ĐIỀU KHIỂN LỰC KÉO CHO Ô TÔ ĐIỆN TRÊN CƠ SỞ ƯỚC LƯỢNG TỈ SỐ TRƯỢT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN BỘ MƠN TỰ ĐỘNG HĨA CƠNG NGHIỆP ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Hà Nội, 5/2018 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN BỘ MƠN TỰ ĐỘNG HĨA CƠNG NGHIỆP ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN LỰC KÉO CHO Ô TÔ ĐIỆN TRÊN CƠ SỞ ƯỚC LƯỢNG TỈ SỐ TRƯỢT Trưởng môn : PGS.TS Trần Trọng Minh Giáo viên hướng dẫn : ThS Võ Duy Thành Sinh viên thực : Lê Đức Lộc Lớp : TĐH 03 - K58 MSSV : 20132428 Giáo viên duyệt : Hà Nội, 5/2018 LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan đồ án tốt nghiệp: "Điều khiển lực kéo cho ô tô điện sở ước lượng tỉ số trượt" em tự thực hướng dẫn thầy giáo ThS Võ Duy Thành Các số liệu kết hoàn toàn với thực tế Để hoàn thành đồ án này, em sử dụng tài liệu ghi danh mục tài liệu tham khảo không chép hay sử dụng tài liệu khác Nếu phát có chép em xin chịu hoàn toàn trách nhiệm Hà Nội, ngày 31 tháng 05 năm 2018 Sinh viên Lê Đức Lộc MỤC LỤC MỤC LỤC Lời mở đầu Chương Giới thiệu chung 1.1 Hệ thống điều khiển lực kéo xe ô tô điện (TCS) 1.2 Tỉ số trượt 12 1.2.1 Định nghĩa tỉ số trượt 12 1.2.2 Mối quan hệ tỉ số trượt lực ma sát 12 1.2.3 Tầm quan trọng tỉ số trượt 13 1.3 Các phương pháp ước lượng tỉ số trượt 14 1.3.1 Phương pháp đo trực tiếp 14 1.3.2 Phương pháp ước lượng không thông qua đo vận tốc 14 1.4 Các cơng trình điều khiển lực kéo công bố 15 1.4.1 Điều khiển tỉ số trượt khoảng ổn định 16 1.4.2 Điều khiển xác tỉ số trượt 17 1.4.3 Phương pháp ước lượng mô men truyền cực đại (MTTE) 19 1.5 Nhiệm vụ đồ án 20 Chương Xây dựng mơ hình xe ước lượng tỉ số trượt 22 2.1 Mơ hình động lực học xe 22 2.2 Ước lượng tỉ số trượt 24 Chương Xây dựng điều khiển lực phát động xe ô tô điện 26 3.1 Phương pháp ước lượng mô men truyền cực đại (MTTE) 26 3.2 Đề xuất cải tiến phương pháp MTTE 28 MỤC LỤC 3.3 Mô kiểm chứng phương pháp 30 3.3.1 Mô hình xe điện 30 3.3.2 Kết mô 30 Chương Thực nghiệm mơ hình Hardware-in-the-loop 35 4.1 Mô Hardware-in-the-loop 35 4.2 Xây dựng hệ thống mô HIL 35 4.2.1 Bộ vô lăng chân ga 36 4.2.2 Giới thiệu DS1103 PPC board 37 4.2.3 Bộ điều khiển - Kit eZdsp F28335 38 4.2.4 Mạch chuyển đổi tín hiệu analog 39 4.3 Triển khai đối tượng điều khiển thiết bị phần cứng 40 4.3.1 Triển khai mơ hình xe tơ điện card DS1103 40 4.3.2 Triển khai điều khiển kit F28335 40 Chương Kết thực nghiệm mơ hình HIL 43 5.1 Kịch thực nghiệm 43 5.2 Kết thực nghiệm HIL 43 5.3 Nhận xét kết 44 Kết luận 51 Phụ lục 52 Tài liệu tham khảo 54 DANH SÁCH HÌNH VẼ DANH SÁCH HÌNH VẼ 1.1 Xe bị trượt vào đường trơn 10 1.2 Cơ cấu phần cứng điều khiển traction control xe xăng 11 1.3 Mối quan hệ tỉ số trượt λ hệ số ma sát µ 1.4 Cảm biến lắp bánh xe 14 1.5 Phương pháp ước lượng tỉ số trượt theo Fujimoto 15 1.6 Bộ điều khiển