Luận án tiến sĩ nghiên cứu thiết kế bộ quan sát hệ số trượt và ước lượng tốc độ tuyệt đối cho điều khiển lực kéo của ô tô điện

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Võ Duy Thành NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ QUAN SÁT HỆ SỐ TRƯỢT VÀ ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ TUYỆT ĐỐI CHO ĐIỀU KHIỂN LỰC KÉO CỦA Ô TÔ ĐIỆN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội, 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Võ Duy Thành NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ QUAN SÁT HỆ SỐ TRƯỢT VÀ ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ TUYỆT ĐỐI CHO ĐIỀU KHIỂN LỰC KÉO CỦA Ô TÔ ĐIỆN Ngành: Kỹ thuật Điều khiển Tự động hóa Mã số: 9520216 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Tạ Cao Minh Hà Nội, 2019 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án tiến sĩ "Nghiên cứu thiết kế quan sát hệ số trượt ước lượng tốc độ tuyệt đối cho điều khiển lực kéo ô tơ điện" cơng trình nghiên cứu cá nhân hướng dẫn người hướng dẫn khoa học Các kết trình bày luận án trung thực chưa công bố tác giả khác Toàn nội dung kế thừa tham khảo trích dẫn, tham chiếu đầy đủ Hà Nội, ngày tháng năm 2019 Giáo viên hướng dẫn Nghiên cứu sinh i LỜI CẢM ƠN Một điều dễ nhận thấy việc nghiên cứu hoàn thành báo cáo phần Kết luận đặt cuối lại phần mà người nghiên cứu phải hoàn thành nội dung đầu tiên; đó, phần Lời cảm ơn đặt đầu viết sau Khơng phải tầm quan trọng phần mà sau hồn thành xong tồn đóng gói luận án ta nhìn lại chặng đường dài làm việc thầm cảm ơn người ta suốt thời gian Tơi thức bảo vệ đề cương Nghiên cứu sinh vào đầu tháng 5/2013 với tên đề tài ban đầu gợi ý Tiến sĩ Nguyễn Bình Minh, người có nhiều cơng trình nghiên cứu thành cơng tơ điện Nhật Bản Sau trình bày đề cương, có khơng ý kiến cho rằng, đề tài khó làm, thiếu tính thực tiễn, khơng có sở nghiên cứu giới Bản thân thời điểm đó, tơi tự nhận thấy nội dung đề xuất mơ hồ thiếu tính hàn lâm Phải nhiều thời gian kiên trì tìm hiểu, trao đổi khám phá, cộng với động viên, giúp đỡ người thầy hướng dẫn khả kính tận tụy, Phó Giáo sư Tạ Cao Minh, tơi thấy thực u thích đề tài biết có lựa chọn sáng suốt Vì vậy, lời cảm ơn tơi xin gửi tới người thầy tơi, Phó Giáo sư Tạ Cao Minh, người không quản ngại thời gian, công sức từ đầu tới cuối công trình, người kiên trì giải thích, hỗ trợ, giảng giải khúc mắc trình nghiên cứu, kể câu hỏi "ngu ngơ" nhất, người bỏ bữa tối với gia đình để nghe tơi trình bày ý tưởng sửa chữa sai sót cơng trình nghiên cứu Với thầy, tơi người khoa học, dũng cảm thể tất thiếu sót mà khơng cảm thấy ngại ngùng Cảm ơn Tiến sĩ Nguyễn Binh Minh gợi ý ban đầu cho đề tài nghiên cứu, có thay đổi, bổ sung định xương sống định hướng đề tài giữ vững từ đầu tới cuối công trình Mỗi lần báo cáo định kỳ kết nghiên cứu đơn vị đào tạo, Bộ môn Tự động hóa Cơng nghiệp, Viện Điện, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, ln có người thầy phản biện gay gắt Mỗi lần báo cáo tranh luận sôi thẳng thắn Chỉ tới tơi trình bày hồn chỉnh nghiên cứu tơi cách có hệ thống, kết hợp với q trình triển khai thực nghiệm, tơi nhận "cái gật đầu" thầy Tôi nhận thấy rằng, tranh luận, ý kiến phản biện gay gắt mà sắc sảo tạo động lực nghiên cứu cho tơi, kích thích tính "hiếu thắng khoa học", đôi khi, đồng ý thầy giống đích đến mà tơi ln nỗ lực để đạt Nếu khơng có kiện ấy, tơi khơng biết tới hồn thành nghiên cứu Người thầy thầy Phó Giáo sư Trần Trọng Minh Xin cảm ơn thầy tất quan tâm, sát sao, động viên bảo suốt thời gian qua Tôi xin cảm ơn thầy cô giáo Bộ môn Tự động hóa, nơi tơi cơng tác, anh chị em đồng nghiệp động viên, cổ vũ để cảm nhận niềm vui ii nghiên cứu khoa học Tơi xin đặc biệt cảm ơn thầy Phó Giáo sư Nguyễn Văn Liễn, Phó Giáo sư Bùi Quốc Khánh, Giáo sư Nguyễn Phùng Quang quan tâm, góp ý, động viên coi tơi người Tự động hóa Đồng thời, tơi xin chân thành cảm ơn thầy Phó Giáo sư Hồ Hữu Hải Phó Giáo sư Đàm Hồng Phúc cơng tác Viện Cơ khí Động lực, ĐH BKHN trao đổi góp ý để hồn thiện thiếu sót "kẻ ngoại đạo" ngành ô tô Tại Trung tâm Nghiên cứu Ứng dụng Sáng tạo Công nghệ, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, tơi có người đồng nghiệp, người bạn cho tơi khơng khí nghiên cứu khoa học nghĩa trao đổi chuyên môn, thảo luận chi tiết, vào chất vấn đề nghiên cứu Cám ơn bạn Nguyễn Bảo Huy trao đổi hiệu Mỗi lần Huy nước lần "khơng khí khoa học" Trung tâm lại thổi bùng lên cách hứng khởi Cám ơn chị Nguyễn Thu Hà, chuyên mơn Kinh tế kiên trì ngồi nghe tơi giải thích vấn đề khoa học kỹ thuật tưởng khơ khan Có kết nghiên cứu hôm không nhắc tới giúp đỡ bạn sinh viên ngành Tự động hóa Các bạn giúp tơi triển khai thực tế ý tưởng nghiên cứu Cảm ơn bạn lần thầy trò đẫm mồ xưởng vào ngày hè để giải mã thông tin xe tơ điện, lần "cẩu" xe ô tô Nam Định để đo đạc đặc tính động học, lần bị đói cố chạy thực nghiệm nốt lần cuối chưa thành lần cuối Đó ln trải nghiệm mà khơng làm thực khơng có Đồng thời, xin cảm ơn bạn Nguyễn Trung Kiên, giảng viên trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Nam Định đồng nghiệp Bộ môn Kiên giúp đỡ tơi q trình làm thực nghiệm lấy đặc tính xe tơ Nam Định Cuối quan trọng gia đình Tơi có gia đình tuyệt vời Đó cha mẹ tôi, người quan tâm động viên khơng gây sức ép sợ tơi phải vất vả làm việc, chăm lo cho cách vô tư thâm tâm biết rằng, cha mẹ lo lắng tiến độ nghiên cứu tơi khơng nói Đó vợ tơi, người bạn đời ln tôi, hỗ trợ vật chất lẫn tinh thần lúc khó khăn nhất, "chịu đựng" sớm muộn, giúp gánh vác sống gia đình Đó trai tơi, đứa trẻ mà lần tơi nhìn lần tơi thấy tiếp thêm động lực làm việc Tôi xin dành lời cảm ơn sâu sắc chân thành tới gia đình mình, chỗ dựa vững mà tơi khơng thể tìm thấy khác Hà Nội, tháng năm 2019 iii Mục lục Mở đầu 1 Tổng quan 1.1 Khái quát đối tượng nghiên cứu 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.1 Điều khiển chuyển động xe ô tô điện 1.2.2 Các trạng thái xe