NGUYÊN CỨU MÔ PHỎNG BƯỚM GA ĐIỆN TỬ TRÊN TOYOTA CAMRY 2016

s BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI - NGUYỂN TRỌNG NAM ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH: CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT Ô TÔ TÊN ĐỀ TÀI: NGUYÊN CỨU MÔ PHỎNG BƯỚM GA ĐIỆN TỬ TRÊN TOYOTA CAMRY 2016 CBHD: Ts Nguyển Tuấn Nghĩa Sinh viên: Nguyển Trọng Nam Mã số sinh viên: 2018605620 CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT Ô TÔ Hà Nội – Năm 2022 i ii iii MỤC LỤC MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC HÌNH ẢNH vii MỞ ĐẦU TỔNG QUAN VỀ BƯỚM GA ĐIỆN TỬ Đặt vấn đề tính cấp thiết đề tài Đặt vấn đề Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu, đối tượng phương pháp nghiên cứu Mục tiêu đề tài Đối tượng phạm vi nghiên cứu Chức nhiệm vụ phân loại hệ thống bướm ga Chức nhiệm vụ hệ thống bướm ga Phân loại hệ thống điều khiển bướm ga Hệ thống điều khiển bướm ga khí Cấu tạo Nguyên lý hoạt động Hệ thống điều khiển bướm ga điện tử Cấu tạo Nguyên lý hoạt động MƠ HÌNH HĨA HỆ THỐNG Hệ thống điều khiển bướm ga động 2AR-FE iv Giới thiệu hệ thống ETCS-i Cấu tạo hoạt động cổ họng gió Nguyên lý hoạt động hệ thống điều khiển bướm ga điện tử động 2AR-FE 10 Chức dự phịng (chức an tồn) 13 Mạch điều khiển bướm ga 15 Kết cấu phận hệ thống bướm ga 18 Cảm biến vị trí bướm ga 18 Môtơ bướm ga 22 Ly hợp điện từ 24 Cơ cấu an toàn 24 ECU ( Electronic Control Unit) 25 Hệ thống điều khiển tốc độ không tải ISC 27 Giới thiệu tổng quan tình hình nghiên cứu bướm ga điện tử xe ô tô: 29 Xây dựng mơ hình hệ thống điều khiển bướm ga tự động 32 MÔ PHỎNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN BƯỚM GA ĐIỆN TỬ 40 Giới thiệu phần mềm mô matlab/simulink 40 Tổng quan Matlab 40 Mơi trường lập trình Matlab 40 Công cụ mô trực quan Simulink 41 Thiết kế hệ thống điều khiển bướm ga thông minh 44 Điều khiển vịng kín hồi tiếp 44 v Điều khiển Adaptive Sliding Mode 45 Xây dựng mơ hình mơ hệ thống điều khiển bướm ga công cụ Matlab/Simulink 45 Mơ hình hệ thống bướm ga điện tử điều khiển hồi tiếp 45 Mơ hình hệ thống bướm ga Adaptive Sliding Mode 48 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 52 Tài liệu tham khảo 54 Phụ lục 56 Phụ lục 57 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu chữ viết tắt ECU DC PID APP ISCV ISC ETCS-i 10 IC TPS ECM Electric Control Unit Direct current Proportional Integral Derivative Cảm biến vị trí bàn đạp ga Van điều chỉnh : tốc độ không tải Hệ thống điều khiển không tải Hệ Thống điều khiển bướm ga điện tử - thông minh Mạch tổ hợp Cảm biến vị trí bướm ga Vi xử lý 11 12 VTA TRC Tín hiệu đóng mở bướm ga Điều khiển lực kéo 13 14 15 ABS VVT-i VPA Hệ thống phanh ABS Hệ thống phân phối khí tự động - thơng minh Tín hiệu từ bàn đạp ga STT Chữ viết đầy đủ vii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1.Vị trí bướm ga gắn tơ Hình 1.2 Bướm ga dẫn động khí Hình 1.3 Bướm ga điều khiển điện tử Hình 2.1 Sơ đồ nguyên lý hệ thống điều khiển bướm ga điện tử Hình 2.2 Cấu tạo cụm cổ họng gió 10 Hình 2.3 Sơ đồ mạch điện chấp hành bướm ga 11 Hình 2.4 Góc mở bướm ga ứng với chế độ 12 Hình 2.5 Mối quan hệ phận giữ chức dự phòng 13 Hình 2.6 Hoạt động dự phịng cảm biến APPS bị hỏng 14 Hình 2.7 Các chế độ dự phòng cảm biến APPS bị hỏng 15 Hình 2.8 Sơ đồ khối mạch điều khiển bướm ga điện tử 16 Hình 2.9 Sơ đồ mạch điều khiển bướm ga 17 Hình 2.10 Cấu tạo cảm biến vị trí bướm ga loại phần tử Hall 19 Hình 2.11 Cảm biến vị trí bàn đạp ga 20 Hình 2.12 Cảm biển bướm ga loại Hall 21 Hình 2.13 Sơ đồ điện điều khiển mơtơ DC 22 Hình 2.14 Sơ đồ mạch điện điều khiển chế độ đóng bướm ga 23 Hình 2.15 Sơ đồ khối hoạt động ECU 25 Hình 2.16 Sơ đồ khối hệ thống ECU với vi xử lý 27 Hình 2.17 Trích hình 18 tài liệu số [3] 29 Hình 2.18 Trích hình 2,4 tài liệu số [4] 30 Hình 2.19 Trích hình 2, tài liệu số [5] 31 Hình 2.20 Tín hiệu góc đặt, góc đo 32 Hình 2.21 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển bướm ga 32 Hình 3.1 Khối thư viện Simulink 42 Hình 3.2 Cửa sổ mơ hình làm việc simulink 43 Hình 3.3 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển bướm ga 43 viii Hình 3.4 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển với vịng kín hồi tiếp 44 Hình 3.5 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển Adaptive Sliding Mode 45 Hình 3.6 Bảng thông số lựa chọn 46 Hình 3.7 Sơ đồ mô hệ thống với điều khiển hồi tiếp 47 Hình 3.8 Kết mơ hệ thống với điều khiển vịng hở với góc đặt 47 Hình 3.9 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển bướm ga Adaptive Sliding Mode 48 Hình 3.10 Sơ đồ khối bướm ga 49 Hình 3.11 Kết mơ điều khiển Adaptive Sliding Mode với góc đặt 40° 49 Hình 3.12 Trích hình số 16 [3] kết mơ với tín hiệu dạng step 50 Hình 3.13 Bảng tổng kết phương pháp điều khiển 50 MỞ ĐẦU Hiện nay, bướm ga điện tử dần thay bướm ga điều khiển dây cáp khí Với ngành tơ có bước tiến khoa học, kỹ thuật như: điều khiển điện tử, kỹ thuật bán dẫn,… Tìm phương pháp điều khiển có độ cao, phù hợp để đáp ứng nhanh Thơng qua việc làm đề tài góp phần cho sinh viên củng cố lại kiến thức học tập nghiên cứu ngành Công nghệ kỹ thuật ô tô trường Đại Học Công nghiệp Hà Nội Với học phần Đồ án , em xin lựa chọn đề tài : “ Nghiên cứu mô bướm ga điện tử TOYOTA CAMRY 2016” để tìm hiểu sâu hệ thống củng cố kiến thức cho thân Được hướng dẫn thầy : Nguyễn Tuấn Nghĩa, em hoàn thành đồ án Đồ án em gồm chương : Chương : Tổng quan bướm ga điện tử Chương : Mơ hình hóa hệ thống Chương : Mô hệ thống điều khiển bướm ga điện tử Chương : Kết luận hướng phát triển Do thời gian, điều kiện nghiên cứu, trình độ cịn nhiều hạn chế em tránh khỏi thiếu sót Rất mong nhận góp ý, giúp đỡ quý thầy cô bạn Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo : Nguyễn Tuấn Nghĩa thầy môn giúp em hoàn thành học phần này! Em xin chân thành