PI 17 1.7 Cấu hình điều khiển phương pháp SMC 18 1.8 Phương pháp ước lượng mô men truyền cực đại (MTTE) 20 2.1 Mơ hình động lực học tô bánh 23 2.2 Mơ hình xe bánh 24 2.3 Phương pháp ước lượng tỉ số trượt 25 3.1 Phương pháp ước lượng mô men truyền cực đại (MTTE) 27 3.2 Phương pháp ước lượng mô men cực đại đề xuất 29 3.3 Mơ hình xe điện simulink 31 3.4 Thay đổi điều kiện mặt đường 32 3.5 Kết mơ khơng có điều khiển 33 3.6 Kết mơ có điều khiển 34 4.1 Mô Hardware-in-the-loop 36 4.2 Cấu hình phần cứng mơ hình HIL 36 4.3 Bộ vô lăng chân ga BETOP 3181 37 4.4 Thư viện Simulink cho Board DS1103 39 13 DANH SÁCH HÌNH VẼ 4.5 Phần cứng đối tượng mô điều khiển 39 4.6 Triển khai hệ thống mô HIL 40 4.7 Mơ hình đầy đủ xe điện 41 4.8 Triển khai đối tượng điều khiển phần cứng 42 5.1 Kết thực nghiệm khơng có điều khiển 46 5.2 Kết thực nghiệm sử dụng điều khiển MTTE 47 5.3 Kết thực nghiệm với κ = 2.78 48 5.4 Kết thực nghiệm với κ = 20 49 5.5 Kết thực nghiệm với κ = 50 50 Mạch nguyên lý 54 Sản phẩm thực tế 54 DANH SÁCH BẢNG DANH SÁCH BẢNG 2.1 Hệ số công thức Pacejka theo điều kiện mặt đường 23 3.1 Bảng thông số xe 30 4.1 Thông tin kỹ thuật DS1103 38 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT EV Electrical Vehicle Xe ô tô điện ICE Internal Combustion Engine Động đốt ESC Electronic Stability Control Điều khiển ổn định ABS Anti-locking Breaking System Hệ thống chống bó cứng phanh TC Traction Control Điều khiển lực phát động TCS Traction Control System Hệ thống điều khiển lực phát động MTTE Maximum Torque Transmision Estimation Ước lượng mô men truyền cực đại LỜI MỞ ĐẦU LỜI MỞ ĐẦU Hiện nay, xe ô tơ điện phát triển mạnh mẽ tồn giới tương lai trở thành phương tiện di chuyển người thay cho ô tô động đốt truyền thống Nguyên nhân xu phát triển đến từ cạn kiệt nguồn tài nguyên nhiên liệu đốt tình trạng nhiễm mơi trường trầm trọng phát thải khí CO2 loại phương tiện hành Theo ước tính, tiếp tục mức tiêu thụ nhiên liệu tồn lượng dầu mỏ giới cạn kiệt sau 50 năm nữa[1] Xe điện giải pháp cho tình trạng thiếu hụt lượng cho tương lai Không có vậy, xe điện cịn thừa hưởng ưu điểm trội động điện so với động đốt trong, khả điều khiển mơ men nhanh xác Chính ưu điểm mở tiềm lớn lĩnh vực điều khiển chuyển động xe điện Hệ thống điều khiển động lực học xe nhằm cải thiện độ an toàn hiệu vận hành gọi chung ESC Theo thống kê, hệ thống ESC giúp giảm tai nạn nghiêm trọng ô tô từ 30% - 50%, đặc biệt tai nạn đường trơn [2] Một lĩnh vực quan tâm điều khiển ESC hệ thống điều khiển lực kéo hay gọi Traction Control System (TCS) Chức điều khiển lực kéo trì lực lái cho bánh xe xe di chuyển cách ổn định nhằm tránh việc bánh xe bị trượt trình di chuyển địa hình trơn trượt, việc điều khiển mô men đầu động Từ tăng độ an tồn tin cậy cho xe ô tô điện Hiện nay, hệ điều khiển lực kéo xe động đốt sử dụng hệ thống phanh khí Trên xe ô tô điện, lượng mô men đầu động điều khiển trực tiếp điều khiển, từ tăng tốc độ đáp ứng độ xác Có nhiều cơng trình nghiên cứu thực như: điều khiển PI [3], Sliding Mode Control (SMC) [4; 5], ước lượng mô men truyền cực đại (MTTE) [6] nhiên phương pháp gặp nhiều vấn đề áp dụng thực tế Từ lí trên, nhóm đồ án chúng em chọn thực đề tài "Điều khiển lực Chương Thực nghiệm mơ hình Hardware-in-the-loop DS1103 V T Tmax T* LPF ( z ) ax Mơ hình tô ZOH eZdsp F28335 LPF ( z )  Tmax z 1 Ts z Tmax R + - ˆ Fk   Jw  1 RFˆk   (1   ) MR   Jw R2 ˆ Bộ ước lượng tỷ số trượt J w Fk  MR Hình 4.8: Triển khai đối tượng điều khiển phần cứng Sau triển khai đối tượng điều khiển card DS1103 F28335, mơ hình điều khiển hệ thống biểu diễn hình 4.8 Trong đó, tín hiệu mô men đặt từ chân ga T* vào điều khiển F28335, qua điều khiển đến đối tượng nằm card DS1103 Kết luận chương Chương trình bày bước thành phần xây dựng nên mơ hình thực nghiệm HIL Để triển khai điều khiển card eZdsp F28335, phương trình hàm truyền cần phải chuyển từ miền liên tục sang miền rời rạc Đối với lọc thông thấp, đồ án chọn phương pháp xấp xỉ Tustin, khâu đạo hàm đồ án sử dụng phương pháp xấp xỉ bậc Bộ điều khiển nạp vào F28335 thông qua phần mềm compiler CCS 3.3 Các kết mơ HIL trình bày đánh giá chương sau 42 Chương Kết thực nghiệm mơ hình HIL CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM TRÊN MƠ HÌNH HIL 5.1 Kịch thực nghiệm Người thực nhấn chân ga để xe tăng tốc, xe đạt vận tốc V x = 15m/s ấn nút thay đổi mặt đường hình giao diện ControlDesk để chuyển sang đường trơn Thay đổi mặt đường 10s, sau cho xe trở lại điều kiện mặt đường có độ ma sát cao Kết thúc trình, xuất giá trị vận tốc, tỉ số trượt mơ men động xe q trình thực nghiệm vào file số liệu Matlab để phân tích Các bước thực thí nghiệm sau Chạy xe trường hợp khơng có điều khiển, đánh giá tính xác mơ hình HIL, đồng thời kiểm nghiệm phương pháp ước lượng tỉ số trượt đề xuât Chạy xe trường hợp sử dụng điều khiển ước lượng mô men truyền cực đại gốc Chạy xe với điều khiển ước lượng mô men truyền cực đại cải tiến với hệ số điều chỉnh κ = 2.78 Điều chỉnh hệ số κ = 20 Điều chỉnh hệ số κ = 50 Đánh giá kết rút nhận xét 5.2 Kết thực nghiệm HIL • Hình 5.1 biểu diễn kết mô HIL xe ô tô điện tăng tốc đường khơng có điều khiển chống trượt • Hình 5.2 biểu diễn kết mơ HIL xe ô tô điện tăng tốc đường có sử dụng điều khiển ước lượng mô men truyền cực đại với hệ số gia tốc α = 0.9 • Hình 5.3 biểu diễn kết mô HIL xe ô tô điện tăng tốc đường có sử dụng điều khiển ước lượng mô men truyền cực đại cải tiến với hệ số 43 Chương Kết thực nghiệm mơ hình HIL κ = 2.78 • Hình 5.4 biểu diễn kết mô HIL xe ô tô điện tăng tốc đường có sử dụng điều khiển ước lượng mô men truyền cực đại cải tiến với hệ số κ = 20 • Hình 5.5 biểu diễn kết mô HIL xe ô tô điện tăng tốc