ô tô 1.2.3 Giới hạn nội dung nghiên cứu đề xuất yêu cầu luận 1.3 Tổng quan tình hình nghiên cứu 1.3.1 Ước lượng trạng thái xe ô tô điện 1.3.2 Các nghiên cứu điều khiển lực kéo - TCS 1.4 Đề xuất phương hướng thực nghiên cứu Kết luận chương án 4 5 11 16 17 17 22 27 29 Mơ hình hóa mơ xe tơ điện Tóm tắt nội dung 2.1 Cấu hình mơ hình mơ 2.2 Mơ hình hóa động học động lực học xe ô tô điện 2.2.1 Động học xe ô tô 2.2.2 Động lực học xe ô tô 2.2.3 Mô kiểm chứng 2.3 Xây dựng hệ thống mô Signal Hardware-in-the-loop cho xe ô tô điện 2.3.1 Mô Hardware-in-the-loop - Định nghĩa phân loại 2.3.2 Cấu hình hệ thống mô Signal Hardware-in-the-loop cho xe ô tô điện 2.3.3 Mô hình hệ thống truyền động xe tơ điện 2.3.4 Thiết kế ghép nối phần cứng tổng thể hệ thống 2.4 Kết kiểm chứng mơ hình 2.4.1 Các kịch thử nghiệm 2.4.2 Kết Kết luận chương 30 30 30 32 32 33 37 41 41 Ước lượng trạng thái xe tơ điện Tóm tắt nội dung 3.1 Tổng hợp liệu đa cảm biến - mơ hình số vấn đề cần giải 3.2 Nâng cao tốc độ trích mẫu cảm biến lọc Multirate Kalman 3.2.1 Giới thiệu chung 3.2.2 Bộ lọc Multirate Kalman 3.2.3 Đề xuất cải tiến lọc Multirate Kalman 53 53 53 56 56 58 60 iv 44 44 46 46 46 49 52 MỤC LỤC 3.2.4 Kết mô 3.3 Ước lượng trực tiếp hệ số trượt xe ô tô điện 3.3.1 Mơ hình thu gọn xe tơ điện 3.3.2 Thiết kế ước lượng trực tiếp hệ số trượt 3.3.3 Thiết kế quan sát trực tiếp hệ số trượt 3.3.4 Kết mô 3.3.5 Nhận xét 3.4 Ước lượng tốc độ dài sử dụng Tổng hợp liệu đa cảm biến 3.4.1 Đặt vấn đề 3.4.2 Tổng hợp tối ưu thông tin từ nhiều nguồn liệu 3.4.3 Ứng dụng cho ước lượng vận tốc tuyệt đối Kết luận chương 62 65 65 66 67 69 70 70 70 73 74 75 Điều khiển hệ số trượt Tóm tắt nội dung 4.1 Giới thiệu chung 4.2 Điều khiển giới hạn hệ số trượt 4.2.1 Cấu hình hệ thống điều khiển đề xuất 4.2.2 Xây dựng điều khiển 4.2.3 Kết mô 4.3 Điều khiển chống trượt sở giới hạn mô men truyền cực đại 4.3.1 Ước lượng mô men truyền cực đại MTTE (Maximum Transmissible Torque Estimation) 4.3.2 Cải tiến điều khiển giới hạn mô men cực đại 4.3.3 Phân tích khảo sát tính ổn định 4.3.4 Kết mô Kết luận chương 77 77 77 78 78 79 82 86 86 87 88 91 95 Xây dựng hệ thống thực nghiệm kết 96 Tóm tắt nội dung 96 5.1 Xây dựng hệ thống thực nghiệm 96 5.1.1 Đặt vấn đề 96 5.1.2 Thiết kế hệ thống phần cứng 97 5.1.3 Hệ thống tham chiếu DAS-3 101 5.1.4 Lắp đặt hệ thống 102 5.1.5 Xây dựng hệ thống thực nghiệm điều khiển Signal Hardware-in-the-loop104 5.2 Kết thực nghiệm 105 5.2.1 Đặc điểm đường chạy thử 105 5.2.2 Phương pháp đánh giá kết ước lượng 105 5.2.3 Thử nghiệm độc lập hệ thống thu thập liệu 107 5.2.4 Thử nghiệm thuật tốn nâng cao tốc độ trích mẫu 109 5.2.5 Ước lượng tham số xe ô tô điện 111 5.2.6 Điều khiển chuyển động xe ô tô điện 115 Kết luận chương 122 Kết luận 123 Danh mục cơng trình cơng bố luận án 125 v MỤC LỤC Tài liệu tham khảo 127 vi Danh sách bảng 2.1 Các thông số sử dụng mơ hình 48 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 Dữ liệu số tin CAN Các thơng số MyRIO 1900 Các thông số hệ thống DAS-3 Thông số đường thử nghiệm Chất lượng phương pháp nâng cao tốc độ trích mẫu encoder bánh xe Chất lượng phương pháp ước lượng trực tiếp hệ số trượt Chất lượng phương pháp ước lượng tốc độ dài Chất lượng phương pháp tính tốn hệ số trượt thơng qua tốc độ dài vii 99 100 102 105 111 112 115 115 Danh sách hình vẽ 1.1 Các lớp tốn điều khiển xe ô tô điện 1.2 Xe ô tô người điều khiển điều khiển chuyển động 1.3 Các phương chuyển động xe ô tô 1.4 Mơ hình chuyển động ngang Segel - Mơ hình xe đạp 1.5 Các lực tác dụng lên xe theo phương dọc 1.6 Các trạng thái xe ô tô 1.7 Mối quan hệ hệ số trượt λ hệ số bám µ 1.8 Quan hệ tốc độ bánh xe, tốc độ xe hệ số trượt 1.9 Bộ sản phẩm đo tốc độ Kistler 1.10 Phân loại nghiên cứu điều khiển lực kéo ô tô điện 1.11 Điều khiển lực kéo sở mơ hình mẫu 1.12 Điều khiển lực kéo sở ước lượng điều kiện mặt đường 1.13 Điều khiển lực kéo không dùng thông tin vận tốc 1.14 Điều khiển hệ số trượt khoảng ổn định 1.15 Cấu trúc hệ điều khiển hệ số trượt sở điều khiển trượt 1.16 Các nhiệm vụ luận án 6 12 12 13 14 22 23 23 24 25 26 28 Các hướng chuyển động xe ô tô Mơ hình xe tơ bậc tự với lực tác dụng Cấu hình hệ thống Lưu đồ thuật tốn thực mơ hình xe ô tô Mơ hình Simulink động lực học động học xe ô tô Trường hợp - Tốc độ bình thường Trường hợp - Tốc độ cao Trường hợp - Chuyển hướng lái Phân loại mô Hardware-in-the-loop (a) Signal hardware-in-the-loop (b) Power Reduced-scale hardware-in-the-loop 2.10 Signal Hardware-in-the-loop với hệ điều khiển cho xe ô tô điện 2.11 Cấu hình đề xuất hệ thống mô Signal HIL 2.12 Cấu hình hệ thống truyền động xe tô điện 2.13 Mơ hình hệ thống truyền lực xe ô tô điện 2.14 Mơ hình tổng thể hệ thống Signal HIL cho xe ô tô điện 2.15 Ghép nối phần cứng hệ thống 2.16 Kết mô cho thử nghiệm thẳng 2.17 Kết đánh lái 30 31 31 36 37 38 39 40 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 42 43 44 45 46 47 47 50 51 3.1 Mơ hình q trình tổng hợp cảm biến JDL 54 3.2 Sự khác biệt thời gian trích mẫu hệ thống điều khiển 56 viii Chương Xây dựng hệ thống thực nghiệm kết Trong đặc tính thí nghiệm hệ số trượt, thấy điều khiển kiểm soát giá trị hệ số trượt mức an toàn Tuy nhiên, điều khiển MTTE gốc cho kết cao, 0.2, đáng ý chiều hướng đặc tính tiếp tục tăng Trong đó, điều khiển đề xuất với hệ số chỉnh định κ dù khác giám sát hệ số trượt không cho phép hệ số trượt vượt khỏi giới hạn an tồn Cũng giống mơ phỏng, điều khiển đề xuất với hệ số κ = 20 có đem lại hiệu tốt phương diện tốc độ tăng tốc giám sát hệ số trượt xe ô tô điện Kết luận chương Hệ thống thực nghiệm phục vụ cho việc kiểm chứng kết nghiên cứu ước lượng tham số trình bày nội dung chương Hệ thống bao gồm hai thành phần Thứ mạch thu thập liệu với chức mạch chỉnh định tín hiệu giao tiếp truyền thơng Mạch giao tiếp thu thập thông tin từ cảm biến IMU, giải mã tin mạng CAN xe ô tô Thành phần thứ hệ thống module điều khiển MyRIO-1900 National