cảm ơn ! Hà Nội, Ngày Tháng Năm 2022 Sinh viên thực Nguyễn Trọng Nam 45 Điều khiển Adaptive Sliding Mode Điều khiển thích ứng tham chiếu mơ hình, MRAC, cấu trúc hệ thống điều khiển hiệu suất hệ thống pha tối thiểu (các số không ổn định) biểu thị theo mơ hình tham chiếu đưa phản hồi mong muốn cho tín hiệu lệnh Tín hiệu lệnh cung cấp cho mơ hệ thống thực tế điều khiển điều chỉnh lợi ích cho lỗi đầu giảm thiểu hệ thống thực tế đáp ứng giống hệ thống mô hình (mong muốn) Sơ đồ hiển thị sơ đồ khối cho cấu trúc hình [10] Hình 3.5 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển Adaptive Sliding Mode Xây dựng mơ hình mơ hệ thống điều khiển bướm ga công cụ Matlab/Simulink Từ sơ đồ khối mơ hình tốn học, sơ đồ hệ thống điều khiển (hình 3.3 3.8), mơ hình cấu hệ thống điều khiển bướm ga ta xây dựng mơ hình hệ thống mơi trường Matlab/simulink sau Mơ hình hệ thống bướm ga điện tử điều khiển hồi tiếp Tiến hành mô với thông số hệ thống điều khiển bướm ga lấy từ tài liệu số [6] 46 Hình 3.6 Bảng thơng số lựa chọn Từ sơ đồ khối điều khiển vòng hở ta đưa vào phần mềm Matlab/Simulink ta sơ đồ mơ hình trên: 47 Hình 3.7 Sơ đồ mô hệ thống với điều khiển hồi tiếp Tiến hành mô với thông số bảng (3.8) ta kết mô bướm ga hình vẽ Kết mơ với góc đặt 400 Hình 3.8 Kết mơ hệ thống với điều khiển vịng hở với góc đặt 40 48 - Nhận xét kết mô hệ thống với điều khiển hồi tiếp Góc đặt 40𝑜 : Thời gian độ tối đa 0.23s Góc mở tiệm cận bướm ga Có xảy tượng vọt lố Góc vọt lố tối đa 45𝑜 Mơ hình hệ thống bướm ga Adaptive Sliding Mode Hình 3.9 Sơ đồ khối hệ thống điều khiển bướm ga Adaptive Sliding Mode Khối S-Funtion1 Khối S-Funtion2 : Các khối dùng tính tốn cập nhật giá trị cho luật thích nghi : Khối bướm ga (Throttle): 49 Hình 3.10 Sơ đồ khối bướm ga Hình 3.11 Kết mô điều khiển Adaptive Sliding Mode với góc đặt 40° Trong báo số [3] tác giả dùng phương pháp điều khiển PID bù kết sau: 50 Hình 3.12 Trích hình số 16 [3] kết mơ với tín hiệu dạng step Trong hình 3.3: Kết mơ sử dụng tín hiệu bước cho thấy thời gian để đối tượng điều khiển bám tốt vào đối tượng thiết lập 0,16 giây Như bạn thấy hình16 [3], phải 0,23 giây để đối tượng điều khiển bám vào đối tượng Từ kết so sánh trên, thấy điều khiển Chế độ trượt thích ứng có chất lượng tốt điều khiển PID bù tác giả báo số [3] Bảng tổng kết kết phân tích trên: Hình 3.13 Bảng tổng kết phương pháp điều khiển Nhận xét chung: Dựa vào kết thấy tín hiệu đáp ứng luật điều khiển chế độ Adaptive Sliding Mode bám vào tín hiệu xác lập tốt so với phương pháp so sánh (phạm vi so sánh trên) Tuy nhiên, điều kiện nghiên cứu ngày nay, đặc biệt nhà sản xuất chuyên 51 nghiệp, họ có nhiều phương pháp phương pháp xử lý tốt hơn, chúng chưa công bố Do thời gian lực có hạn nên phạm vi đồ án án chuyên ngành chưa nghiên cứu đến 52 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Mục tiêu tác giả giúp đối tượng điều khiển bám đối tượng tốt