đường có sử dụng điều khiển ước lượng mô men truyền cực đại cải tiến với hệ số κ = 50 5.3 Nhận xét kết a) Trường hợp không điều khiển Trong giai đoạn đầu, xe điều khiển đến vận tốc 15 m/s mặt đường có hệ số ma sát cao, vận tốc bánh xe vận tốc dài xe bám sát nhau, hệ số trượt bé (λ ≈ 0.05) Khi vào đường trơn (hệ số ma sát thấp), vận tốc bánh xe tăng dần vận tốc dài lại giảm, dẫn đến tỉ số trượt λ tăng lên (λ ≈ 0.5)(hình 5.1b) Sau 10s, xe khỏi đường trơn, hệ số trượt lại quay mức thấp Trong suốt trình mơ HIL, giá trị tỉ số trượt ước lượng bám sát với giá trị tỉ số trượt thực Vì vậy, từ thí nghiệm sau, đồ án quan tâm đến giá trị ước lượng b) Trường hợp sử dụng phương pháp điều khiển MTTE gốc Với điều khiển ước lượng mô men truyền cực đại gốc, hệ số trượt có giảm khơng đáng kể (λmax ≈ 0.35 ) hình 5.2b Vận tốc bánh xe tăng nhanh lên 21 m/s vận tốc dài xe lại giảm xuống 14 m/s Từ đồ thị 5.2c cho thấy, mô men đầu động bị hạn chế khơng đáng kể, tốc độ quay bánh xe tiếp tục tăng nhanh vận tốc dài lại giảm c) Trường hợp sử dụng phương pháp MTTE cải tiến với κ = 2.78 So với phương pháp MTTE gốc, phương pháp cải tiến rõ ràng có cải thiện việc hạn chế tỉ số trượt, cụ thể đây, tỉ số trượt tăng đến mức xấp xỉ 0.23 (hình 5.3b) Vận tốc bánh xe khơng cịn tăng vọt mà tăng đến 18 m/s khơng tăng (hình 5.3a) Mơ men đầu đông bị giảm từ 450 N.m xuống 250 N.m xe vào đường trơn (hình 5.3c) Chính mà tốc độ bánh xe khơng thể tăng q trình đường trơn Tuy nhiên, giá trị tỉ số trượt 44 Chương Kết thực nghiệm mơ hình HIL chưa giới hạn theo yêu cầu thiết kế (λ ≤ 0.2) d) Trường hợp sử dụng phương pháp MTTE cải tiến với κ = 20 Hình 5.4 biểu diễn kết mô HIL với κ = 20 Với trường hợp này, giá trị tỉ số trượt giới hạn xuống mức nằm khoảng mong muốn thiết kế (λ ≈ 0.17) Giá trị mô men đầu giảm từ450 N.m xuống gần 220 N.m vào đường trơn (hình 5.4c) e) Trường hợp sử dụng phương pháp MTTE cải tiến với κ = 50 Kết mô với κ = 50 biểu diễn hình 5.5 Có thể thấy, giá trị tỉ số trượt hạn chế xuống mức nhỏ (λ ≈ 0.1), với giá trị gần xe khơng bị trượt đường trơn Tuy nhiên, giá trị vận tốc bánh xe lại giảm đáng kể: từ 16 m/s xuống 14.5 m/s, điều làm ảnh hưởng đến vận tốc xe khỏi đường trượt Mô men đầu động giảm lớn, tượng trượt bị triệt tiêu trường hợp Thông qua kết mơ HIL, thấy phương pháp MTTE cải tiến phát huy tác dụng rõ rệt việc hạn chế trình trượt xe vào mặt đường trơn Sau so sánh hệ số chỉnh định, κ = 20 cho kết thỏa mãn yêu cầu hạn chế độ trượt đồng thời khơng gây ảnh hưởng đến q trình di chuyển xe Kết luận chương Chương trình bày kết mô HIL phương pháp MTTE gốc phương pháp MTTE cải tiến Có thể nhận thấy, so với MTTE gốc, phương pháp cải tiến cải thiện khả chống trượt vào đường trơn xe ô tô Với hệ số chỉnh định κ khác cho hiệu khác nhau, nhiên, để cân khả chống trượt chất lượng vận hành xe, đồ án chọn