlab/Simulink 61 Hình 4.28. - Cơ sở lý thuyết điều khiển mờ. - Miền các giá trị vật lý : Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ. - Phép hợp hai tập mờ : XY Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ. - Bộ điều khiển mờ. - Một bộ điều khiển mờ gồm có 3 thành phần. - Bộ điều khiển mờ cơ bản. - Áp dụng lý thuyết điều khiển mờ cho bộ ước lượng điều kiện mặt đường. - Ta chọn mô hình mờ Mandani cho bộ điều khiển mờ ước lượng tỷ số trượt tối ưu λopt. - Các bước thiết kế bộ điều khiển mờ như sau. - Bước 3: Lựa chọn luật điều khiển. - Luật điều khiển có dạng tổng quát như sau. - Mô phỏng phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt dùng bộ điều khiển mờ. - Sơ đồ khối phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt dùng bộ điều khiển mờ. - Bộ ước lượng tỷ số trượt tối ưu dùng lý bộ điều khiển mờ. - Bộ điều khiển mờ EV FUZZY CONTROLLER. - Biến đầu vào λ Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ. - Luật điều khiển mờ. - Hình ảnh luật điều khiển mờ. - Sau khi chạy chương trình mô phỏng ta thu được các kết quả như sau: Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ. - Nhờ đó, bộ điều khiển tối ưu tỷ số trượt đã triệt Chương 5: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết điều khiển mờ. - [PL3] File Figure_MFC.m thực hiện vẽ các đường cong đáp ứng của phương pháp điều khiển theo mô hình mẫu (MFC): figure(1) plot(time,Tm,'r. - [PL4] File Figure_SRC.m thực hiện vẽ các đường cong đáp ứng của phương pháp điều khiển tối ưu tỷ số trượt: figure(1) plot(time,Vw,'b-',time,V,'r
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt