Điều khiển huyển động của ô tô điện dùng lý thuyết mờ

Ơ tơ điện với những ưu điểm nổi bật về như giâ thănh thấp, thời gian tâc động nhanh, thiết kế bộ điều khiển dễ dăng đang được quan tđm nghiín cứu để triển khai rộng rêi trong thực tế Mặc

bộ giáo dục và đào tạo trờng đại học bách khoa hà nội

LUẬN VĂN THẠC SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HOÁ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC T.S TẠ CAO MINH :

Hà Nội – 2008

LỜI CAM ĐOAN

Em xin cam đoan đề tài tốt nghi p n y l do emệ à à t ự thiết kế ưới sự d

hướng dẫn của thầy gi o TS Tạ Cao Minh Số liệu v ết quả trong đề i á à k tà

MỤC LỤC

1.3 Sơ đồ chức năng bộ điều khiển mờ

2.1 Tổng quan về ô tô điện

2.1.1 Lịch sử phát triển ô tô điện

2.1.2 Phân loại ô tô điện

2.1.3 Các tính chất của ô tô điện

23

23

24

24

2.1.4 Cấu trúc ô tô điện 26

Chương III Một số phương pháp điều khiển ô tô điện 35

3.2.2 Quá trình thực nghiệm và các kết quả của phương

pháp điều khiển MFC

38

Chương IV Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết mờ 48

4.1 Thiết lập hệ thống điều khiển ô tô điện dùng phương pháp

SRC kết hợp với bộ điều khiển mờ

48

4.3.2 Ước lượng λopt dựa vào tính chất hình học của

đường cong (µ- ) λ

56

4.4.1 Hiển thị độ bám đường của xe cho người lái 59

Chương V Mô phỏng và đánh giá hệ thống điều khiển ô tô điện 62

5.2.2 Kiểm nghiệm tính đúng đắn của phương pháp điều

kiển

75

5.2.3 So sánh các kết quả mô phỏng trên với kết quả thực

nghiệm của phương pháp điều khiển SRC

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.10 Cấu trúc hệ điều khiển công tắc chuyển đổi

thích nghi bằng khoá mờ

20

Hình 2.4 Phân tích lực tác động trong quá trình chuyển

động của xe

30

Chương III Một số phương pháp điều khiển ô tô điện 35

Hình 3.1 Hệ thống điều khiển của mô hình xe điện “UOT

March I”

35

Hình 3.3 Sơ đồ khối điều khiển ô tô điện bằng phương

pháp MFC

37

Hình 3.6 Sơ đồ khối điều khiển ô tô điện bằng phương

Hình 3.9 Tỷ số trượt khi a = 1 43

Hình 3.11 Kết quả ước lượng đường cong (µ λ) trong -

Chương IV Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết

Hình 4.1 Sơ đồ khối bộ điều khiển chuyển động ô tô điện

Hình 4.8 Biểu đồ về các loại điều kiện mặt đường tương

Hình 4.11 Kết quả ước lượng lực truyền động và tỷ lệ bám

Chương V Mô phỏng và đánh giá hệ thống điều khiển ô tô

điện

62

Hình 5.1 Sơ đồ mô hình mô phỏng của phương pháp điều

khiển SRC kết hợp với bộ điều khiển mờ trên Matlab Simulink

63

Hình 5.9 Khối tính toán giá trị tỷ số trượt tối ưu 70

Hình 5.13 So sánh tỷ số trượt thực tế và tỷ số trượt tối ưu 73

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU

LỜI NÓI ĐẦU

Trong thời đại công nghiệp hiện nay, các phát minh khoa học mới ngày càng được ứng dụng nhiều trong đời sống con người Tuy nhiên một vấn đề không thể tránh khỏi cùng với sự gia tăng này là vấn đề ô nhiễm môi trường sống xung quanh, gây ảnh hưởng lớn đến đời sống của con người không chỉ ở thời điểm hiện tại và còn có tác hại lâu dài về sau Vì vậy ngành khoa học thân thiện với môi trường và tiết kiệm năng lượng ngày càng được quan tâm và đầu tư đáng kể trong đó có ngành công nghiệp ô tô điện

Ô tô điện với những ưu điểm nổi bật về như giá thành thấp, thời gian tác động nhanh, thiết kế bộ điều khiển dễ dàng đang được quan tâm nghiên cứu để triển khai rộng rãi trong thực tế

Mặc dù có thể sử dụng nhiều phương pháp điều khiển khác nhau, tuy nhiên việc ứng dụng điều khiển mờ trong việc điều khiển ô tô đang được triển khai rộng rãi với những ưu điểm lớn Nhằm tìm hiểu kỹ hơn việc ứng dụng bộ điều khiển mờ trong việc điều khiển ô tô điện, em nhận tài đã đềthiết kế ố t t nghiệp “Điều khiển chuyển động của ô tô điện dùng lý thuyết

mờ”

Luận văn đã đưa ra được thuật toán mờ điều khiển chuyển động của ô

tô điện và kiểm nghiệm tính đúng đắn của hệ thông qua mô phỏng sử dụng phần mềm Matlab Simulink bằng việc mô hình hóa và thiết lập cấu hình điều khiển cho ô tô điện

Nội dung của bản luận văn này được tr nh b y qua chương ch nh ì à 5 ínhư sau:

Chương I: Lý thuyết điều khiển mờ

Chương II: Giới thiệu chung về ô tô điện

Chương III: Một số phương pháp điều khiển ô tô điện

Chương IV: Ước lượng điều kiện mặt đường dùng lý thuyết mờ

Chương V: Mô phỏng và đánh giá hệ thống điều khiển cho ô tô điện

Trong thời gian thực hiện bản luận văn này, em nghiên cứu tài đã đề

một c ch rất nghi m t c, đã ố ắng trong việc tìm hiểu đề tài một cách kỹ á ê ú c glưỡng và vận dụng tối đa những kiến thức đã được học Tuy nhiên, nhưng

do hi u biể ết còn nhiều hạn chế nên bản luận văn này không tr nh khá ỏi

nh ng ữ sai sót đáng tiếc Em rất mong nhậ được sự đóng g p ý n ó kiến của các thầy cô và các bạn quan tâm để ản b luận văn nà đượy c hoàn thiện h n vơ à có

tính khả thi cao hơn

Em xin được gửi lời cảm ơn chân thành ới thầy gi o TS Tạ Cao t áMinh – người đã hướng dẫn em rất tận t nh để emì có thể ho n th nh bản à àluận văn này