nhanh 50% sở phân tích sở lý thuyết PID thông qua việc đưa thêm thành phần -φs vào luật điều khiển giúp đẩy nhanh việc tiến mặt trượt đối tượng Khi đối tượng tiến gần mặt trượt (s ̴ 0) λ định tốc độ giảm sai số e Tác giả làm cho việc thiết kế hệ thống thực tế trở nên đơn giản nhờ vào phương pháp ước lượng giá trị (nghĩa hệ thống nạp giá trị khởi tạo ban đầu đo lường tính tốn sau q trình vận hành hệ thống tự động cập nhật online giá trị dẫn đến chất lượng điều khiển tốt hơn) Bảng tổng kết kết phân tích : Những vấn đề thực hiện: Về lý thuyết: Mơ hình hóa đối tượng tiến hành thí nghiệm Matlab Simulink với tín hiệu vào khác nhau, sau đánh giá kết thông qua mô chay ổn định tiến hành làm phần cứng mơ hình bướm ga thực Ngồi để đánh giá cơng trình báo cáo khoa học tác giả khác phải tiến hành mơ lại làm thí nghiệm kiểm chứng dựa vào thông tin tác giả cung cấp xem có phù hợp hay khơng, sau đánh giá kết nhận xét phù hợp Nhưng thời gian hạn chế nên ta lấy kết báo cáo thơng qua số liệu hình ảnh minh họa báo 53 Hướng phát triển đề tài: - Viết chương trình điều khiển theo phương pháp Adaptive Sliding Mode để đánh giá phương pháp chạy tốt mơ hình thực tế giống kết mơ Matlab Simulink không? - Ta cần nghiên cứu phát triển ECU hồn chỉnh có chất lượng phù hợp với nhiều điều kiện sử dụng 54 Tài liệu tham khảo [1] T M Hùng, "Nghiên cứu hệ thống điều khiển bướm ga ô tô 2AR-FE lắp dòng xe CAMRY hãng Toyota," Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Hưng Yên, 2013 [2] V V Hoan, "Xây dựng mơ hình hệ thống điều khiển bướm ga điện tử (ETCS-i) cho động 2AR lắp xe Toyota Camry," Đại Học Bách Khoa Đà Nẵng, 2019 [3] A Thomasson and L Eriksson, "Model-Based Throttle control using Static compensators and Pole Placement," Oil&Gas Science and Techology-Rev, Vol.66, pp 717-727, 2011 [4] S Tong, H R Karimin and R Bai, "Modeling and Backstepping Control of Electronic Throttle System," Hindawi Publishing Corporation, Volume 2013,Article ID 871674, p 6, 2013 [5] Y Liu, Shengxian and R Bai, "Fuzzy Sliding Mode Control of the Electronic Throttle System," in the 11th word congress on intelligent and Automation , Shengang, China, 2014 [6] S Tong and Rui Bai, "Adaptive Backstepping Sliding-Mode Control of the Electronic Throttle System in Moder Automobiles," Hindawi Publishing Corporation, Volume 2014, Article ID 383064, p 8, 2014 [7] Đ T Sơn, "Điều khiển bướm ga điện tử," Luận văn Thạc sĩ kỹ thuật điện tử, Đại học Công Nghệ TP Hồ Chí Minh, 3/2016 [8] L Đ Hiếu, N N Anh, N T Nghĩa Phạm Minh Hiếu, ''Giáo trình tin học ứng dụng kỹ thuật tơ,'' Giáo trình trường Đại học Cơng nghiệp Hà Nội, Nxb Thống kê, 2017 55 [9] H T K Duyên, P X Khánh P X Minh, ''Giáo trình lý thuyết điều khiển tự động,'', Nxb Giáo dục, 2011 [10] P Haghi, K B Ariyur and W S Black, "Adaptive Systems: History, Problems, and Perspective," 2014 56 Phụ lục Các thơng số mơ hình tham khảo tài