Instruments với chức triển khai thuật tốn ước lượng, gửi thơng tin, lưu trữ quản lý kết máy tính Hệ thống tham chiếu sử dụng luận án hệ thống thu thập liệu DAS-3 Kistler sản xuất Hệ thống sử dụng cảm biến quang S350 encoder độ phân giải cao để ước lượng thông tin động học xe tơ Quy trình vị trí lắp đặt hệ thống thực nghiệm hệ thống tham chiếu trình bày, cho thấy hợp lý việc sử dụng hệ thống để kiểm chứng thuật toán nghiên cứu Đồng thời, chương trình bày tồn kết thực nghiệm mô thời gian thực để kiểm chứng thuật toán ước lượng thuật toán điều khiển Trong đó, thuật tốn nâng cao tốc độ trích mẫu, ước lượng trực tiếp hệ số trượt ước lượng vận tốc dài cho kết xác so sánh với giá trị đo tính tốn hệ thống tham chiếu DAS-3 Kistler Về điều khiển chuyển động, thử nghiệm mô hệ thống Signal HIL cho đáp ứng tốt có tương đồng định so sánh với kết mô phần mềm Matlab/Simulink Các kết chứng minh độ xác khả đáp ứng tốt nghiên cứu ước lượng điều khiển luận án 122 Kết luận Những đóng góp luận án Ơ tơ điện đối tượng tích hợp nhiều kết nghiên cứu nhiều ngành, nhiều lĩnh vực Do liên quan tới độ an toàn người nên yêu cầu đặt cho nghiên cứu xe ô tô điện trước hết phải ổn định tin cậy Trên sở này, kết nghiên cứu luận án bám sát với tư tưởng chủ đạo, "đơn giản hiệu quả" Với mục tiêu thiết kế ước lượng quan sát hệ số trượt tốc độ dài, từ đó, ứng dụng cho điều khiển chuyển động xe ô tô điện, luận án có số đóng góp bật sau: • Đề xuất thuật tốn nâng cao tốc độ trích mẫu cảm biến có tốc độ trích mẫu chậm dựa tảng Multirate Kalman Filter Thuật tốn đề xuất có ưu việt thời gian tính tốn, đơn giản thiết kế khơng bị ảnh hưởng biến thiên tham số động lực học đối tượng • Đề xuất xây dựng quan sát hệ số trượt không sử dụng thông tin vận tốc, tảng phương pháp tổng hợp cảm biến Thuật toán đề xuất thực đơn giản so sánh với số phương pháp cơng bố • Đề xuất xây dựng thuật toán phối hợp liệu cảm biến để ước lượng xác vận tốc dài xe tơ điện, từ sở để tính xác hệ số trượt • Đề xuất thuật tốn điều khiển hệ số trượt vùng ổn định đặc tính µ − λ Thuật toán đơn giản khả thi việc triển khai thời gian thực • Cải tiến thuật toán điều khiển lực kéo sở ước lượng mô men truyền cực điều khiển chống trượt xe ô tô Bộ điều khiển cho thấy vượt trội so với phương pháp gốc thể hệ số trượt giữ ổn định vùng an tồn u cầu cơng suất động thấp tốc độ xe quãng đường trơn Ngoài ra, luận án xây dựng tảng phần cứng phần mềm, phục vụ nghiên cứu rộng tương lai Cụ thể hệ thống gồm: • Xây dựng mơ hình mơ chung cho xe tơ điện với hiệu tính tốn cao, đơn giản, ứng dụng cho xe truyền động bánh • Thiết kế xây dựng hệ thống mô Hardware-in-the-loop cho xe ô tô điện tảng card điều khiển dSPACE DS1103, tảng cho nhiều nghiên cứu tương lai Với hệ thống HIL này, nghiên cứu trở nên an tồn hơn, tiết kiệm giả lập tình đặc tính mơi trường theo ý muốn mà thực tế khó làm Hệ thống sử dụng cho nhiều mục đích nghiên cứu ước lượng trạng thái, điều khiển chuyển động xa điều khiển tự lái xe ô tô điện 123 Kết luận Những hạn chế luận án Mặc dù kết trình bày tồn luận án chứng minh khả tính đắn lý thuyết thực nghiệm nghiên cứu tồn giới hạn, cần thêm thời gian để bổ sung nghiên cứu gồm: • Mơ hình mơ mơ hình HIL chưa mơ tả trình trao đổi lượng bên xe ô tô nên chưa ứng dụng cho nghiên cứu quản lý nguồn lượng Mặc dù lĩnh vực nghiên cứu không nằm mục tiêu luận án quản lý lượng vấn đề thời thu hút nhiều quan tâm cá nhân, tổ chức nghiên cứu giới • Bộ quan sát trực tiếp hệ số trượt λ không dùng thông tin vận tốc thiết kế để hoạt động vùng tăng tốc tức ωRe f f > vx nên quan sát ứng dụng cho hệ thống điều khiển lực kéo (Traction Control System TCS) Trong toán điều khiển phanh ωRe f f < vx , phương pháp khơng phù hợp • Kết ước lượng tốc độ dài bị ảnh hưởng nhiễu tác động lên giá trị đo từ cảm biến Mặc dù tác giả sử dụng phương pháp lọc tín hiệu tương tự sử dụng lọc số tiên tiến trình xử lý kết chưa triệt tiêu hoàn toàn ảnh hưởng liệu không mong muốn Điều gây ảnh hưởng tới giá trị tính tốn hệ số trượt • Về vấn đề điều khiển hệ số trượt, giá trị giới hạn λ đặt sở phân tích mơ hình đặc tính lốp xe chưa phải giá trị tối ưu Thêm vào đó, thuật tốn điều khiển giới hạn λ giá trị ngưỡng an tồn mà chưa thể điều khiển xác hệ số trượt giá trị cố định Các nghiên cứu tương lai Ngoài giới hạn luận án nêu cần đầu tư hoàn thiện, số định hướng sau cân nhắc nghiên cứu tương lai • Hồn thành nốt phần ước lượng vận tốc ngang vy hệ thống nghiên cứu với ước lượng vận tốc dài phương pháp tổng hợp liệu đa cảm biến với công cụ lọc Kalman mở rộng • Trên sở giới hạn hệ số trượt vùng an toàn, ba hướng nghiên cứu sau mở ra: Xác định ước lượng thời gian thực hệ số trượt tối ưu điều kiện mặt đường điều kiện vận hành cụ thể Điều khiển hệ số trượt giá trị xác, thường giá trị tối ưu ước lượng Điều khiển tối đa lực chủ động sở giá trị hệ số trượt tối ưu Nếu điều khiển tối đa lực chủ động, cơng suất động phát huy mở mức tối ưu • Xây dựng thuật toán ước lượng thêm trạng thái khác tơ điện góc trượt thân xe β , góc lăn xe φ thiết kế điều khiển để ổn định xe ô tô điện bậc tự 124 Danh mục cơng trình cơng bố luận án Võ Duy Thành, Tạ Cao Minh, 2019, “Tổng hợp liệu đa cảm biến ứng dụng ước lượng vận tốc dài xe tơ điện”, Tạp chí Khoa học Công nghệ trường Đại học Kỹ thuật, số 132 Võ Duy Thành, Lê Đức Lộc, Nguyễn Văn Quỳnh, Tạ Cao Minh, 2018, “Điều khiển giới hạn mô men truyền cực đại cho ô tô điện sở ước lượng tỉ số trượt”, Chuyên san Đo lường, Điều khiển Tự động hóa, số 21, Thanh Vo-Duy and Minh C.Ta, 2018, “Slip Ratio Estimation for Traction Control of Electric Vehicles”, in Proceeding of Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC), pp.1-6, Chicago, USA Thanh Vo-Duy and Minh C.Ta, 2017, “Modified Multirate Kalman Filter for Improving the Sampling Frequency of Single Low Speed Sensor”, in Proceeding of Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC), pp.1-6, Belfort, France Võ Duy Thành, Phạm Văn Quyền, Vũ Hoàng Long, Tạ Cao Minh, 2017, “Multirate Kalman Filter ứng dụng việc nâng cao tốc độ trích mẫu cảm biến”, Hội nghị Điều khiển Tự động hóa cho Phát triển bền vững - CASD, Hà Nội Thanh Vo-Duy, Minh C.Ta, 2016, “A signal hardware-in-the-loop model for electric vehicles”, ROBOMECH Journal (1), Springer International Publishing Thanh Vo-Duy, Truong Dinh Thai, Minh C.Ta, 2016, “Design of sensor data acquisition platform for eclectric vehicles”, in proc The 9th AUN/SEED-Net Regional conference on Electrical and Electronic Engineering (RCEEE), pp.201-206, Hanoi Thanh Vo-Duy, Thinh Dao-Quy, Nguyen Bao-Huy, Minh C.Ta, 2015, “Design of Hardwarein-the-loop Model for Electric Vehicles”, Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa – VCCA, trang 123 – 129, Thái Nguyên Thanh Vo-Duy, Tran Thi Minh Trang, Minh C.Ta, 2015, “Design of driving interface device for electric vehicle”, Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa – VCCA, trang 130 – 135, Thái Nguyên 10 Dũng Nguyễn, Huy Nguyễn Bảo, Thành Võ Duy and Minh C Ta, 2015, “Mơ hình hóa tơ điện phương pháp EMR với mơ hình mở rộng tương tác bánh xe – mặt đường”, Hội nghị toàn quốc lần thứ Điều khiển Tự động hóa – VCCA, trang 117 – 122, Thái Ngun 125 Danh mục cơng trình cơng bố luận án 11 Thanh Vo-Duy and Minh C.Ta, 2015, “A Universal Dynamic and Kinematic Model of Vehicles”, in Proceeding of Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC), pp.1-6, Montreal, Canada 12 Nguyen Bao-Huy, Dzung Nguyen, Thanh Vo-Duy and Minh C Ta, 2015, “An EMR of Tire-Road Interaction based-on “Magic Formula” for Modeling of Electric Vehicles”, in Proceeding of Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC), pp.1-6, Montreal, Canada 13 Võ Duy Thành, Lê Tiến Sự, Nguyễn Hà Thành Long, Tạ Cao Minh, 2014, “Thiết kế công cụ đọc thông tin truyền thơng mạng CAN”, Hội nghị tồn quốc lần thứ Cơ Điện tử - VCM, trang 640-647, Biên Hòa 126 Tài liệu tham khảo [1] Harper Collins Publisher https://www.collinsdictionary.com, truy cập lần cuối ngày tháng năm 2017 [2] Electric Vehicle News http://electricvehiclesnews.com, truy cập lần cuối ngày tháng năm 2017 [3] James Larminie, John Lowry, Electric Vehicle Technology Explained John Wiley and Sons, ed., 2012 [4] E T P division, “Global EV Outlook 2016 - Beyond one million electric cars,” International Energy Agency Publication, 2016 [5] Zongxuan Sun and Shih-ken Che, “Automotive Active Safety Systems - Introduction to the special section,” The IEEE Control Systems Magazine, vol 30, pp 36–37, 8/2010 [6] Masato Abe, Vehicle Dynamics Handling: Theory and Application Heinemann, 1st ed., 2009 Butterworth- [7] Li Li and Fei-Yue Wang, Advanced Motion Control and Sensing for Intelligent Vehicles Springer, 1st ed., 2007 [8] Masato Abe, “Trends of Intelligent Vehicle Dynamics Controls and Their Future,” NTN Technical Review, vol , p , 2013 [9] Reza N Jazar, Vehicle Dynamics: Theory and Applications Springer, 1st ed., 2009 [10] L Li and F.-Y Wang, “Research advances in vehicle lateral motion monitoring and control,” International Journal of Intelligent Control and Systems, vol 10, pp 60–76, 2005 [11] L Li, F.-Y Wang and and Q Zhou, “Integrated longitudinal and lateral tire/road friction modeling and monitoring for vehicle motion control,” IEEE Transactions on Intelligent Vehicle Systems, vol 7, pp 1–19, 2006 [12] S Takezono, H Minamoto and K Tao, “Two-dimensional motion of four-wheel vehicles,” Vehicle System Dynamics, vol 32, pp 441–458, 1999 [13] N Hamzah, M K Aripin, Y M Sam, H Selamat and M F Ismai, “Autonomous off-road navigation using stereo-vision and laser-rangefinder fusion for outdoor obstacles detection,” in 2012 IEEE 8th International Colloquium on Signal Processing and its Applications, Mar 2012 [14] S Mammar and D Koenig, “Vehicle handling improvement by active steering,” Vehicle System Dynamics, vol 38, pp 211–242, 2002 127 TÀI LIỆU THAM KHẢO [15] Benson Tongue, “Two brains, one car - actively controlled steering,” IEEE Control Systems, vol 25, pp 14–17, Oct 2005 [16] P Yih, J Ryu, and J C Gerdes, “"Modification of vehicle handling characteristics via steer-by-wire,” in American Control Conference, vol 3, 2003 [17] M Tai, P Hingwe, and M Tomizuka, “"Modeling and control of steering system of heavy vehicles for automated highway systems,” IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol 9, pp 609–618, 2004 [18] P Yih and J Ryu and J C Gerdes, “Vehicle state estimation using steering torque,” in The 2004 American Control Conference, vol 3, pp 2116–2121, 2004 [19] Ryo Minaki, Hiroshi Hoshino, Yoichi Hori, “Driver steering sensitivity design using road reaction torque observer and viscous friction compensation to Active front steering,” in 2010 IEEE International Symposium on Industrial Electronics, pp 155–160, 2010 [20] Paul Yih and J Christian Gerdes, “Steer-by-Wire for Vehicle State Estimation and Control,” in 2003 International Symposium on Advanced Vehicle Control, AVEC’04, pp 1–6, 2004 [21] Akira Ito, Yoshikazu Hayakawa, “Practical fault-tolerant control to protect steer-bywire systems against sensor faults,” in 2015 IEEE Conference on Control Applications (CCA), pp 1895–1900, 2015 [22] M B Nor Shah and A R Husain and H Aysan and S Punnekkat and R Dobrin and F A Bender, “Error Handling Algorithm and Probabilistic Analysis Under Fault for CAN-Based Steer-by-Wire System,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol 12, no 3, pp 1017–1034, 2016 [23] R Rajamani, Vehicle Dynamics and Control Springer, 2nd ed., 2012 [24] Y Hori, Y Toyoda and Y Tsuruoka, “Traction control of electric vehicle based on the estimation of road surface condition-basic experimental results using the test EV "UOT Electric March",” in Proceedings of the Power Conversion Conference - Nagaoka 1997, vol 1, pp 1–8, Aug 1997 [25] L Austin