Hà Nội ng y 22 th ng 11 ăm 200à á n 8 Người thực hiện

Nguyễn Đỗ Hằng

CHƯƠNG I

LÝ THUYẾT MỜ VÀ CÁC BỘ ĐIỀU KHIỂN MỜ

1.1 Gi ới thi u chung v lý thuy t m ệ ề ế ờ

thống một cách chính x c á Đ ềi u khi n mể ờ ích nh là bắt ch c c ch xướ á ử lý

thông tin và iđ ều khiển của con ngườ đối v i ci ớ ác đố ượng, do vậy, i t đ ềi u khiển mờ đã ải quygi ết thành c ng cô ác vấ đề in đ ều khi n phể ức tạp trước đây

chưa giải quyết đượ c

Lịch sử ủa đ ều khiển mờ ắt đầu từ ăm 1965, khi gi o sư Lofti c i b n áA.Zadeh ở trường Đại học Califonia – M ỹ đưa ra khái niệm về lý thuyết tập

m ờ (Fuzzy set theory), từ đó trở đi c c nghi n cứu lý thuyết v ứng dụng tập á ê à

m áờ ph t triển một c ch mạnh mẽ, với n ững thời đ ểm đáng ch ý như sau:á h i ú

- Năm 1972, c c gi o sư Terano v Asai đã thiết lập ra cơ ở nghi n á á à s ê

cứu hệ thống đ ều khiển mờ ở Nhậi t

- Năm 1974, Mamdani đã nghiên cứu đ ều khiển mờ cho li ò h i ơ

- Năm 1980, h ng Smidth Co đã ắt đầu nghi n cứu đ ều khiểã b ê i n m ờcho lò xi măng

- Năm 1983, h ng Fuji Electric đã nghi n cứu ứng dụng đ ều khiển ã ê i

m ờ cho nhà máy xử lý nước

- Năm 1984, Hiệp hội Hệ thống Mờ quốc tế (IFSA) được th nh lậà p

- Năm 1989, ph ng th nghiệm quốc tế nghi n cứu ứng dụng kỹ thuật ò í ê

m ờ đầu ti n được th nh lậê à p

Cho đến nay đã có rất nhi u tề ài liệu nghi n c u lý thuyê ứ ết và các kết

quả ứ ng dụng logic mờ trong đ ềi u khiển hệ ố th ng, tuy vậy cả ề ặ v m t phương

pháp luận và tính nhất quán cho ứng d ng thụ ực tế ủ c a logic mờ ẫ v n cò đn ang thu hút nhiều tranh lu n sậ ôi nổi và hứa hẹn sự phát triển mạnh mẽ

1.1.2 Giới thiệu chung về điều khiển mờ

Điều khiển mờ chiếm một vị trí rất quan trọng trong điều khiển học kỹ thuật hiện đại, kỹ thuật điều khiển này đồng nghĩa với việc tăng độ chính xác

và khả năng thực hiện

Trong thực tế, nhiều giải pháp tổng hợp, thiết kế bộ điều khiển kinh điển thường bị bế tắc khi gặp những bài toán có độ phức tạp cao, độ phi tuyến lớn, sự thay đổi thường xuyên của trạng thái và cấu trúc đối tượng… Việc này được thực hiện một cách đơn giản khi được ứng dụng thiết kế dựa trên cơ sở logic mờ và có tên gọi là bộ điều khiển mờ Chúng có một đặc điểm chung là làm việc theo nguyên tắc sao chép lại kinh nghiệm, tri thức của con người trong điều khiển, vận hành máy móc

So với các giải pháp kỹ thuật trước đây để tổng hợp hệ điều khiển, phương pháp tổng hợp hệ thống bằng logic mờ chỉ ra những ưu điểm rõ rệt sau:

- Khối dùng bộ điều khiển mờ cho phép giảm khối lượng tính toán và lượng công việc thiết kế giảm đi nhiều do không cần sử dụng mô hình đối tượng Với các bài toán thiết kế có độ phức tạp cao, giải pháp hạ giá thành sản phẩm

về kỹ thuật) và dễ dàng thay đổi

- Trong nhiều trường hợp bộ điều khiển mờ làm việc ổn định hơn, bền vững hơn và chất lượng điều khiển cao hơn

1.2 Tổng quan về ộ đ ều khiển mờ b i

Đ ềi u khi n m d a trên c s lý thuy t logic m , hi n ang có ể ờ ự ơ ở ế ờ ệ đ vai trò quan tr ng trong cọ ác hệ đ ề i u khi n hiể ện đại, vì nó đảm bả ío t nh khả thi c a ủ

h ệ thống rất cao, đồng thời lại thực hiện tốt c c chỉ ti u kỹ thuật của hệ nhưá ê

k và ế thay đổi v.v… Hệ đ ều khiển mờ s d i ử ụng được “c c kinh nghiệm vận á

hành đối tượng và các xử lý đ ều khiển chuy n gia” trong thuật to n đ ều i ê á ikhiển, do vậy hệ đ ề i u khiển mờ ế ti n g n vầ ới tư duy đ ềi u khi n con ngể ười

Đ ềi u khi n m có th m nh trong các h thống sau: ể ờ ế ạ ệ

- H ệ thống đ ều khiển phi tuyếi n

- H ệ thống đ ều khiển mi à các th ng tin đầu v o hoặc đầu ra ô à

à + Khối 2: Khối hợp th nh+ Khối 3: Khối luật mờ+ Khối 4: Khối giải mờ

A ở trong U Nguy n tắc êchung việc th c hiự ện mờ hoá là:

- T từ ập gi trị thực x đầu v o sẽ ạo ra tập mờâ ă t

~

'

A với h m li n ă íthuộc có â gi trị đủ r ng tại câộ c đ ểm ri õ x*

- Nếu c nhiễ ở đầu v o th việc mờ ho ẽó u ă ì â s góp phần khử nhiễu

- Việc m â ờho ph i t o i u ki n đơn gi n cho t nh to n sau nả ạ đ ề ệ ả í â ăy Thông th ng dườ ùng 3 phương ph p mâ ờ â ho sau đđy:

- M ờ ho đơn trị (Singleton fuzzifier): M â ờ ho đơn trịâ lă t câừ c

đ ểi m giâ tr th c xị ự * thuộc U lấy c gi trị đơn trị ủa tập mờcâ â c

~ '

Avới h m li n thuộc Gausă í

- M â hìờ ho nh tam gi c (Triangular fuzzifier): M â â ờ ho tam gi c â

lă t câừ c đ ểm gi trị thực xi â * ∈ U lấy c c gi trị trong tập mờâ â

~ '

Avới h m li n ă íthuộc dạng h nh tam gi c (hò â ặc hình thang)

Nhận xĩ M t: ờ hoâ đơn trị cho ph p t nh to n vĩ í â ề sau r t đơấ n giản

nhưng kh ng khô ử được nhiễ đầu văo, mờ â Gaus hoặc mờ â hình tam u ho ho

giâc kh ng nh ng cho ph p t nh to n vô ữ ĩ í â ề sau tương đối đơn giản mă còn

đồng thời c thể khử nhiễu u văo ó đầ

1.3.2 Khối h p th ợ ănh

Khối h p thợ ănh d ng để biến đổ ẫ i c c gi trịâ m ờ hoâ của biến ngôn ngữ đầu văo thănh c c giâ â trị ờ ủa biếm c n ngôn ngữ đầu ra theo câc luật hợp thănh n o đóă

Theo cấu trúc bộ đ ề i u khi n mể ờ (H nh ì 1.1), khối hợp thănh có nhiệm

v dụ ựa v o tập mờ đầu v o A (trong tập cơ ở U) v ập c c luật mờ (do ă ă s ă t ângười thi t kế ế ậ l p ra) để ạ t o thănh tập mờ đầu ra B (trong t p cậ ơ ở s V) Theo

ngôn ngữ âto n học thì nhiệm vụ ủ c a khối hợp thănh lă thực hiệ ânh xạ ận t p

m ờ đầu v o A (trong U) th nh tập mờă ă đầu ra B (trong V) theo câc lu t m đê ậ ờ

tập c c h m li n thuộc, á à ê µB( y ) và µR( x , y ) và trong t nh to n kỹ thuật lập í á

µ µ

=

nm 1

m 1 11

m n R 1

n R

m 1 R 1

1 R

r

r

.

.

r

r

) y , x (

) y , x (

.

.

.

.

) y , x (

) y , x (

Hàm li n thuộc ê µB' ( y ) đầu ra ng vứ ới giá trị đầu v o rà õ, đầu vào xk

được xác định theo:

) (

Trong đó với quy tắc Max-Min th ởì biểu thức (1.6) d u “*” ấ được thay b ng l y cằ ấ ực tiểu, còn v i quy tớ ắc Max-Prod thì dấu “*” thực hiện bằng

phép nhân bình thườ ng

b) Ma trận hợp thành R khi chỉ ộ m t mệnh đề và hai đ ều kiện i

“Nếu x l A v y l B th z l C”

Các bước x y dựng luật hợp th nh cho mệnh đềâ à này cụ ể th nh ưsau:

- Rời rạc hoá các h m li n thuộc: Giả thiết à ê µA(x), µB(y), µC(z) mỗi

lo i ạ được rời rạc hoá àth nh 5 đ ểm, đói là:

x = {x1, x2, x3, x4, x5}

y = {y1, y2, y3, y4, y5}

z = {z1, z2, z3, z4, z5}

- Lập R gồm c c h m li n thuộc c ừng vectơ gi trị đầu v o.á à ê ó t á à

Như ậ v y là có 5x5 = 25 cặp đ ểi m giá vàtrị o và ứng với từng cặp

đ ểi m giá tr vàị o n y ta được cáà c giá tr c a hàị ủ m li n thu c ê ộ µC' ( z ) của biến ra

Thuật toán R = R1 ∪ R2 ∪ ∪ Rp được thực hiện như sau:

- Rời rạc ho X tại n đ ểm xá i 1, x2, …, xn và Y tại m đ ểm yi 1, y2, …, ym

- Xác định c c vectơá µ Ak và µ Bk với k = 1, 2, …, p, nghĩa là:

Khối lu t mậ ờ (suy lu n mờ) bao gồm tập cáậ c luật “Nếu…Thì” dựa

vào c c luật mờ ơ ở, được người thiết kế viết ra cho th ch hợp với từng á c s í

biến và á cgi trị ủa c c biến ng n ng theo quan há ô ữ ệ ờ m Vào/Ra

Khối luật mờ và khối h p thợ ành l phần cố õ ủa bộ đ ềà t l i c i u khi n mể ờ,

vì nó có khả ăng m phỏng những suy đ n của con người để đạt được mục n ô oátiêu đ ều khiển mong muốn nào đó i

Hình 1.2 Khối luật mờ

Xét h m vệ ờ ới nhiều đ u v o vầ à à một đầu ra (hệ MISO) có cấu trúc b ộ

đ ềi u khi n nh ể ưhình tr n, trong đó U= Uê 1 x U2 x … x Un n và V R Nếu

h có ệ m đầu ra từ y1, …, ym ì th ta c thể ch ra th nh m hệ, mỗi hệó tá à có n đầu

vào và một đầu ra như nh sau: hì

mêHÖ

ra1vµo4

mêHÖ

ra1vµo4

mêHÖ

Hình 1 Hệ mờ nhiều đầu vào 3 một đầu ra (MISO)

Luật mờ ơ ở c s là luật chứa một tập các luật “Nếu… Thì” có dạng sau đây:

A + và xm+1 là 1

1 + m

A Và

… Và xn là 1

n

A ì à Bth y l 1; với m < n;

+ Mệnh đề đơn trị (single fuzzy statement): y là B1

+ Mệnh đề thay đổi từ ừ t (Gradual rules)

1.3.4 Khối giải mờ

Khối giải mờ ế bi n đổ ác gii c á m trị ờ đầu ra thành các giá rõ trị đề iđ ều khi n ể đối tượng

Giải m được định nghĩa nhườ là s ánh xạ (sự làm tương ứng) từ ậự t p

m Bờ ’ trong tập cơ ở V (thuộc tập số thực R, V s ⊂R; đó là đầu ra của khối

hợp th nh v suy luận mờà à ) thành gi tr rõ đầu ra yá ị ∈V Như ậ v y nhiệm vụ

của giải mờ là tìm một đ ểm ri õ y∈V làm đại diện tốt nhất cho tập mờ B’ Có

ba đ ềi u l u ý sau y lư đâ úc chọn phương ph p giá ải mờ:

- Tính hợp lý của kết quả Đ ểm ri õ y* ∈ V l đ ểm đại diện (cho à i

“năng l ng”) cượ ủa tập mờ B’, đ ềi u này có thể ảm nhận trự c c giác tính h p lý ợ

của kết quả khi đã có hàm li n thuộc của tập mờê B’

- Việc tính to n đơn gi n: Đây là i u quan tr ng để tíá ả đ ề ọ nh to n ánhanh, vì các bộ đ ề i u khi n mể ờ thường làm việc ở thời gian thực

- Tính li n tục: Mỗi sự thay đổ nhỏ trong tập mờê i B’ chỉ làm thay

đổi nhỏ ế k t qu giảả i m , nghĩa là khôờ ng g y ra sự thay i t biến giá â đổ độ trịgiải mờ y∈V

Như ậ v y giải mờ là á qu trình xác định một giá trị rõ đầở u ra theo hàm liên thuộc hợp thành đã m được từ tì cá uc l ậ ợt h p thành v đ ều kiện đầu v o à i à

Có ba ph ng phươ áp giải mờ thường d ng l : phươù à ng pháp c c đại, ph ng ự ươ

pháp trọng tâ m v phương ph p trung b nh tà á ì â m

a) Phương ph p cá ực đại

Phương ph p cá ực đại gồm hai bướ c:

Bước 1: X c định miền chứa gi trịá á rõ đầu ra Đó là miền G, m gi trịà á

rõ đầu ra y có hàm li n thuộc đạt gi trị ực đại, nghĩa l : ê á c à

Trên h nh ì 1.4 miền G ở đây là kho ng [yả 1, y2]

y= +

+ Lấy giá ctrị ận tr i: Trá ên hình 1.4 lấy y = y1

+ Lấy giá ctrị ận phải: Trên hình 1.4 lấy y = y2

Tất nhi n trong một số trường hợp, ph ng phê ươ áp cực đại n y sẽ ặp à g

kh khó ăn chẳng h n nh khi hạ ư àm liên thuộc hợp thành có dạng (Hình 51 )

Lúc n y cần phải d ng th m một số ti u chuẩn ưu ti n kh c, chẳng hạn nhưà ù ê ê ê á

ta ưu tiên lấy v ng Gù 1 hay G2 ó (c thể theo kinh nghiệm thực tế hay ý kiến chuyên gia v.v…) và t ừ đó m áp dới ụng cách tính toán trê n

Hình 1.5 Hàm liên thuộc hợp thành

b) Phương pháp trọng tâm

Lúc n y gi trịà á rõ đầu ra được lấy theo đ ểm trọng t m của h nh bao i â ì

bởi h m li n thuộc hợp th nh v trục ho nhà ê à à à

max B

dy y

dy y y y

) (

) (

µ

µ

(1.10)

Trong đó S là miền xác định của tập mờ

Phương pháp trọng tâm c ưu đ ểm ló i à có tính đến ảnh h ng cưở ủa tất

c cáả c luật đ ều khiển đến gi trị đầu ra, tuy vậy cũng c nhược đ ểm khi i á ó i là

gặp c c dạng h m li n thuộc hợp th nh như nh 3 (dạng đối xứng) th ết á à ê à hì 1 ì k

quả sai nhiều, vì á tígi trị nh được lại đúng vào ch hào m li n thuộc có á ê gi trị

thấp nhất, thậm chí bằng 0, đ ều n y ho n toái à à n sai về suy nghĩ và thự ếc t Để

tránh đ ều n y, ki à hi định nghĩa các h m li n thuộc cho từng già ê á trị m c a ờ ủ

một biến ng n ngữ n ch ý sao cho luô lê ú ật h p thợ ành đầu ra tránh được dạng

này, c thể ằng c ch kiểm tra sơ ộ qua m phỏng Hơn nữa, việc t nh to n ó b á b ô í á

công thức ( 10) tương đối phức tạp, đ ều đó ảnh h1 i ưởng đến tốc độ đ ều ikhi n.ể

c) Phương ph p l y trung b nh t á ấ ì âm

Vì tập mờ ợp th nh h à

~

'

vậy ta c thể nh gần đúng gi trị y l trung b nh theo trọng số ủa t m của ó tí á à ì c â

M tập mờ ợ h p thành Gọi h1 là ich ều cao của tập mờ thứ 1, h2 là chiều cao của tập mờ thứ 2, công thức xác định giá trị giải m y’ theo phương pháp ờtrung bình t m lâ à:

M

l

h

h y y

2 2 1 1

h h

h y h y y

+

+

=

Hì 1.7 nh Phương ph p trung b nh tá ì âm

Hình 1.7 minh hoạ cho ph ng phươ áp giải mờ trung b nh t m với M = ì â

2 Ph ng ph p giươ á ải mờ trung b nh tì âm l phà ương phá được sử ụp d ng nhiều nhất trong đ ềi u khiển mờ

1.4 Mô hình mờ Tagaki – Sugeno

Mô hình mờ được đề cập trong các phần trước là mô hình Mamdani

Ưu điểm của mô hình này là đơn giản, dễ thực hiện nhưng khả năng mô tả

hệ thống không tốt Trong kỹ thuật điều khiển thường sử dụng mô hình điều khiển Tagaki Sugeno (TS)–

TS đưa ra mô hình mờ sử dụng cả không gian trạng thái lẫn mô tả linh hoạt hệ thống Theo TS thì một vùng mờ LX* được mô tả bởi luật mờ:

Rsk: If x = LXk then x = A(xk)x + B(xk)u

Luật này có nghĩ là nếu vector trạng thái x nằm trong vùng LXk thì hệ thống được mô tả bởi phương trình vi phân cục bộ x = A(xk)x + B(xk)u Nếu toàn bộ các luật của hệ thống được xây dựng thì có thể mô tả toàn bộ trạng thái của hệ trong toàn cục Trong luật trên, những ma trận A(xk), B(xk) là những ma trận hằng số của hệ thống ở trọng tâm của miền LXk được xác định từ các phương trình nhận dạng, từ đó rút ra:

1.5 Thiết kế bộ điều khiển mờ

1.5.1 Các bước thiết kế bộ điều khiển mờ

Bước 1: Xác định tất cả các biến ngôn ngữ vào/ra

Bước 2: Xác định các tập mờ cho từ biến vào/ra (mờ hoá)

- Miền giá trị vật lý của biến ngôn ngữ

1.5.2 Những lưu ý khi thiết kế bộ điều khiển mờ

- Không dùng bộ điều khiển mờ để giải quyết bài toán mà có thể dễ dàng thực hiện bằng các bộ điều khiển kinh điển

- Không nên dùng bộ điều khiển mờ cho các hệ thống yêu cầu độ an toàn cao

- Bộ điều khiển mờ phải được thực hiện qua quá trình thực nghiệm

1.5.3 Phân loại bộ điều khiển mờ

- Điều khiển Mamdani (MCFC)

- Điều khiển mờ trượt (SMFC)

- Điều khiển tra bảng (CMFC)

- Điều khiển Tagaki/Sugeno (TSFC)

1.6 Hệ mờ lai

Hệ mờ lai (Fuzzy Hybrid) là một hệ thống điều khiển tự động trong

đó thiết bị điều khiển bao gồm: phần điều khiển kinh điển và phần hệ mờ

Các hệ mờ lai phổ biến:

1.6.1 Hệ mờ lai không thích nghi có bộ điều khiển kinh điển

Một cấu trúc cụ thể của hệ mờ lai có bộ tiền xử lý mờ được thể hiện như sau:

Hình 1.8 Cấu trúc hệ mờ lai không có thích nghi

Nhiệm vụ điều khiển được giải quyết bằng bộ điều khiển kinh điển (ví

dụ như bộ điều khiển PID kinh điển) và các thông số của bộ điểu khiển không được chỉnh định thích nghi Hệ mờ được sử dụng để điều chế tín hiệu chủ đạo cho phù hợp với hệ thống điều khiển Về nguyên tắc, tín hiệu chủ đạo là một hàm thời gian bất kỳ và chỉ phụ thuộc vào những ứng dụng cụ thể

1.6.2 Hệ mờ lai Cascade

Một cấu trúc mờ lai được biểu diễn trong hình dưới, ở đó phần bì tín hiệu điều chỉnh ∆ u được lấy ra từ bộ điều khiển

H

Hình 1.9 Cấu trúc hệ mờ lai Cascade

Việc lựa chọn các đại lượng đầu vào của hệ mờ phụ thuộc vào từng ứng dụng cụ thể

1.6.3 Điều khiển công tắc chuyển đổi “thích nghi” bằng khóa mờ

Điều khiển hệ thống theo kiểu chuyển đổi khâu điều khiển có tham số

và cấu trúc phù hợp với điểm làm việc của đối tượng đòi hỏi thiết bị điều khiển phải chứa đựng tất cả các khâu có cấu trúc và tham số khác nhau cho từng trường hợp như được mô tả ở khối cấu trúc sau:

Hình 1 10 Cấu trúc hệ điều khiển công tắc chuyển đổi thíc nghi bằng h

khoá mờ

Hệ thống sẽ lựa chọn khâu điều khiển có tham số phù hợp với đối tượng

CHƯƠNG II GIỚI THIỆU CHUNG VỀ Ô TÔ ĐIỆN

2.1 Tổng quan về ô tô điện

2.1.1 Lịch sử phát triển ô tô điện

Năm 1801, Richard Trevithick thiết kế một loại xe chở hàng chạy bằng động cơ hơi nước, mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành vận tải không

xe ngựa Sau hơn 30 năm thống trị của động cơ hơi nước với độ ồn lớn và gây bụi, ô tô điện chạy bằng ăcquy đầu tiên (EV) đã được chế tạo thành công vào năm 1834 Hơn 50 năm sau, năm 1885 đã đánh dấu sự ra đời của động cơ điện tích hợp khí ga (ICEV) Như vậy việc nghiên cứu về ô tô điện

đã ra đời từ khá lâu, khoảng từ hơn 170 năm về trước Với việc cải thiện đáng kể công nghệ động cơ đốt trong, ICEV cho thấy một diện mạo tốt hơn

và ô tô điện đã được đưa vào sử dụng trọng những năm 1930 đến 1950 Những ưu điểm của ô tô điện thực sự được nhìn nhận đúng đắn khi bùng phát cơn khủng hoảng năng lượng và dự trữ dầu vào những năm 1970 Sự trở lại thực sự của ô tô điện là do những nhìn nhận đúng đắn về ô tô điện trong việc tiết kiệm năng lượng và bảo vệ môi trường, cụ thể là:

