Nghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điện

Nghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điệnNghiên cứu điều khiển hệ thống động lực nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho ô tô điện

TỔNG QUAN

Đặt vấn đề

Theo nghiên cứu của Viện Sức khoẻ nghề nghiệp và môi trường Việt Nam, khí thải từ phương tiện giao thông là nguyên nhân chính dẫn tới sự gia tăng ô nhiễm không khí ở các đô thị, chiếm tới 70% tổng lượng bụi và khí thải vào môi trường không khí Không chỉ vậy, bụi mịn, muội than, … và các chất gây ô nhiễm khác trong quá trình sản xuất chế tạo xe động cơ đốt trong cũng góp phần gia tăng tình trạng ô nhiễm [1]

Sự nóng lên toàn cầu và ô nhiễm môi trường đã dẫn đến việc áp đặt các quy định nghiêm ngặt hơn về khí CO2 đối với ngành giao thông vận tải, nhằm cắt giảm lớn lượng khí thải CO2 một cách nhanh chóng và bền vững [2] Hội nghị thượng đỉnh COP26 đã đưa ra mục tiêu giảm 45% lượng phát thải CO2 vào năm 2030 so với mức năm 2010 và về 0% vào khoảng giữa thế kỷ này, cũng như giảm sâu phát thải các khí nhà kính khác Trong bối cảnh này, các xe thuần điện (BEV) đã trở thành một lựa chọn thay thế cho các phương tiện truyền thống vì chúng cung cấp một lựa chọn không phát thải [3] Ngoài ra, chúng còn rẻ hơn khi sạc lại vì điện năng rẻ hơn xăng, dầu diesel và cũng có thể phục hồi năng lượng nhờ phanh tái sinh trên các xe điện [4]

Hiện nay, ngành công nghiệp ô tô điện đang phát triển mạnh mẽ, chủ yếu được thúc đẩy bởi những động lực như cần thiết phải giảm thiểu ô nhiễm và tạo ra một môi trường sống sạch sẽ, ít khói bụi hơn Hiện nay, xe ô tô điện không chỉ là một xu hướng, mà thực tế ngày càng phổ biến và đã góp phần tích cực vào cải thiện chất lượng môi trường sống của cộng đồng

Tuy nhiên, mặc dù đã và đang có sự tiến triển, vấn đề quản lý và điều khiển ô tô điện vẫn đặt ra nhiều thách thức đối với cộng đồng nghiên cứu và các nhà sản xuất Cần có sự tập trung vào nghiên cứu để hoàn thiện hiệu suất, tính an toàn và độ tin cậy của ô tô điện, nhằm đáp ứng những yêu cầu ngày càng cao từ người sử dụng và đồng thời đảm bảo tính ổn định và an toàn của công nghệ này trong thực tế vận hành Như đã biết, một trong những hạn chế quan trọng của ô tô điện là giới hạn về quãng đường di chuyển Vì vậy, nhiều nghiên cứu hiện đang tập trung vào việc giải quyết vấn đề này bằng cách nâng cao hiệu suất sử dụng năng lượng của ô tô điện như tối ưu hóa quản lý năng lượng của xe [5], phanh tái sinh và các thông số vận hành khác trên ô tô điện [6]

Một phương pháp quan trọng để giảm suất tiêu thụ năng lượng của BEV là điều chỉnh hành vi của người lái Nói chung, việc giảm mức ga cao, ít phanh hơn, duy trì

5 khoảng cách lớn giữa các xe và giảm tốc độ xe có thể cải thiện việc sử dụng năng lượng của xe [7] Vì xe điện có khả năng phanh tái sinh nên một phần năng lượng có thể được phục hồi từ phanh và do đó làm giảm tác dụng của hành vi người lái đến tiêu hao năng lượng Mặc dù đã có một số nghiên cứu được thực hiện về tác động của hành vi của người lái xe đối với khả năng tiết kiệm nhiên liệu của xe ICE, nhưng có khá ít nghiên cứu về tác động đến xe BEV

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng hành vi của người lái có ảnh hưởng đáng kể đến các tham số ĐLH của xe Trong cùng một chu trình lái xe, các người lái có hành vi khác nhau sẽ dẫn đến các kết quả ĐLH khác nhau Sự biến đổi trong ĐLH dẫn đến sự chênh lệch về mức tiêu thụ năng lượng Ba yếu tố quan trọng, đó là hành vi của người lái, ĐLH của xe và năng lượng tiêu thụ, đều có mối liên quan chặt chẽ ĐLH là mục tiêu mà người lái muốn xe đạt được và kết quả của ĐLH đó sẽ ảnh hưởng đến mức tiêu thụ năng lượng tương ứng

Vì vậy, cải thiện ĐLH của xe sẽ có thể dẫn đến việc cải thiện suất tiêu thụ năng lượng Luận án này đề xuất tập trung vào nghiên cứu về điều khiển ĐLH Người – Xe điện, nhằm giảm tiêu thụ năng lượng và giảm sự ảnh hưởng của hành vi người lái đến suất tiêu thụ năng lượng.

Ảnh hưởng của hành vi người lái và xây dựng mô hình người lái

1.2.1 Ảnh hưởng của người lái đến động lực học và năng lượng

Một số nghiên cứu đã khảo sát tác động của hành vi lái xe đến mức tiêu thụ năng lượng của xe Tác giả Bingham [8], đã nghiên cứu tác động của hành vi lái xe đối với mức tiêu thụ năng lượng và phạm vi hoạt động của BEV bằng cách sử dụng dữ liệu được thu thập từ hoạt động thực nghiệm lái xe do một người lái thực hiện dọc theo các tuyến đường nông thôn ở nước Anh Những kết quả từ nghiên cứu này cho thấy mức tiêu thụ năng lượng khác nhau đến 30% trong cùng một chu trình lái xe cụ thể với những người lái có hành vi lái xe khác nhau

Theo nghiên cứu của tác giả Zhenhai Gao năm 2017 [9], chỉ ra rằng cùng một chu trình lái với mỗi hành vi người lái khác nhau thì cho ra thông số ĐLH của xe như vận tốc, vận tốc trung bình, gia tốc, gia tốc trung bình, quãng đường khác nhau Mỗi kiểu hành vi lái xe đều tạo ra ảnh hưởng đặc biệt đối với đặc tính ĐLH của xe Trên xe điện việc phân loại các chế độ lái xe chỉ dựa vào mối quan hệ giữa mức ga mà người lái yêu cầu và momen động cơ được huy động Trên các xe, để phù hợp với phong cách lái xe của từng người, có thiết kế các chế độ làm việc Eco, Normal và Sport để phù hợp với mong muốn của từng người lái khi vận hành xe Theo nghiên

6 cứu này, suất tiêu thụ năng lượng cũng bị ảnh hưởng lớn bởi hành vi của người lái Người lái tùy theo sở thích lái xe của mình mà chọn các chế độ lái khác nhau, từ đó ảnh hưởng lớn về mặt ĐLH và suất tiêu thụ năng lượng của xe

Nghiên cứu của tác giả Yazan Al-Wreikat năm 2021 [10], đã sử dụng hai đường đặc tính giới hạn động lực mức cao (HDOL) và giới hạn động lực mức thấp (LDOL) kết hợp với hai chỉ số V.a và RPA để phân loại hành vi người lái có 3 loại người lái: lái vội, lái trung bình, lái thong thả

HDOL: là đường giới hạn động lực mức cao, thể hiện giới hạn mức năng lượng cao nhất người lái vận hành xe ở từng dải tốc độ, được đặc trưng bởi chỉ số (V.a)

Chỉ số tích vận tốc và gia tốc V.a (m 2 /s 3 ) là chỉ số đặc trưng cho mức năng lượng của xe khi vận hành, được xác định:

LDOL: là đường giới hạn động lực mức thấp, thể hiện giới hạn mức năng lượng thấp nhất người lái vận hành xe ở từng dải tốc độ, được đặc trưng bởi chỉ số RPA Chỉ số RPA đặc trưng cho gia tốc trung bình dương, được xác định:

V: Vận tốc xe (m/s); a: gia tốc xe (m/s 2 ); d: là quãng đường xe đi được trong một chu trình khảo sát; i: là lần lấy mẫu sau mỗi giây 𝑖 = 1, 2, 3 … 𝑛

Cách phân loại hành vi người lái theo các nhóm được thể hiện như bảng 1.1, cụ thể như sau:

Hình 1.1 Đồ thị giới hạn động lực mức cao HDOL

+ Khi 95% các điểm (𝑉 𝑎) 𝑖 nằm trong khoảng 0,75÷1 của giới hạn động lực mức cao thì được gọi là lái vội;

+ Khi chỉ số RPA của người lái khi vận hành xe đạt từ 1÷1,25 của giới hạn động lực mức thấp thì gọi là lái thong thả;

+ Các trường hợp còn lại nằm giữa hai điều kiện này thì gọi là lái trung bình

Bảng 1.1 Tiêu chí phân loại hành vi người lái theo ĐLH của xe

Hành vi người lái Điều kiện

Lái vội 0,75.HDOL< 95% giá trị (𝑉 𝑎) 𝑖 < 1,0.HDOL

Lái trung bình 95% giá trị (𝑉 𝑎) 𝑖 < 0,75.HDOL và RPA> 1,25.LDOL Lái thong thả 1,0 LDOL < RPA < 1,25 LDOL

Như vậy có thể thấy rằng, từ mối quan hệ giữa ĐLH và đặc tính người lái có thể phân loại được hành vi của người lái Qua đó, ĐLH của xe thể hiện mong muốn của người lái khi điều khiển xe Vì vậy dựa vào ĐLH có thể đánh giá, phân loại được phong cách lái xe của người lái

Nghiên cứu này cũng chỉ ra hành vi người lái ảnh hưởng đến suất tiêu thụ năng lượng E (Wh/km) Kết quả cho thấy hành vi người lái ảnh hưởng đến 30% mức tiêu thụ năng lượng theo các chu trình, xét theo nhóm người lái thì chênh lệch là 17%

Hình 1.2 Đồ thị giới hạn động lực mức thấp LDOL

Hình 1.3 Đồ thị suất tiêu thụ năng lượng theo đặc tính người lái

Khi điều khiển xe thì tùy theo sở thích, sức khỏe, tâm trạng mà người lái có hành vi đạp ga khác nhau Chính hành vi đạp ga này sẽ ảnh hưởng đến suất tiêu thụ năng lượng của xe [9,10] Và do vậy, hành vi người lái ảnh hưởng đến suất tiêu thụ năng lượng của ô tô điện Động lực học của xe liên quan đến tiêu hao năng lượng vì vậy cải thiện thông số ĐLH sẽ cải thiện được suất tiêu hao năng lượng của xe điện

Việc khảo sát hành vi người lái bằng phương pháp thực nghiệm sẽ mất nhiều thời gian và chi phí cao, trong luận án này khảo sát hành vi của người lái bằng phương pháp mô hình hóa, NCS đã tham khảo các nghiên cứu khác trong việc sử dụng mô hình để phân loại hành vi người lái Tác giả Gupta năm 2019 [11], đã xây dựng mô hình người lái trong đó có xây dựng tham số thể hiện cho mức độ lái vội của lái xe, cũng như thiết kế thuật toán để phát hiện tín hiệu giao thông và biển báo dừng Mô hình này có thể mô phỏng với nhiều kịch bản lái xe trong các tình huống giao thông khác nhau Mô hình người lái đã được kiểm chứng dựa trên khảo sát mô hình xe hybrid khi lái xe thực tế và được chứng minh rằng có thể phản ánh được hành vi lái xe của con người

Trong nghiên cứu của tác giả J Kim năm 2020 [12], đã sử dụng phương pháp mô phỏng để đánh giá mức tiêu thụ năng lượng của BEV có quan tâm đến ảnh hưởng của nhiệt độ pin Mô hình này đã được thử nghiệm dưới các mức độ hành vi của người lái trong tình huống bám theo ô tô phía trước với 3 chu trình lái khác nhau

Tác giả M Catan năm 2019 [13], đã kết hợp MATLAB/Simulink, IDM, PTV Vissim và CarSim để đánh giá khả năng tiết kiệm nhiên liệu của xe sử dụng động cơ đốt trong (ICE) đối với các hành vi của người lái và mật độ giao thông trong ba chu trình lái dựa trên đường thực tế ở Hoa Kỳ

Vì vậy để khảo sát được hành vi của người lái cần thiết phải xây dựng được mô hình đạp ga của người lái Mô hình này phải thể hiện được đặc tính của người lái và có khả năng phân loại được hành vi của người lái Để khảo sát ảnh hưởng của hành vi người lái cũng đã có nhiều nghiên cứu xây dựng mô hình đạp ga của người lái

1.2.2 Mô hình người lái và ứng dụng

1.2.2.1 Tổng quan về mô hình người lái

Hình 1.4, thể hiện các phương pháp xây dựng các mô hình người lái khác nhau Phương pháp xây dựng mô hình thứ nhất là phương pháp mô tả, phương pháp này tái hiện lại các nhiệm vụ của lái xe hoặc những công việc của lái xe thực hiện Hạn chế chính của phương pháp này là khó dự đoán hành vi của người lái Một phương pháp mô phỏng khác là mô hình hóa người lái dựa vào nhiệm vụ, chức năng của người lái Với phương pháp này dự đoán hành vi người lái bằng cách tập trung vào giải thích lý

9 do tại sao người lái xe lại làm như thế; dựa vào các thông số động lực học và tình huống thực tế nhằm đảm bảo an toàn khi lái xe Phương pháp này có thể kết hợp với mô hình mô phỏng xe hoặc thiết bị hỗ trợ người lái như hệ thống cảnh báo va chạm a) Phương pháp mô tả:

Mô phỏng và điều khiển ô tô điện

Xe điện (BEV) được coi là một giải pháp hiệu quả để giảm phát thải cacbon trong lĩnh vực giao thông vận tải về lâu dài Các thí nghiệm thực tế cho thấy rằng trung bình xe điện tiết kiệm năng lượng hơn xe hybrid và xe động cơ đốt trong Đã có rất nhiều kết quả báo cáo cho thấy việc sử dụng xe điện đang được mọi người rất ưa chuộng và tin dùng [29]

Tuy nhiên xe điện có hạn chế là phạm vi di chuyển xe tương đối ngắn Vì vậy các nghiên cứu thường ứng dụng các mô hình mô phỏng có khả năng khảo sát ảnh hưởng các thông số đến sự tiêu thụ năng lượng của BEV nhằm tối ưu hóa việc quản lý năng lượng [30] Trong luận án này, để khảo sát mối quan hệ ĐLH và năng lượng của xe điện đã xây dựng mô hình xe điện dựa trên các thông số kỹ thuật và đặc điểm vận hành của xe điện VF e34 sản xuất tại Việt Nam Mô hình sử dụng một cách tiếp cận linh hoạt để mô phỏng tiêu thụ năng lượng cũng như khả năng thu hồi năng lượng của xe điện và có tính đến các điều kiện vận hành của động cơ thể hiện hiệu suất của xe trên các kiểu đường khác nhau [31]

Dựa trên cơ sở vật lý với các đặc tính hoạt động của các bộ phận chính của xe điện để chuyển đổi các yêu cầu về sức kéo ở bánh xe thành các yêu cầu về năng lượng pin xe điện Dòng năng lượng trong các bộ phận chính của xe điện được biểu diễn như hình 1.10

Các nghiên cứu hiện nay chủ yếu là dùng các phần mềm mô phỏng để đánh giá tổng thể các thành phần xe ô tô Các hãng sản xuất ô tô lớn trên thế giới hiện nay cũng đang nghiên cứu ứng dụng phần mềm tính toán để mô phỏng đánh giá xe trước khi thực nghiệm xe thật trên đường Và các nhà nghiên cứu về ô tô hiện nay cũng ứng dụng các phần mềm để tính toán để khảo sát năng lượng trên ô tô, và lĩnh vực này đang được phát triển rất mạnh nhờ lĩnh vực AI (trí tuệ nhân tạo hiện nay) Ứng dụng các phần mềm này việc tính toán gần như trên xe thật, và đưa ra được các giải pháp tối ưu, thuật toán điều khiển nhằm nâng cao hiệu suất của ô tô điện Các phần mềm tính toán thường được sử dụng nhiều hiện nay được kể đến như là: Advisor, FASTsim, Simulink,… a) Phần mềm Advisor [32]

Các nghiên cứu về xây dựng mô hình được kể đến như là ADVISOR xây dựng mô hình mô phỏng xe HEV Prius Phần mềm được xây dựng dựa trên các phương trình ĐLH của ô tô

Kết quả khảo sát đánh giá của phần mềm Advisor cho thấy mức tiêu thụ năng lượng của ô tô điện và từ đó có thể đưa ra các đề xuất để tăng hiệu suất Tuy nhiên mô hình đang được sử dụng trên xe HEV của Toyotal Prius, còn nhiều thông số cần hiệu chỉnh và việc đánh giá mức tiêu hao năng lượng còn hạn chế

Hình 1.10 Dòng năng lượng trong các bộ phận chính của xe điện

Hình 1.11 Giao diện phần mềm Advisor xe Toyota Prius b) Phần mềm FASTsim [33]

Future Automotive Systems Technology Simulator (FASTSim) là một công cụ phân tích hệ thống truyền lực của xe được hỗ trợ bởi Bộ năng lượng Hoa Kỳ FASTSim được xây dựng đơn giản dễ tiếp cận để so sánh hệ thống truyền lực và ước tính tác động của các cải tiến công nghệ đối với hiệu suất, tính kinh tế nhiên liệu, thời lượng pin Dữ liệu đầu vào cho hầu hết các loại xe hạng nhẹ có thể là được nhập tự động Những đầu vào đó có thể được sửa đổi để phù hợp với từng loại xe khác nhau Tại mỗi bước thời gian, FASTSim tính đến lực cản, gia tốc, lực cản lăn, hiệu suất của từng bộ phận hệ thống truyền lực, công suất và phanh tái sinh Các dòng xe được mô phỏng như: xe truyền thống, xe hybrid, xe hybrid plug-in, xe thuần điện, xe chạy bằng khí nén tự nhiên và xe chạy bằng pin nhiên liệu

Hình 1.12 Giao diện Inputs đầu vào của mô hình FASTsim

Các thành phần quan trọng và kết quả đầu ra của xe đã được xác nhận bằng cách so sánh kết quả đầu ra của mô hình để kiểm tra dữ liệu cho nhiều loại xe khác nhau để có được sự tin cậy của kết quả Giao diện giúp FASTSim sử dụng dễ dàng và hiệu quả, FASTSim có thể tải xuống từ trang web của Phòng thí nghiệm Năng lượng tái tạo (xem www.nrel.gov/fastsim)

Với đầu vào input, phần mềm cho phép cung cấp thông tin các loại xe cần khảo sát Các thông số của các mô hình: mô hình xe (kích thước, trọng lượng), thông số mô tơ (trọng lượng, hiệu suất, công suất, khả năng tăng tốc), pin lưu trữ (công suất, hiệu suất), bánh xe (bán kính bánh xe)

Kết quả tính toán được dựa trên các công thức ĐLH của xe để xây dựng Tuy nhiên nhược điểm là việc thay đổi các thông số đặc trưng để đánh giá hiệu suất của xe điện còn nhiều hạn chế và còn nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của xe điện chưa được kể tới

Vì vậy, để khảo sát mối quan hệ ĐLH và năng lượng của ô tô điện, trong luận án này đã tiến hành xây dựng mô hình mô phỏng ô tô điện Mô hình xe điện dựa trên các phương trình ĐLH của xe, các điều kiện lực kéo, cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến chuyển động của xe, đặc biệt có chú trọng đến mô hình độ trượt của bánh xe Dựa trên các yêu cầu lực kéo và đặc tính của mô tơ điện lựa chọn nguồn năng lượng cung cấp đáp ứng điều kiện vận hành của xe [30,34]

1.3.2 Phân tích hiệu quả sử dụng năng lượng của xe thuần điện (BEV)

Xuất phát từ thực tiễn xe điện bị giới hạn bởi quãng đường di chuyển nên có khá nhiều nghiên cứu nhằm cải thiện hiệu suất của xe điện Để cải thiện hiệu suất làm việc của ô tô điện có nhiều nghiên cứu tập trung vào việc xác định vùng làm việc hiệu quả của ô tô điện

Theo nghiên cứu của tác giả Younsun Kim [35] tốc độ xe và gia tốc xe có ảnh hưởng lớn đến hiệu quả sử dụng năng lượng được thể hiện trong hình 1.13 Thấy rằng khi xe vận hành với gia tốc càng lớn thì mức tiêu thụ năng lượng càng cao, xe vận hành với tốc độ càng cao thì suất tiêu thụ năng lượng càng lớn Vì xe hoạt động với tốc độ cao và gia tốc lớn thì lúc này xe hoạt động ở công suất cao, dòng điện phóng lớn dẫn đến tổn thất năng lượng trong pin cao nên hiệu suất năng lượng thấp

Hình 1.13 Bản đồ hiệu suất năng lượng theo tốc độ và gia tốc của xe [35].

Tồn tại một khoảng tốc độ xe có hiệu suất sử dụng năng lượng cao và cho thấy các đặc điểm khác nhau trong điều kiện sử dụng năng lượng của pin Thấy rằng 20 km/h – 60 km/h là dải tốc độ kinh tế nhất khi tắt máy lạnh và bật hệ thống sưởi với mẫu xe điện thí nghiệm Vista 1.0, như trong hình 1.14 Có thể thấy rằng ở dải tốc độ quá thấp thì hiệu suất năng lượng của xe thấp vì lúc này động cơ hoạt động ở vùng tải nhỏ nên hiệu suất thấp

Hình 1.14 Đồ thị suất tiêu thụ năng lượng theo tốc độ

Mặt khác hiệu suất sử dụng năng lượng của xe điện có xu hướng tăng lên cùng với lượng hành trình của bàn đạp phanh, khi trạng thái sạc (SOC) của pin tăng lên do đặc tính phanh tái tạo [36]

Theo nghiên cứu này hiệu suất năng lượng theo hành trình bàn đạp ga và khoảng thời gian tốc độ của xe, như trong bảng 1.3

Phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Xây dựng mô hình xe

Mô hình xe được xây dựng với các giả thiết sau:

- Khảo sát trong tình huống đi theo xe phía trước nên giả thiết khảo sát trong điều kiện vận tốc xe luôn dương;

- Bỏ qua ảnh hưởng của hệ thống treo;

- Khảo sát trong trường hợp xe đi thẳng;

- Khảo sát trong trường hợp không có gió;

- Bỏ qua ảnh hưởng của nhiệt độ pin

1.4.2 Mô hình đạp ga của người lái

Mô hình đạp ga của người lái được xây dựng chỉ trong tình huống đi theo xe phía trước

Mô hình người lái không mô tả chính xác hoàn toàn hành vi đạp ga của người lái mà chỉ tái tạo được mối quan hệ động lực học và năng lượng của hệ thống Người – Xe

Khi hai xe khởi hành có khoảng cách ban đầu L 0 với xe phía trước

Bỏ qua ảnh hưởng của điều kiện mặt đường đến hành vi người lái.

Các tiêu chí đánh giá hành vi lái xe và tiêu thụ năng lượng ô tô điện

Là các tiêu chí nhằm đánh giá người lái điều khiển xe tăng tốc nhanh hay chậm Bao gồm các tiêu chí cụ thể như sau:

+ Thời gian tăng tốc t (s): là thời gian xe tăng tốc đến vận tốc mong muốn + Quãng đường tăng tốc D (m): là quãng đường xe đi được khi tăng tốc đến vận tốc mong muốn

+ Gia tốc a (m/s 2 ): là độ biến thiên của vận tốc theo thời gian

Tuy nhiên các thông số trên thường dùng để đánh giá khả năng tăng tốc của xe Trong luận án này để đánh giá mức độ tăng tốc, giảm tốc của những người lái có hành vi lái xe khác nhau một cách tổng thể suốt cả chu trình lái xe, thì tiêu chí gia tốc trung bình thể hiện được các yếu tố này Gia tốc trung bình được xác định bằng công thức sau:

𝑎 𝑖 là gia tốc ở thời điểm t, với thời gian lấy mẫu sau mỗi giây

1.5.2 Mức độ điều khiển của người lái

Thể hiện khả năng điều khiển vận tốc xe và khoảng cách so với xe phía trước của người lái trong trường hợp điều khiển xe đi theo xe phía trước Bao gồm các tiêu chí cụ thể như sau: a) Độ sai lệch vận tốc e v : là độ chênh lệch giữa vận tốc thực của xe (V) và vận tốc mong muốn (V des ) e v = V - V des b) Khả năng bắt vận tốc S(m): Để đánh giá một cách toàn diện về khả năng điều khiển vận tốc xe của người lái trong cả chu trình, luận án đưa ra định nghĩa “Khả năng bắt vận tốc” như sau:

Khả năng bắt vận tốc là khả năng điều khiển xe bám sát xe phía trước và được đánh giá bằng thông số S là phần diện tích chênh lệch giữa vận tốc thực và vận tốc mong ước

Khả năng bắt vận tốc S được xác định bằng công thức sau:

S: là diện tích phần chênh lệch vận tốc;

|𝑒 𝑣 |: là độ chênh lệch vận tốc thực và vận tốc mong muốn

Người lái điều khiển tốt vận tốc là người lái có khả năng bắt vận tốc tốt nên chênh lệch giữa vận tốc thực và vận tốc mong ước nhỏ nên có S nhỏ c) Khoảng cách mong muốn với xe phía trước L(m): là khoảng cách với xe phía trước mà người lái muốn duy trì trong trường hợp điều khiển xe đi theo xe phía trước

Hình 1.20 Thông số đánh giá khả năng bắt vận tốc của người lái

Trong một tình huống giao thông cụ thể những người lái có đặc tính khác nhau thì có mong muốn giữ khoảng cách L với xe phía trước khác nhau

1.5.3 Mức tiêu hao năng lượng

Mức độ sử dụng năng lượng của ô tô điện thường được đánh giá qua các tiêu chí như sau:

Trạng thái sạc (State of Charge - SOC) là một chỉ số đo lường tỷ lệ phần trăm của năng lượng còn lại trong pin so với năng lượng tối đa pin có thể lưu trữ được

SOC thường được sử dụng để biểu thị mức độ sạc của pin tại một thời điểm cụ thể

SOC là một thông số quan trọng trong quản lý và kiểm soát năng lượng của pin, vì nó cung cấp thông tin về mức độ sạc hiện tại của hệ thống và giúp người sử dụng dự đoán được hiệu suất và khả năng hoạt động của hệ thống trong tương lai Trạng thái sạc SOC của pin được xác định như sau:

: SOC tức thời tại thời điểm t;

: SOC ban đầu của pin;

: cường độ dòng điện phóng tức thời

Chỉ tiêu đánh giá hiệu suất năng lượng của xe (Energy Efficiency) được biểu diễn bằng quãng đường đi được trên một đơn vị năng lượng (km/kWh)

Trong luận án này để đánh giá mức độ tiêu thụ năng lượng của ô tô điện sử dụng thông số suất tiêu thụ năng lượng Suất tiêu thụ năng lượng là lượng năng lượng xe tiêu thụ để đi được một đơn vị quãng đường [30]

Công thức tính suất tiêu hao: 0 t

Trong đó: P out là công suất phát ra của pin (W) D là tổng quãng đường di chuyển (km).

Đối tượng nghiên cứu

Trong nghiên cứu này NCS chọn nghiên cứu trên xe thuần điện, các thông số của đối tượng nghiên cứu tham khảo từ xe điện VFe34.

Mục tiêu chung

Nghiên cứu thiết kế bộ điều khiển ĐLH dọc của xe theo hành vi người lái, nhằm

28 giảm ảnh hưởng của phương thức đạp ga của người lái đến suất tiêu thụ năng lượng ô tô điện.

Mục tiêu cụ thể

- Xây dựng mô hình mô phỏng ĐLH dọc của xe điện dựa trên thông số xe điện VFe34, để khảo sát mối quan hệ giữa các thông số ĐLH của xe và suất tiêu hao năng lượng;

- Xây dựng mô hình đạp ga của người lái mô tả được đặc tính của người lái, thể hiện được mối quan hệ ĐLH người và xe trong tình huống đi theo xe phía trước;

- Xây dựng bộ điều khiển ĐLH theo hành vi người lái nhằm giảm suất tiêu thụ năng lượng cho ô tô điện trong tình huống đi theo xe phía trước;

- Thí nghiệm xác định các thông số, xây dựng đặc tính làm việc và thí nghiệm kiểm chứng mô hình mô phỏng xe điện VFe34.

Nội dung và bố cục của luận án

- Chương 1: Tổng quan trong đó nghiên cứu, phân tích và đánh giá các hướng nghiên cứu trước để lựa chọn phương pháp, nội dung nghiên cứu phù hợp

- Chương 2: Xây dựng mô hình hệ thống động lực học người- xe trong đó tập trung vào xây dựng mô hình mô phỏng ô tô điện, khảo sát mối quan hệ ĐLH và năng lượng của ô tô điện; xây dựng mô hình người lái, khảo sát đánh giá ảnh hưởng của hành vi người lái đến ĐLH và suất tiêu hao năng lượng của ô tô điện

- Chương 3: Thực nghiệm xác định thông số đặc tính xe điện và kiểm chứng mô hình Chương 3 sẽ thực nghiệm xác định đặc tính tham số mô hình xe điện VF e34 và kiểm chứng mô hình mô phỏng

- Chương 4: Thiết kế bộ điều khiển động lực học ô tô điện Trong chương này sử dụng thuật toán điều khiển tối ưu (LQR) để xây dựng bộ điều khiển ĐLH ô tô điện theo hành vi người lái có quan tâm đến năng lượng; so sánh và đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển về khả năng bắt vận tốc và năng lượng.

Kết luận chương 1

Các nghiên cứu thực nghiệm đã chỉ ra hành vi người lái ảnh hưởng lớn đến suất tiêu thụ năng lượng của ô tô điện và dùng thông số ĐLH của xe có thể đánh giá phân loại được hành vi của những người lái khác nhau Các nghiên cứu cho thấy rằng có mối quan hệ giữa hành vi người lái, ĐLH và năng lượng Chính vì vậy điều khiển tốt động lực học thì có thể cải thiện được năng lượng của ô tô điện

Có nhiều nghiên cứu mô phỏng xe điện sử dụng các phần mềm như Fastsim, Advisor, Simulink để mô phỏng hoạt động của ô tô điện Để đánh giá mối quan hệ ĐLH và năng lượng trong ô tô điện luận án tiến hành xây dựng mô hình xe điện, mô hình xe được xác định các thông số đầu vào và thí nghiệm kiểm chứng trên một đối

29 tượng cụ thể Các nội dung thực nghiệm sẽ được trình bày ở chương 3 Để khảo sát đánh giá hành vi của người lái cần thiết xây dựng mô hình đạp ga của người lái Đã có nhiều nghiên cứu đã mô hình hóa hoạt động đạp ga của người lái bằng phương pháp mô tả hoặc phương pháp dựa vào đặc tính người lái Các mô hình này cũng được kiểm nghiệm đánh giá bằng phương pháp lái xe trong cabin mô phỏng trong phòng thí nghiệm Các mô hình người lái đã được ứng dụng để điều khiển xe an toàn hoặc điều khiển cải thiện năng lượng Để mô tả được đặc tính người lái có thể dùng được trong mô phỏng đơn giản dễ dàng, phân loại hành vi người lái, luận án chọn bộ PI để xây dựng mô hình đạp ga của người lái Kết hợp mô hình người lái và mô hình xe tạo thành mô hình hệ thống Người – Xe điện hoàn chỉnh có thể khảo sát ảnh hưởng hành vi người lái đến ĐLH và năng lượng của ô tô điện Các nội dung về xây dựng mô hình, khảo sát đánh giá sẽ được trình bày ở chương 2

Nhiều nghiên cứu cho thấy rằng khi điều khiển tốt ĐLH thì có thể cải thiện được năng lượng Thấy rằng dựa vào các thông số động lực học của xe hoàn toàn có thể ước lượng được các trạng thái hoạt động của xe, đặc biệt có thể ước lượng chính xác đến 98,2% đối với tình huống đi theo xe phía trước

Luận án tập trung thiết kế bộ điều khiển ĐLH ô tô điện theo hành vi người lái nhằm giảm suất tiêu thụ năng lượng của ô tô điện trong tình huống đi theo xe phía trước Các nghiên cứu cho thấy thuật toán LQR phù hợp để thiết kế bộ điều khiển ĐLH ô tô điện nên NCS chọn thuật toán LQR để thiết kế bộ điều khiển Các bước xây dựng và thiết kế bộ điều khiển sẽ được trình bày ở chương 4

XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỆ THỐNG ĐỘNG LỰC HỌC NGƯỜI- XE ĐIỆN

Xây dựng mô hình xe điện

Cấu trúc của một xe điện gồm các bộ phận chính sau: pin để lưu trữ năng lượng cho xe hoạt động, động cơ điện để chuyển điện năng sang cơ năng để tạo lực kéo xe ở bánh xe chủ động và chuyển từ động năng của xe sang điện năng ở chế độ phanh Tất cả các thành phần của ô tô điện được mô hình hoá như hình 2.1 [30]

Các mô hình thành phần của xe BEV ở trên dựa trên các mô hình được xây dựng ở các nghiên cứu [30, 42], bao gồm mô hình lốp để tính toán tỷ lệ trượt lốp, mô

Hình 2.1 Mô hình các khối chính trên ô tô điện VF e34

31 hình pin dựa trên tỷ lệ phần trăm SOC, đường cong hiệu suất tải và mối quan hệ giữa tín hiệu bàn đạp ga và chế độ lái xe Mỗi mô hình thành phần được mô tả sau đây

Mô hình các khối chính của xe ô tô điện được xây dựng dựa trên các công thức tính toán sử dụng trong lý thuyết ô tô [43]

2.1.1.1 Mô hình ĐLH phương dọc thân xe

Các lực tác dụng phương dọc của xe bao gồm: lực dọc, lực cản lăn, lực cản khí động, lực cản dốc và lực quán tính Phương trình ĐLH của xe theo phương dọc được biểu diễn như sau: mV   F xf  F xr    F rf  F rr  F r air _  F hc  (2.1)

Hình 2.2 Các lực tác dụng lên xe

Với m là khối lượng xe, F xf và F xr là lực dọc ở bánh xe cầu trước, cầu sau;

F hc là lực cản dốc với góc dốc  , F rf và F rr lần lượt là lực cản lăn tại bánh trước và bánh sau của xe, F r _airlà lực cản gió

Các lực tác dụng lên xe được biểu diễn như hình 2.2:

- Phản lực theo phương thẳng đứng tại cầu trước và cầu sau của xe:

- Lực cản lăn tác dụng lên xe:

Với a và b là khoảng cách giữa trục trước và trục sau đến trọng tâm của xe, là chiều cao của trọng tâm, A là diện tích cản chính diện của xe, C x là hệ số cản khí động học, f là hệ số cản lăn, V là vận tốc của xe,  là mật độ không khí

