Nghiên cứu mô phỏng hệ thống treo từ trường ứng dụng trong ô tô

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu mô hệ thống treo từ trường ứng dụng ô tô Vũ Bá Hùng hung.vb211171M@sis.hust.edu.vn Ngành Kỹ thuật ÔTÔ Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Dương Ngọc Khánh Trường: Cơ Khí HÀ NỘI, 04/2022 Chữ ký GVHD CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn : Vũ Bá Hùng Đề tài luận văn: Nghiên cứu mô hệ thống treo từ trường ứng dụng ô tô Chuyên ngành : Ngành Kỹ thuật ÔTÔ Mã số SV: 20211171M Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 29/04/2022 với nội dung sau: - Chỉnh sửa lại thuật ngữ khoa học - Trình bày theo mẫu sau đại học - Chỉnh sửa lỗi tả, thứ ngun hình ảnh - Một số đồ thị, ảnh mờ cần chỉnh sửa Ngày 12 tháng 05 năm 2022 Giáo viên hướng dẫn Tác giả luận văn CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG Lời cám ơn Trong q trình nghiên cứu hồn thiện luận văn, em thầy cô mơn Ơ tơ xe chun dụng nói riêng Viện khí động lực nói chung giúp đỡ tận tình khơng cơng việc tìm kiếm tài liệu mà cung cấp kiến thức đề tài em Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy, cô hướng dẫn em thời gian qua Đặc biệt, em xin gửi lời cám ơn đến thầy PGS, TS Dương Ngọc Khánh, thầy giúp em nhiều khoảng thời gian học tập nghiên cứu hồn thành luận văn Tóm tắt nội dung luận văn Hệ thống treo hệ thống quan trọng xe ô tô, phát triển từ hệ thống treo thụ động dùng giảm chấn dầu tới hệ thống treo tích cực có truyền động điều khiển riêng bên Mục tiêu phát triển thỏa hiệp đồng thời hai yếu tố êm dịu bám đường mà hệ thống treo truyền thống thụ động cần phải lựa chọn hai tốt Hệ thống treo từ trường hệ thống treo có điều khiển sử dụng truyền động từ trường, với điều khiển chương trình điều khiển hệ thống treo thỏa hiệp hai yếu tố khả tác động lực chủ động truyền động tới hệ thống treo Nghiên cứu xây dựng mơ hình thí nghiệm hệ thống treo từ trường, phân tích đánh giá hiệu suất hệ thống treo từ trường tới động lực học xe Kết khảo sát mơ hình thí nghiệm, mô phần mềm chuyên dụng cho thấy hệ thống treo từ trường thỏa hiệp đồng thời hai yếu tố êm dịu bám đường Sự êm dịu khối lượng treo tăng lần với hệ thống treo từ trường với điều khiển thích ứng tối ưu Hệ thống treo từ trường sử dụng điều khiển thích ứng tối ưu ứng dụng xe tơ thực tế HỌC VIÊN Ký ghi rõ họ tên MỤC LỤC CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN .1 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ HỆ THỐNG TREO TÍCH CỰC 2.1 Hệ thống treo 2.1.1 Định nghĩa 2.1.2 Nguyên lý hoạt động cấu tạo 2.1.3 Vai trò 2.1.4 Tiêu chuẩn hệ thống treo: 2.1.5 Phân loại hệ thống treo 2.2 Các nghiên cứu hệ thống treo: .8 2.2.1 Hệ thống treo khơng có điều khiển 2.2.2 Hệ thống treo có điều khiển: .12 2.3 Hệ thống treo có điều khiển mơ hình 20 2.3.1 Mơ hình hệ thống treo thụ động: 20 2.3.2 Mơ hình hệ thống treo tích cực 24 2.4 Chương trình thuật tốn điều khiển cho hệ thống treo tích cực 26 2.4.1 Điều khiển tỉ lệ 26 2.4.2 Điều khiển thích ứng: 27 2.4.3 Điều khiển tối ưu 30 2.5 Phần mềm mô hệ thống treo tích cực 31 2.5.1 Phần mềm mô Matlab 31 2.5.2 Phần mềm mô MotionView/ MotionSolve 32 2.6 Kết luận chương 32 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 33 3.1 Thiết kế mơ hình truyền động từ trường: .33 3.1.1 Mơ hình hệ thống treo phần tư: 33 3.1.2 Bộ truyền động từ trường 34 3.1.3 Mơ hình thí nghiệm hệ thống treo có điều khiển Matlab 37 3.1.4 Mơ hình thí nghiệm hệ thống treo có điều khiển MotionView/ MotionSolve 38 3.2 Chiến lược điều khiển thiết kế điều khiển .39 3.2.1 Bộ điều khiển PID ứng dụng mơ hình hệ thống treo có điều khiển 40 3.3 Tối ưu điều khiển 43 3.3.1 Máy học điều chỉnh thông số cho điều khiển PID .44 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ 52 CHƯƠNG 5: THẢO LUẬN VÀ KẾT LUẬN .57 TÀI LIỆU THAM KHẢO .60 DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH VÀ BẢNG BIỂU Hình 1: Cấu trúc hệ thống treo vị trí bánh xe ô tô Hình 2: Henri Fournier treo đặt biệt thắng giải đua ô tô "Mors Mchine", ảnh chụp năm 1902 10 Hình 3: Giảm chấn J (J-damper) có tên gọi Inerter phát minh C Smith Giảm chấn sử dụng lực quán tính bánh đà để tiêu tán lượng đàn hồi 10 Hình 4: Đặc tính giảm chấn 12 Hình 5: Cấu trúc giảm chấn sử dụng van thủy lực điều khiển điện (EH Dampers) 14 Hình 6: Đặc tính giảm chấn sử dụng van thủy lực điều khiển điện 14 Hình 7: Cấu trúc giảm chấn sử dụng van điều tiết từ trường 15 Hình 8: Đặc tính giảm chấn sử dụng van điều tiết từ trường 15 Hình 9: Cấu trúc giảm chấn điện tử 16 Hình 10: Đặc tính giảm chấn điện tử 16 Hình 11: Cấu trúc hệ thống treo tích cực sử dụng truyền động động pha tuyến tính dạng thẳng 18 Hình 12: Cấu trúc hệ thống treo tích cực sử dụng truyền động động pha tuyến tính dạng thẳng 19 Hình 13: Cấu trúc hệ thống treo tích cực sử dụng bơm thủy lực 19 Hình 14: Mơ hình hệ thống treo phần tư vị trí bánh xe tiếp xúc 21 Hình 15: Đồ thị đặc tính lý tưởng giảm chấn thụ động (màu xám) 22 Hình 16: Bảng mơ tả chi phí điều khiển loại hệ thống treo có điều khiển 23 Hình 17: Mơ hình truyền động thủy lực điều khiển ứng dụng hệ thống treo tích cực 26 Hình 18: Lưu đồ thuật tốn điều khiển PID 27 Hình 19: Mơ hình hệ thống điều khiển sử dụng điều khiển LQR 29 Hình 20: Mơ hình hệ thống điều khiển sử dụng logic mờ (Fuzzy controller) 30 Hình 21: Một số hệ thống mô phần mềm Altair 32 Hình 22: Mơ hình hệ thống treo phần tư đầy đủ 33 Hình 23: Mơ hình hệ thống treo phần tư đơn giản 34 Hình 24: Hệ thống treo tích cực sử dụng giảm chấn từ trường BOSE 35 Hình 25: Cấu trúc hệ thống treo sử dụng truyền động động pha nghiên cứu luận văn 36 Hình 26: Khối mơ tả mơ hình hệ thống treo đơn giản 37 Hình 27: Khảo sát mơ hình hệ thống treo đơn giản với mấp mô mặt đường 50mm 37 Hình 28: Mơ hình hệ thống treo đơn giản mô Hyperview 3D (trái) , kết khảo sát kích động lần 50mm Hyperview 2D (phải) 38 Hình 29: Mấp mô mặt đường tác dụng tới khối lượng treo 39 Hình 30: Lưu đồ thuật tốn điều khiển hệ thống treo mơ hình thí nghiệm 41 Hình 31: Lưu đồ thuật tốn điều khiển hệ thống treo sử dụng điều khiển PID 42 Hình 32: Lưu đồ thuật tốn điều khiển hệ thống treo tích cực sử dụng điều khiển PID máy học 44 Hình 33: Các dạng điều khiển hồi quy 45 Hình 34: Mơ hình dự đốn thuật tốn hồi quy tuyến tính 45 Hình 35: Hàm dự đốn tạo với điểm liệu (đường thẳng qua điểm liệu) 49 Hình 36: Thuật tốn hồi quy tuyến tính ứng dụng để tối ưu điều khiển PID 49 Hình 37: Giá trị đỉnh gia tốc dao động 50 Hình 38: Gia tốc dao động khối lượng treo giảm thông số P, I, D điều chỉnh 51 Hình 39: Đồ thị mơ tả dao động khối lượng treo giảm máy học điều chỉnh xong thông số điều khiển PID 52 Hình 40: Tín hiệu điều khiển tới chấp hành truyền động từ trường 53 Hình 41: Gia tốc dao động tần số 2.3Hz, giá trị gia tốc giảm lần sử dụng LEM 53 Hình 42: Mơ hình hệ thống treo tích cực sử dụng truyền động từ trường mô Matlab 54 Hình 43: Gia tốc khối lượng treo mơ hình hệ thống treo tích cực mơ Maltab 54 Hình 44: Gia tốc dao động tần số 2.3Hz, giá trị gia tốc giảm lần sử dụng LEM mô Matlab 55 Hình 45: Mơ hình hệ thống treo tích cực sử dụng truyền động từ trường mô MotionView/MotionSolve 55 Hình 46: Gia tốc khối lượng treo mô Matlab, giá trị giảm lần 0.4 m/s 58 Hình 47: Gia tốc khối lượng treo mô Motionview/MotionSolve, giá trị giảm lần 0.4 m/s 58 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN Ơ tơ phương tiện phổ biến giới nước phát triển, xu hướng dự đoán lan nước phát triển Việt Nam năm tới Hiện xe máy phương tiện phổ biến Việt Nam Với xu hướng đó, ngành cơng nghiệp chế tạo xe Việt Nam thúc đẩy mạnh mẽ năm gần Số lượng doanh nghiệp hoạt động lĩnh vực công nghiệp phụ trợ cho ngành công nghiệp ô tô gia tăng liên tục với tham gia doanh nghiệp thuộc thành phần kinh tế, đóng góp đáng ý vào gia tăng khu vực doanh nghiệp tư nhân nước Một số doanh nghiệp sử dụng cơng nghệ, máy móc nước EU Nhật Bản Các tiêu chuẩn, công cụ quản lý tiên tiến doanh nghiệp quan tâm áp dụng Dù đạt số kết định q trình phát triển, ngành cơng nghiệp tơ Việt Nam cịn nhiều hạn chế Cụ thể, phát triển chậm số lượng chất lượng so với nhiều quốc gia khu vực, phụ tùng linh kiện ô tô sản xuất Việt Nam có hàm lượng cơng nghệ thấp Hầu hết sản phẩm yêu cầu công nghệ cao nhập Tuy nhiên, việc thừa kế công nghệ có giới, Việt Nam đón đầu cơng nghệ việc tập trung vào nghiên cứu phát triển cơng nghệ cao, có triển vọng lớn cho ngành công nghiệp Ngành công nghiệp chế tạo ô tô Việt Nam giới liên tục đẩy mạnh nghiên cứu phát triển dịng sản phẩm có nhiều tính cải thiện hơn, nhiều công nghệ điều khiển dần suất nhiều hệ thống ô tô Nghiên cứu cơng nghệ xe hơi, phân tích hợp công nghệ tạo sản phẩm mà thấy đường ngày hôm thấy tương lai Xu hướng phát triển ô tô gần tập trung giải toán thay lượng hóa thạch sang sử dụng lượng điện an tồn với mơi trường Những xe điện làm đến tay người dùng, xe vậy, nhiều công nghệ đại áp dụng điển hình hệ thống an tồn xe Nghiên cứu cơng nghệ an tồn xe tập trung vào mục tiêu quan trọng an toàn lái, cân xe, chống ồn,… để tăng tiện nghi cho xe Đây thách thức hội bối cảnh công nghệ xe Việt Nam toàn cầu đẩy mạnh Cơng nghệ an tồn xe cụ thể hệ thống điện tử, cụ thể an tồn va có va chạm – hệ thống túi khí, an tồn phanh gấp – hệ thống chống bó cứng phanh, an tồn lái xe – hệ thống hỗ trợ người lái, điển hình hệ thống tự lái xuất mẫu xe đại, an tồn xe vượt địa hình khơng phẳng, cua – hệ thống treo có điều khiển, số hệ thống khác Hệ thống treo xe hàm chứa công nghệ giúp tăng tính an tồn lái xe, hệ thống treo tạo êm dịu vận hành xe đảm báo sức khỏe cho người lái thời gian lái xe an tồn cho hàng hóa – tiêu đánh giá độ êm dịu Mặt khác, hệ thống treo tăng cường khả bám đường cho xe cua, vượt địa hình khơng phẳng phanh gấp Những tính hứa hẹn với hệ thống treo có điều khiển thảo luận phần lại luận văn Hệ thống treo có ba thành phần chủ yếu phận đàn hồi (lò xo), phận giảm chấn (giảm chấn) phận hướng Bộ phận đàn hồi giảm chấn đóng vai trị tạo tính hệ thống treo êm dịu tăng khả bám đường phận hướng dùng để truyền lực dọc, lực ngang momen tương tác bánh xe với khung vỏ ô tô Những nghiên cứu hệ thống treo rằng, hai yếu tố êm dịu bám đường có đặc tính trái ngược, hệ thống treo thơng thường thụ động người thiết kế phải cân đối hai yếu tố việc cân đối lựa chọn yếu tố trội không đạt hai tốt hệ thống treo thông thường Hệ thống treo có điều khiển giải pháp cải tiến hệ thống treo để giải toán cân đối trên, nghiên cứu hệ thống treo có điều khiển đề xuất sử dụng thêm