and D Morrey, “Recent advances in antilock braking systems and traction control systems,” Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering, vol 214, Jan 2000 [26] Y Hori, Y Toyoda, Y Tsuruoka, “Traction control of electric vehicle: basic experimental results using the test EV "UOT electric march",” IEEE Transactions on Industry Applications, vol 34, pp 1131–1138, Sept 1998 [27] Jan Erik Stellet, Martin Giler, Frank Gauterin and Fernando Puente Ln, “Modelbased Traction Control for Electric Vehicles,” ATZelektronik worldwide, vol 9, no 2, pp 44–50, 2014 [28] Hiroshi Fujimoto, Junya Amada and Kenta Maeda, “Review of Traction and Braking Control for Electric Vehicle,” in 2012 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference, pp 1292–1299, Oct 2012 128 TÀI LIỆU THAM KHẢO [29] D Yin and S Oh and Y Hori, “A Novel Traction Control for EV Based on Maximum Transmissible Torque Estimation,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol 56, pp 2086–2094, Jun 2009 [30] S Saha and S Saha and H P Ikkurti, “A robust slip based traction control of electric vehicle under different road conditions,” in Michael Faraday IET International Summit 2015, pp 124–131, Sept 2015 [31] A Dadashnialehi, A Bab-Hadiashar, Z Cao and A Kapoor, “Intelligent Sensorless ABS for In-Wheel Electric Vehicles,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol 61, pp 1957–1969, April 2014 [32] Shengxiong Sun; Zhidong Qin; Cheng Lin; and Wanke Cao, “Application of an Optimal Control Algorithm on ABS for an Electric Vehicle,” in Fifth International Conference on Transportation Engineering - ICTE2015, 2015 [33] Yu Yang, Shi you Yang, Li jie Yang, Yang Liu, “A New ABS Control Strategy Designed for Electric Vehicle Independently Driven by Four Wheel Motors,” in The 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013), 2013 [34] Lee, Yongjun, Ryoo and Young-Jae, Design of Cruise Control System for Electric Vehicle Using Piece-Wised Control Springer International Publishing, 2014 [35] Fereydoon Diba and Ankur Arora and Ebrahim Esmailzadeh, “Optimized robust cruise control system for an electric vehicle,” Systems Science & Control Engineering, vol 2, no 1, pp 175–182, 2014 [36] Michael Dellnitz, Julian Eckstein, Kathrin Flaòkamp, Patrick Friedel, Christian Horenkamp, Ulrich Kăohler, Sina Ober-Blăobaum, Sebastian Peitz and Sebastian Tiemeyer, “Development of an Intelligent Cruise Control Using Optimal Control Methods,” Procedia Technology, vol 15, pp 285 – 294, 2014 2nd International Conference on System-Integrated Intelligence: Challenges for Product and Production Engineering [37] M Appleyard and P E Wellstead, “Active suspensions: some background,” IEE Proceedings - Control Theory and Applications, vol 142, pp 123–128, Mar 1995 [38] http://www.consumerreports.org, “Car rollover 101 - How rollovers happen and what you can to avoid one, 2014 ă [39] D Odenthal and T Bunte and J Ackermann, “Nonlinear steering and braking control for vehicle rollover avoidance,” in 1999 European Control Conference (ECC), pp 598– 603, Aug 1999 [40] M M Islam and Cheolkeun Ha, “Road vehicle rollover avoidance using active steering controller,” in 14th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT 2011), pp 298–302, Dec 2011 [41] Wielenga, T.J., “Anti-rollover brake system,” May 2000 US Patent 6,065,558 [42] Yazid Sebsadji, Sebastien Glaser, Saıd Mammar, Jamil Dakhlallah, “Road Slope and Vehicle Dynamics Estimation,” in Proceedings of the 2008 American Control Conference, pp 4603–4608, Jun 2008 129 TÀI LIỆU THAM KHẢO [43] J Ryu and J C Gerdes, “Estimation of vehicle roll and road bank angle,” in Proceedings of the 2004 American Control Conference, vol 3, pp 2110–2115, Jun 2004 [44] E Raffone, “Road slope and vehicle mass estimation for light commercial vehicle using linear Kalman filter and RLS with forgetting factor integrated approach,” in Proceedings of the 16th International Conference on Information Fusion, pp 1167– 1172, Jul 2013 [45] K Jo and J Kim and M Sunwoo, “Real-Time Road-Slope Estimation Based on Integration of Onboard Sensors With GPS Using an IMMPDA Filter,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol 14, pp 1718–1732, Dec 2013 [46] Society of Automotive Engineers, Standard J670-200801, Vehicle Dynamics Terminology SAE Vehicle Dynamics Standards Committee, Jan 2008 [47] Kistler Group, DAS-3 - Data Acquisition and Evaluation Kistler - measure, analyze, innovate, 2016 [48] VBox Racelogic, “VBOX Speed Sensor Dual Antenna,” 2017 [49] Vbox Automotive, “Slip Angle Explained - How to measure vehicle body slip angle using Vbox equipment,” www.vboxautomotive.co.uk, 2015 [50] A T van Zanten, “Bosch ESP Systems: Years of Experience,” SAE Technical Paper, 2000 [51] X Li, X Song, and C Chan, “Reliable vehicle sideslip angle fusion estimation using low-cost sensors,” Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, vol 51, no 1, pp 241–258, 2014 [52] J H Yoon and H Peng, “A Cost-Effective Sideslip Estimation Method Using Velocity Measurements From Two GPS Receivers,” Ieee Transactions on Vehicular Technology, vol 63, no 6, pp 2589–2599, 2014 [53] Y Wang, B M Nguyen, H Fujimoto, and Y Hori, “Multirate estimation and control of body slip angle for electric vehicles based on onboard vision system,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol 61, no 2, pp 1133–1143, 2014 [54] A Hac, T Brown, and J Martens, Detection of Vehicle Rollover SAE International, 2004 [55] A Hac, D Nichols, and D Sygnarowicz, Estimation of Vehicle Roll Angle and Side Slip for Crash Sensing SAE International, 2010 [56] R Rajamani, D Piyabongkam, V Tsourapas, and I Y Lew, “Real-time estimation of roll angle and CG height for active rollover prevention applications,” in The American Control Conference, pp 433–438, 2009 [57] A Nilsson and H Ligefelt, Estimation