- Lực cản dốc: Đây là một thành phần của trọng lượng của xe Lực cản dốc có điểm đặt tại trọng tâm, có phương song song với mặt đường, ngược chiều chuyển động khi xe lên dốc và cùng chiều chuyển động khi xe xuống dốc

Khi ô tô chuyển động không ổn định (lúc tăng tốc hoặc giảm tốc) sẽ xuất hiện lực quán tính, được xác định theo công thức:

F a : Lực quán tính tổng cộng [N];

V : gia tốc chuyển động của xe [m/s 2 ]; m: Tổng khối lượng của xe và người [kg];

Từ phương trình (2.1) xây dựng mô hình mô phỏng chuyển động của thân xe như sau:

Hình 2.3 Khối mô hình ĐLH phương dọc thân xe 2.1.1.2 Mô hình ĐLH bánh xe trước

Bánh trước là bánh xe chủ động, các lực tác dụng lên bánh xe được biểu diễn như hình sau:

Mô hình ĐLH bánh xe phía trước chủ động được xây dựng theo công thức:

J fwh  fwh  M fdin  F r xf wh  M bf (2.9) h

Trong đóJ fwh là tổng momen quán tính quy về bánh xe,  fwh là vận tốc góc bánh xe trước,  0 hiệu suất truyền của truyền lực chính, M fdin là momen truyền đến bánh xe, M bf là momen phanh bánh trước

Hình 2.5 Khối mô hình ĐLH bánh trước

Công thức tính momen truyền từ mô tơ đến bánh xe chủ động (M fdin ) được xây dựng như sau:

Với M mt là momen kéo của mô tơ; i g là tỷ số truyền hộp giảm tốc;  g là hiệu suất của hộp giảm tốc; i 0 là tỷ số truyền của truyền lực chính;  0 là hiệu suất của truyền lực chính Tổng momen quán tính quy về bánh xe được tính theo công thức sau:

Hình 2.4 Các lực tác dụng lên bánh xe trước

J fwh là momen quán tính của cụm bánh xe cầu trước, J f là momen quán tính của truyền lực chính và momen quán tính trục quay,J g là momen quán tính hộp số của xe, J m là momen quán tính của motor

2.1.1.3 Mô hình ĐLH bánh xe sau

Bánh sau là bánh xe bị động, các lực tác dụng lên bánh xe như hình vẽ:

Hình 2.7 Khối mô hình ĐLH bánh sau

Mô hình ĐLH bánh xe phía sau bị động được xây dựng theo công thức:

J rwh  rwh  F r xr wh  M br (2.12)

Trong đó là momen quán tính bánh xe sau, là vận tốc góc bánh xe sau,

M br là momen phanh bánh sau

Do lốp xe là lốp đàn hồi dẫn đến trong quá trình vận hành, lốp bị biến dạng hướng kính và tiếp tuyến Phản lực tiếp tuyến dọc giữa lốp và mặt đường F xf , F xr

Hình 2.6 Các lực tác dụng lên bánh xe sau

35 tương ứng với biến dạng của lốp đặc trưng bởi hệ số tổn hao vận tốc hay hệ số trượt biểu diễn theo công thức:

(2.13) Độ trượt được tính theo công thức sau:

- Tăng tốc: wh wh wh wh

Với  wh , r wh lần lượt là vận tốc góc, bán kính của bánh xe,  f và  r lần lượt là hệ số lực dọc của bánh trước và bánh sau Mối quan hệ giữa hệ số lực kéo và độ trượt của lốp được xác định bằng thực nghiệm được thể hiện ở hình 2.8 [30]

2.1.2 Mô hình động cơ điện

2.1.2.1 Các chế độ làm việc của xe điện Đối với ô tô sử dụng động cơ đốt trong, các chế độ làm việc khác nhau của xe phụ thuộc vào mối quan hệ giữa mức đạp ga và độ mở bướm ga của động cơ như hình 2.9 và thời điểm chuyển số ở tốc độ xe khác nhau

Hình 2.8 Đồ thị mối quan hệ giữa độ trượt của lốp xe và hệ số truyền lực dọc

Xe điện cũng giống như xe sử dụng động cơ đốt trong cũng cần thiết xác định các chế độ làm việc của xe nhằm phù hợp với nhu cầu người sử dụng, đặc điểm điều kiện giao thông Tuy nhiên, ba chế độ Eco, Normal, Sport của ô tô điện khác hoàn toàn với ô tô sử dụng động cơ đốt trong Vì ô tô điện không có hộp số, nên sự khác nhau của ba chế độ Eco, Normal, Sport nằm ở sự khác nhau về tỉ lệ momen sinh ra so với vị trí bàn đạp ga như ở hình 2.10, mà không tối ưu cho thời điểm và chế độ chuyển số

Momen của động cơ điện sẽ biến đổi khác nhau tùy theo từng chế độ lái (Eco, Normal, Sport) và phụ thuộc vào mức tín hiệu ga (P in ) Theo nghiên cứu của tác giả Zhenhai Gao năm 2017 [9] kết hợp với bảng kết quả thực nghiệm 3.5 ở chương 3 đã xác định được các phương trình đặc tính 3 chế độ làm việc (Eco, Normal, Sport) của xe điện được thể hiện như hình 2.11

Hình 2.10 Sơ đồ thuật toán điều khiển ba chế độ của xe ô tô điện Hình 2.9 Đồ thị mối quan hệ mức ga và độ mở bướm ga của xe sử dụng động cơ đốt trong ở các chế độ làm việc [40]

Khảo sát ảnh hưởng một số thông số đến ĐLH và năng lượng

2.2.1 Khảo sát ảnh hưởng của hệ số bám đến ĐLH và năng lượng

Hình 2.25 Sơ đồ khảo sát mô hình xe điện ở các điều kiện hệ số bám khác nhau Để đánh giá ảnh hưởng của hệ số bám đến ĐLH và sự tiêu thụ năng lượng, tiến hành khảo sát tiêu thụ năng lượng khi tăng tốc từ 0 đến 60 km/h ở các loại đường có hệ số bám 0.3, 0.5, 0.8 với các mức ga khác nhau (dạng step), ở chế độ Normal Phương thức đạp ga dạng step là hành vi người lái đạp giữ ga ở mức ga ổn định theo thời gian trong suốt quá trình khảo sát, kịch bản khảo sát được thể hiện ở hình 2.25

Khảo sát ở các mức ga khác nhau 30%, 40%, 60%, 80% và 100% ở các loại đường có hệ số bám 0.3, 0.8 được đồ thị ĐLH của ô tô điện như hình 2.26

STT Thông số Giá trị

2 Hệ số khí động của xe 0.29

4 Hiệu suất hộp giảm tốc 0.95

5 Hiệu suất truyền lực chính 0.95

8 Trọng lượng người + hàng hóa 1550 kg

Hình 2.26 Đồ thị ĐLH ở các mức ga khác nhau trên đường có hệ số bám khác nhau Đồ thị cho thấy rằng vận tốc, gia tốc, độ trượt, thời gian đạt vận tốc mong muốn thay đổi rõ rệt theo các mức ga khác nhau ở đường có hệ số bám  = 0,3 và 

= 0,8 Đồ thị về độ trượt cho thấy ở đường có hệ số bám thấp  = 0,3 gây ra hiện tượng trượt nhiều bắt đầu ở mức đạp ga 80%, với đường có hệ số bám cao max = 0,8 hiện tượng trượt xảy ra rất ít ngay cả ở mức ga 100% Khi có sự trượt xảy ra thì gia tốc sẽ giảm, ở mức ga 80% gia tốc cực đại chênh lệch lớn nhất 1.53 lần ở đường có hệ số bám  = 0,8 và  = 0,3 Kéo theo thời gian đạt tốc độ 60 km/h cũng tăng lên trên đường ướt hệ số bám nhỏ, chênh lệch lớn nhất 2,25 lần ở mức ga 100% ở đường có hệ số bám  = 0,3 và  = 0,8 Như vậy thấy rằng trong điều kiện đường có hệ số bám thấp thì khi xe vận hành mức ga cao thì sẽ dễ sinh ra trượt, khi sự trượt xuất hiện thì khả năng tăng tốc sẽ giảm, thời gian đạt vận tốc mong muốn sẽ tăng lên Để đánh giá được toàn diện cả quá trình tăng tốc của xe, luận án tiến hành khảo sát thông số gia tốc trung bình Gia tốc trung bình được xác định bằng công thức sau:

𝑎 𝑖 là gia tốc ở thời điểm t, với thời gian lấy mẫu sau mỗi giây b) Hệ số bám ( = 0.3) a) Hệ số bám ( = 0.8)

51 Để đánh giá mức độ tiêu thụ năng lượng của ô tô điện ta khảo sát thông số suất tiêu thụ năng lượng Suất tiêu thụ năng lượng là năng lượng xe tiêu thụ để đi được một đơn vị quãng đường [30]

Công thức tính suất tiêu hao: 0 t

Trong đó: P out là công suất phát ra của pin (W) D là tổng quãng đường di chuyển (km)

Tổng hợp các kết quả gia tốc trung bình a tb và suất tiêu thụ năng lượng E ở các mức ga khác nhau được đồ thị hình 2.27

Hình 2.27 Đồ thị mối quan hệ giữa gia tốc trung bình và suất tiêu thụ năng lượng ở các đường hệ số bám khác nhau

Thấy rằng mức ga 100%: a tb ( = 0.8) gấp 2,1 lần a tb ( = 0.3), suất tiêu thụ năng lượng E ( = 0.8) thấp hơn 1,7 lần E ( = 0.3) Ở dưới mức ga 50% trượt không nhiều nên a tb và E gần như bằng nhau Ở mức ga từ 50% trở lên thì bắt đầu trượt ở 

= 0.5 và ở  = 0.3 trượt xảy ra rất nhiều dẫn đến sự chênh lệch a tb và E rất lớn Xe chạy trên điều kiện đường có hệ số bám càng thấp ở mức ga càng cao thì trượt lớn hơn, gia tốc trung bình đạt được thấp hơn, suất tiêu thụ năng lượng cao hơn

Hệ số bám ảnh hưởng rõ rệt tới tính kinh tế năng lượng của ô tô điện Ở mức khảo sát ở loại đường  = 0.3 và ở  = 0.8 năng lượng chênh lệch nhau rõ rệt lớn nhất lên đến 1,7 lần Với những kết quả khảo sát đánh giá ảnh hưởng của hệ số bám tới suất tiêu thụ năng lượng ô tô điện là cơ sở để đề xuất thuật toán điều khiển mô tơ

52 điện và hỗ trợ việc điều khiển tín hiệu ga để nâng cao hiệu suất, tính kinh tế năng lượng ô tô điện hiện nay

2.2.2 Khảo sát ảnh hưởng của phương thức đạp ga đến ĐLH và năng lượng

Nhận thấy rằng phương thức đạp ga phụ thuộc vào hai yếu tố là tốc độ đạp ga và mức đạp ga Luận án tiến hành khảo sát hai phương thức đạp ga đặc trưng cho hai yếu tố này là phương thức đạp ga dạng step và phương thức đạp ga dạng ramp Các phương thức đạp ga kiểu step thì có cùng tốc độ đạp ga nhưng đạt các mức ga khác nhau Trong khi phương thức đạp ga kiểu ramp để đạt cùng mức ga nhưng tốc độ đạp ga khác khau

Cụ thể là, phương thức đạp ga dạng ramp là người lái đạp ga tăng từ 0 đến 100% với khoảng thời gian khác nhau (hình 2.28a), phương thức này đặc trưng cho tốc độ đạp ga Phương thức đạp ga dạng step là người lái đạp giữ ga ở mức ga ổn định theo thời gian (hình 2.28b), phương thức này đặc trưng cho việc khảo sát ở các mức ga khác nhau. Để đánh giá sự tiêu thụ năng lượng của xe điện ứng với các phương thức đạp ga khác nhau của người lái, tiến hành khảo sát tiêu thụ năng lượng của xe điện khi a) Tốc độ đạp ga khác nhau (ramp) b) Mức ga khác nhau (step)

Hình 2.28 Các phương thức đạp ga của người lái

Hình 2.29 Sơ đồ khảo sát mô hình xe điện

53 tăng tốc từ 0 đến 60 km/h ở hai phương thức bàn đạp ga dạng step và dạng ramp Xe hoạt động trong điều kiện đường bê tông khô hệ số bám  = 0.8, ở chế độ Normal

2.2.2.2 Kết quả khảo sát theo các mức ga khác nhau (Step) Để xe có thể đạt đến vận tốc 60 km/h thì cần mức ga (step) tối thiểu là 30%, khảo sát hoạt động của xe ở các mức 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90% và 100%

+ Đánh giá các thông số hoạt động của động cơ điện Động cơ điện là nguồn động lực của ô tô điện, để đánh giá ảnh hưởng của các vùng làm việc của động cơ đến động lực học và suất tiêu hao năng lượng điện tiến hành khảo sát các thông số hoạt động của động cơ điện Kết quả các thông số: mức ga, vận tốc, momen và vận tốc góc của động cơ điện được thể hiện bằng các đồ thị theo thời gian như hình 2.30

Hình 2.30 Đồ thị các thông số động lực học của động cơ điện ở các mức ga (step)

Với từng mức đạp ga khác nhau thì các thông số ĐLH của xe thay đổi khác nhau rõ rệt Đồ thị vận tốc cho thấy rằng, có sự chênh lệch khá lớn về thời gian để đạt được vận tốc 60 km/h ở các mức ga khác nhau, thời gian đạt vận tốc 60 km/h ở mức ga 30% cao gấp 14,8 lần mức ga 100% Về momen động cơ thấy rằng có sự chênh lệch khá lớn giữa các mức ga với nhau, mức ga 100% momen lớn nhất M max gấp 7,5 lần ở mức ga 30%

Hình 2.31 Đồ thị hiệu suất động cơ ở các mức ga (step)

Hình 2.32 Đồ thị tỷ lệ thời gian động cơ làm việc vùng hiệu suất thấp ở các mức ga (step) Đồ thị 2.31 cho thấy rằng, có sự khác nhau về hiệu suất động cơ ở các mức ga khác nhau Để so sánh vùng hiệu suất làm việc của động cơ ở các mức ga khác nhau, xây dựng đồ thị tỷ lệ thời gian làm việc ở hiệu suất thấp hơn 88% được thể hiện như hình 2.32 Từ kết quả đồ thị cho thấy rằng, mức ga bé thì thời gian động cơ hoạt động ở vùng hiệu suất thấp càng nhiều, ở mức ga 30% thời gian làm việc trong vùng hiệu suất thấp là 55,06% trong khi ở mức 100% thời gian vùng này chỉ là 12,5% Bởi vì hiệu suất của động cơ điện rất thấp ở vùng momen thấp và tốc độ động cơ nhỏ [35]

+ Khảo sát thông số ĐLH và năng lượng Để khảo sát mối quan hệ ĐLH và năng lượng ở các mức ga khác nhau, tiến hành khảo sát mối quan hệ gia tốc trung bình a tb và suất tiêu thụ năng lượng E, được thể hiện như hình 2.33

Hình 2.33 Đồ thị mối quan hệ gia tốc trung bình và suất tiêu thụ năng lượng ở các mức ga

Xây dựng mô hình đạp ga của người lái

Như khảo sát ở phần trên, thấy rằng trong cùng một điều kiện hoạt động tăng tốc của xe nhưng với cách thức đạp ga khác nhau như: tốc độ đạp ga, mức ga có ảnh hưởng lớn đến ĐLH của xe cũng như suất tiêu thụ năng lượng Và điều này phù hợp với thực tế, những người lái khác nhau thì tùy theo sở thích, tình trạng sức khỏe, tâm lý mà có phong cách lái xe khác nhau được thể hiện qua việc điều khiển chân ga trong các tình huống điều khiển xe cụ thể Cũng như nhiều nghiên cứu đã phân loại người lái theo hành vi lái xe gồm các nhóm: lái vội, lái trung bình và lái thong thả [10] Ứng với từng kiểu đạp ga khác nhau này sẽ cho được kết quả ĐLH của xe khác nhau như: khả năng điều khiển vận tốc, gia tốc trung bình, gia tốc cực đại, giữ khoảng cách với xe phía trước và kết quả sẽ đạt được là các suất tiêu thụ năng lượng khác nhau

Vì vậy, để mô phỏng khảo sát được ảnh hưởng của hành vi người lái đến sự tiêu thụ năng lượng trên ô tô điện, cần xây dựng mô hình có thể mô tả được hành vi đạp ga của người lái Mô hình phải thể hiện được những người lái có đặc tính khác nhau thì trong cùng một điều kiện tình huống giao thông cụ thể có hành vi đạp ga thể hiện qua mức ga và tốc độ đạp ga khác nhau Vị trí mô hình đạp ga của người lái cần xây dựng trong hệ thống Người - Xe điện được mô tả như trong hình 2.45

Mô hình đạp ga của người lái Mô hình xe

Hình 2.45 Sơ đồ vị trí mô hình đạp ga người lái trong hệ thống Người – Xe điện

Mô hình mô tả được hành vi đạp ga của người lái theo một vận tốc biết trước và thể hiện được mối quan hệ ĐLH và năng lượng của hệ thống Người – Xe điện Mô hình mô tả được khả năng điều khiển vận tốc xe và giữ khoảng cách của người lái, thể hiện được quan hệ ĐLH giữa người và xe, mô hình phải có các tham số mà dựa vào đó có thể phân loại được đặc tính của các người lái khác nhau

Khi xe chuyển động thẳng trên đường thì có 05 trạng thái điều khiển xe được thể hiện như hình 1.5 Khi điều khiển xe thì người lái cũng phải liên tục chuyển giữa

05 trạng thái này với nhau tùy theo điều kiện môi trường thực tế Cần thiết phải xây dựng 05 mô hình để mô tả hành vi của người lái trong việc điều khiển xe ở từng trạng thái cụ thể này

Như trong nghiên cứu của tác giả Masao Nagai năm 2009 [23] thấy rằng tình huống đi theo xe phía trước xảy ra thường xuyên nhất và dựa vào các thông số động lực học của xe có thể ước lượng chính xác đến 98,2% Trong luận án này chọn xây dựng mô hình người lái trong tình huống cụ thể là điều khiển xe “đi theo xe phía trước” Mô hình đạp ga của người lái được xây dựng để mô phỏng lại hành động đạp ga, đạp phanh của người lái trong tình huống cụ thể là chạy bám theo xe phía trước với khoảng cách L, vận tốc mong muốn V des đúng bằng vận tốc xe phía trước như sơ đồ hình 2.46 Để xây dựng mô hình người lái, giả thiết rằng người lái là bộ điều khiển vận tốc của xe phía sau với mong muốn là điều khiển vận tốc xe bám theo vận tốc V des của xe phía trước, đồng thời giữ khoảng cách an toàn L với xe phía trước Do đó tín hiệu đầu vào của mô hình đạp ga của người lái là độ chênh lệch vận tốc và khoảng cách giữa hai xe, tín hiệu ra là mức đạp ga của người lái Mức đạp ga của người lái tỷ lệ với độ chênh lệch vận tốc và khoảng cách giữa hai xe được mô tả bằng công thức:

+ 𝑒 𝑣 : Sai số vận tốc của hai xe: e v  V des  V (2.32)

Hình 2.46 Sơ đồ trường hợp đi theo xe phía trước

+ 𝐾 v : là hệ số cảm nhận sai lệch vận tốc của người lái

+ 𝐾 𝑙 : là hệ số cảm nhận khoảng cách của người lái

+ 𝐿 0 : là khoảng cách ban đầu giữa hai xe

Nhìn vào công thức 2.31, thông số e v và L là thông số điều kiện môi trường, sự thay đổi của điều kiện môi trường sẽ tác động đến quyết định điều khiển chân ga của người lái Khi sai số vận tốc giữa hai xe e v lớn thì người lái sẽ điều khiển mức đạp ga hoặc phanh càng lớn để điều chỉnh vận tốc xe phía sau bám theo xe phía trước Nếu khoảng cách L giữa hai xe càng lớn, thì người lái phải điều khiển mức chân ga càng cao để tăng tốc bám theo xe phía trước còn khi khoảng cách L giữa hai xe quá gần thì người lái điều khiển giảm mức chân ga lại hoặc điều khiển đạp phanh để giữ khoảng cách

Thông số K v , K l là hai thông số của từng người lái Đối với người lái có Kv lớn thì chỉ cần có một sai số vận tốc e v nhỏ người lái đã điều khiển một mức chân ga nhất định để điều khiển vận tốc xe K v đặc trưng cho khả năng cảm nhận vận tốc của người lái, người lái có K v lớn thì cảm nhận tốt với sự thay đổi vận tốc và phản ứng nhiều với sự thay đổi vận tốc của xe Những người lái có K l lớn thì cảm nhận tốt sự thay đổi khoảng cách, nên chỉ cần có sự thay đổi nhỏ khoảng cách hai xe thì người lái đã phản ứng nhiều để điều khiển chân ga nhằm duy trì tốt khoảng cách giữa hai xe

Như vậy hệ số cảm nhận sai chênh lệch vận tốc K v và hệ số cảm nhận khoảng cách K l là hai thông số của mô hình, cũng là hai thông số đặc trưng của người lái Những người lái có hệ số cảm nhận sai chênh lệch vận tốc K v và hệ số cảm nhận khoảng cách K l khác nhau thì trong một tình huống giao thông cụ thể sẽ cho ra các kết quả phương thức đạp ga khác nhau về mức ga và tốc độ đạp ga Để khảo sát hành vi người lái ta có thể thay đổi K v , K l để được các kiểu người lái có hành vi đạp ga khác nhau Hoạt động của mô hình đạp ga của người lái có thể được sơ đồ hóa như hình 2.47

Hình 2.47 Sơ đồ mô hình đạp ga của người lái

Khảo sát đánh giá mô hình đạp ga của người lái

Mục đích của khảo sát nhằm nghiên cứu sự ảnh hưởng của hành vi người lái tới ĐLH và tiêu thụ năng lượng của hệ thống Người – Xe điện Bằng cách thay đổi các hệ số đặc trưng K v , K l trong mô hình đạp ga của người lái luận án đã khảo sát được mối quan hệ giữa hành vi người lái với khả năng điều khiển vận tốc xe, khả năng giữ khoảng cách an toàn của người lái với xe phía trước và suất tiêu thụ năng lượng

Mô hình người lái được thiết kế cho tình huống giao thông điều khiển xe đi theo xe phía trước nên hai hoạt động chính của việc điều khiển xe là tăng tốc và giữ vận tốc Để đánh giá động lực học và năng lượng của ô tô cần thiết được đánh giá theo các chu trình chuẩn Do đó so sánh các chu trình chuẩn với nhau, nhận thấy đoạn đầu của chu trình EUDC có 120 giây tăng tốc và giữ vận tốc dài nhất Với khoảng thời gian tăng tốc từ 0 lên 70 km/h trong 40 giây và sau đó là khoảng thời gian giữ vận tốc 70 km/h trong 80 giây, đây là đoạn phù hợp cho việc khảo sát quá trình điều khiển xe tăng tốc và giữ vận tốc của mô hình người lái Vì vậy để đánh giá mô hình đạp ga của người lái luận án chọn khảo sát một phần của chu trình EUDC trong khoảng thời gian từ 0 đến 120 giây [49, 50, 51] Xe hoạt động trong điều kiện đường bê tông khô hệ số bám 0.8 ở chế độ Normal

Trong khảo sát này NCS chọn 121 kịch bản có các hệ số như sau [24] để khảo sát:

+ Hệ số cảm nhận sai lệch vận tốc Kv = [0,005; 0,005; 0,055]

+ Hệ số cảm nhận khoảng cách Kl = [0,005; 0,005; 0,055]

Hình 2.48 Sơ đồ khảo sát mô hình hệ thống Người – Xe điện

2.4.2 Kết quả khảo sát đánh giá hoạt động của mô hình người lái

2.4.2.1 Khả năng mô tả hành vi người lái

Với kết quả khảo sát đánh giá mô hình đạp ga của các người lái với Kv=0.055 không đổi và có K l thay đổi từ 0,005 đến 0,055, được các kết quả đồ thị theo thời gian các thông số: vận tốc, mức đạp ga, tốc độ đạp ga, gia tốc, khoảng cách L được thể hiện trên hình 2.49 Ở đồ thị vận tốc theo thời gian thấy rằng người lái có hệ số K l càng lớn thì khi xe phía trước có sự thay đổi vận tốc thì để giữ khoảng cách tốt với xe phía trước người điều khiển xe có xu hướng điều khiển vận tốc xe dao động nhiều hơn Người lái đạp ga nhanh hơn và mức ga lớn nhất cao hơn vì muốn nhanh chóng giữ khoảng cách với xe phía trước Vì càng nhanh chóng giữ khoảng cách nên tốc độ xe sẽ thay đổi nhiều hơn nên dẫn đến gia tốc cực đại càng cao

Dựa vào đồ thị khoảng cách L theo thời gian, thấy rằng người lái có phản ứng mạnh với khoảng cách K l càng tăng thì có xu hướng giữ khoảng cách càng nhỏ với xe phía trước như vậy chỉ số K l đại diện cho thông số khoảng cách mà người lái muốn giữ so với xe phía trước

Hình 2.49 Đồ thị ĐLH của hệ thống người và xe trường hợp các người lái có hệ số cảm nhận khoảng cách K l khác nhau

Như vậy thấy rằng trong cùng một tình huống lái xe nhưng những người lái có hệ số đặc trưng K l khác nhau thì khác nhau về mức độ đạp ga cũng như tốc độ đạp ga dẫn đến các thông số ĐLH của xe cũng khác nhau

Với kết quả khảo sát đánh giá mô hình đạp ga của các người lái với hệ số khả năng cảm nhận khoảng cách K l =0.005 không đổi và có hệ số khả năng cảm nhận vận tốc K v thay đổi từ 0,005 đến 0,055, được các kết quả đồ thị theo thời gian các thông số: vận tốc, mức đạp chân ga, tốc độ đạp ga, gia tốc, khoảng cách L được thể hiện trên hình 2.50 Ở đồ thị vận tốc theo thời gian thấy rằng người lái có hệ số cảm nhận sai lệch vận tốc K v càng lớn thì điều khiển vận tốc xe bám càng tốt vận tốc xe phía trước ngay cả khi xe phía trước có sự thay đổi vận tốc Khi xe phía trước tăng tốc vì cảm nhận tốt vận tốc xe phía trước nên người lái đạp ga nhanh hơn để bám vận tốc xe phía trước Vì đạp ga nhanh hơn nên vận tốc xe nhanh đạt được để bám theo vận tốc xe phía trước Vì vậy, mức ga lớn nhất nhỏ dẫn đến gia tốc cực đại cũng nhỏ

Hình 2.50 Đồ thị ĐLH của hệ thống người và xe trường hợp các người lái có hệ số cảm nhận khoảng cách Kv khác nhau

Khảo sát cho thấy rằng những người lái có cùng một hệ số cảm nhận khoảng cách K l thì có cùng khoảng cách L với xe phía trước, hay nói cách khác là hệ số K v không ảnh hưởng đến khoảng cách mong muốn giữa hai xe của người lái

Như vậy, trong cùng một điều kiện lái xe nhưng khi thay đổi những người lái có hệ số đặc trưng K v khác nhau thì dẫn đến sự thay đổi về mức độ đạp ga cũng như tốc độ đạp ga dẫn đến các thông số ĐLH của xe cũng khác nhau

Chỉ số K l , K v đã phản ánh được hành vi đạp ga của từng người lái khác nhau trong các điều kiện vận hành khác nhau của ô tô điện Với những hành vi của người lái khác nhau, với hệ số cảm nhận sai lệch vận tốc K v , hệ số cảm nhận khoảng cách

K l khác nhau thì có cách thức đạp ga khác nhau về tốc độ đạp ga cũng như mức ga, dẫn đến các thông số ĐLH của xe: vận tốc, gia tốc, giá trị a.V, khoảng cách, … cũng khác nhau rõ rệt

2.4.2.2 Đặc trưng hành vi đạp ga của người lái

Trong cùng một điều kiện lái xe cụ thể nhưng với các người lái có đặc tính khác nhau sẽ đưa ra quyết định cách thức đạp ga khác nhau Tổng hợp các kết quả mức ga lớn nhất và tốc độ đạp ga khi K l , K v thay đổi được hai đồ thị như hình 2.51

Hình 2.51 Đồ thị đặc trưng hành vi đạp ga của người lái

Thấy rằng mức đạp ga lớn nhất và tốc độ đạp ga chênh lệch khá lớn giữa các người lái khác nhau, mức đạp ga lớn nhất chênh lệch nhau 214%, tốc độ đạp ga chênh lệch 425% giữa hai người lái [K l =0,055, K v =0,005] và người lái có [K l =0,005,

K v =0,055] Người lái có hệ số cảm nhận sai lệch vận tốc K v càng lớn vì cảm nhận tốt sự thay đổi vận tốc nên phản xạ đạp ga nhanh nhưng mức ga lớn nhất càng nhỏ Người lái có hệ số cảm nhận khoảng cách K l càng lớn thì phản xạ nhanh với sự thay đổi khoảng cách với xe phía trước, nên khi xe phía trước tăng tốc thì phản ứng nhanh với việc điều khiển chân ga dẫn đến mức ga lớn nhất càng lớn và tốc độ đạp ga càng cao

Như vậy thấy rằng mô hình đạp ga của người lái với hai thông số đặc trưng K l ,

K v đã mô tả được hành vi đạp ga của người lái được thể hiện cụ thể qua hai thông số a) Mức đạp ga b) Tốc độ đạp ga

70 mức đạp ga, tốc độ đạp ga Và chính phương thức đạp ga của người lái sẽ ảnh hưởng đến ĐLH và suất tiêu thụ năng lượng, nội dung này sẽ được biện luận tiếp ở phần sau

2.4.2.3 Ảnh hưởng của hành vi người lái đến khoảng cách mong muốn với xe phía trước

Khi lái xe người lái luôn có mong muốn giữ một khoảng cách L nhất định với xe phía trước, khoảng cách này phụ thuộc vào đặc tính người lái Tổng hợp các kết quả khả năng giữ khoảng cách L của những người lái có K l , K v khác nhau được đồ thị như hình 2.52

Kết luận chương 2

- Xây dựng được mô hình xe điện bao gồm các mô hình thành phần: động cơ, phanh, pin, bánh xe chủ động, bánh xe bị động, động lực học dọc thân xe Mô hình xe điện đã thể hiện được mối quan hệ của ĐLH đến tiêu thụ năng lượng của xe thông qua các thông số như phương thức đạp ga, hệ số bám

- Mô hình đạp ga của người lái đã thể hiện được mối quan hệ của đặc tính người lái, thể hiện được mối quan hệ ĐLH người và xe Bằng cách thay đổi các tham số K v ,

K l hoàn toàn có thể tái tạo được các đặc tính ĐLH của người và xe như: tốc độ đạp ga, mức ga, khả năng giữ khoảng cách, khả năng bắt vận tốc, …

Kết hợp mô hình xe và mô hình đạp ga của người lái, kết quả mô phỏng trong

120 giây của chu trình EUDC cho thấy rằng:

+ Chênh lệch năng lượng giữa các kịch bản khảo sát K v , K l khác nhau là 20,3%, kết quả này tương đồng với các kết quả thực nghiệm đã công bố

+ Hệ số K l đặc trưng cho khả năng giữ khoảng cách của người lái Với K l thay đổi thì cho thấy rằng có cải thiện được khả năng bắt vận tốc S nhưng lại làm tăng năng lượng tiêu hao E (Wh/km)

+ Hệ số K v đặc trưng cho khả năng bắt vận tốc xe phía trước của người lái Khi

K v thay đổi thì thấy có sự cải thiện khả năng bắt vận tốc S và dẫn đến giảm năng lượng tiêu hao E (Wh/km), giá trị năng lượng chênh lệch lên tới 12% Kết quả khảo sát cho thấy rằng, hỗ trợ người lái bắt vận tốc tốt do cảm nhận sai lệch vận tốc tốt thì sẽ cải thiện năng lượng Đây là tiền đề để thiết kế bộ điều khiển cải thiện năng lượng ở chương 4

THỰC NGHIỆM XÁC ĐỊNH THÔNG SỐ ĐẶC TÍNH XE ĐIỆN VÀ KIỂM CHỨNG MÔ HÌNH

Mục tiêu thí nghiệm

Xác định các thông số đầu vào cho mô hình mô phỏng xe VF e34, bao gồm tải trọng của xe, các thông số hình học và đặc tính momen, công suất của động cơ

Xác định các giá trị vận tốc, lực kéo và công suất của xe để tiến hành đối chiếu, kiểm nghiệm lại kết quả mô phỏng, từ đó kết luận về tính chính xác của mô hình mô phỏng so với thực tế.