truyền động điều khiển chương trình lập trình sẵn Bộ truyền động đề xuất truyền động thủy lực, khí nén, động tuyến tính, vân vân, nhiên việc nghiên cứu hệ thống treo dạng mang tính lý thuyết việc tiếp cận nghiên cứu khó khăn Việt Nam, luận văn thảo luận chi tiết nghiên cứu hệ thống treo có điều khiển sử dụng động tuyến tính với mục tiêu đạt hiệu xuất cao êm dịu khả bám đường đạt hiệu chấp nhận Cấu trúc luận văn trình bày nghiên cứu hệ thống treo có điều khiển cách chi tiết đầy đủ Một nghiên cứu hoàn thiện từ định nghĩa hệ thống treo cấu trúc thiết kế hệ thống điện tử phức tạp nhằm đạt mục tiêu quan trọng hệ thống treo tính an tồn cho xe Tiếp theo, thiết kế truyền động đề xuất dành cho hệ thống treo điều khiển Cuối không phần quan trọng, thiết kế chương trình điều khiển lập trình để chuyên sử dụng cho hệ thống treo có điều khiển điều khiển trình bày Mục tiêu hệ thống đạt hai yếu tố êm dịu bám đường lúc cho mơ hình xét Hệ phương trình (3.7) hàm dự đốn y = ax+b, ẩn a b cần dự đốn Hàm dự đốn có dạng phương trình đường thẳng, qua điểm liệu cách gần Kết hàm dự đoán dự đốn gần xác liệu biết biến liệu Trong nghiên cứu biến biết gia tốc mong muốn biến cần dự đốn thơng số P, I, D điều khiển thích ứng Mục tiêu tìm giá trị P, I, D phù hợp để đạt giá trị gia tốc dao động mong muốn, dự đốn thơng số P, I, D điều khiển biết giá trị gia tốc mong muốn Lưu ý: Để tạo hàm dự đoán có dạng đường thẳng cần tối thiểu ba điểm liệu để có kết chấp nhận được, nhiên nhiều điểm liệu hàm dự đoán xác Đối với mơ hình hệ thống treo có điều khiển nghiên cứu, biến phụ thuộc biến độc lập giá trị gia tốc dao động khối lượng treo giá trị điều chỉnh P, I , D điều khiển PID Giá trị gia tốc thay đổi thông số P, I, D thay đổi với mục tiêu tối thiểu gia tốc dao động khối lượng treo cách điều chỉnh tối ưu thông số P, I, D cho mơ hình hệ thống treo Thuật tốn hồi quy tuyến tính sử dụng để xây dựng mơ hình mơ tả mối liên hệ gia tốc dao động với thơng số PID từ dự đốn thơng số PID tối ưu với giá trị gia tốc dao động mong muốn, trường hợp giá trị gia tốc mong muốn bé Để làm vậy, thuật tốn tối ưu điều chỉnh thơng số P, I, D tăng dần phương pháp điều chỉnh thủ công, thông số điều chỉnh cho giá trị gia tốc lớn tương ứng Khi tăng dần thông số P, I, D gia tốc có xu hướng giảm dần Thuật tốn hồi quy tuyến tính dự đốn gần xác thông số P, I, D để đạt gia tốc mong muốn sau hàm dự đốn thiết lập Mơ hình hệ thống treo có điều khiển đặt điều kiện kích động mặt đường có dạng hình sin, thông số P, I D tăng dần phương pháp điều chỉnh thủ công Xét giá trị gia tốc dao động lớn giá trị điều khiển P, I, D tương ứng ta thu liệu mô tả hai thông số Mô tả ba điểm liệu phương trình (3.5) ta phương trình ma trận mơ tả liệu sau: 𝑦1 𝑥1 𝑦 𝑥 [ ] = 𝑎 [ ] + 𝑏 [1] 𝑦3 𝑥3 (3.8) Phương trình ma trận (3.5) vơ nghiệm giải xác, thuật tốn hồi quy quyến tính tìm a b cho phương trình qua ba điểm liệu tối ưu Phương trình ma trận (3.8) viết lại sau: 47 𝑦1 𝑥1 𝑎 [𝑦2 ] = [ ] [x2 𝑏 𝑦3 𝑥3 1] (3.9) Mục tiêu thuật tốn hồi quy tuyến tính xác định phương trình đường thẳng (3.6) dựa vào liệu huấn luyện giá trị gia tốc dao động thông số P, I, D Tham số hàm dự đoán biểu diễn ma trận A sau: 𝑎 𝐴=[ ] 𝑏 (3.10) Dữ liệu huấn luyện sử dụng có dạng hai chiều xác định giá trị gia tốc dao động tức thời giá trị điều chỉnh P, I D thời điểm Nghiên cứu lấy ba điểm liệu để suy mơ hình dự đốn Dữ liệu mơ tả ma trận sau: 𝑥1 𝑋 = [x2 𝑥3 1] (3.11) Áp dụng công thức xác định giá trị a b hàm dự đoán cho sau: 𝐴 = [𝑋 