- Ô tô điện có hiệu quả sử dụng năng lượng cao Nhìn chung, mức tiêu hao dầu thô trong chuyển động của EV và ICEV là khoảng 18% và 13% Hơn thế nữa, EV có thể được hãm hiệu quả bằng việc chuyển động năng thành điện năng, gần như đã đưa hiệu suất sử dụng năng lượng lên tới 25%

Điện năng có thể được phát không chỉ bởi nhiệt năng được sinh ra bởi than, dầu, khí ga tự nhiên mà còn có thể được tạo ra bởi động cơ hơi nước, sức gió, năng lượng hạt nhân, năng lượng sóng, titan, năng lượng hoá học, sinh học…

- Ô tô điện có khả năng đạt được cân bằng cho hệ thống năng lượng

- Sự tiêu thụ năng lượng phụ thuộc vào nguồn phát điện năng cho

EV chỉ với 2% carbon monoxide, 76% carbon dioxin, 56% nitrogen oxide và 9% hydrocarbon được tiêu thụ bởi ICEV

khi ICEV rất ồn và với độ rung khá lớn

Ngày nay, nhiều nước trên thế giới đã đưa ra những biện pháp thúc đẩy việc sử dụng ô tô điện bằng việc giảm thuế, thúc đẩy các xưởng sản xuất lớn trên toàn thế giới

Công nghệ của ô tô điện là sự tích hợp đa công nghệ bao gồm kỹ thuật điện, công nghệ hoá học và cơ khí, trong đó kỹ thuật điện đóng vai trò cốt yếu

2.1.2 Phân loại ô tô điện

Tùy vào việc sử dụng nguồn cấp năng lượng mà ô tô điện được phân thành những loại chính như sau

1 Ô tô điện chạy pin (BEV) ứng dụng pin vào trong nguồn cấp năng lượng và động cơ điện là cơ cấu chấp hành BEV được đưa vào sản phẩm thương mại với một số lượng không lớn

2 Ô tô điện lai (HEV) là tích hợp cả động cơ đốt trong và động cơ điện làm cơ cấu vận hành HEV cũng cho phép sử dụng khí ga hoặc dầu diesel như là nguồn cấp năng lượng chính và pin được sử dụng như một nguồn năng lượng phụ

là nguồn nguyên liệu chính và động cơ điện như một nguồn năng lượng thay thế Pin nhiên liệu là nguồn năng ợng không tái tạo Nhiên liệu đốt có thể lư

là khí hydro hoặc metal vì vậy FCEV có thể có một dải điều chỉnh có thể so sánh được với ICEV Vì giá thành sản xuất cao nên FCEV không được thương mại hóa

2.1.3 Các tính chất của ô tô điện

Các nghiên cứu gần đây cho thấy động cơ ô tô điện rất thích hợp trong các ứng dụng công nghiệp Tuy nhiên động cơ này thường đòi hỏi chế độ bật

tắt thường xuyên hơn, tốc độ tăng/giảm nhanh, mô men lớn, tốc độ chậm cho chế độ leo núi, mômen nhỏ, tốc độ cao cho chạy đều và với một dải điều chỉnh tốc độ rộng khi vận hành, trong khi các động cơ công nghiệp khác chỉ đạt được tối ưu trong những điều kiện định mức Vì vậy, động cơ ô tô điện

có thể biến đổi thành nhiều dạng khác cho các ứng dụng khác nhau Điểm khác biệt lớn nhất của ô tô điện là về khả năng mang tải Những tính năng đặc biệt và điều kiện vận hành được tổng kết như sau:

- Động cơ ô tô điện thường đưa ra yêu cầu từ bốn đến năm lần mômen cực đại trong giai đoạn tăng tốc và trong chế độ leo núi, trong khi những động cơ công nghiệp khác thông thường chỉ đạt được 2 lần giá trị mômen cực đại trong trường hợp quá tải

- Động cơ ô tô điện có thể đạt được 4 đến 5 lần tốc độ cơ bản khi chạy trên đường cao tốc trong khi các loại xe thông thường chỉ đạt được 2 lần tốc độ cơ bản trong những trường hợp tải tương tự

- Ô tô điện được thiết kế theo từng ứng dụng khác nhau của phương tiện và thói quen của người điều khiển trong khi các động cơ thông

khách, xe kéo …

- Ô tô điện đòi hỏi độ tập trung công suất cao và việc sắp xếp đạt hiệu quả nhất (hiệu quả lớn nhất trong dải tốc độ và mômen rộng) cho việc giảm trọng lượng tổng của xe và mở rộng dải điều chỉnh trong khi thông thường cần tích hợp giữa hiệu suất tại những điểm làm việc đặc biệt

- Ô tô điện có khả năng điều khiển cao, độ chính xác về trạng thái tĩnh cao và hình thức động tốt cho việc kết hợp nhiều động cơ trong khi các động cơ công nghiệp khác hiếm khi có thể kết hợp được

các điều kiện hoạt động khắc nghiệt như nhiệt độ cao, thời tiết xấu và bị rung động thường xuyên trong khi động cơ thông thường được đặt trong những điều kiện hoạt động cố định

2.1.4 Cấu trúc ô tô điện

Có nhiều dạng động cơ khác nhau được dùng cho ô tô điện, tuy nhiên

có thể đưa ra mô hình tổng quát cấu trúc của ô tô điện như sau:

Hình 2.1 Cấu trúc ô tô điện

Như vậy ô tô điện bao gồm 3 hệ thống phụ như sau:

- Hệ thống cung cấp năng lượng: có nhiệm vụ cung cấp năng lượng cho xe hoạt động bao gồm khối tiếp nhiên liệu cho động cơ và khối điều khiển năng lượng nhằm cung cấp điện năng cho chuyển động của ô tô điện

- Hệ thống chuyển đổi điện năng: có nhiệm vụ cung cấp năng lượng điện cho động cơ điện và truyền động cho trục bánh xe Hệ thống này bao gồm bộ điều khiển năng lượng điện, bộ biến đổi công suất, động cơ điện

và cơ cấu truyền động đến các bánh xe Hệ thống này chịu tác động trực tiếp của các cơ cấu cơ như cơ cấu hãm, tăng tốc

lượng phụ trợ nhận năng lượng từ hệ thống cung cấp năng lượng và cung cấp cho thiết bị lái bằng điện Ngoài ra nguồn cũng cung cấp năng lượng cho khối điều khiển nhiệt độ cho ô tô điện