Đối tượng thí nghiệm

Đối tượng nghiên cứu là xe thuần điện, luận án đã tiến hành thí nghiệm trên xe điện VF e34 là mẫu xe hạng B của hãng Vinfast, là mẫu ô tô điện được sử dụng phổ biến nhất ở Việt Nam

Hình 3.1 Đối tượng thí nghiệm xe điện VF e34

Một số thông số cơ bản của xe VF e34 nhà sản xuất cung cấp:[44]

 Chiều dài cơ sở: 2.611 mm

 Kích thước dài x rộng x cao: 4.300 x 1.768 x 1.613 mm

 Khoảng sáng gầm xe: 180 mm

 Trọng lượng không tải: 1.490 kg

 Công suất định mức: 75 Kw

 Quãng đường di chuyển được trong 1 lần sạc: 285 km

Thiết bị thí nghiệm

3.3.1 Thiết bị AHS Easy Swing [52]

Hình 3.2 Thiết bị đo trọng lượng xe

Thiết bị AHS Easy Swing dùng để đo tải trọng của xe, thiết bị này có thể đo trọng lượng từng bánh xe và mỗi lần đo được một cầu

Bộ thiết bị bao gồm:

 Bộ đo tải trọng bánh xe và trục, giới hạn đo được 1500 kg

 Hệ thống máy tính và phần mềm Picaro II tích hợp sẵn thuận tiện cho việc đo lường và lưu trữ kết quả Giao diện máy tính thể hiện trọng lượng trên từng bánh xe trên một cầu theo vị trí bánh xe và tổng trọng lượng của một cầu

 Đây là thiết bị đo tải trọng có độ chính xác rất cao đạt 0,01%, sai số của phép đo là ±0,15 kg

3.3.2 Thiết bị kiểm tra công suất AHS [53]

Hình 3.3 Giao diện hiển thị kết quả đo của thiết bị kiểm tra công suất AHS

Bộ thiết bị bao gồm:

- Cáp tín hiệu kết nối bộ con lăn, thanh nâng khí nén, bộ điều khiển và màn hình hiển thị

- Hệ thống máy tính và phần mềm Picaro II tích hợp sẵn thuận tiện cho việc đo lường và lưu trữ kết quả

- Độ chính xác của thiết bị đo công suất AHS Multiflex Easy rất cao đạt 0,01%, sai số của phép đo lực kéo là 1,5 N, sai số của phép đo vận tốc là 0,02 (km/h)

Sử dụng thiết bị kiểm tra công suất AHS Multiflex Easy để đo được các thông số của xe khi hoạt động như: lực kéo F, công suất P, vận tốc xe V tại bánh xe ở các chế độ khác nhau

Hình 3.4 Sơ đồ thiết bị thí nghiệm đo công suất AHS

6 Cảm biến đo vận tốc.

Thí nghiệm xác định đường đặc tính momen và công suất

Trong động cơ điện nam châm vĩnh cửu xoay, momen và công suất của mô tơ thay đổi theo tốc độ như sau:

- Khi tốc độ góc của rotor động cơ nhỏ hơn tốc độ quay chuyển đổi ω ≤ ω c , momen động cơ đạt giá trị lớn nhất M c = M max , khi đó công suất mô tơ điện tăng tuyến tính theo tốc độ góc của mô tơ

- Khi tốc độ góc của rotor động cơ lớn hơn tốc độ quay chuyển đổi ω > ω c thì công suất động cơ đạt và duy trì giá trị lớn nhất 𝑃 𝑚𝑎𝑥 = 𝑀 𝑚𝑎𝑥 𝜔 𝑐 , khi đó momen động cơ sẽ giảm dần vì momen tỷ lệ nghịch với tốc độ góc rotor 𝑀 𝑐 = 𝑀 𝑚𝑎𝑥 𝜔 𝑐

𝜔 ; Với thông số công bố của nhà sản xuất, momen định mức M max 0 Nm, công suất định mức P max = 75 kW và tốc độ quay chuyển đổi ω c = 4500 vòng/phút thì đường đặc tính ngoài lý thuyết của động cơ xe VF e34 được thể hiện như hình 3.5

Hình 3.5 Đường đặc tính lý thuyết của động cơ PMSM [60, 61]

Mục tiêu của thí nghiệm nhằm xác định đường đặc tính thực tế của mô tơ điện trên xe VF e34, xác định khả năng sinh ra momen và công suất lớn nhất của động cơ điện ở các dải tốc độ khác nhau của động cơ

Với yêu cầu của thí nghiệm cần xác định momen và công suất lớn nhất của động cơ điện ở các vận tốc khác nhau, ta sử dụng bệ thử công suất AHS Multiflex Easy Với thiết bị này có thể điều chỉnh lực cản ở bệ thử tác dụng lên xe và thu thập được thông số lực kéo, công suất ở các dải vận tốc khác nhau

3.4.3 Phương pháp thí nghiệm Để xây dựng được đặc tính momen và công suất của động cơ điện cần xác định giá trị momen và công suất lớn nhất động cơ ở các vận tốc khác nhau Giá trị momen công suất lớn nhất được tạo ra khi mức ga ở vị trí lớn nhất 100% ga Chọn chế độ ECO để khảo sát vì chế độ ECO có sự thay đổi momen theo mức chân ga diễn ra chậm nên giảm bớt sự trượt xảy ra trên bệ thử khi điều chỉnh tải Để xây dựng được đường đặc tính cần xác định giá trị các thông số như trong bảng 3.1

Thiết bị có thể xác định được vận tốc dài của xe, từ đó có thể xác định vận tốc góc mô tơ theo công thức sau [54]:

𝑉 là vận tốc của xe; i là tỷ số truyền của hệ thống truyền lực;

𝑟 𝑤ℎ là bán kính của bánh xe

Tốc độ động cơ  (v/p) Đường momen Đường công suấtVận tốc góc mô tơ  (vg/ph)

Thiết bị không xác định trực tiếp momen động cơ điện mà chỉ đo lực kéo tiếp tuyến tại bánh xe Từ giá trị lực kéo đo được tại bánh xe, có thể xác định momen động cơ điện theo công thức sau: mt xf wh

𝐹 𝑥𝑓 là lực kéo tại bánh xe;

𝜂 là hiệu suất của hệ thống truyền lực

Thiết bị có thể đo được công suất tại bánh xe, từ kết quả này có thể xác định được công suất của mô tơ như sau:

𝑃 𝑤ℎ là công suất tại bánh xe

Bảng 3.1 Thông số cần xác định để xây dựng đường đặc tính động cơ

Vận tốc góc mô tơ 𝝎 Vận tốc xe V

Công suất động cơ P mt Đơn vị vg/ph km/h kW kN

Bước 1: Lắp đặt xe trên bệ thử với bánh xe trước đặt trên rulo và xe được giữ cố định bởi các dây như hình 3.6

Hình 3.6 Lắp đặt xe trên thiết bị đo công suất

Bước 2: Chọn chế độ lái ECO cần lấy thông số, người lái giữ ga ở mức ở vị trí 100%

Bước 3: Điều chỉnh lực cản của thiết bị tác dụng lên xe, để vận tốc xe đạt các giá trị ở các dải vận tốc như sau: 10 km/h, 20 km/h, 30 km/h, 40 km/h, 50 km/h, 60 km/h, 70 km/h, 80 km/h, 90 km/h, 100 km/h Khi vận tốc ổn định tiến hành thu thập các kết quả vận tốc, lực kéo, công suất

3.4.5 Kết quả thí nghiệm và xử lý số liệu

Sau khi thu thập được các thông số vận tốc, lực kéo và công suất Áp dụng các công thức (3.1) (3.2) (3.3) xác định được vận tốc góc, momen mô tơ, công suất mô tơ được trình bày ở bảng 3.2

Với các số liệu tính toán được ở bảng 3.2 xây dựng được đặc tính momen và công suất của động cơ xe điện VF e34 như hình 3.8 Nhận định vị trí công suất đạt cực đại tại vận tốc góc chuyển đổi ω c = 4500 (vg/ph), momen lớn nhất là M max 8

Nm (sai lệch 5%), công suất lớn nhất P max = 80 kW (sai lệch 6,6%), các sai lệch này đều nhỏ hơn 10% so với thông số của nhà sản xuất công bố Hình dạng đặc tính khá phù hợp với đường đặc tuyến lý thuyết Đặc tính công suất này được sử dụng trong việc xây dựng mô hình động cơ điện ở chương 2

Hình 3.7 Bộ điều chỉnh lực cản

Bảng 3.2 Thông số kết quả đo và xử lý số liệu

Lực kéo tại bánh xe F xf

Công suất tại bánh xe

Vận tốc góc mô tơ

(Công thức 3.3) Đơn vị km/h kN kW vg/ph Nm kW

Thí nghiệm xác định tải trọng và thông số hình học của xe

Để mô phỏng hoạt động của xe điện cần thiết phải có thông số cho mô hình như tải trọng của xe, các thông số hình học Riêng thông số hình học của xe VF e34 thì nhà sản xuất ô tô không công bố nên cần được xác định bằng thực nghiệm

Hình 3.8 Đường đặc tính động cơ

Vận tốc góc mô tơ  (vg/ph)

3.5.2 Lựa chọn thiết bị thí nghiệm Để xác định tải trọng và thông số hình học của xe dùng thiết bị AHS Easy Swing để đo tải trọng của xe, thiết bị này có thể đo trọng lượng từng bánh xe và mỗi lần đo được một cầu Dùng dụng cụ đo góc để xác định góc nghiêng của xe khi cân xe trên mặt phẳng nghiêng để xác định chiều cao trọng tâm xe

Xác định khoảng cách từ trọng tâm đến cầu trước a và cầu sau 𝑏 được xác định bằng cách cân xe trên mặt phẳng ngang

- Cân xác định tải trọng phân bố ra cầu trước 𝐺 1 và tải trọng phân bố ra cầu sau 𝐺 2

- Khoảng cách từ trọng tâm đến cầu trước 𝑎 và cầu sau 𝑏 được tính theo công thức: a G 2 l

Xác định chiều cao trọng tâm ℎ 𝑔 được xác định bằng phương pháp đo tải trọng xe trên mặt phẳng nghiêng như hình 3.9

Hình 3.9 Sơ đồ thí nghiệm xác định trọng tâm xe

- Chiều cao trọng tâm ℎ 𝑔 được xác định bằng phương pháp đo tải trọng ô tô trên mặt phẳng nghiêng

- Lập phương trình cân bằng momen các lực tác dụng lên ô tô:

Xác được ℎ 𝑜 là khoảng cách từ trọng tâm đến mặt phẳng ngang đi qua tâm trục bánh xe như công thức sau: o 1 cot   h Z l a

Với: 𝑍 1 là tải trọng tác dụng lên bánh xe trước;

- Chiều cao trọng tâm ℎ 𝑔 sẽ là: h g  h o  r wh (3.12)

Với: 𝑟 𝑤ℎ là bán kính bánh xe

Bước 1: Lắp đặt xe trên thiết bị đo, xác định tải trọng của từng cầu trên mặt phẳng ngang

Bước 2: Lắp đặt xe trên thiết bị đo, xác định tải trọng của cầu trước trên mặt phẳng nghiêng α = 3 o

Ta xác định tải trọng của từng cầu bằng cách đo trọng lượng từng cầu trên mặt phẳng ngang và đo trọng lượng cầu trước trên mặt phẳng nghiêng với các thông số hình học của xe được tính toán dựa trên cơ sở [55], tiến hành đo 5 lần và tổng hợp trung bình cộng các kết quả tính toán ta thu được kết quả như bảng 3.3

Bảng 3.3 Thông số đầu vào của xe VF e34

STT Thông số Kí hiệu Kết quả thí nghiệm Ghi chú

1 Khối lượng của xe (kg) 𝑚 1490

2 Chiều dài cơ sở (mm) 𝑙 2611

3 Khoảng cách từ trọng tâm xe đến cầu trước (m) a 1,118

4 Khoảng cách từ trọng tâm xe đến cầu sau (m) b 1,493

Thí nghiệm đánh giá độ tin cậy của mô hình mô phỏng

So sánh kết quả các thông số hoạt động về ĐLH và năng lượng của mô hình mô phỏng và kết quả của xe vận hành thực tế, từ đó đánh giá độ tin cậy của mô hình

3.6.2 Lựa chọn thiết bị thí nghiệm

Trong thí nghiệm này nhằm xác định trong cùng điều kiện làm việc thì các thông số động lực học của mô hình mô phỏng và của xe trong thí nghiệm có tương thích nhau không NCS sử dụng bệ thử công suất AHS Multiflex Easy để xác định các thông số lực kéo, công suất ở các vận tốc khác nhau

Trong quá trình thí nghiệm, xe chịu ảnh hưởng từ các lực cản bao gồm lực cản gió 𝐹 𝑟_𝑎𝑖𝑟 , lực cản lăn 𝐹 𝑟 , lực cản dốc 𝐹 ℎ𝑐 và lực cản quán tính

Do thiết bị thí nghiệm không thể mô phỏng chính xác lực cản quán tính tác dụng lên xe nên chỉ đối chiếu kết quả thí nghiệm và mô phỏng tại vùng lực cản quán tính bằng không, nói cách khác kiểm nghiệm kết quả tại vùng có vận tốc không đổi

Từ phương trình cân bằng các lực theo phương dọc xe [55]: mV  F x   F r  F r air _  F hc  (3.13)

Trong trường hợp xe chạy với vận tốc không đổi nên:

Lực cản trên rulo 𝐹 𝑐 bằng với lực kéo xe:

F c  F r  F r air _  F hc (3.15) Để có thể thí nghiệm lại điều kiện mô phỏng, tổng lực cản trong thí nghiệm phải bằng tổng lực cản trong mô phỏng khi vận tốc không đổi Trong mô phỏng, ở một mức chân ga có lực cản gió và lực cản lăn cố định, nên thay đổi lực cản dốc để thu được kết quả vận tốc, lực kéo bánh xe và công suất Trong thí nghiệm thì ở cùng mức chân ga đó thay đổi lực cản tổng cộng để đạt được vận tốc bằng với các vận tốc trong mô phỏng và thu được thông số lực kéo bánh xe và công suất, sơ đồ thí nghiệm được thể hiện ở hình 3.10 Điều kiện mô phỏng và thí nghiệm được thực hiện ở cả 03 chế độ làm việc của xe là ECO, Normal, Sport ở mức ga 50% thể hiện ở bảng 3.4

Bảng 3.4 Điều kiện mô phỏng và thí nghiệm

Thông số đầu vào Giá trị

Chế độ lái ECO Normal Sport

Bước 1: Mô hình hoạt động lần lượt từng chế độ Eco, Normal, Sport ở mức ga 50% Thay đổi lực cản dốc bằng cách thay đổi giá trị độ dốc 𝑖 𝑑 (%) để vận tốc đạt

50 km/h, 60 km/h, 70 km/h ở từng chế độ Eco, Normal, Sport thu thập kết quả lực kéo và công suất

- Thí nghiệm trên bệ thử:

Bước 2: Lắp đặt xe trên thiết bị với bánh xe trước đặt trên rulo và xe được giữ cố định bởi các dây như hình 3.6

Bước 3: Chọn chế độ lái cần lấy thông số, giữ ga cố định ở mức 50% đã được định vị bởi dụng cụ cố định chân ga, cho xe hoạt động lần lượt từng chế độ Eco, Normal, Sport

Bước 4: Điều chỉnh lực cản ở bệ thử lên xe (tương đương với việc điều chỉnh lực cản dốc trong mô phỏng), khi vận tốc ổn định trong dãy 50 km/h, 60 km/h, 70 km/h giống như kết quả vận tốc đã mô phỏng được, tiến hành lưu trữ kết quả lực kéo, công suất và vận tốc vào file trên máy tính của thiết bị thí nghiệm

Bước 5: Tiếp tục thực hiện thí nghiệm với các chế độ Normal, Sport để thu thập giá trị lực kéo và công suất ở từng vận tốc

Tổng hợp kết quả mô phỏng và kết quả thí nghiệm trên xe ở cả 3 chế độ Eco, Normal, Sport, sai số được xác định theo công thức (3.14), kết quả được so sánh như trong bảng 3.5

Hình 3.10 Sơ đồ thí nghiệm đánh giá độ tin cậy của mô hình

P wh-s : Kết quả công suất bánh xe thu thập qua mô phỏng;

P wh-e : Kết quả công suất bánh xe thu thập qua thí nghiệm

Bảng 3.5 Kết quả so sánh kết quả mô phỏng và kết quả thí nghiệm

Dựa vào bảng tổng hợp so sánh kết quả mô phỏng và kết quả thí nghiệm thấy rằng mức sai số đều dưới 10% Qua đó có thể kết luận được tính chính xác của mô hình là phù hợp với thực tế, từ đó có thể sử dụng mô hình để khảo sát tính năng, hoạt động của xe VF e34.

Kết luận chương 3

Ở chương này, NCS đã thí nghiệm xác định các thông số đầu vào cho mô hình như tải trọng xe, tọa độ trọng tâm cũng như đã xây dựng được đường đặc tính momen công suất của động cơ điện Đường đặc tính có hình dạng phù hợp với đặc tính lý thuyết của động cơ điện, các giá trị đo được để xây dựng đặc tính như công suất lớn nhất P max , momen lớn nhất M max và vận tốc chuyển đổi có sai số nhỏ hơn 10% so với công bố của nhà sản xuất

Bên cạnh đó, luận án cũng tiến hành thí nghiệm kiểm chứng mô hình đã được xây dựng trong chương 2 Kết quả mô phỏng cho thấy sai số nhỏ hơn 10% với kết quả đo được qua thí nghiệm, do đó mô hình đã xây dựng đủ tin cậy để tiến hành đánh giá xe điện theo kịch bản nghiên cứu được trình bày ở chương 2

CHƯƠNG 4 THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG LỰC HỌC

Đặt vấn đề

Theo nghiên cứu của tác giả Yazan Al-Wreikat năm 2021 [10] thì hành vi người lái có ảnh hưởng lớn đến suất tiêu thụ năng lượng Theo phân tích ở chương 2, thấy rằng có mối quan hệ mật thiết giữa hành vi người lái, động lực học và suất tiêu thụ năng lượng Vì vậy, điều khiển tốt động lực học thì có thể góp phần cải thiện được suất tiêu thụ năng lượng Trong chương 4 này NCS tiến hành thiết kế bộ điều khiển ĐLH ô tô nhằm vừa cải thiện tính năng ĐLH vừa cải thiện suất tiêu thụ năng lượng của xe

Sơ đồ thiết kế bộ điều khiển được thể hiện như trên hình 4.1, gồm các thành phần:

Mô hình ô tô điện có thể cho ra các tín hiệu ĐLH là vận tốc (V), gia tốc (a) và suất tiêu thụ năng lượng (E) Mô hình này có các tín hiệu đầu vào là mức bàn đạp ga

(P in ) của bộ điều khiển ĐLH dọc và các yếu tố tác động của môi trường (MT) như hệ số bám (), hệ số cản lăn (f), hệ số cản dốc (sinα), hệ số cản không khí (C x ) Mô hình xe này là mô hình phi tuyến đã được trình bày ở mục 2.1

Mô hình đạp ga của người lái: Thể hiện các hành vi điều khiển chân ga của người lái (P h ), đảm bảo sao cho việc điều khiển ô tô bám theo vận tốc mong muốn như đã thể hiện trong mục 2.3, mô hình này sử dụng 02 tín hiệu đầu vào là vận tốc (V) và vận tốc mong muốn (V des ) với đầu ra là mức bàn đạp ga do người lái tác động (P h )