of Vehicle Roll Angle PhD thesis, Lund University, 2011 [58] K Nam, S Oh, H Fujimoto, and Y Hori, “Estimation of sideslip and roll angles of electric vehicles using lateral tire force sensors through RLS and kalman filter approaches,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol 60, no 3, pp 988– 1000, 2013 130 TÀI LIỆU THAM KHẢO [59] R Rajamani, D Piyabongkarn, J Y Lew, K Yi, and G Phanomchoeng, “Tire-Road Friction-Coefficient Estimation,” IEEE Control System Magazine, no August, pp 54– 69, 2010 [60] H E Tseng, D Madau, B Ashrafi, T Brown, and D Recker, “Technical Challenges in the Development of Vehicle Stability Control System,” in The 1999 IEEE International Conference on Control Applications, pp 1660–1666, 1999 [61] Y I Kyongsu and J Taeyoung, “Observer Based Estimation of Tire-Road Friction for Collision Warning Algorithm Adaptation,” JSME International Journal Series C Mechanical Systems, Machine Elements and Manufacturing, vol 41, no 1, pp 116– 124, 1998 [62] P Pettersson, Estimation of vehicle lateral velocity PhD thesis, 2008 [63] L Chu, Y Zhang, Y Shi, M Xu, and M Liu, “Vehicle lateral and longitudinal velocity estimation based on Unscented Kalman Filter,” in ICETC 2010 - 2010 2nd International Conference on Education Technology and Computer, vol 3, pp 427–432, 2010 [64] B Jaballah, N M’Sirdi, A Naamane, and H Messaoud, “Estimation of longitudinal and lateral velocity of vehicle,” in 2009 17th Mediterranean Conference on Control and Automation, pp 582–587, 2009 [65] U Kiencke and L Nielsen, Automotive Control System Springer, 2000 [66] A Vahidi, A Stefanopoulou, and H Peng, “Recursive least squares with forgetting for online estimation of vehicle mass and road grade: theory and experiments,” Vehicle System Dynamics, vol 43, no 1, pp 31–55, 2005 [67] H Fujimoto and K Fujii, “Slip ratio Estimating Device and Slip ratio Control Device,” US Patent #US8170768B2 (1/5/2012), Application PCT/JP/054220 (13/5/2008) [68] H Fujimoto and T Suzuki, “Slip-ratio Estimating Device,” Japanese patent #5339121 (16/8/2013), Application #2010-051160 (4/3/2010) [69] K Maeda, H Fujimoto, and Y Hori, “Four-wheel driving-force distribution method based on driving stiffness and slip ratio estimation for electric vehicle with in-wheel motors,” 2012 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference, VPPC 2012, pp 1286– 1291, 2012 [70] H Fujimoto, K Fujii, and N Takahashi, “Traction and yaw-rate control of electric vehicle with slip-ratio and cornering stiffness estimation,” in Proceedings of the American Control Conference, no 1, pp 5742–5747, 2007 [71] K Fujii and H Fujimoto, “Slip ratio estimation and control based on driving resistance estimation without vehicle speed detection for electric vehicle,” The Society of Instrument and Control Engineers, no 2, pp 688–693, 2007 [72] H Fujimoto, K Fujii, and N Takahashi, “Traction and yaw-rate control of electric vehicle with slip-ratio and cornering stiffness estimation,” Proceedings of the American Control Conference, no 3, pp 5742–5747, 2007 [73] T Suzuki and H Fujimoto, “Slip Ratio Estimation and Regenerative Brake Control without Dection of Vehicle Velocity and Acceleration for Electric Vehicle at Urgent 131 TÀI LIỆU THAM KHẢO Brake-turning,” in The 11th IEEE International Workshop on Advanced Motion Control, pp 273–278, 2010 [74] M.-c Chen, W.-y Wang, I.-h Li, and S.-f Su, “Dynamic slip ratio estimation and control of antilock braking systems considering wheel angular velocity,” 2007 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, pp 3282–3287, 2007 [75] H Du, W Li, and Y Zhang, “Tracking control of wheel slip ratio with velocity estimation for vehicle anti-lock braking system,” Proceedings of the 2015 27th Chinese Control and Decision Conference, CCDC 2015, pp 1900–1905, 2015 [76] W Wei-Yen, L I-Hsum, C Ming-Chang, S Shun-Feng, and H Shi-Boun, “Dynamic Slip-Ratio Estimation and Control of Antilock Braking Systems Using an ObserverBased Direct Adaptive Fuzzy - Neural Controller,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol 56, no 5, pp 1746–1756, 2009 [77] B.-R Liang and W.-S Lin, “A New Slip Ratio Observer and Its Application in Electric Vehicle Wheel Slip Control,” IEEE International Conference on Systems, Man and Cyber, pp 41–46, 2012 [78] Y Zhang, H Zhao, L Yuan, and H Chen, “Slip ratio estimation for electric vehicle with in-wheel motors based on EKF without detection of vehicle velocity,” in The 28th Chinese Control and Decision Conference, CCDC 2016, pp 4427–4432, 2016 [79] G Panzani, M Corno, and S M Savaresi, “Longitudinal velocity estimation in singletrack vehicles,” in 16th IFAC Symposium on System Identification, vol 16, pp 1701– 1706, IFAC, 2012 [80] T Singhal, A Harit, and D Vishwakarma, “Kalman Filter Implementation on an Accelerometer sensor data for three state estimation of a dynamic system,” International Journal of Research in Engineering and Technology (IJRET), vol 1, no 6, pp 330–334, 2012 [81] L.