Увеличение запаса хода автономного безрельсового транспортного средства с применением алгоритмов нечеткой логики

В данной статье исследуется возможность повышения энергетической эффективности безрельсового транспортного средства путем использования современных методов управления для контроля остаточного заряда аккумуляторной батареи. Для этого предлагается применение системы управления на основе алгоритма нечеткой логики. Тяговая система данного транспортного средства основана на использовании бесколлекторных двигателей постоянного тока и литионных аккумуляторов, а также включает в себя систему электронного дифференциала. Для проверки эффективности предложенного алгоритма управления было проведено имитационное моделирование в пакете программ MATLAB/Simulink. В ходе моделирования сравнивались результаты работы классической системы стабилизации линейной скорости транспортного средства на базе ПИД-регулятора и системы с использованием алгоритмов нечеткой логики. Для проверки работоспособности разработанного алгоритма управления был создан экспериментальный стенд, на котором были проведены испытания. Результаты имитационного моделирования были сравнены с результатами физических испытаний, что подтверждает эффективность предложенного алгоритма управления.

1. . Джон Г. С. Вождение электромобиля с увеличенным запасом хода и поведение при зарядке, наблюдаемое на ранних этапах проекта EV / Джон Г. Смарт, Уоррен Б. Пауэлл // Конференция: Всемирный конгресс SAE 2013, Проект EV, DOI: 10.4271/2013-01-1441

2. . Льв, Ю.-М.; Юань, Х.-В.; Лю, Ю.-Ю.; Ван, К.-С. Система управления энергопотреблением композитного источника питания аккумулятор-ультраконденсатор для гибридных электромобилей на основе нечеткой логики. В материалах Первой международной конференции 2010 г. по всеобъемлющим вычислениям, обработке сигналов и приложениям, Харбин, Китай, 17–19 сентября 2010 г.; стр. 1209-1214.

3. . Сатишкумар П.; Пяо С.; Хан М.А.; Ким Д.Х.; Ким М.С.; Чон Д.К.; Ли С.; Ким Х. Дж. Преобразователь DAB-IBDC со смешанным управлением SPS-ESPS для автономной солнечной энергосистемы. Энергии 2017, 10, 1431.

4. . Хусейн С.; Али М.У.; Парк Г.-С.; Ненгру С.Х.; Хан М.А.; Ким Х.-Дж. Биадаптивная система управления энергопотреблением в реальном времени на базе контроллера для гибридных электромобилей с аккумулятором и суперконденсатором. Энергии. – 2019, 12, 4662.

5. . Инь Х.; Чжоу В.; Ли М.; Ма С.; Чжао С. Адаптивная система управления энергопотреблением на основе нечеткой логики в гибридных электромобилях с аккумулятором и ультраконденсатором. IEEE Транс. Трансп. Электриф. 2016, 2, 300–311.

6. . Хан М.А.; Кришна Т. Н. В.; Сатишкумар П.; Сарат Г.; Ким Х.-Дж. Гибридный источник питания с нечеткой стратегией быстрой зарядки для мобильных роботов. В материалах Международной конференции по робототехнике информационных и коммуникационных технологий (ICT-ROBOT 2016), Пусан, Корея, 7-9 сентября 2016 г.

7. . Али М.У.; Камран М.А.; Кумар П.С.; Химаншу; Ненгру С.Х.; Хан М.А.; Хусейн А.; Ким Х.-Дж.Онлайн-идентификация модели на основе данных и адаптивный подход к оценке состояния заряда литий-ионных аккумуляторов с использованием метода множителей Лагранжа. Энергии 2018, 11, 2940.

8. . Салмаси Ф. Р. Стратегии управления гибридными электромобилями: эволюция, классификация, сравнение и будущие тенденции. IEEE Транс. Вех. Технол. 2007, 56, 2393-2404.

9. . Гао С.; Чжао Дж.; Ву Дж.; Хао X. Оптимальная система управления энергией на основе нечеткой логики гибридной системы хранения энергии аккумулятор/суперконденсатор для электромобилей. В материалах 12-го Всемирного конгресса по интеллектуальному управлению и автоматизации (WCICA) 2016 г., Гуйлинь, Китай, 12–15 июня 2016 г.; стр. 98-102.

10. . Хеллендорн Х.; Палм Р. Нечеткие системные технологии в отделе исследований и разработок Siemens. Fuzzy Sets Syst. 1994, 63, 245–269.

11. . Марзуги Х.; Кадри А.; Мартин Ж.-П.; Амари М.; Пьерфедеричи С.; Бача Ф. Внедрение системы энергоменеджмента гибридного источника питания для электромобилей. Конверторы энергии. Менеджер. 2019, 195, 830-843.

12. . Инь Х.; Чжао С.; Ли М.; Ма К. Оптимизация управления энергией для гибридных систем хранения энергии аккумулятор/SC. В материалах IECON 2013–39-й ежегодной конференции Общества промышленной электроники IEEE, Вена, Австрия, 10–13 ноября 2013 г.; стр. 6764-6769.

13. . Мд Махмуд Управление скоростью двигателя BLDC с помощью ПИД-регулятора / Мд Махмуд, С.М.А. Мотакаббер, А. Х. М. Захирул Алам, Анис Нурашикин Нордин // (IJACSA) Международный журнал передовых компьютерных наук и приложений, Vol. 11, № 3, – 2020.

14. . Аманда Даниэль О. да С. Дантас, Андре Фелипе О. де А. Дантас, Жоао Тьяго Л. С. Кампос, Домингуш Л. де Алмейда Нето и Карлос Эдуардо Т.ПИД-регулирование Dórea для электромобилей, на которые распространяются ограничения по сигналу управления и скорости, получено 1 июня 2018 г.; Принял 19 июля 2018 г.; Опубликовано 1 августа 2018 г.

15. . Муньянеза О. Проектирование управления скоростью для системы транспортного средства с использованием нечеткой логики и ПИД-регулятора / Оливье Муньянеза, Бернард Б. Муньязиквие, Хамид Реза Карими // Материалы Международной конференции по нечеткой теории и ее приложениям 2015 г. (iFUZZY), The Evergreen Resort Hotel (Jiaosi) ), Илань, Тайвань, 18-20 ноября – 2015 г.

16. . Макаров И. М. Искусственный интеллект. и интеллектуальные системы управления / И. М. Макаров, В. М. Лохин, С. В. Манько, М. П. Романов; Отделение информ. технологии и числа. система РАН. – М.: Наука, 2006 – 334 с.

17. . Круг Е. К. Цифровые нормативы: научное издание / Е. К. Круг, Т. М. Александриди, С. Н. Дилигенский. – Москва; Ленинград: Энергия, 1966 – 504 с.