Bộ điều khiển dùng để hỗ trợ người lái điều khiển ô tô bám theo xe phía trước và đồng thời có khả năng cải thiện suất tiêu thụ năng lượng của ô tô điện Hệ thống sẽ tự bật tính năng này khi kết quả các thông số ĐLH của xe cho phép nhận dạng

Hình 4.1 Sơ đồ vị trí bộ điều khiển trong hệ thống Người - Xe

93 được trạng thái xe đang hoạt động trong tình huống đi theo xe phía trước Bộ điều khiển sẽ hiệu chỉnh tín hiệu bàn đạp ga để kết quả động lực học của xe tốt hơn và kết quả năng lượng tốt hơn Do vậy tín hiệu vào cho bộ điều khiển cần phải có tín hiệu bàn đạp ga P h

Luận án sử dụng thuật toán điều khiển tối ưu (LQR) cho bộ điều khiển nên cần thiết phải xây dựng mô hình không gian trạng thái bao gồm các tham số tín hiệu bàn đạp ga và các thông số ĐLH của xe Do đó cần tuyến tính hóa mô hình này, tuy nhiên việc tuyến tính hóa này chỉ dùng để thiết kế bộ điều khiển Khi khảo sát chọn thông số cho bộ điều khiển cũng như đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển thì sử dụng mô hình phi tuyến được xây dựng ở chương 2 Quy trình thiết kết và mô phỏng đánh giá bộ điều khiển được thể hiện ở sơ đồ hình 4.2

Bộ điều khiển làm nhiệm vụ tính toán hiệu chỉnh mức tín hiệu điều khiển ga hợp lý (P in ) nhằm cải thiện được đặc tính ĐLH và hiệu suất năng lượng của hệ thống Người - Xe điện Để thuận lợi cho việc thiết kế bộ điều khiển, việc đầu tiên là cần phải xây dựng được các mô hình toán học hệ thống Người - Xe điện thể hiện các mối quan hệ của các thông số tín hiệu đạp ga của người lái, ĐLH của ô tô cũng như bộ điều khiển Vì vậy, cần có phương trình toán học thể hiện mối quan hệ này

Hình 4.2 Sơ đồ khối quy trình thiết kế bộ điều khiển

Mô hình toán học bộ điều khiển hệ thống Người - Xe điện

Trong chương 2 NCS đã xây dựng mô hình mô phỏng hoạt động của ô tô điện dựa trên các thông số kỹ thuật, đặc điểm vận hành và đó là mô hình phi tuyến tại các vị trí như: mô hình lốp xe, lực cản, động cơ Trong chương này để thiết kế bộ điều khiển thì cần một mô hình tuyến tính, vì vậy cần tuyến tính hóa lực kéo tại bánh xe, lực cản và momen động cơ Và mô hình được tuyến tính hóa này chỉ dùng để thiết kế bộ điều khiển, còn để mô phỏng đánh giá hiệu quả của hệ thống vẫn dùng mô hình phi tuyến trong chương 2 a) Phương trình chuyển động dọc của ô tô [43]

Trong mục 2.1.1 ở chương 2, phương trình cân bằng các lực theo phương dọc xe (2.1) như sau:

 mm e .V  F xf F xr   F rf F rr F r air _ F hc 

Trong luận án này do sử dụng phương pháp LQR nên hệ thống ĐLH Người –

Xe điện phải được tuyến tính hóa Để tuyến tính hóa lực sinh ra ở bánh xe, giả thiết bỏ qua ảnh hưởng của sự trượt tại lốp xe, bỏ qua ảnh hưởng tổn thất do hiệu suất của hệ thống truyền lực, xét trong điều kiện xe chuyển động trên đường bằng, được phương trình sau: xf xr fdin g 0 mt wh wh

Thay vào (2.1) được phương trình:

  (4.2) Đặt Fc là lực cản tổng cộng:

F  f F  f F  A C V  (4.3) Để tuyến tính hóa hệ thống, giả thiết lực cản tổng cộng F c tỷ lệ bậc nhất với vận tốc V Theo truyền thống F c tỷ lệ bậc hai với vận tốc V do vậy trong luận án sử dụng phương pháp tuyến tính hóa từng phần, với giả thiết lực cản tỷ lệ bậc nhất với từng vùng vận tốc khác nhau thể hiện ở hình 4.3

Fc   c V (4.4) c: là hệ số cản tổng cộng, do tuyến tính hóa lực cản theo vận tốc nên mỗi vùng vận tốc có hệ số cản c khác nhau

Với giả thiết trên được phương trình ĐLH theo phương dọc như sau:

Với i = 1÷4 tương ứng với 4 vùng vận tốc được tuyến tính hóa

Sơ đồ tuyến tính hóa ĐLH phương dọc của ô tô được thể hiện như trên hình 4.4

Hình 4.4 Sơ đồ tuyến tính hóa ĐLH phương dọc của ô tô

Trong đó: m: Khối lượng ô tô; m e :Khối lượng quán tính quy đổi các chi tiết quay; c: Hệ số cản tổng cộng; i g : Tỷ số truyền hộp số; i 0 : Tỷ số truyền truyền lực chính; r wh : Bán kính bánh xe;

M fdin : Momen tại bánh xe;

F xf : Lực kéo tại bánh xe trước;

F C : Tổng lực cản tác dụng lên xe;

D: Quãng đường xe đi được b) Mô hình động cơ điện

Momen mô tơ M mt trong chương 2 được xác định theo các phương trình ở từng

Hình 4.3 Đồ thị tuyến tính hóa từng phần của lực cản theo vận tốc

96 chế độ eco, normal, sport như hình 2.10 và momen lớn nhất M max được xác định theo đường đặc tính hình 2.11 Để tuyến tính hóa mô hình động cơ điện NCS sử dụng lý thuyết điều khiển tự động để xác định momen động cơ M mt dựa vào tín hiệu ga 𝑃 𝑖𝑛 (𝑠) theo phương trình hàm truyền giữa momen xoắn và vị trí bàn đạp thể hiện như sau: [56,57]

d: Độ trễ của mô tơ (chọn giá trị d = 0,02 s);

M max : Momen lớn nhất của động cơ điện;

P in : tín hiệu bàn đạp;

M mt : Momen của động cơ điện c) Phương trình quan hệ giữa tín hiệu đạp ga của người lái và tín hiệu điều khiển ga:

Giả sử độ trễ từ lúc người lái đạp ga tới lúc có tín hiệu điều khiển ga là h (chọn giá trị h = 0,05 s), thì theo lý thuyết điều khiển tự động, phương trình hàm truyền của mức đạp ga của người lái và tín hiệu điều khiển ga thể hiện như sau: [58,59,60]

Phương trình hàm truyền (4.7) viết dưới dạng vi phân ta được phương trình sau: in 1 h 1 in h h

    (4.7’) Để đơn giản trong tính toán, có thể mô hình hóa mối quan hệ tín hiệu đạp ga của người lái và tín hiệu điều khiển ga thông qua hàm truyền G(s) như sơ đồ hình 4.5

Hình 4.5 Mô hình động cơ điện

Hình 4.6 Sơ đồ quan hệ tín hiệu đạp ga của người lái và tín hiệu điều khiển ga

G s   s: Hàm truyền tín hiệu đạp ga của người lái và tín hiệu điều khiển ga

P h : Mức đạp ga của người lái,

P in : Tín hiệu điều khiển ga d) Mô hình hệ thống Người – Xe điện:

Khi người lái điều khiển ô tô thì có độ chênh lệch vận tốc giữa hai ô tô e V , đây là tín hiệu quan trọng để người lái quyết định mức đạp chân ga Độ chênh lệch vận tốc e v bằng hiệu giữa vận tốc mong muốn 𝑉 𝑑𝑒𝑠 và vận tốc thực của ô tô V: e V   V V des (4.8)

Khi người lái điều khiển ô tô người lái cảm nhận được sự sai khác của vận tốc ô tô mình và ô tô phía trước để đưa ra quyết định đạp ga Tùy theo mức ga qua mô hình mô tơ sẽ tính toán được momen yêu cầu theo công thức hàm truyền có độ trễ  d Momen mô tơ qua mô hình động lực học dọc xe xác định được các thông số: gia tốc, vận tốc, quãng đường Để tuyến tính hóa phương trình thì giả thuyết rằng lực cản tỷ lệ bậc nhất với vận tốc Từ đó ta sơ đồ hóa mô hình người và xe điện hoạt động bám theo một vận tốc mong ước V des như hình 4.7 Để thiết kế bộ điều khiển theo phương pháp LQR thì cần chuyển các phương trình chính tắc của các hệ thống sang phương trình không gian trạng thái

Hình 4.7 Sơ đồ điều khiển hệ thống Người – Xe điện

4.2.2 Xây dựng phương trình không gian trạng thái hệ thống Người -

Từ phương trình 4.6 viết dưới dạng vi phân như sau: mt max in mt d d

   (4.6’) Đạo hàm hai vế (4.6’) được: mt max in mt d d

Từ phương trình ĐLH theo phương dọc (4.5) chuyển vế được:

Thế phương trình (4.6’) vào phương trình (4.2’’) được phương trình sau:

           (4.9) Đạo hàm hai vế phương trình (4.9) được:

Từ phương trình (4.8) về độ chênh lệch giữa vận tốc mong muốn 𝑉 𝑑𝑒𝑠 và vận tốc thực của ô tô, giả thiết V des là hằng số, đạo hàm 2 vế được phương trình: e  V (4.11) Đạo hàm hai vế phương trình (4.7’) được: in 1 h 1 in h h

Sau khi biến đổi được các phương trình (4.9), (4.10), (4.11), (4.12) là hệ phương trình vi phân của hệ thống Người - Xe điện như sau:

Với các phương trình vi phân được viết dưới dạng chính tắc, để thiết kế bộ điều khiển, việc quan trọng là đặt các biến để khảo sát Các biến trạng thái thể hiện trạng thái hoạt động của hệ thống, được thể hiện thông qua việc lựa chọn của người thiết kế Việc lựa chọn này sẽ quyết định các ma trận vật lý, ma trận điều khiển, ma trận tín hiệu đầu ra…

Như phân tích trong chương 2, đã chỉ ra rằng việc điều khiển khả năng bắt vận tốc của ô tô thì dẫn đến cải thiện được năng lượng nên NCS quan tâm nhiều đến trạng thái bắt vận tốc của ô tô Một trạng thái quan trọng khác có ảnh hưởng lớn đến cảm giác lái đó là khả năng tăng tốc của ô tô Kết quả nghiên cứu trong chương 2 cho thấy hành vi người lái ảnh hưởng đến phương thức đạp ga mà cụ thể là tốc độ đạp ga và có ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng của hệ thống Vì vậy NCS lựa chọn đặt bốn biến trạng thái: gia tốc, vận tốc, tốc độ đạp ga và sai số vận tốc cụ thể như sau:

Trong đó: x 1 V : biến thiên gia tốc; x 2 V : gia tốc;

3 h x P : tốc độ đạp ga của người lái;

𝑥 4 = 𝑒 𝑉 = 𝑉 − 𝑉 𝑑𝑒𝑠 : độ chênh lệch vận tốc

Với cách đặt biến như vậy và hệ phương trình 4.14 được thể hiện dưới dạng phương trình không gian trạng thái như sau:

A: Ma trận vật lý của hệ thống;

B: Ma trận điều khiển; y: Tín hiệu đầu ra;

C: Ma trận tín hiệu đầu ra

Hệ phương trình 4.15 gồm 2 thành phần, là phương trình không gian trạng thái thể hiện mối quan hệ ĐLH của hệ thống và được biểu diễn thông qua các ma trận vật lý của hệ thống Các ma trận này là các ma trận không đổi theo từng vùng vận tốc, các giá trị trong ma trận tuỳ thuộc vào cách đặt biến trạng thái Tức là, tương ứng với các đặt biến trạng thái khác nhau thì các giá trị trong các ma trận A và B là khác nhau Trong đó:

+ Ma trận A là ma trận vật lý 4×4 phụ thuộc vào các thông số vật lý của hệ thống

  c i : Hệ số cản tổng cộng trong từng vùng vận tốc; i=1÷4 tương ứng 04 vùng vận tốc khảo sát như hình 4.2

+ Ma trận B là ma trận điều khiển B 4×1 cũng phụ thuộc vào thông số vật lý

+ Ma trận tín hiệu điều khiển U sẽ phụ thuộc vào thuật toán điều khiển, cụ thể:

+ Ma trận C là ma trận tín hiệu đầu ra có kích thước 1×4, được thể hiện như sau:

C  c c c c T ; Các giá trị c 1 ,c 2 ,c 3 ,c 4 được lựa chọn theo đặc tính trạng thái cần nghiên cứu Nếu các giá trị c i =1(i=1÷4), thì tín hiệu đầu ra y chính là các trạng

101 thái của hệ thống Điển hình như khi chọn c 1 =c 2 =c 3 =c 4 =1 thì y=x Như vậy, đặc tính của tín hiệu đầu ra chính là tổng trạng thái làm việc của hệ thống Vì vậy, trong nghiên cứu khi cần quan tâm hay sử dụng đến tín hiệu trạng thái nào thì để giá trị c ở trạng thái đó bằng 1, còn các giá trị c khác sẽ bằng 0

Trong nghiên cứu này NCS lựa chọn thuật toán điều khiển tối ưu (LQR) Vì vậy, việc lựa chọn các giá trị tính toán, các ma trận trọng số cần được xem xét kỹ lưỡng.

Xây dựng thuật toán điều khiển ĐLH hệ thống Người - Xe điện

4.3.1 Phương pháp điều khiển LQR

Phương pháp LQR (Linear Quadratic Regulator) là một phương pháp điều khiển phản hồi mô hình tuyến tính để thiết kế bộ điều khiển tối ưu cho các hệ thống tuyến tính Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng điều khiển trong công nghiệp và kỹ thuật [61]

LQR đưa ra một cách tiếp cận tối ưu hóa đặc biệt cho các hệ thống tuyến tính, mục tiêu là tối thiểu hóa một hàm mất mát bậc hai gồm cả sai số và điều khiển Điều kiện đầu tiên để sử dụng phương pháp LQR là hệ thống phải là tuyến tính và phải có thể biểu diễn bằng phương trình vi phân tuyến tính

Thuật toán LQR xác định tín hiệu điều khiển u sao cho thỏa mãn hàm mục tiêu có dạng toàn phương như sau:

Trong đó Q và R là các ma trận trọng số dựa trên sự cân nhắc giữa thời gian làm cho hệ ổn định chất lượng và tiêu thụ năng lượng điều khiển Ma trận Q là ma trận đường chéo, thể hiện mức độ ảnh hưởng của tín hiệu trạng thái từ mô hình ĐLH dọc của ô tô đến bộ điều khiển Tức là, vị trí tương ứng của trạng thái đó được nâng lên so với các trạng thái khác, còn ma trận R thể hiện mức độ tiêu thụ năng lượng trong hệ thống, nên thông thường, ma trận R thường chọn có giá trị nhỏ

Việc lựa chọn, xác định giá trị tối ưu của ma trận Q và R sẽ quyết định cho luật điều khiển tối ưu Việc lựa chọn các ma trận này chỉ phụ thuộc vào người thiết kế Nói chung, phương pháp ưu tiên để xác định các giá trị cho các ma trận là phương pháp thử và sai trong mô phỏng Trong công thức (4.16), ma trận Q và R được thể hiện như sau:

Tỷ lệ giữa các q i trong ma trận Q thể hiện trọng số mà bộ điều khiển quan tâm đến trạng thái đó Đối với đầu vào điều khiển nhỏ, thì ma trận R cần phải lớn Đối với ma trận Q, khi một trạng thái có độ lớn nhỏ, tương ứng phần tử đường chéo trong ma trận Q phải lớn Khi ma trận Q cố định, việc giảm giá trị của ma trận R sẽ làm giảm thời gian chuyển tiếp nhưng sẽ giảm trạng thái ổn định Trong điều kiện khác, khi R được giữ cố định nhưng Q giảm, thời gian chuyển tiếp sẽ tăng lên, nhưng sẽ tăng sự ổn định làm việc của hệ thống

Việc lựa chọn các ma trận Q và R sẽ quyết định chiến lược điều khiển LQR

Vì vậy, các ma trận Q và R cần phải được lựa chọn phù hợp tương ứng với khả năng của người thiết kế điều khiển Khi không biết các giá trị Q và R, người ta thường dùng quy tắc Bryson [61], quy tắc này có thể cung cấp phương pháp xác định ma trận

Q và R theo phương trình (4.17) ii max 1   ii 2

Trong đó: x ii : Thông số trạng thái

Giá trị lớn nhất của trạng thái được xác định bằng cách mô phỏng không có đầu vào Ma trận R ban đầu có thể đặt thành 1 và sau đó được điều chỉnh bằng cách tìm đầu vào tối đa khi mô phỏng bộ điều khiển

Theo khảo sát của chương 2, hình 2.38 cho thấy rằng khi xe vận hành với gia tốc trung bình a tb càng lớn thì suất tiêu thụ năng lượng E càng cao Mà gia tốc trung bình là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá hoạt động của xe nên không thể vì tiết kiệm năng lượng mà giảm khả năng tăng tốc của xe Từ kết quả hình 2.51 và 2.60 thấy rằng tốc độ đạp ga cũng có ảnh hưởng đến suất tiêu thụ năng lượng Tuy nhiên một số vùng tốc độ đạp ga tăng thì suất tiêu thụ năng lượng thấp như khu vực K v , K l cùng lớn, một số vùng tốc độ đạp ga tăng lại làm tăng suất tiêu thụ năng lượng như khu vực K v nhỏ, K l lớn