𝑇 𝑋 ]−1 𝑋 𝑇 𝑌 (3.12) Trong đó: 𝑋 𝑇 ma trận chuyển vị ma trận X Khi xác định A, tức giá trị a b ta có hàm xấp xỉ xác định Thuật tốn điều khiển cho hệ thống treo có điều khiển nghiên cứu diễn giải sau: - - - Đặt giá trị 𝐾𝑖 𝐾𝑑 Cho giá trị 𝐾𝑝 tăng khoảng xác định Cảm biến đo lại gia tốc khối lượng treo 𝐾𝑝 thay đổi, giá trị đỉnh gia tốc dao động ghi lại tương ứng với giá trị 𝐾𝑝 thời điểm Ma trận gia tốc treo 𝐾𝑝 làm liệu cho thuật tốn hồi quy tuyến tính, tối thiểu điểm liệu thuật tốn xây dựng hàm (đường thẳng) qua điểm liệu cách gần Khi này, giá trị 𝐾𝑝 cần điều khiển để có giá trị gia tốc dao động mong muốn xác định qua hàm dự đốn Logic lấy giá trị 𝐾𝑝 dự đoán điều chỉnh cho điều khiển PID Khi điều chỉnh 𝐾𝑝 xong, giá trị giữ nguyên sau cho 𝐾𝑖 tăng Cảm biến gia tốc đo lại gia tốc khối lượng treo 𝐾𝑖 thay đổi, giá đỉnh gia tốc dao động ghi lại tương ứng với giá trị 𝐾𝑖 thời điểm 48 - Một hàm dự đốn để điều chỉnh 𝐾𝑖 tạo dự đoán 𝐾𝑖 với giá trị gia tốc mong muốn cho trước Tương tự thuật toán điều chỉnh cho 𝐾𝑑 Điểm liệu Hàm dự đốn Hình 35: Hàm dự đốn tạo với điểm liệu (đường thẳng qua điểm liệu) Hình 36: Thuật tốn hồi quy tuyến tính ứng dụng để tối ưu điều khiển PID Thông số điều khiển PID 𝐾𝑃 ; 𝐾𝐼 𝑣à 𝐾𝐷 điều chỉnh theo thứ tự Sau lần điều chỉnh, liệu gia tốc dao động thông số lưu thành điểm liệu, hàm dự đoán tạo sau để dự đốn giá trị điều chỉnh phù hợp để đạt giá trị gia tốc mong muốn Như trình bày, điểm liệu tạo tăng đặn thông số P, I, D để suy giá trị đỉnh gia tốc dao động tương ứng: 49 𝑃1 = → 𝑎1 Giá trị 𝑃2 = 𝑃1 + ∆𝑃 → 𝑎2 𝑃3 = 𝑃2 + ∆𝑃 → 𝑎3 𝑃4 = 𝑃3 + ∆𝑃 → 𝑎4 𝑃5 = 𝑃4 + ∆𝑃 → 𝑎5 Tương tự với thông số I, D Trong nghiên cứu ∆𝑃 = 0.5 ; ∆𝐼 = 10; ∆𝐷 = 0,2 kết giá trị gia tốc mong muốn đạt với thông số P, I, D điều chỉnh máy học hình 36 Đổi chiều Đỉnh Đổi dấu Hình 37: Giá trị đỉnh gia tốc dao động Các giá trị đỉnh gia tốc dao động xét đến làm liệu để đánh giá hiệu suất điều khiển điều khiển PID Giá trị đỉnh đỉnh xem xét độ lớn Chương trình so sánh giá trị gia tốc dao động giá trị trước để tìm giá trị đỉnh, giá trị nhỏ giá trị trước loại bỏ Nguyên lý điều chỉnh điều khiển PID chương trình: Bước 1: Tìm giá trị đỉnh gia tốc dao động Bước 2: Điều chỉnh giá trị P, I, D tăng lên khoảng định đọc giá trị đỉnh gia tốc Bước 3: Thực bước bốn lần lưu điểm liệu (ma trận) Bước 4: Thuật toán xây dựng hàm dự đoán y = ax+b Bước 5: Dự đoán giá trị điều chỉnh P, I, D để đạt giá trị gia tốc mong muốn Bước 6: Kết thúc 50 Hình 38: Gia tốc dao động khối lượng treo giảm thông số P, I, D điều chỉnh Giá trị đỉnh gia tốc khối lượng treo giảm thông số P, I, D điều chỉnh Các bước điều chỉnh cho giá trị gia tốc dao động giảm, sau lần điều chỉnh hàm dự đốn dự đốn giá trị điều chỉnh phù hợp để đạt giá trị gia tốc dao động mục tiêu, luận văn gọi bước nhảy điều chỉnh thuật toán máy học 51 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ Một mơ hình thí nghiệm xây dựng, mơ hình mơ Matlab Motionview xét đến Thông số mơ hình tương tự nhau, cụ thể khối lượng treo có khối lượng 1.5 kg; độ cứng lò xo 300 N/m hệ số ma sát nội quy đổi sang giảm chấn dầu có hệ số giảm chấn 22 Ns/m Thông số tham khảo mơ hình thí nghiệm với mục đích khảo sát kết cách khách quan Ngoài truyền động từ trường sử dụng cuộn dây cụm nam châm vĩnh cửu trình bày mục truyền động từ trường Bộ kích động mơ hình thí nghiệm tạo dao động hình sin có tần số từ – 3.5Hz khoảng dao động 10 mm Bộ điều khiển gồm: mạch điều khiển Arduino, mạch công suất (cầu H) điều khiển truyền động