-j Wu, “Experimental study on vehicle speed estimation using accelerometer and wheel speed measurements,” in 2011 Second International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering, no 1, pp 294–297, 2011 [82] Y Gai, Q Guo, and H Liu, “The state estimation for electric stability program using Kalman filtering,” The IEEE International Conference on Automation and Logistics, pp 1478–1482, 2007 [83] H Guo, H Chen, F Xu, F Wang, and G Lu, “Implementation of EKF for vehicle velocities estimation on FPGA,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol 60, no 9, pp 3823–3835, 2013 [84] X Y Zong and W W Deng, “Study on velocity estimation for four-wheel independent drive electric vehicle by UKF,” 2013 5th Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation, ICMTMA 2013, pp 1111–1114, 2013 [85] L H Zhao, Z Y Liu, and H Chen, “Design of a nonlinear observer for vehicle velocity estimation and experiments,” IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol 19, no 3, pp 664–672, 2011 132 TÀI LIỆU THAM KHẢO [86] L Imsland, T A Johansen, T I Fossen, H Fjær Grip, J C Kalkkuhl, and A Suissa, “Vehicle velocity estimation using nonlinear observers,” Automatica, vol 42, no 12, pp 2091–2103, 2006 [87] L Imsland, T a Johansen, T I Fossen, H F Grip, J C Kalkkuhl, and A Suissa, “Vehicle velocity estimation using modular nonlinear observers,” Automatica, vol 42, no 1, pp 2091–2103, 2006 [88] L H Zhao, Z Y Liu, and H Chen, “Sliding mode observer for vehicle velocity estimation with road grade and bank angles adaptation,” in IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Proceedings, vol 2, pp 701–706, 2009 [89] J Villagra, B Andréa-novel, M Fliess, H Mounier, and A Generalities, “Estimation of longitudinal and lateral vehicle velocities: an algebraic approach,” in 2008 American Control Conference, pp 6–11, 2008 [90] M Tanelli, S M Savaresi, and C Cantoni, “Longitudinal vehicle speed estimation for traction and braking control systems,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Control Applications, pp 2790–2795, 2006 [91] Q Zhang, G Liu, B Liu, and X Xie, “Sensor fusion based estimation technology of vehicle velocity in anti-lock braking system,” Proceedings of the 2007 International Conference on Information Acquisition, ICIA, pp 106–111, 2007 [92] B Amiri, Melika and Moaveni, “Vehicle Velocity Estimation based on Data fusion by Kalman Filtering for ABS,” in 2012 20th Iranian Conference on Electrical Engineering (ICEE), pp 1495–1500, 2012 [93] T O’Kane and J V Ringwood, “Vehicle Speed Estimation Using GPS / RISS ( Reduced Inertial Sensor System ),” in The 24th IET Irish Signals and Systems Conference (ISSC 2013), pp 1–6, 2013 [94] A N Belbachir, K Reisinger, G Gritsch, P Schăon, and H Garn, Automated vehicle velocity estimation using a dual-line asynchronous sensor,” in IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, pp 552–557, 2007 [95] V Ivanov, D Savitski, and B Shyrokau, “A Survey of Traction Control and Antilock Braking Systems of Full Electric Vehicles with Individually Controlled Electric Motors,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 64, no 9, pp 3878–3896, 2015 [96] T Kawabe, “Slip Suppression of Electric Vehicles using Model Predictive PID Controller,” International Journal of World Academy of Science, Engineering and Technology, vol 67, pp 524–529, 2012 [97] T Akiba, R Shirato, T Fujita, and J Tamura, “A Study of Novel Traction Control Method for Electric Motor Driven Vehicle,” in 2007 Power Conversion Conference Nagoya, no 6, pp 699–704, 2007 [98] Y Hori, Y Toyoda, and Y Tsuruoka, “Traction Control of Electric Vehicle: Basic Experimental Results Using the Test EV UOT Electric March,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol 34, no 5, pp 1131–1138, 1998 [99] P Khatun, C Bingham, N Schofield, and P Mellor, “Application of fuzzy control algorithms for electric vehicle antilock braking/traction control systems,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 52, no 5, pp 1356–1364, 2003 133 TÀI LIỆU THAM KHẢO [100] M S Geamanu, A Cela, H Mounier, G L Solliec, and S.-I Niculescu, “Maximum friction estimation and longitudinal control for a full in-wheel electric motor vehicle,” in 12th International Conference on Control, Automation and Systems, pp 856–861, 2013 [101] M S Geamanu, H Mounier, S I Niculescu, A Cela, and G LeSolliec, “Longitudinal control for an all-electric vehicle,” in 2012 IEEE International Electric Vehicle Conference, IEVC 2012, 2012 [102] V Delli Colli, G Tomassi, and M Scarano, “"Single wheel" longitudinal traction control for electric vehicles,” IEEE Transactions on Power Electronics, vol 21, no 3, pp 799–808, 2006 [103] H Chen, Z Du, G Zhuo, J Zuo, and Z Yu, “A study on anti-slip control of electric vehicle with in-wheel-motor,” in The 31st FISITA World Automotive Congress, 2006 [104] H Chen, J Yang, Z Du, and W Wang, “Adhesion Control Method Based on Fuzzy Logic Control for Four-Wheel Driven Electric Vehicle,” SAE Technical Paper Series, vol 3, no 1, pp 217–225, 2010 [105] R D Castro, R E Araújo, M Tanelli, M Sergio, and D Freitas, “Torque blending and wheel slip control in EVs with in-wheel motors,” Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility, vol 50, pp 71—-94, 2012 [106] J S Hu, D Yin, and Y Hori, “Fault-tolerant traction control of electric vehicles,” Control Engineering Practice, vol 19, no 2, pp 204–213, 2011 [107] J S Hu, D Yin, Y Hori, and F R Hu, “Electric vehicle traction control: A new MTTE methodology,” IEEE Industry Applications Magazine, vol 18, no 2, pp 23–31, 2012 [108] D Yin, S Oh, and Y Hori, “A Novel Traction Control for EV Based on Maximum Transmissible Torque Estimation,” IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS,, vol 56, no 6, pp 2086 – 2094, 2009 [109] H Kataoka, H Sado, S.