Kết quả hình 2.62 cho thấy rõ ràng khi độ chênh lệch vận tốc e V giảm thì khả năng bắt vận tốc càng tăng (S nhỏ) thì suất tiêu thụ năng lượng giảm đáng kể 1,2 lần giữa các người lái có hệ số đặc trưng K v , K l khác nhau Hình thành được mối quan hệ

103 tuyến tính giữa khả năng bắt vận tốc S và suất tiêu thụ năng lượng E của những người lái có hệ số cảm nhận sai lệch vận tốc K v khác nhau

Thấy rằng thông số độ chênh lệch vận tốc e V có ảnh hưởng lớn đến suất tiêu thụ năng lượng của xe Để kết quả năng lượng trở nên tốt hơn, trong luận án này NCS chọn quan tâm nhiều đến trạng thái chênh lệch vận tốc trong thiết kế bộ điều khiển

Do đó, thấy rằng không thể lựa chọn ma trận Q và R bằng quy tắc Bryson vì phương pháp này lựa chọn tối ưu theo cả: q 1 , q 2 , q 3 , q 4 , R 1 Vì vậy NCS chọn thay đổi q 4 theo cách thủ công để chọn ma trận Q cho bộ điều khiển, không can thiệp các trọng số còn lại nên chọn q 1 = q 2 = q 3 =R 1 =1 Nhận thấy rằng với các lựa chọn trọng số q 4 khác nhau cho ra kết quả tốt hơn, từ đó lựa chọn được ma trận Q tối ưu nhất cho điều khiển

4.3.2 Thiết kế bộ điều khiển LQR xác định tín hiệu bàn đạp ga

Theo sơ đồ hình 4.1 thì bộ điều khiển LQR được thay thế bằng ma trận K Luật điều khiển có dạng:

U   Kx   ( K x 1 1  K x 2 2  K x 3 3  K x 4 4 ) (4.18) Trong đó x i (i=1÷4): các biến trạng thái;

K: ma trận phản hồi trạng thái;

K được xác định từ phương trình Ricatti:

Với phương pháp đặt biến trạng thái như biểu thức (4.14), ma trận K là ma trận 4×4 với đầu vào là 4 biến trạng thái Ma trận K có giá trị thay đổi, khi các ma trận trọng số tính đến hiệu quả điều khiển (ma trận Q) và mức độ tiêu thụ năng lượng (ma trận R) trong điều khiển thay đổi Như vậy, ở từng vùng vận tốc được tuyến tính hóa ứng với mỗi ma trận A lựa chọn ma trận Q và R như trên thì được giá trị K này không thay đổi quá trình điều khiển

Việc xác định các bộ số K thông qua việc lựa chọn các trọng số q 1, q 2, q 3, q 4 trong ma trận Q Việc lựa chọn giá trị các trọng số nào cũng thể hiện việc quan tâm điều khiển theo biến trạng thái đó

Thế ma trận K vào công thức (4.19) xác định được tín hiệu điều khiển 𝑃̇ 𝑖𝑛 như sau:

Tuy nhiên tín hiệu cần khảo sát là tín hiệu điều khiển ga nên ta tích phân hai

104 vế của phương trình, xác định được tín hiệu mức ga 𝑃 𝑖𝑛 như sau:

Khi sử dụng thuật toán LQR thì bộ điều khiển cần 04 tín hiệu đầu vào cụ thể như sau:

+ V: Vận tốc chuyển động của ô tô;

+ a: Gia tốc chuyển động của ô tô;

+ V des : Vận tốc chuyển động mong muốn;

+ P h : Mức bàn đạp ga do người lái tác động

Hình 4.8 Sơ đồ thuật toán điều khiển hệ thống Người – Xe [62,63]

4.3.3 Phương pháp đánh giá hiệu quả bộ điều khiển Để chọn được bộ thông số tốt cho bộ điều khiển cần xây dựng được bộ tiêu chí để đánh giá được hoạt động của bộ điều khiển Theo khảo sát ở chương 2, thấy rằng các thông số K v , K l của người lái có ảnh hưởng lớn đến khả năng bắt vận tốc và suất tiêu thụ năng lượng vì vậy bộ điều khiển được thiết kế nhằm giảm ảnh hưởng của các thông số người lái K v , K l đến khả năng bắt vận tốc và suất tiêu thụ năng lượng Để đánh giá bộ điều khiển NCS tiến hành khảo sát hiệu quả của bộ điều khiển trong việc cải thiện khả năng bắt vận tốc và suất tiêu thụ năng lượng của ô tô điện

Một tiêu chí ưu tiên hàng đầu trong thiết kế hệ thống điều khiển ô tô điện đó là năng lượng, chính vì vậy thông số suất tiêu thụ năng lượng được chọn để đánh giá bộ điều khiển

Vì vậy để đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển tiến hành khảo sát S và E với

105 nhiều người lái khác nhau so sánh kết quả có điều khiển và không điều khiển, được trình bày bên dưới.

Mô phỏng đánh giá lựa chọn bộ thông số cho bộ điều khiển

Sau khi xây dựng mô hình ô tô và mô hình điều khiển tín hiệu bàn đạp ga, tiến hành khảo sát nhằm đánh giá lựa chọn các giá trị đường chéo trong ma trận Q phù hợp để lựa chọn bộ điều khiển dựa trên hiệu quả hoạt động của nó Trong luận án này, NCS tập trung khảo sát hiệu quả bộ điều khiển khi thay đổi giá trị q 4 (các giá trị còn lại chọn bằng 1) vì luận án quan tâm nhiều đến khả năng bắt vận tốc của người lái, và e V đại diện cho sai số vận tốc giữa vận tốc thực và vận tốc mong ước, hệ thống điều khiển tốt thì e V sẽ nhỏ và bộ điều khiển tốt hay không thì trọng số q 4 quyết định khả năng bắt vận tốc của hệ thống

Cụ thể, trong luận án này, NCS lựa chọn ma trận Q và R như sau: Tại vị trí q 44 lựa chọn nhỏ hơn so với q 11, q 22 và q 33 , và nhỏ hơn rất nhiều so với ma trận R (R=1) Điều này cho thấy mức độ quan tâm đến biến trạng thái khả năng bắt vận tốc nhiều hơn so với các biến trạng thái khác

Bằng phương pháp dò thủ công NCS chọn được dải q 4 phù hợp trong đoạn [0.01-0.06] nên chọn khảo sát các bộ điều khiển có giá trị q 1, q 2, q 3 là không đổi (bằng 1), q 4 thay đổi từ 0,01 đến 0,06 Như vậy ứng với mỗi trọng số q 4 ta có một bộ giá trị

K, tương ứng với một bộ điều khiển Trong khảo sát này NCS thực hiện với 06 giá trị q 4 tương ứng với 6 bộ điều khiển được trình bày trong bảng 4.1

Hình 4.9 Sơ đồ kịch bản đánh giá chọn bộ thông số cho bộ điều khiển

Do giả thiết tối ưu hóa theo các vùng vận tốc như hình 4.3, nên tiến hành lựa chọn tham số bộ điều khiển tương ứng với các vùng vận tốc theo kịch bản như sau: tăng tốc đột ngột từ 0 km/h tới các vận tốc 60 km/h, 80 km/h, 100 km/h, 120 km/h để tìm ra giá trị bộ điều khiển phù hợp với từng vùng vận tốc

Khảo sát thực hiện trong khoảng thời gian 90s, trên đường bê tông khô có hệ số bám 0.8, mô hình hoạt động ở chế độ Normal

Bảng 4.1 Thông số các bộ điều khiển khảo sát

Ma trận Q Bộ giá trị ma trận K q 4 q 1 , q 2 , q 3 K 1 K 2 K 3 K 4

4.4.2 Kết quả khảo sát ĐLH ở vận tốc 60 km/h và 120 km/h Để phân tích hiệu quả hoạt động của 06 bộ điều khiển [LQR1-LQR6] tương ứng với trọng số q 4 từ [0,01-0,06], tổng hợp các đồ thị: vận tốc, chênh lệch vận tốc, mức tín hiệu ga (%), suất tiêu thụ năng lượng đối với người lái có hệ số đặc trưng

K l =0,005, K v =0,05 a) Kết quả khảo sát với vận tốc V = 60 km/h

Kết quả khảo sát khi hoạt động với vận tốc mong ước 60 km/h được thể hiện ở đồ thị 4.10, từ đồ thị cho thấy rằng đối với bộ điều khiển LQR1 thì mức tín hiệu ga có độ trễ khoảng 01 giây, mức tín hiệu ga lớn nhất đạt 60% nên vận tốc tăng khá chậm, cần 40 giây để vận tốc bám sát được vận tốc mong muốn 60 km/h Bộ điều khiển LQR6 có mức tăng tín hiệu ga khá nhanh đạt đến 100% ga trong 01 giây, nên tốc độ tăng nhanh hơn và chỉ cần 20 giây để đạt được vận tốc mong muốn, nên độ chênh lệch vận tốc nhỏ

Bộ điều khiển có giá trị q 4 càng lớn thì mức tín hiệu ga càng cao và tốc độ biến thiên tín hiệu ga càng lớn nên độ chênh lệch vận tốc càng nhỏ Khả năng bắt vận tốc của bộ điều khiển có q 4 càng lớn càng tốt, tốt nhất với bộ điều khiển LQR6 Do kiểm

107 soát độ chênh lệch vận tốc tốt hơn, nên trong khoảng thời gian từ giây 10 - 30 về mặt năng lượng có điều khiển đều tốt hơn không điều khiển b) Kết quả khảo sát với vận tốc V = 120 km/h

Kết quả khảo sát khi hoạt động với vận tốc mong ước 120 km/h được thể hiện ở đồ thị 4.11, từ đồ thị cho thấy rằng đối với bộ điều khiển LQR1 thì điều khiển thời gian giữ mức tín hiệu ga 100% nhỏ (khoảng 3 giây) nên cần 40 giây để đạt được vận tốc mong muốn 120 km/h Bộ điều khiển có LQR2 thì cho thời gian giữ mức tín hiệu ga 100% cao hơn (khoảng 18 giây) nên có khả năng điều khiển vận tốc tốt nhất hơn, chỉ cần 20 giây để đạt vận tốc mong muốn Bộ điều khiển LQR6 thì có thời gian giữ mức tín hiệu ga 100% quá cao (khoảng 32 giây) nên xảy ra hiện tượng vận tốc vượt qua vận tốc mong muốn (vọt lố), dẫn đến vận tốc tăng giảm quanh vận tốc mong muốn đến giây 70 thì vận tốc mới bám được vận tốc mong muốn

Hình 4.10 Đồ thị ĐLH của hệ thống Người – Xe điện với các bộ điều khiển [LQR1-

LQR6] trường hợp vận tốc mong ước 60 Km/h

Bộ điều khiển có giá trị q 4 càng lớn thì cho thời gian giữ mức tín hiệu ga cao càng nhiều Khả năng bắt vận tốc của bộ điều khiển có q 4 khác nhau thì khác nhau khá rõ rệt, khả năng bắt vận tốc tốt nhất ở bộ điều khiển LQR2

Về mặt năng lượng thấy rằng bộ điều khiển có trọng số q 4 càng lớn thì suất tiêu thụ năng lượng cao hơn, tuy nhiên tất cả các trường hợp có điều khiển thì đều tốt hơn không điều khiển

Hình 4.11 Đồ thị ĐLH của hệ thống Người - Xe điện với các bộ điều khiển [LQR1-LQR6] trường hợp vận tốc mong ước 120 Km/h

4.4.3 Khảo sát khả năng bắt vận tốc

Như trong chương 2, thấy rằng cải thiện khả năng bắt vận tốc của xe thì có thể cải thiện được mức năng lượng tiêu hao Tổng hợp khả năng bắt vận tốc ở các dải vận tốc khác nhau đối với các bộ điều khiển có q 4 khác nhau được kết quả thể hiện trong bảng 4.2

Bộ điều khiển LQR6 thì ở các dải vận tốc thấp như 60 km/h và 80 km/h thì khả năng bắt vận tốc tốt hơn, tuy nhiên khi ở vận tốc 100 km/h thì khả năng bắt vận tốc tốt đạt được ở bộ điều khiển LQR4, ở vận tốc 120 km/h khả năng bắt vận tốc tốt nhất đạt được ở bộ điều khiển LQR2

Bảng 4.2 Quan hệ giữa trọng số điều khiển vận tốc và khả năng bắt vận tốc q 4

0.06 89 119 213 418 Ở dải vận tốc 100 km/h và 120 km/h khi tăng trọng số q 4 sẽ tăng dần khả năng bắt vận tốc, tuy nhiên khi tăng q 4 vượt một giá trị tới hạn sẽ dẫn đến hiện tượng “vọt lố” làm khả năng bắt vận tốc càng kém Giá trị q 4 tới hạn này chính là giá trị q 4 của bộ điều khiển tốt nhất về khả năng bắt vận tốc Ở các dải vận tốc khác nhau thì ảnh hưởng của trọng số điều khiển vận tốc q 4 đến khả năng bắt vận tốc khác nhau Vận tốc càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của trọng số điều khiển vận tốc q 4 đến khả năng bắt vận tốc càng lớn Ở dải vận tốc càng nhỏ thì có một trị số của trọng số điều khiển vận tốc q 4 tốt càng lớn Dựa vào tiêu khí khả năng bắt vận tốc chọn q 4 tốt ở các dải vận tốc như sau: V0 km/h q4=0.02

Hình 4.12 Quan hệ giữa trọng số điều khiển vận tốc và khả năng bắt vận tốc

4.4.4 Sự tương quan giữa tiêu chí khả năng bắt vận tốc và suất tiêu thụ năng lượng Để tìm được trọng số q 4 phù hợp ta khảo sát hai tiêu chí là: “khả năng bắt vận tốc” và “suất tiêu thụ năng lượng”, NCS tổng hợp mối quan hệ tương quan giữa 2 yếu tố này được tổng hợp như hình 4.13 Ở mỗi vùng vận tốc khác nhau thì sẽ có một trọng số điều khiển q4 để bộ điều khiển làm việc hiệu quả, vừa có khả năng bắt vận tốc tốt nhưng vẫn đảm bảo tối ưu về mặt năng lượng Tổng hợp các kết quả về khả năng đáp ứng ĐLH là khả năng bắt vận tốc và suất tiêu thụ năng lượng NCS đề xuất chọn các trọng số điều khiển q4 theo các vùng vận tốc được thể hiện ở bảng 4.3

Bảng 4.3 Thông số các bộ điều khiển được lực chọn cho các vùng vận tốc

Giá trị trọng số q 4 tốt

Bộ điều khiển lựa chọn

Bộ giá trị ma trận K

Hình 4.13 Đánh giá sự tương quan giữa khả năng bắt vận tốc và suất tiêu thụ năng lượng ở các dải vận tốc khác nhau

Mô phỏng đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển

Mục đích của khảo sát nhằm đánh giá khả năng đáp ứng của bộ điều khiển khi vận hành với những người lái có hành vi điều khiển xe khác nhau được thể hiện qua các hệ số đặc trưng K v , K l Đánh giá khả năng cải thiện các thông số ĐLH của xe như: khả năng điều khiển vận tốc xe và khả năng cải thiện năng lượng của hệ thống trong điều kiện vận hành với những người lái khác nhau

Tiến hành so sánh các thông số khả năng bắt vận tốc và suất tiêu thụ năng lượng của hệ thống Người – Xe điện trong trường hợp có điều khiển và không điều khiển với các người lái có đặc tính K v , K l khác nhau như sơ đồ hình 4.14

Hình 4.14 Sơ đồ kịch bản mô phỏng đánh giá bộ điều khiển Để thuận lợi cho đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển NCS chọn kịch bản khảo sát giống mục 2.5.1 Mô phỏng ở 120 giây đầu của chu trình EUDC với những người lái có K v , K l trong khoảng [0,005-0,055], khảo sát trên đường bê tông khô có hệ số bám 0.8, mô hình hoạt động ở chế độ normal

Do vùng khảo sát chu trình EUDC có vận tốc đạt 70 km/h nên chọn bộ điều khiển LQR6 có các trọng số q1= q2=q3=1, q4 = 0,06, R=1 được thể hiện ở bảng 4.4

Bảng 4.4 Thông số bộ điều khiển khảo sát

S, E Để đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển NCS so sánh kết quả mô phỏng với kết quả khi không có điều khiển ở chương 2, được trình bày cụ thể ở phần sau

4.5.2 Kết quả khảo sát a) Đánh giá kết quả ĐLH và năng lượng của hệ thống Người - Xe điện

Thấy rằng với cùng một điều kiện lái xe theo chu trình EUDC trong 120 giây, so sánh kết quả của 121 kịch bản khảo sát có kết quả giữa có điều khiển và không có điều khiển khác nhau rõ rệt về ĐLH và năng lượng Để phân tích các yếu tố tạo nên sự sai khác về năng lượng này, luận án chọn 01 kịch bản người lái cảm nhận sai lệch vận tốc kém để phân tích kết quả

Cụ thể là, chọn kịch bản Kv=0,005, Kl = 0,005, so sánh giữa có điều khiển và không điều khiển trong cùng kịch bản lái xe trong 120 giây đầu chu trình EUDC, có điều khiển đã cải thiện 6,1% về năng lượng Để phân tích sâu hơn kết quả, luận án tiến hành khảo sát so sánh các thông số hoạt động sau:

+ So sánh các thông số hoạt động của động cơ điện Để so sánh các thông số hoạt động của động cơ trong trường hợp có điều khiển và không điều khiển, tổng hợp các đồ thị mức ga, vận tốc, momen, vận tốc góc và hiệu suất động cơ theo thời gian như hình 4.15, 4.16