từ trường, mạch điều khiển tốc độ động cuối mạch loại bỏ nhiễu 200 Tín hiệu gia tốc (analog) 150 100 50 0 200 400 600 800 1000 -50 -100 Thời gian (ms) -150 -200 Hình 39: Đồ thị mơ tả dao động khối lượng treo giảm máy học điều chỉnh xong thông số điều khiển PID Đồ thị hình 39 mơ tả máy học điều chỉnh thông số điều khiển PID để giảm gia tốc dao động khối lượng treo Kết 1000 điểm liệu đo từ cảm biến gia tốc đặt khối lượng treo Tại điểm liệu 218, máy học bắt đầu điều chỉnh thông số Kết cho thấy gia tốc dao động khối lượng treo giảm lần điều khiển PID điều chỉnh xong 52 Tín hiệu điều khiển (analog) 300 200 100 0 200 400 600 800 1000 -100 -200 -300 Thời gian (ms) Hình 40: Tín hiệu điều khiển tới chấp hành truyền động từ trường Tín hiệu gia tốc (analog) Đồ thị hình 40 mơ tả tín hiệu điều khiển gửi tới chấp hành, thấy điều khiển tạo lực từ trường để kéo gia tốc khối lượng treo Giá trị điều khiển tối đa 255 (đơn vị số điều khiển) Tần số (Hz) Hình 41: Gia tốc dao động tần số 2.3Hz, giá trị gia tốc giảm lần sử dụng LEM 53 Chuyển đổi đồ thị hình 39 từ miền thời gian sang miền số ta đồ thị hình 41 Đồ thị thể giao động lớn vùng tần số 2.3 Hz Hình 42: Mơ hình hệ thống treo tích cực sử dụng truyền động từ trường mơ Matlab Hình 43: Gia tốc khối lượng treo mơ hình hệ thống treo tích cực mơ Maltab Đường đồ thị gia tốc khối lượng treo mô tả miền tần số LEM so với Passive tần số 2.3 Hz chênh lệch lần, cụ thể truyền động từ trường LEM kích hoạt gia tốc khối lượng treo giảm lần mấp mô mặt đường không đổi So với LEM khơng kích hoạt mơ hình lúc coi hệ thống treo thụ động thơng thường với lị xo giảm chấn ma sát nội mơ hình 54 Mơ hình hệ thống treo tích cực mơ phần mềm Matlab thể hình 42 Gia tốc mong muốn khối lượng treo thiết đặt 0, thơng số mơ hình điều khiển thiết đặt giống mơ hình thí nghiệm Kết mơ mơ hình thí nghiệm hệ thống treo Matlab cho kết tương tự với mơ hình thí nghiệm Giá trị gia tốc dao động khối lượng treo giảm lần sử dụng truyền động từ trường LEM Hình 44: Gia tốc dao động tần số 2.3Hz, giá trị gia tốc giảm lần sử dụng LEM mô Matlab Hình 45: Mơ hình hệ thống treo tích cực sử dụng truyền động từ trường mô MotionView/MotionSolve 55 Đồ thị mô tả miền tần số hình 44, kết mơ Matlab giống với mơ hình thí nghiệm, giá trị gia tốc dao động khối lượng treo giảm lần tập chung tần số 2.3Hz, tần số kích động mặt đường Tiếp theo, kết mơ hình thí nghiệm hệ thống treo tích cực mô phần mềm MotionView/MotionSolve thể hình 43 Tương tự, giá trị chuyển vị khối lượng treo giảm lần hệ thống treo sử dụng truyền động từ trường Dữ liệu điều khiển cung cấp phần mềm Matlab 56 CHƯƠNG 5: THẢO LUẬN VÀ KẾT LUẬN Kết thí nghiệm mơ hình thí nghiệm hệ thống treo kích động mặt đường 10mm với tần số 2.3Hz Ở tần số mơ hình hệ treo thụ động xét cho gia tốc dao động lớn nhất, tần số cộng hưởng hệ thống treo Hệ thống treo thụ động thông thường có tần số cơng hưởng tần số thấp, mặt đường có mấp mơ tần số nhỏ gia tốc dao động lớn Mơ hình hệ thống treo có điều khiển sử dụng điều khiển va truyền động từ trường để làm giảm gia tốc dao động trường hợp mấp mơ mặt có thơng số Máy học điều chỉnh thông số điều khiển sau chu kỳ dao động, gia tốc dao động khối lượng treo giảm lần Vậy hệ thống treo có điều khiển sử dụng truyền động LEM làm giảm gia tốc dao động khối lượng treo Máy học điều chỉnh thông số PID thơng số mơ hình thay đổi, giá trị gia tốc mong muốn cài đặt bên chương trình, mục tiêu ln đạt PID điều chỉnh máy học Giá trị gia tốc mong muốn