-i Sakai, and Y Hori, “Optimal Slip Ratio Estimator for Traction Control System of Electric Vehicle Based on Fuzzy Inference,” Electrical Engineering, vol 120, no 4, pp 56–63, 2001 [110] S Li and T Kawabe, “Slip Suppression of Electric Vehicles Using Sliding Mode Control Method.,” Intelligent Control & Automation, vol 2013, no August, pp 327–334, 2013 [111] Toyota, “Traction Control (TRC),” 2011 [112] K Nam, Y Hori, and C Lee, “Wheel slip control for improving traction-ability and energy efficiency of a personal electric vehicle,” Energies, vol 8, no 7, pp 6820–6840, 2015 [113] D Yin and Y Hori, “Traction Control for EV Based on Maximum Transmissible Torque Estimation,” International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, vol 8, no 1, pp 1–9, 2010 [114] Hans B Pacejka, Tyre and Vehicle Dynamics Butterworth-Heinemann, 2006 134 TÀI LIỆU THAM KHẢO [115] E Bakker, L Nyborg, and H B Pacejka, “Tyre Modelling for Use in Vehicle Dynamics Studies,” SAE Technical Paper 870421, vol 2, pp 190–204, 1987 [116] R N Jazar, Vehicle Dynamics: Theory and Application Springer, 2009 [117] Erik Schaltz, Electrical Vehicle Design and Modeling Electric Vehicles - Modelling and Simulations, 1st ed., 2011 [118] V D Thanh and C T Minh, “A Universal Dynamic and Kinematic Model of Vehicles,” in 2015 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference, VPPC 2015 - Proceedings, 2015 [119] A Bouscayrol, “Hardware-in-the-loop simulation,” in Industrial electronics handbook, ch M35, Taylor and Francis, Chicago, 2nd ed., 2011 [120] B Tabbache, Y Aboub, K Marouani, A Kheloui, and M Benbouzid, “A simple and effective hardware-in-the-loop simulation platform for urban electric vehicles,” in 2012 First International Conference on Renewable Energies and Vehicular Technology, pp 251–255, 2012 [121] J J Poon, M A Kinsy, N A Pallo, S Devadas, and I L Celanovic, “Hardware-inthe-loop testing for electric vehicle drive applications,” in Conference Proceedings IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition - APEC, pp 2576–2582, 2012 [122] T Maxwell, K Patil, S Bayne, and R Gale, “Hardware-in-the-loop testing of GM twomode hybrid electric vehicle,” in 2010 IEEE 12th Workshop on Control and Modeling for Power Electronics, COMPEL 2010, 2010 [123] C Dufour, T Ishikawa, S Abouridal, and J Bélanger, “Modern Hardware-In-theLoop Simulation Technology for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles,” in The IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference, VPPC, pp 432–439, 2007 [124] T Schulte, A Kiffe, and F Puschmann, “HIL simulation of power electronics and electric drives for automotive applications,” Electronics, vol 16, no 2, pp 130–135, 2012 [125] O Newsroom, “2016 Mitsubishi i-MiEV: most affordability-price 100% electric powered production vehicle available in America,” 2015 [126] Wikipedia.com, “Mitsubishi i-MiEV,” 2017 [127] H Fujimoto, J Amada, and K Maeda, “Review of traction and braking control for electric vehicle,” in 2012 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference, VPPC 2012, pp 1292–1299, 2012 [128] J Llinas and D Hall, “An introduction to multi-sensor data fusion,” in ISCAS ’98 Proceedings of the 1998 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (Cat No.98CH36187), vol 6, pp 537–540, 1997 [129] Jitendra R Raol, Multi-Sensor Data Fusion with MATLAB CRC Press, Taylor and Francis Group, 2010 [130] B Khaleghi, A Khamis, F O Karray, and S N Razavi, “Multisensor data fusion: A review of the state-of-the-art,” Information Fusion, vol 14, no 1, pp 28–44, 2013 135 TÀI LIỆU THAM KHẢO [131] P Smets, “Analyzing the combination of conflicting belief functions,” Information Fusion, vol 8, no 4, pp 387–412, 2007 [132] V Hillier and P Coombs, Hillier’s Fundamentals of Motor Vehicle Technology (Book 1) Nelson Thornes, 2004 [133] Ublox Corporation, “Ublox NEO-M8U data sheet,” 2017 [134] A M Yaglom, An Introduction to the Theory of Stationary Random Functions Dover Publication, 2004 [135] R Petrella, M Tursini, L Peretti, and M Zigliotto, “Speed measurement algorithms for low-resolution incremental encoder equipped drives: A comparative analysis,” in International Aegean Conference on Electrical Machines and Power Electronics and Electromotion ACEMP’07 and Electromotion’07 Joint Conference, pp 780–787, 2007 [136] B M Nguyen, Y Wang, H Fujimoto, and Y Hori, “Advanced multi-rate Kalman filter for double layer state estimator of electric vehicle based on single antenna GPS and dynamic sensors,” in IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), vol 46, pp 437– 444, IFAC, 2013 [137] T Hara and M Tomizuka, “Performance enhancement of multi-rate controller for hard disk drives,” IEEE Transactions on Magnetics, vol 35, no PART 1, pp 898– 903, 1999 [138] L Kovudhikulrungsri and T Koseki, “Precise speed estimation from a low-resolution encoder by dual-sampling-rate observer,” IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol 11, no 6, pp 661–670, 2006 [139] S Safari, F Shabani, and D Simon, “Multirate multisensor data fusion for linear systems using Kalman filters and a neural network,” Aerospace Science and Technology, vol 39, pp 465–471, 2014 [140] Dan Simon, Optimal State Estimation John Wiley & Sons, 2006 [141] K Fujii and H Fujimoto, “Traction control based on slip ratio estimation without detecting vehicle speed for electric vehicle,” The 4th Power Conversion Conference PCC, pp 688–693, 2007 [142] K Maeda, H Fujimoto, and Y Hori, “Four-wheel Driving-force Distribution Method for Instantaneous or Split Slippery Roads for Electric Vehicle with In-wheel Motors,” in The 12th IEEE International Workshop on Advanced Motion Control, pp 1–6, 2012 [143] PressClub Global, “New BMW i3s traction control system for all future BMW and MINI models,” 2018 [144] BMW, “Dynamic Traction Control (DTC),” 2018 [145] H Fujimoto, T Saito, and T Noguchi, “Motion Stabilization Control of Electric Vehicle under Snowy Conditions Based on Yaw-Moment Observer,” in The 8th IEEE International Workshop on Advanced Motion Control, AMC’04, pp 35–40, 2004 136 ...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Võ Duy Thành NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ BỘ QUAN SÁT HỆ SỐ TRƯỢT VÀ ƯỚC LƯỢNG TỐC ĐỘ TUYỆT ĐỐI CHO ĐIỀU KHIỂN LỰC KÉO CỦA Ô TÔ ĐIỆN Ngành:... sát hệ số trượt ước lượng tốc độ tuyệt đối cho điều khiển lực kéo tơ điện" Tóm lược nội dung nghiên cứu kết luận án Luận án tập trung giải toán ước lượng hệ số trượt xe ô tô điện Để thực cơng việc... ứng dụng, luận án đề xuất số thuật toán điều khiển chống trượt điều khiển lực kéo xe ô tô điện Các thuật toán điều khiển sử dụng kết phép ước lượng hệ số trượt thực Trong thuật toán điều khiển đề