Hình 4.15 Đồ thị so sánh các thông số động lực học của động cơ điện khi có điều khiển và không điều khiển Đồ thị 4.15 cho thấy rằng, khi chưa điều khiển trong 10 giây đầu mức ga tăng chậm nên momen và vận tốc góc nhỏ, nên động cơ hoạt động trong vùng hiệu suất rất thấp dưới 50% Trong khi có điều khiển thời gian rơi vào vùng này chỉ là 5 giây

Khi không có điều khiển chân ga người lái điều khiển dao động nhiều hơn, có thời điểm tăng cao hơn 50%, nên để xảy ra hiện tượng vọt lố nên phải phanh xe từ giây 55 đến 65, khi xe giảm tốc momen động cơ nhỏ, động cơ lại rơi vào vùng có hiệu suất thấp Trong khi có điều khiển vận tốc ổn định hơn nên động cơ hoạt động ở vùng hiệu suất cao hơn Kết quả khi không điều khiển động cơ làm việc có 40% thời gian làm việc ở vùng hiệu suất thấp dưới 88%, trong khi có điều khiển vận tốc tốt vùng làm việc này chỉ có 12%, được thể hiện ở hình 4.16

Hình 4.16 Đồ thị so sánh hiệu suất động cơ khi có điều khiển và không điều khiển

+ So sánh các thông số điện năng

So sánh kết quả các thông số điện năng giữa có điều khiển và không điều khiển được thể hiện ở hình 4.17, 4.18 bao gồm: mức ga, vận tốc và cường độ dòng điện, công suất tổn hao trên pin

Hình 4.17 Đồ thị so sánh các thông số điện năng khi có điều khiển và không điều khiển

Kết quả tổng hợp ở hình 4.17 cho thấy rằng khi không có điều khiển từ giây

16 đến 32 mức ga cao, cường độ dòng điện lớn điều này dẫn đến nên tổn hao năng lượng trong pin lớn, do nhiệt tỏa ra trên điện trở trong Rt Trong khi đó có điều khiển mức ga tăng vừa phải nên cường độ dòng điện ổn định ở mức thấp hơn nên giảm

114 được tổn thất năng lượng trong pin Đồ thị hình 4.18, xét tại giây 26 có điều khiển đã cải thiện được 3,7 lần công suất tổn thất năng lượng trong pin, xét trong cả quá trình điều khiển đã cải thiện được 32% năng lượng tiêu hao trong pin

Hình 4.18 Đồ thị so sánh công suất tổn hao trong pin khi có điều khiển và không điều khiển

+ So sánh các thông số ĐLH và năng lượng của xe

So sánh kết quả các thông số ĐLH và năng lượng của xe khi có điều khiển và không có điều khiển được thể hiện như hình 4.19 bao gồm các đồ thị theo thời gian của mức ga, vận tốc, chỉ số V.a, quãng đường và công suất phanh tái sinh

Hình 4.19 Đồ thị so sánh các thông số động lực học của động cơ điện khi có điều khiển và không điều khiển Đồ thị hình 4.19, khi không có điều khiển xe vọt lố nên từ giây 55 đến 65 cần phải phanh để giảm tốc, với phần năng lượng quán tính âm lãng phí là 65,48 Wh, mặc dù ô tô điện có phanh tái sinh nhưng chỉ tái tạo được phần năng lượng 13,58 Wh

(20,75%) Trong khi có điều khiển thì nhờ điều khiển tốt tín hiệu điều khiển ga P in nên mức ga tăng nhanh và ổn định nên không phải phanh xe nên không bị mất mát phần năng lượng quán tính âm

Mô phỏng đánh giá kết quả tổng thể cho một chu trình

4.6.1 Chọn chu trình khảo sát

Các chu trình lái xe là các phương pháp thử nghiệm tiêu chuẩn được sử dụng để đánh giá hiệu suất năng lượng và tiêu thụ nhiên liệu của các phương tiện giao thông

119 đường bộ trong các điều kiện lái xe nhất định Những chu trình này giúp cung cấp một phản hồi chính xác và đồng nhất về hiệu suất của các phương tiện và là công cụ quan trọng để đánh giá và cải thiện hiệu suất năng lượng của ô tô Đối với ô tô điện, việc sử dụng các chu trình lái xe tiêu chuẩn là một phần không thể thiếu trong việc đánh giá và cải tiến, giúp xác định các kết quả về hiệu suất và khả năng di chuyển của ô tô điện Hiện nay để đánh giá năng lượng của ô tô điện thường sử dụng các chu trình lái xe phổ biến như sau: [56]

Chu trình lái tiêu chuẩn NEDC (New European Driving Cycle) là một trong những chu trình lái xe phổ biến nhất được sử dụng để đánh giá hiệu suất năng lượng và tiêu thụ nhiên liệu của các phương tiện trong các điều kiện lái xe nội đô và ngoại ô

Chu trình lái tiêu chuẩn WLTP (Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Procedure) là một chu trình được phát triển để thay thế NEDC, với mục tiêu cung cấp một đánh giá chính xác hơn về hiệu suất năng lượng và tiêu thụ nhiên liệu của các phương tiện trong điều kiện lái xe thực tế

Chu trình lái tiêu chuẩn HWEFT (Highway Fuel Economy Test) là một phần của chương trình thử nghiệm EPA (Environmental Protection Agency) của Hoa Kỳ, được

Hình 4.25 Các chu trình lái tiêu chuẩn [56]

120 thiết kế để đánh giá hiệu suất năng lượng của các phương tiện trong điều kiện lái xe trên đường cao tốc

Chu trình lái tiêu chuẩn ArtUrban được thiết kế để phản ánh điều kiện lái xe trong môi trường đô thị, nơi mà phương tiện thường phải đối mặt với tình trạng tắc đường, lưu thông chậm và nhiều điều kiện dừng đỗ Chu trình này cung cấp một cách tiếp cận đa dạng để đánh giá hiệu suất năng lượng và tiêu thụ nhiên liệu của các phương tiện trong điều kiện đô thị

Chu trình lái tiêu chuẩn EUDC (Extra Urban Driving Cycle) là một phương pháp thử nghiệm được sử dụng để đánh giá hiệu suất năng lượng của các phương tiện giao thông đường bộ, đặc biệt là trong các điều kiện lái xe ngoài đô thị Chu trình EUDC là một phần của chu trình thử nghiệm tổng hợp NEDC (New European Driving Cycle) đã được sử dụng phổ biến trong các tiêu chuẩn kiểm tra phương tiện giao thông của Liên minh Châu Âu (EU)

Chu trình lái tiêu chuẩn EUDC có thời gian thử nghiệm là 1600 giây bao gồm 04 chu trình thành phần giống nhau được lặp lại, thời gian mỗi chu trình thành phần là

Bảng 4.5 Thông số của các chu trình lái tiêu chuẩn [56]

Quãng đường đi được (km) t (s) (Vtb) (atb) D (km)

Thấy rằng chu trình cao tốc HWFET thì vận tốc cao và ít thay đổi vận tốc nên ảnh hưởng của hành vi người lái đến năng lượng không nhiều Chu trình nội đô ArtUrban phanh dừng lại nhiều nên ảnh hưởng của quá trình phanh tái tạo lớn và chỉ tập trung nhiều khảo sát ở dải vận tốc thấp Hai chu trình hỗn hợp WLTP và NEDC hoạt động trong dải vận tốc lớn từ 0 đến 120 km/h nên để mô phỏng đòi hỏi sự kết hợp của nhiều bộ điều khiển phù hợp với các vùng vận tốc khác nhau Với chu trình EUDC thì có vận tốc dao động từ 0 đến 90 km/h thì vừa đủ cho việc sử dụng bộ LQR6 để điều khiển Chu trình EUDC cũng mô phỏng đầy đủ các điều kiện lái xe trên các

121 tuyến đường ngoài đô thị, bao gồm các điều kiện như: tăng tốc, giữ ổn định vận tốc, giảm tốc và thời gian dừng Thời gian và tốc độ của mỗi trạng thái được duy trì ổn định từ đó đảm bảo tính nhất quán khi so sánh giữa các kết quả kiểm tra Từ các lý do trên luận án xác định chọn chu trình EUDC để tiến hành mô phỏng khảo sát đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển

Vì mục tiêu bộ điều khiển được thiết kế nhằm hỗ trợ người lái điều khiển vận tốc xe tốt hơn khi tăng tốc hoặc giảm tốc Khi xe vận hành trong điều kiện có sự thay đổi vận tốc càng nhiều thì bộ điều khiển sẽ hỗ trợ càng tốt Nên cần thiết chọn một chu trình để khảo sát đánh giá bộ điều khiển, như phân tích ở trên luận án chọn chu trình EUDC để tiến hành khảo sát Với kết quả xác định trọng số q4 cho bộ điều khiển LQR, thấy rằng với dải vận tốc 60 km/h, 80 km/h thì lựa chọn bộ điều khiển LQR6 có các trọng số q1=q2=q3=1, q4 = 0.06, R=1 để tiến hành khảo sát Điều kiện khảo sát trên đường bê tông khô có hệ số bám 0.8, mô hình hoạt động ở chế độ normal

Tiến hành so sánh các thông số suất tiêu thụ năng lượng của hệ thống Người – Xe trong trường hợp có điều khiển và không điều khiển với 121 kịch bản khảo sát

K v , K l tương tự mục 2.5.1, được thể hiện ở sơ đồ hình 4.26

4.6.3 Kết quả khảo sát a) Đánh giá kết quả ĐLH và năng lượng của hệ thống Người – Xe

Với cùng chu trình EUDC trong 1600 giây nhận thấy có sự khác nhau rõ rệt về ĐLH và năng lượng đối với 121 kịch bản khảo sát Để phân tích rõ thêm kết quả khảo sát chọn so sánh các thông số giữa có điều khiển và không điều khiển của người lái cảm nhận vận tốc kém Cụ thể là người lái có đặc tính Kv=0,005, Kl = 0,005 điều khiển đã cải thiện được 8,2% năng lượng

Hình 4.26 Sơ đồ kịch bản mô phỏng đánh giá tổng thể cho một chu trình

Vì chu trình EUDC gồm 04 chu trình thành phần giống nhau lặp lại nên luận án tổng hợp các kết quả mức ga, vận tốc, momen, vận tốc góc và hiệu suất động cơ theo thời gian trong một chu trình thành phần trong 400 giây như hình 4.27 Kết quả cho thấy rằng nhờ có điều khiển đã làm mức ga tăng nhanh và giữ ổn định nên momen động cơ tăng nhanh hơn, vận tốc góc động cơ ổn định hơn đo đó động cơ hoạt động ở vùng hiệu suất cao nhiều hơn và điều này đã góp phần cải thiện năng lượng cho ô tô điện

Hình 4.27 Đồ thị so sánh các thông số động lực học và hiệu suất của động cơ điện khi có điều khiển và không điều khiển khi khảo sát theo chu trình

Hình 4.28 Đồ thị so sánh các thông số điện năng khi có điều khiển và không điều khiển khi khảo sát theo chu trình EUDC

123 Tổng hợp thêm các kết quả cường độ dòng điện, công suất tổn hao trong pin ta được đồ thị như hình 4.28 Kết quả cho thấy rằng, nhờ có điều khiển đã giữ mức ga ổn định hơn, giảm mức ga cao nên giảm được vùng cường độ dòng điện lớn nên đã giảm được công suất tổn hao trong pin và điều này đã góp phần cải thiện hiệu suất của xe

Kết luận chương 4

Luận án đã áp dụng thuật toán LQR để xây dựng bộ điều khiển động lực học hệ thống Người – Xe cho ô tô điện NCS đã chọn quan tâm trọng số sai số vận tốc để xây dựng bộ điều khiển Đã tiến hành mô phỏng đánh giá lựa chọn bộ thông số cho bộ điều khiển

Qua khảo sát cho thấy rằng bộ điều khiển đã thực hiện tốt việc điều khiển tín hiệu ga để điều khiển tốt vận tốc của xe, đảm bảo được việc điều khiển sai số vận tốc nhỏ so với vận tốc mong ước

Bộ điều khiển nhờ vào việc cải thiện khả năng bắt vận tốc S của xe đã cải thiện được sự tiêu thụ năng lượng Đặc biệt bộ điều khiển rất hiệu quả đối với những người lái có hệ số cảm nhận sai lệch vận tốc K v nhỏ

Như vậy thấy rằng nhờ việc điều khiển tốt các thông số ĐLH của xe, bộ điều

125 khiển đã giảm được ảnh hưởng hành vi người lái đến sự tiêu thụ năng lượng của ô tô điện Khảo sát với chu trình EUDC nhờ điều khiển đã cải thiện được 16,7% năng lượng với người lái cảm nhận vận tốc kém Điều khiển cũng đã giảm ảnh hưởng hành vi người lái đến năng lượng, kéo giảm sự chênh lệch năng lượng từ 15,9% xuống còn 1,3% giữa những người lái có hành vi khác nhau khi lái xe với chu trình EUDC

Như vậy trong cùng một tình huống giao thông cụ thể tùy theo hành vi người lái điều khiển xe, bộ điều khiển đã hỗ trợ người lái đạt được vận tốc mong muốn tốt hơn từ đó tiết kiệm được năng lượng.

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Vấn đề năng lượng là một trong những hạn chế lớn nhất của ô tô điện, nên có rất nhiều các nghiên cứu đã tập trung để nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng trên ô tô điện Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng hành vi của người lái có ảnh hưởng lớn đến suất tiêu thụ năng lượng của ô tô điện Luận án này đã tập trung thiết kế bộ điều khiển ĐLH nhằm giảm ảnh hưởng của hành vi người lái đến suất tiêu thụ năng lượng của ô tô điện

Luận án "Nghiên cứu hệ thống động lực và điều khiển năng lượng cho xe ô tô điện" đã được thực hiện và đã có những kết quả đạt được cụ thể là:

1 Đã xây dựng mô hình xe ô tô điện thể hiện được mối quan hệ ĐLH và năng lượng của ô tô điện dưới các điều kiện phương thức đạp ga và hệ số bám Mô hình được dùng để khảo sát ảnh hưởng của các thông số vận hành đến suất tiêu thụ năng lượng của ô tô điện

2 Đã tiến hành thí nghiệm thực nghiệm trên xe VF e34 xác định được bộ thông số đầu vào và các đặc tính làm việc cho mô hình Luận án cũng đã tiến hành thí nghiệm kiểm chứng mối tương quan khả năng làm việc về mặt ĐLH và năng lượng của mô hình mô phỏng và xe thực tế Kết quả cho thấy sai số giữa mô hình và thí nghiệm nhỏ hơn 10% Do đó khẳng định được độ tin cậy của mô hình đã xây dựng

3 Đã xây dựng mô hình đạp ga của người lái bằng cách sử dụng bộ điều khiển PI, mô hình đã phản ánh được hành vi đạp ga của người lái Kết quả khảo sát mô hình hệ thống Người – Xe điện đã xác định được rằng hệ số cảm nhận sai lệch vận tốc của người lái có ảnh hưởng lớn đến khả năng bắt vận tốc của xe và thông số khả năng bắt vận tốc này có ảnh hưởng lớn đến suất tiêu thụ năng lượng của xe điện Sự chênh lệch năng lượng giữa những người lái khác nhau ở hệ số cảm nhận sai lệch vận tốc lên đến 12% Kết quả khảo sát cho thấy rằng nếu hỗ trợ người lái cảm nhận tốt vận tốc, điều khiển vận tốc xe tốt hơn, cải thiện khả năng bắt vận tốc thì sẽ có thể cải thiện được năng lượng

4 Đã áp dụng thuật toán LQR để xây dựng bộ điều khiển động lực học hệ thống Người – Xe điện Luận án đã chọn quan tâm trọng số sai số vận tốc để xây dựng bộ điều khiển và đã tiến hành khảo sát để chọn lựa bộ trọng số tốt cho bộ điều khiển ở các vùng vận tốc khác nhau Qua khảo sát cho thấy rằng bộ điều khiển đã thực hiện tốt việc điều khiển tín hiệu ga để điều khiển tốt vận tốc của xe, đảm bảo được việc điều khiển sai số vận tốc nhỏ so với vận tốc mong ước Bộ điều khiển nhờ vào việc cải thiện khả năng bắt vận tốc S của xe đã cải thiện được sự tiêu thụ năng lượng Đặc biệt bộ điều khiển rất hiệu quả đối với những người lái

127 có hệ số cảm nhận sai lệch vận tốc K v nhỏ, khả năng điều khiển vận tốc kém Khảo sát với chu trình EUDC có thể cải thiện được 16,7% suất tiêu thụ năng lượng với người lái cảm nhận vận tốc kém Điều khiển đã giảm sự chênh lệch năng lượng từ 15,9 xuống còn 1,3% giữa những người lái có đặc tính khác nhau Một số hạn chế của luận án và hướng nghiên cứu tiếp theo:

- Về mô hình mô phỏng ĐLH ô tô điện chưa đề cập đến ảnh hưởng thông số nhiệt độ môi trường tác động đến hoạt động của pin

- Về mô hình người lái chưa tiến hành thí nghiệm kiểm chứng xác định vùng làm việc phù hợp K v , K l của mô hình người lái so với hành vi lái xe trong thực tế

- Luận án chỉ mới xét trong một tình huống cụ thể là chạy bám theo xe phía trước Nên xét thêm các trường hợp phức tạp khác trong quá trình vận hành của xe như: phanh, leo dốc và khảo sát nhiều dải vận tốc khác nhau

- Nghiên cứu điều khiển năng lượng trong các điều kiện hệ số bám thấp