lý tưởng 0, nhiên độ trễ tín hiệu điều khiển, tốc độ điều khiển số nguyên nhân tác động bên ngoài, giá trị gia tốc dao động đạt khoảng chấp nhận Mơ hình thí nghiệm hệ thống treo có điều khiển mơ Matlab MotionView/ MotionSolve cho kết tương tự với mơ hình thí nghiệm Vậy kết luận lý thuyết hệ thống treo tích cực sử dụng truyền động từ trường làm tăng êm dịu cho khối lượng treo Kết mô Matlab sử dụng làm liệu để mô MotionView/ MotionSolve Kết phù hợp với mục tiêu đặt ra, êm dịu khối lượng treo tăng lần, nhiên giá trị chưa đạt tiêu chuẩn Kết luận, giá trị gia tốc khối lượng treo sử dụng LEM giảm lần so với hệ treo thông thường Kết khảo sát giống mơ hình thí nghiệm, mơ hình malab mơ hình MotionView/ MotionSolve Tại tần số kích động gia tốc giảm lần Sau chu kỳ điều chỉnh Máy học tối ưu điều khiển hệ thống treo Gia tốc khối lượng treo ổn định dẫn đến độ bám đường đảm bảo Giá trị điều khiển cho PID Kp = 0.54 , Ki = 68.75 , Kd = 0.02 với thơng số mơ hình 1.3kg cho khối lượng treo, 300N/m cho độ cứng lò xo, 22Ns/m cho hệ số giảm chấn Đã mục tiêu tăng êm dịu cho khối lượng treo sử dụng hệ thống treo tích cực, điều khiển tối ưu điều chỉnh thông số phù hợp cho điều khiển thích ứng Bộ truyền động từ trường tạo lực tác dụng vào hệ thống treo làm tăng êm dịu cho khối lượng treo lần so với hệ thống treo thông thường 57 Tín hiệu gia tốc (analog) Thời gian (s) Hình 46: Gia tốc khối lượng treo mô Matlab, giá trị giảm lần 0.4 m/s Hình 47: Gia tốc khối lượng treo mô Motionview/MotionSolve, giá trị giảm lần 0.4 m/s Tuy nhiên, truyền động từ trường nghiên cứu cần cải tiến để đạt kết điều khiển tốt Gia tốc khối lượng treo có độ lớn trung bình 0.4m/s; giảm lần so với hệ thống treo thụ động Kết cho thấy gia tốc dao động khối lượng treo giảm lần, nhiên giá trị chưa đạt giá trị tiêu chuẩn : 0.01 ÷ 0.035 𝑚/𝑠 58 Do đó, nghiên cứu truyền động mơ hình cần cải tiến lực từ biên thiên nhiều với thay đổi khoảng cách Ngoài cải tiến tốc độ điều khiển điều khiển chương trình điều khiển để đạt mục tiêu tăng tối đa êm dịu cho khối lượng treo 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO S.M Savaresi; C.Poussot-Vassal; C Spelta; O Sename; L Dugard “Semi- Active Suspension Control Design for Vehicles” Nguyễn Trọng Hoan – Thiết kế tính tốn tơ (Trang 230-260) Võ Văn Hường, Nguyễn Tiến Dũng, Tạ Tuấn Hưng – Lý thuyết ÔTÔ đại (Trang 173 -214) Optimum design for passive suspension system of a vehicle to prevent rollover and improve ride comfort under random road excitation - Abolfazl Seifi, Reza Hassannejad and Mohammad A Hamed - IMechE 2015 Mert SEVER; Hasan Sefa SENDUR; Hakan YAZICI; M Selỗuk ARSLAN “Electro hydraulic suspension system design with optimal state derivative feedback controller” – 2017 Yuxin Zhang; Hong Chen; Konghui Guo; Xinjie Zhang; Shengbo Eben Li “(Semi) Eletro-hydraulic damper for energy harvesting suspension Modeling protoyping and experimental validation” – 2017 Marcelo Menezes Morato; Thanh-Phong Pham; Manuel Alejandro; Olivier Sename; Luc Dugard “Modelling of Electro-Rheological Dampers for Automotive Suspensions: Healthy and Faulty Cases” – 2018 Jian Wu; Hongliang Zhou; Zhiyuan Liu; Mingqin Gu “(Semi) A loaddependent PWA H controller for Semi ASS to exploit the performance of MR dampers” – 2019 Juan C Tudon-Martınez, Soheib Fergani, Olivier Sename, John Jairo, Martinez Molina, Ruben Morales-Menendez, Luc Dugard “(Semi) Adaptive Road Profile Estimation in Semi-Active Car Suspensions” – 2015 10 Jorge