The method of efficient individual control of electric traction motors of an electric portal axle during cornering

封面


如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: In recent years, the global automotive industry has shown increased interest in electric traction drive for road vehicles, including electric cars, electric buses and electric trucks, where various drive layouts are used. One of the most widespread drive layouts is an individual electric traction drive, which is often used in modern electric buses. The individual electric traction drive has such advantages as reliability in sustaining traction or braking forces in case of failure of one of the engines, compact placement of engines, low floor level along the entire length of the cabin and adaptation of the electric traction drive to road conditions. The last point of the mentioned advantages requires the development of an advanced control system.

AIMS: Development of the yaw recognition algorithm and formation of the algorithm for designing a torque redistribution regulator.

METHODS: Modeling of the operation of the yaw recognition algorithm is carried out during simulation tests in the MATLAB/Simulink software package. The main dependencies are derived, followed by obtaining a phase variable, for the correct operation of the optimal controller.

RESULTS: The yaw recognition algorithm, which forms the torque redistribution between the driving wheels, is developed, an algorithm for designing an optimal regulator was developed, such concepts as theoretical and actual motion parameters are introduced. Simulation modeling of the spatial movement of an electric bus is carried out in the MATLAB/Simulink software package, showing the operability and efficiency of the developed system. The scientific novelty is the formation of the optimal regulator, making torque redistribution possible.

CONCLUSIONS: The practical value of the development and research lies in the possibility of applying the algorithm and the control law for vehicles equipped with the individual electric traction drive.

作者简介

Akop Antonyan

KAMAZ Innovation Center LLC, Skolkovo Innovation Center; Moscow Polytechnic University

编辑信件的主要联系方式.
Email: antonyan.akop@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5566-6569
SPIN 代码: 4797-9808

Cand. Sci. (Tech.), Lead Software and Simulation Engineer, Associate Professor of the Advanced Engineering School of Electric Transport

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

参考

  1. Grossl A, Krojer W, Wendl H, et al. Portal Axle AVE 130 for Electric Urban Busses. ATZ worldwide. 2015;117(4). doi: 10.1007/s38311-015-0078-x
  2. HDE13T (RIM). HANDE AXLE. Shaanxi Hande Axle Co. Ltd, 2021. [internet] Accessed: 06.12.2022. Available from: http://www.handeaxle.com/product/pro-detail-4573.htm
  3. Allison to offer an electric axle drivetrain for electric buses. Vado e Torno Edizioni, 2012-2023. [internet] Accessed: 06.12.2022. Available from: https://www.sustainable-bus.com/components/allison-to-offer-an-electric-axle-drivetrain-for-electric-buses/
  4. Biryukov VV, Porsev EG. Traction electric drive: account. textbook for universities. Moscow: Yurayt; 2021.
  5. Ovsyannikov EM, Fomin AP. Traction electrical systems of vehicles: Textbook. Moscow: FORUM:INFRA-M; 2019.
  6. Patent DE 10 2011 089021 A1. Int Cl. F16H 57/12. Anmeldetag: 19.12.2011, Offenlegungstag: 20.06.2013. Getriebevorrichtung mit einem innenverzahnten Hohlrad sowie zwei damit kämmenden Stirnrädern. Anmelder ZF Friedrichshafen AG, 88046, Friedrichshafen, DE.
  7. Antonyan AV. Povyshenie ustoychivosti i upravlyaemosti avtomobiley kolesnoy formuloy 4x4 putem pereraspredeleniya podvodimykh k kolesam vrashchayushchikh momentov [dissertation] Moscow; 2021.
  8. Larin VV. Theory of movement of all-wheel drive wheeled vehicles: textbook for universities. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2010.
  9. Litvinov AS. Vehicle stability and control. Moscow: Mashinostroenie; 1971.
  10. Ivanov VA, Faldin NV. Theory of optimal automatic control systems. Moscow: Nauka; 1981.
  11. Zhileikin MM. Theoretical foundations for improving the stability and controllability of wheeled vehicles based on fuzzy logic methods. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2016.
  12. Zhileikin MM, Kotiev GO. Vehicle Systems Modeling: Tutorial. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2021.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. The analytical model of an electric bus.

下载 (162KB)
3. Fig. 2. Motion path of electric buses’ center of gravity during notion on the “tarmac” (a) and “ice and snow” surface (b).

下载 (142KB)
4. Fig. 3. Graphs of torque on driving wheels (a) and graphs of rotation velocity of driving wheels (b): blue line — for the right wheel; green line — for the left wheel.

下载 (334KB)

版权所有 © Eco-Vector, 2023

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».