liệu số [6] Gr Kb Ks Theta0 J Kt Kd Ubat Ra Km Kk m0 m1 m2 m3 m4 lam phi gam1 = 17 = 0.016 = 0.0247 = 0.16 = 4e-6 = 0.016 = 4e-4 = 12 = 1.2 = 0.107 = 4.8e-3 = Kt*Ubat/(Gr*J*Ra) = Ks/(Gr^2*J) = Kb*Kt/(J*Ra)+Kd/(Gr^2*J) = Km/(Gr^2*J) = Kk/(Gr^2*J) = 50 = 100 = 0.1 57 Phụ lục Khối S-Funtion1: function [sys,x0,str,ts] = sfuncont1(t,x,u,flag,gam1) %SFUNCONT An example M-File S-function for continuous systems % This M-file is designed to be used as a template for other % S-functions Right now it acts as an integrator This template % is an example of a continuous system with no discrete components % % See sfuntmpl.m for a general S-function template % % See also SFUNTMPL % Copyright 1990-2007 The MathWorks, Inc % $Revision: 1.14.2.1 $ switch flag case % Initialization sys = [1, % number of continuous states 0, % number of discrete states 1, % number of outputs 2, % number of inputs 0, % reserved must be zero 1, % direct feedthrough flag 1]; % number of sample times x0 = 0; str = []; ts = [0 0]; % sample time: [period, offset] case % Derivatives sys = -gam1*u(1)*u(2); case % Discrete state update sys = []; % nothing case sys = x; case % Terminate sys = []; % nothing 58 otherwise DAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag)); end [7] Khối S-Funtion2: function [sys,x0,str,ts] = sfuncont2(t,x,u,flag,gam2) %SFUNCONT An example M-File S-function for continuous systems % This M-file is designed to be used as a template for other % S-functions Right now it acts as an integrator This template % is an example of a continuous system with no discrete components % % See sfuntmpl.m for a general S-function template % % See also SFUNTMPL % Copyright 1990-2007 The MathWorks, Inc % $Revision: 1.14.2.1 $ switch flag case % Initialization sys = [1, % number of continuous states 0, % number of discrete states 1, % number of outputs 2, % number of inputs 0, % reserved must be zero 1, % direct feedthrough flag 1]; % number of sample times x0 = 50; str = [0]; ts = [0 0]; % sample time: [period, offset] case % Derivatives sys = -gam2*u(1)*u(2); case % Discrete state update sys = []; % nothing case 59 sys = x; case % Terminate sys = []; % nothing otherwise DAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag)); end [7] ... bàn đạp ga thân bướm ga thay cảm biến vị trí bướm ga thân bướm ga hoạt động điện tử Bướm ga điện tử chứa thành phần cảm biến vị trí bướm ga, ECU động mô tơ điều khiển bướm ga Hình 1.3 Bướm ga điều... khiển bướm ga thực thông qua bàn đạp hệ thống truyền động khí Hệ thống điều khiển bướm ga điện tử Cấu tạo Bộ bướm ga điều khiển điện tử (ETC), truyền động điều biến bướm ga (TAC), thay bướm ga điều... hình nghiên cứu bướm ga điện tử xe ô tô: 29 Xây dựng mơ hình hệ thống điều khiển bướm ga tự động 32 MÔ PHỎNG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN BƯỚM GA ĐIỆN TỬ 40 Giới thiệu phần mềm mô matlab/simulink