Control signal algorithm of the accelerator pedal providing an effective energy consumption by an electrobus traction gear

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: At the present moment there become more electrobuses in big towns, and the problem of the increasing the their energy efficiency is actual in intertown traffic (that assumes stops and time limitation among stops) because of the limitated on-board capacitors.

AIMS: Development of the control signal algorithm of the accelerator pedal providing an effective energy consumption by an electrobus traction gear.

METHODS: The new method for control signal formation of the accelerator pedal is proposed. It has a feature that provides the system operation “traction gear – frequency converter” in zone of the increased efficiency factor and limits the velocity of control signal level growing when a driver tromps gas.

RESULTS: Analysis of the electrobus operation results in intertown traffic shows, that the aggregate average electric capacity, consumed at electrobus operating equipped with the energy saving systems, is less by 8,2% than at electrobus operating without energy-saving systems at the same conditions. The average efficiency factor of the “traction gear – frequency converter” system of an electrobus equipped with energy-saving systems has been increased by 4.5%. The time of driving on the route of an electrobus equipped with energy saving systems increased by 27 seconds that is an acceptable result. Energy saving in linehaul operation was provided only by an antislip system operation. During the total time driving of the electrobus energy saving was 2.6%.

CONCLUSIONS: A new method for generating a control signal from the side of the accelerator pedal is proposed, which differs in that it ensures the operation of the “traction motor – frequency converter” system in the zone of increased efficiency and limits the rate of increase in the level of the control action when the driver abruptly presses the accelerator pedal.

About the authors

Mikhail M. Zhileykin

KAMAZ Innovation Center

Email: ZhileykinMM@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0002-8851-959X
SPIN-code: 6561-3300

Dr. Sci. (Engin.), Head of the Engineering Calculations Group

Russian Federation, 62 Bolshoy Boulevard, Innovation center Skolkovo, Moscow, 143026

Alexandr V. Klimov

KAMAZ Innovation Center

Email: Aleksandr.Klimov@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0002-5351-3622
SPIN-code: 7637-3104

Candidate of Science (Eng.), Head of the Electrified Car Service

Russian Federation, 62 Bolshoy Boulevard, Innovation center Skolkovo, Moscow, 143026

Ivan K. Maslennikov

KAMAZ Innovation Center

Author for correspondence.
Email: MaslennikovIK@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0003-3879-0098
SPIN-code: 5320-2940

Lead Software Engineer Electric Vehicles Department

Russian Federation, 62 Bolshoy Boulevard, Innovation center Skolkovo, Moscow, 143026

References

  1. Zhan W, Liu C, Chan C-Y, Tomizuka M. A non-conservatively defensive strategy for urban autonomous driving. 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC); 2016 November 01–04; Rio de Janeiro, Brazil. P. 459–464.
  2. Paden B, Cap M, Yong SZ, et al. A Survey of Motion Planning and Control Techniques for Self-Driving Urban Vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. 2016;1(1):33–55. doi: 10.1109/tiv.2016.2578706
  3. Qian X, de La Fortelle A, Moutarde F. A hierarchical Model Predictive Control framework for on-road formation control of autonomous vehicles. 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV); 2016 June 19–22; Gothenburg, Sweden. P. 376–381.
  4. Kuwata Y, Karaman S, Teo J, et al. Real-Time Motion Planning With Applications to Autonomous Urban Driving. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2009;17(5):1105–1118. doi: 10.1109/tcst.2008.2012116
  5. Chang CS, Sim SS. Optimising train movements through coast control using genetic algorithms. IEE Proceedings – Electric Power Applications. 1997;144(1). doi: 10.1049/ip-epa:19970797
  6. Kotiev GO, Butarovich DO, Kositsyn BB. Energy efficient motion control of the electric bus on route. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018;315. doi: 10.1088/1757-899x/315/1/012014
  7. Butarovich DO, Kositsyn BB, Kotiev GO. A method for developing an energy-efficient law controlling the electric bus city route. 2017;(2):16–27. (In Russ).
  8. Ivanov VA, Medvedev VS. Matematicheskie osnovy teorii optimal’nogo i logicheskogo upravleniya: ucheb. posobie. Moscow: Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana; 2011. (In Russ).
  9. GOST R 54810-2011. Motor vehicles. Fuel economy. Test methods. Available from: https://docs.cntd.ru/document/1200093157 Accessed: Jun 13, 2022. (In Russ).
  10. Afanas’ev BA. Polungyan AA, editor. Proektirovanie polnoprivodnykh kolesnykh mashin: uchebnik dlya vuzov; V 3 t. Moscow: Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana; 2008. (In Russ).
  11. Zhileikin MM, Kotiev GO. Modelirovanie sistem transportnykh sredstv: uchebnik. Moscow: Izdatel’stvo MGTU im. N.E.Baumana; 2020. (In Russ).
  12. Anuchin AS. Sistemy upravleniya elektroprivodov: uchebnik dlya vuzov. Moscow: Izdatel’skii dom MEI; 2015. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Path formation concept for optimal transition of a representative point at depressing of accelerator.

Download (45KB)
3. Fig. 2. Dependence of efficiency values (%) of a synchronous traction motor with a frequency converter on the rotor speed and torque on the shaft.

Download (568KB)
4. Fig. 3. Path formation concept for optimal transition of a representative point at throttle lift off.

Download (25KB)
5. Fig. 4. Time change of parameter hdr for an electric bus equipped with energy saving systems: 1 – regulator signal; 2 - signal from the accelerator pedal.

Download (72KB)
6. Fig. 5. Change in the efficiency of the “electric motor - frequency converter” system over time of an electric bus equipped with energy saving systems.

Download (84KB)
7. Fig. 6. Factor hdr time-history for an electrobus equipped with energy-saving systems: 1 - signal of a regulator; 2 - accelerator pedal.

Download (70KB)

Copyright (c) 2022 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».