Hình 2.1 cho thấy động cơ ô tô điện là một bộ phận chủ yếu trong ô tô điện Có rất nhiều loại động cơ được phát triển cho ô tô điện Một trong những loại nêu trên được chỉ ra trong hình 2, với hai nhóm chính là 2.commutator và commutatorless Động cơ commutator AC trước đây được dùng cho ô tô điện và ngày nay thường được dùng loại động commutator

DC và động cơ DC thông thường

Hình 2.2 Hai nhóm động cơ điện chính

2.2 Các nghiên cứu về ô tô điện hiện nay

Như đã trình bày ở trên, ô tô điện đã ra đời từ khá sớm nhưng mới thực sự được quan tâm nghiên cứu vào những năm 70 của thế kỷ thứ 20 Hiện nay đã có khá nhiều công trình nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới về vấn đề này như các nhà khoa học ở Mỹ, Trung Quốc, Nhật Bản

Có thể kể ra đây nghiên cứu của giáo sư Jame Larminie của trường đại học Oxford, nước Anh Năm 2003, giáo sư đã đưa ra những nghiên cứu chung nhất về kỹ thuật ô tô điện, tập trung chủ yếu và việc nghiên cứu các dạng o pin được sử dụng trong ô tô điện [13] Giáo sư Hyeongcheol Lee và giáo sư Masayoshi Tomizuka thuộc trường đại học California Partners, bang Kerkeley, Mỹ năm 1995 cũng đã đưa ra các nghiên cứu về điều khiển lực cho chuyển động của ô tô điện [14] Hay các nghiên cứu về hệ thống hãm cho ô tô điện của các giáo sư trường Đại học tổng hợp Hồng Kông [15]

Một trong những nghiên cứu đem lại nhiều kết quả là của giáo sư Y.Hori được tiến hành tại trường đại học Tokyo Nhật Bản từ năm 1996 cho , tới nay Những nghiên cứu ban đầu của giáo sư tập trung vào phương pháp điều khiển bám mô hình MFC thông qua việc điều khiển chuyển động của ô

tô điện theo mômen đặt ban đầu nhưng kết quả không đạt được như mong muốn Đồng thời ông Hori cũng đưa ra phương pháp điều khiển tỷ số trượt SRC với việc ước lượng giá trị đặt cho đầu vào bộ điều khiển Phương pháp này đã đem lại kết quả điều khiển tốt hơn so với phương pháp MFC và ngày càng được phát triển rộng thêm như ứng dụng cho điều khiển cả bốn động

cơ độc lập của xe điện (4 - Wheel Control) Vì vậy bản luận văn này tập trung vào các nghiên cứu của giáo sư Y.Hori với hai phương pháp điều khiển chính cho ô tô điện là phương pháp điều khiển bám mô hình MFC và phương pháp điều khiển tỷ số trượt SRC Tiếp đó, đồ án phát triển thêm các nghiên cứu của giáo sư Y.Hori về phương pháp điều khiển SRC nhằm đưa ra các kết quả điều khiển tối ưu nhất

2.3 Mô hình hóa hệ thống điều khiển ô tô điện

2.3.1 Mô hình thực nghiệm của ô tô điện

Ô tô điện là một đối tượng điều khiển chịu sự tác động của các yếu tố môi trường như lực cản không khí và đặc biệt là tác dụng cản của mặt đường đối với bánh xe Để điều khiển được chuyển động của ô tô điện, ta nghiên cứu tác động của các ảnh hưởng này đến việc truyền động của từng động cơ độc lập cho từng bánh xe của ô tô điện bằng cách mô hình hoá động cơ

Các thực nghiệm được đề cập tới trong luận văn này đều sử dụng loại

ô tô điện được chế tạo tại trường Đại học Tokyo có tên là UOT (University

of Tokyo) Electric March [16]

Các thông số chính của ô tô điện tiến hành thử nghiệm UOT Electric - March

r Bán kính bánh xe m

Fd,Fm,Fa Lực truyền động, lực ma sát, lực cản không khí N

Ô tô điện UOT Electric March có thể được sử dụng trong thí nghiệm điều khiển chuyển động hình 2.3

Hình 2.3 Mô hình xe điện UOT Electric March I

Động cơ của bánh xe trung tâm được thiết lập cho các bánh xe và mômen của mỗi bánh xe có thể được điều khiển hoàn toàn độc lập

Trong bản luận văn này, việc ước lượng điều kiện mặt đường được giới thiệu cho các ứng dụng điều khiển ô tô điện Ước lượng điều kiện mặt

đường là một vấn đề hết sức quan trọng hệ thống an toàn chuyển động cho ô

tô điện Các nghiên cứu trước đây cho thấy lực phát sinh giữa bánh xe và mặt đường là thông số hết sức quan trọng trong việc điều khiển độ bám cho

ô tô điện

Việc ước lượng điều kiện mặt đường và các kết quả thí nghiệm với

“UOT March I” được đưa ra trong chương tiếp theo

2.3.2 Xây dựng mô hình mô phỏng ô tô điện

Xét hệ thống truyền động của ô tô điện Các phương pháp điều khiển

sẽ được trình bày trong chương tiếp theo là phương pháp điều khiển bám mô hình (MFC) và phương pháp điều khiển tỷ lệ trượt (SRC sẽ được áp dụng ) trước hết với các động cơ với mô hình được xây dựng dưới đây [17] Điều này giúp nhận thức đầy đủ về các cấp điều khiển cao hơn, như điều khiển tư thế, điều khiển phân phối lực truyền động…

Xét những lực tác động vào một động cơ ô tô điện cụ thể như sau :

