El Control de la Estabilidad de Manejo para Vehículos Eléctricos de Tracción Distribuida con Dirección en Cuatro Ruedas Basado en un Análisis de Plano de Fase
Autores: Wang, Guanfeng; Song, Qiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
El Control de la Estabilidad de Manejo para Vehículos Eléctricos de Tracción Distribuida con Dirección en Cuatro Ruedas Basado en un Análisis de Plano de Fase
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Estrategia de control jerárquico
Análisis del plano de fases
Vehículos eléctricos de tracción distribuida
Dirección en las cuatro ruedas
Control predictivo de modelos
Asignación de par
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Con el fin de mejorar el manejo y la estabilidad de los vehículos eléctricos de tracción distribuida (DDEVs) bajo condiciones de dirección en las cuatro ruedas (4WS), este estudio propone una novedosa estrategia de control jerárquico basada en un análisis del plano de fases. Este enfoque implica una meticulosa comparación de la región estable en el plano de fases para analizar a fondo la compleja influencia del ángulo de la rueda delantera, el ángulo de la rueda trasera, el coeficiente de adherencia al pavimento y la velocidad longitudinal en el rendimiento dinámico complejo de los DDEVs y para determinar con precisión el parámetro crítico del estado estable. Posteriormente, se presenta una estrategia de control jerárquico como una solución integrada para lograr el control coordinado de la maniobrabilidad y la estabilidad. En el nivel de control superior, se desarrolla un controlador de movimiento de control predictivo por modelo (MPC), en el que el ajuste en tiempo real de la matriz de pesos de control se logra ingeniosamente al incorporar el crucial parámetro del estado estable del vehículo. El nivel de control inferior es responsable de la asignación óptima de torque entre los cuatro motores de las ruedas para minimizar la tasa de carga de los neumáticos, asegurando así un margen de agarre suficiente. La distribución óptima de torque para los cuatro motores de las ruedas se logra utilizando un sofisticado algoritmo de asignación de dos niveles, en el que se emplea la elipse de fricción como condición de juicio. Finalmente, esta estrategia de control desarrollada se valida exhaustivamente a través de co-simulación utilizando el software comercial CarSim 2019 y Simulink 2020b, demostrando la validez de la estrategia de control desarrollada. Los resultados comparativos indican que el controlador presentado asegura una mejor capacidad de seguimiento del estado deseado del vehículo mientras exhibe una estabilidad de manejo mejorada tanto en la condición de cambio de doble carril como en la condición de trabajo serpenteante.
Descripción
Con el fin de mejorar el manejo y la estabilidad de los vehículos eléctricos de tracción distribuida (DDEVs) bajo condiciones de dirección en las cuatro ruedas (4WS), este estudio propone una novedosa estrategia de control jerárquico basada en un análisis del plano de fases. Este enfoque implica una meticulosa comparación de la región estable en el plano de fases para analizar a fondo la compleja influencia del ángulo de la rueda delantera, el ángulo de la rueda trasera, el coeficiente de adherencia al pavimento y la velocidad longitudinal en el rendimiento dinámico complejo de los DDEVs y para determinar con precisión el parámetro crítico del estado estable. Posteriormente, se presenta una estrategia de control jerárquico como una solución integrada para lograr el control coordinado de la maniobrabilidad y la estabilidad. En el nivel de control superior, se desarrolla un controlador de movimiento de control predictivo por modelo (MPC), en el que el ajuste en tiempo real de la matriz de pesos de control se logra ingeniosamente al incorporar el crucial parámetro del estado estable del vehículo. El nivel de control inferior es responsable de la asignación óptima de torque entre los cuatro motores de las ruedas para minimizar la tasa de carga de los neumáticos, asegurando así un margen de agarre suficiente. La distribución óptima de torque para los cuatro motores de las ruedas se logra utilizando un sofisticado algoritmo de asignación de dos niveles, en el que se emplea la elipse de fricción como condición de juicio. Finalmente, esta estrategia de control desarrollada se valida exhaustivamente a través de co-simulación utilizando el software comercial CarSim 2019 y Simulink 2020b, demostrando la validez de la estrategia de control desarrollada. Los resultados comparativos indican que el controlador presentado asegura una mejor capacidad de seguimiento del estado deseado del vehículo mientras exhibe una estabilidad de manejo mejorada tanto en la condición de cambio de doble carril como en la condición de trabajo serpenteante.