Buy (120 RUB)
|Generate QR code
Open Access
Subscription or Fee Access
Increasing the driving range of an autonomous vehicle using fuzzy logic algorithms
https://doi.org/10.15518/isjaee.2024.02.100-115
Abstract
This paper deals with the possibility of improving the energy efficiency of a trackless vehicle by using modern control techniques to control the remaining battery charge. For this purpose, it is proposed to use a control system based on a fuzzy logic algorithm. The traction system of this vehicle is based on the use of brushless DC motors and lithium batteries, and also includes an electronic differential system. To test the effectiveness of the proposed control algorithm, simulation modeling was carried out in the MATLAB/Simulink software package. During the simulation, the results of the operation of a classical vehicle linear speed stabilization system based on a PID controller and a system using fuzzy logic algorithms were compared. To test the performance of the developed control algorithm, an experimental stand was created on which tests were carried out. The simulation results were compared with the physical test results, confirming the effectiveness of the proposed control algorithm.
About the Authors
M. E. Mosin
Novosibirsk State Technical University
Russian Federation
Russian Federation
Mosin Mikhail Evgenievich, PhD student at the Department of Electric Drive and Automation of Industrial Units
Karl Marks st. 20, Novosibirsk, 630073
Elibrary Author ID: 1084406
Scopus Author ID: 57215016363
N. S. Popov
Novosibirsk State Technical University
Russian Federation
Russian Federation
Popov Nikita Sergeevich, PhD, Associate Professor at the Department of Electric Drive and Automation of Industrial Units
Karl Marks st. 20, Novosibirsk, 630073
Elibrary Author ID: 1125405
Scopus Author ID: 57203246779
E. A. Domakhin
Novosibirsk State Technical University
Russian Federation
Russian Federation
Domakhin Evgeniy Alexandrovich, PhD, Associate Professor at the Department of Electric Drive and Automation of Industrial Units
Karl Marks st. 20, Novosibirsk, 630073
Elibrary Author ID: 1125405
Scopus Author ID: 57203246779
M. E. Vilberger
Novosibirsk State Technical University
Russian Federation
Russian Federation
Vilberger Mikhail Evgenievich, PhD, Associate Professor at the department of Electromechanics
Karl Marks st. 20, Novosibirsk, 630073
Elibrary Author ID: 177083
Scopus Author ID:57196261861
V. I. Anibroev
Novosibirsk State Technical University
Russian Federation
Russian Federation
Anibroev Vladislav Ivanovich, PhD student at the Department of Electric Drive and Automation of Industrial Units
Karl Marks st. 20, Novosibirsk, 630073
Scopus Author ID: 57220025233
Researcher ID: AEC-5500-2022
РИНЦ Autor Id: 1126611
References
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.
Review
For citations:
Mosin M.E., Popov N.S., Domakhin E.A., Vilberger M.E., Anibroev V.I. Increasing the driving range of an autonomous vehicle using fuzzy logic algorithms. Alternative Energy and Ecology (ISJAEE). 2024;(2):100-115. (In Russ.) https://doi.org/10.15518/isjaee.2024.02.100-115
Views:
140
Email this article 