Hình 2.4 Phân tích lực tác động trong quá trình chuyển động của xe

Hình vẽ thể hiện rõ có 2 lực tác động vào thân xe, lực truyền động và lực bên Như được vẽ trong hình 2 , những lực trên đều phụ thuộc vào tỷ lệ 4trượt λ λ được định nghĩa theo công thức (1):

Trong đó: V : Vận tốc của ô tô điện

Vw: Vận tốc của bánh xe Lực bên đạt giá trị lớn nhất khi λ = 0 và đạt giá trị nhỏ nhất khi λ đạt giá trị lớn nhất Nếu hệ số trượt λ tăng bởi sự giảm đột ngột của lực ma sát giữa bánh xe với mặt đường, lực bên sẽ nhỏ đi rất nhiềugây nguy hiểm cho

xe

Hình 2.5 Tính chất lực truyền động và lực bên

Điều khiển lực truyền động có thể được chia thành 2 bước:

mặt đường Điều này được thực hiện bởi việc điều khiển lực của động cơ

điều khiển góc lái đối với ô tô động cơ xăng (ICV) còn đối với ô tô điện là

hệ truyền động điều khiển 4 bánh

Mặc dù loại điều khiển (2) là mục tiêu cuối cùng trong việc nghiên cứu các phương pháp điều khiển cho ô tô điện nhưng ở đây chúng ta chỉ tập trung nghiên cứu phương pháp điều khiển (1) vì phương pháp này có thể dễ dàng ứng dụng cho ô tô điện

Phương trình cân bằng động học của bánh xe và khung xe:

Mw : mômen quán tính của bánh xe tương ứng với trọng lượng

M : trọng lượng của xe điện

Fm : Mômen của động cơ tương ứng với lực

τm: Hằng số thời gian động cơ

J : Mômen quán tính của cả hệ thống (bao gồm động cơ, cơ cấu truyền động và bánh xe)

r : Bán kính bánh xe

Fr : Lực cản lăn Đây là hằng số ban đầu của động cơ

Fa: Lực cản của không khí (lực này rất nhỏ, trong một số trường hợp

có thể bỏ qua được)

N: Phản lực của mặt đường

µ : Hệ số ma sát giữa bánh xe và mặt đường

Hình 2.6 đưa ra mô hình tổng thể của động cơ ô tô điện dưới các tác động của ngoại cảnh như lực cản của bánh xe với mặt đường, lực cản của không khí Tỷ số trượt λ xuất hiện khi xe đi vào vùng trượt, là phát sinh sai khác giữa vận tốc khung xe V và vận tốc của bánh xe Vw Hệ số ma sát µ được xác định qua hàm phụ thuộc của µ theo λ Hàm này được xác định qua các thử nghiệm thực tế và đưa ra dạng hàm như sau:

Hình 7 2 Đồ thị biểu diễn sự phụ thuộc của µ theo λ

Sau khi xác định được hệ số ma sát µ theo λ, lực truyền động Fd tính bằng công thức :

Fd = µ(λ)N

KẾT LUẬN

Trong việc nghiên cứu ô tô điện, chúng ta có thể khai thác được các

ưu điểm nổi bật của việc điều khiển chuyển động dùng động cơ điện so với động cơ xăng:

- Giá thành thấp: điều khiển lực kéo cho ICV cần phải bổ sung thêm các phần cứng giá thành cao như bộ ga, phanh Những chiếc ô tô giá thành thấp nhất có thể được ứng dụng cao trong việc điều khiển lực truyền động

200ms, tuy nhiên đối với ô tô điện thì thời gian phản hồi nhiều nhất là 10ms

- Thiết kế bộ điều khiển dễ dàng: Với động cơ IC, đường đặc

cơ Với ô tô điện, mô men khởi động là tương ứng chính xác với mômen đặt

Các tìm hiểu cơ bản nêu trên về ô tô điện sẽ được ứng dụng trong việc lựa chọn các phương pháp điều khiển chuyển động của ô tô điện và mô hình động cơ đã được thiết lập như trên sẽ được ứng dụng vào trong việc kiểm nghiệm tính đúng đắn của các phương pháp điều khiển là phương pháp Điều khiển bám mô hình (MFC) và phương pháp Điều khiển tỷ số trượt tối ưu (SRC) sẽ được trình bày trong các chương tiếp theo

CHƯƠNG III MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN Ô TÔ ĐIỆN 3.1 Tổng quan về điều khiển ô tô điện

Một trong những ứng dụng nổi bật của ô tô điện là khả năng phát động nhanh chóng và chính xác của mômen Tính liên kết giữa đai xe và bề mặt đường có thể được cải thiện bởi điều khiển phản hồi tác động vào lực truyền động động cơ Điều này có nghĩa rằng độ tĩnh và an toàn của ô tô điện có thể được cải thiện thông qua điều khiển ếu chúng ta sử dụng đai Nkéo với một sự tiêu hao năng lượng nhỏ, dải của bộ nạp ắc quy có thể được

mở rộng hơn nữa

Trong phần này đưa ra các kỹ thuật điều khiển lực truyền động mới và

có thể được nhận thức đúng đắn chỉ bởi việc ứng dụng phản hồi nhanh của động cơ điện Một trong những phương pháp này là điều khiển bám mô hình (Model Folowing Control - MFC) và một phương pháp khác là điều khiển tỷ

số trượt tối ưu (Slip Ratio Control - SRC) Những phương pháp này nhằm ngăn chặn tỷ số trượt một cách tối đa thậm chí là trong điều kiện mặt đường xấu Điều này được kiểm nghiệm qua một vài kết quả thực nghiệm thành công được phát triển cho mô hình xe điện được xây dựng tại trường đại học Tokyo có tên là: “UOT Electric March” Nhằm đạt được hiệu quả điều khiển tốt nhất, phương pháp ước lượng điều kiện mặt đường được đề ra và được kiểm nghiệm qua các quá trình thực nghiệm được trình bày dưới đây với mô hình điều khiển như sau [18]

Hình 3.1 Hệ thống điều khiển của mô hình xe điện “UOT March I”