de-J Lozoya-Santos; Ruben Morales-Menendez; Ricardo A RamirezMendoza; Olivier Sename; Luc Dugard “(Semi) Adaptive Semi-Active Suspension Design Using Gain-Scheduling” – 2013 11 Marcelo Menezes Morato, Manh Quan Nguyen, Olivier Sename, Luc Dugard “(Semi) Design of a fast real-time LPV model predictive control system for semi-active suspension control of a full vehicle” – 2018 12 Carlos A Vivas-Lopez; Diana Hern´andez-Alc´antara; Manh-Quan Nguyen; Ruben Morales-Menendez; Olivier Sename “(Semi) Force Control System for an Automotive Semi-active Suspension” – 2015 13 Juan C Tudon-Martınez; Soheib Fergani; Sebastien Varrier; Olivier Sename; Luc Dugard; Ruben Morales-Menendez; Ricardo Ram´ırez-Mendoza “(Semi) Road Adaptive Semi-Active Suspension in an Automotive vehicle using an LPV controller” – 2013 14 Minh-Trung Duong; Yon-Do Chun, and Do-Kwan Hong “Design of a HighPerformance 16-Slot 8-Pole Electromagnetic Shock Absorber Using a Novel Permanent Magnet Structure” – 2018 60 15 Huihui Pan; Weichao Sun; Xingjian Jing; Huijun Gao; Jianyong Yao “Adaptive tracking control for active suspension systems with non-ideal actuators” – 2017 16 Gokul Prassad S; Malar Mohan K “A contemporary adaptive air suspension using LQR control for passenger vehicles” – 2019 17 Bart L.J Gysen, Johannes J.H Paulides, Jeroen L.G Janssen, and Elena A Lomonova “Active Electromagnetic Suspension System for Improved Vehicle Dynamics” – 2008 18 Katerina Hyniova; Antonin Stribrsky; Jaroslav Honcu; Ales Kruczek; “Active Suspension System – Energy Control” – 2009 19 Xiaojie Su; Xiaozhan Yang; Peng Shi; Ligang Wu “Fuzzy control of nonlinear electromagnetic suspension systems” – 2013 20 Rongrong Wang; Hui Jing; Hamid Reza Karimi; Nan Chen “Robust faulttolerant 𝐻∞ control of active suspension systems with finite-frequency constrain” – 2015 21 Hui Jing; Rongrong Wang; Cong Li; Jiading Bao “Robust finite-frequency H∞ control of full-car active suspension” – 2018 22 S.F Youness, E.C Lobusov “Networked Control for Active Suspension System” – 2019 23 Mahmoud Omar, M.M El-kassaby, Walid Abdelghaffar “ Parametric numerical study of electrohydraulic active suspension performance against passive suspension “ – 2018 24 Cheng Gu; Jun Yin; Jie Luo; Xinbo Chen; Junmin Wang “Performanceoriented controls of a novel rocker-pushrod electromagnetic active vehicle suspension” – 2018 25 T.P.J van der Sande; B.L.J Gysen; I.J.M Besselink; J.J.H Paulides; E.A Lomonova; H Nijmeijer “ Robust control of an electromagnetic active suspension system” – 2015 26 Mohamed A.A Abdelkareem, Lin Xua, Mohamed Kamal Ahmed Alia, Ahmed Elagouza, Jia Mia, Sijing Guo, Yilun Liuc, Lei Zuo “ Vibration energy harvesting in automotive suspension system: A detailed review ” – 2018 27 Van TanVu; OlivierSename ;LucDugard ;PeterGaspar “Active anti-roll bar control using electronic servo valve hydraulic damper on single unit heavy vehicle” – 2016 28 https://www.youtube.com/watch?v=wEevt2a4SKI&t=4086s “ Introduction to Linear Quadratic Regulator (LQR) Control” – 2018 29 Jamal Mrazgua, Redouane Chaibi, El Houssaine Tissir, Mohamed Ouahi “Static output feedback stabilization of T-S fuzzy active suspension systems” – 2021 61 ... vài nghiên cứu hệ thống treo phân tích xu nghiên cứu hệ thống treo có điều khiển tất yếu Từ phát minh hệ thống treo thụ động ngày xu hướng nghiên cứu phát triên hệ thống treo có điều khiển Các nghiên. .. ? ?ứng khoảng từ 0.01 ÷ 0.035 (m/s2 ) khoảng tần số ÷ (