hệ số κ = 20 45 Kết thực nghiệm mơ hình HIL 26 Vx 24 Vw 22 Vận tốc (m/s) 20 18 16 14 12 10 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Thời gian (s) (a) Đồ thị vận tốc xe không điều khiển 0.5 ước lượng thực 0.4 0.3 0.2 0.1 -0.05 30 35 40 45 50 55 60 65 70 65 70 Thời gian (s) (b) Đồ thị tỉ số trượt xe không điều khiển 460 458 456 Mô men (N.m) 454 452 450 448 446 444 442 440 30 35 40 45 50 55 60 Thời gian (s) (c) Đồ thị mô men xe khơng điều khiển Hình 5.1: Kết thực nghiệm khơng có điều khiển 46 Kết thực nghiệm mơ hình HIL 22 Vx Vw 21 20 Vận tốc (m/s) 19 18 17 16 15 14 13 12 30 35 40 45 50 55 60 65 70 60 65 70 60 65 70 Thời gian (s) (a) Đồ thị vận tốc xe 0.4 0.35 T ỉ số trượt ( ) 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 -0.05 30 35 40 45 50 55 Thời gian (s) (b) Đồ thị tỉ số trượt xe 475 Mô men (N.m) 470 465 460 455 450 445 30 35 40 45 50 55 Thời gian (s) (c) Đồ thị mô men đầu động Hình 5.2: Kết thực nghiệm sử dụng điều khiển MTTE 47 Kết thực nghiệm mơ hình HIL 20 Vx Vw 19 Vận tốc (m/s) 18 17 16 15 14 13 12 30 35 40 45 50 55 60 65 70 Thời gian (s) (a) Đồ thị vận tốc xe 0.25 T ỉ số trượt ( ) 0.2 0.15 0.1 0.05 30 35 40 45 50 55 60 65 70 60 65 70 Thời gian (s) (b) Đồ thị tỉ số trượt xe 500 Vận tốc (m/s) 450 400 350 300 250 30 35 40 45 50 55 Thời gian (s) (c) Đồ thị mô men đầu động Hình 5.3: Kết thực nghiệm với κ = 2.78 48 Kết thực nghiệm mơ hình HIL 19 18 Vx Vw Vận tốc (m/s) 17 16 15 14 13 12 30 35 40 45 50 55 60 65 70 60 65 70 60 65 70 Thời gian (s) (a) Đồ thị vận tốc xe 0.18 0.16 T ỉ số trượt ( ) 0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 30 35 40 45 50 55 Thời gian (s) (b) Đồ thị tỉ số trượt xe 500 Mô men (N.m) 450 400 350 300 250 200 30 35 40 45 50 55 Thời gian (s) (c) Đồ thị mô men đầu động Hình 5.4: Kết thực nghiệm với κ = 20 49 Kết thực nghiệm mơ hình HIL 17.5 17 Vx Vw 16.5 16 15.5 15 14.5 14 13.5 13 12.5 30 35 40 45 50 55 60 65 70 60 65 70 60 65 70 Thời gian (s) (a) Đồ thị vận tốc xe 0.11 0.1 T ỉ số trượt ( ) 0.09 0.08 0.07 0.06 0.05 0.04 30 35 40 45 50 55 Thời gian (b) Đồ thị tỉ số trượt xe 550 500 Mô men (N.m) 450 400 350 300 250 200 30 35 40 45 50 55 Thời gian (s) (c) Đồ thị mơ men đầu động Hình 5.5: Kết thực nghiệm với κ = 50 50 KẾT LUẬN KẾT LUẬN Đồ án đề xuất xây dựng phương pháp điều khiển lực kéo dựa ước lượng mô men truyền cực đại kết hợp với thông tin tỉ số trượt ước lượng Bên cạnh đó, đồ án đề xuất phương án ước lượng tỉ số trượt nhằm cải thiện độ xác phép ước lượng thông số đối tượng thay đổi Bên cạnh việc mô phần mềm Matlab/Simulink, đồ án xây dựng mơ hình mơ HIL để kiểm chứng phương pháp Các kết thực nghiệm thu cho thấy khả chống trượt vào đường trơn cải thiện cách rõ rệt, đồng thời không làm ảnh hưởng đến trình vận hành xe Phương pháp hồn tồn đưa vào áp dụng thực tế nhờ ưu điểm như: cấu hình đơn giản, dễ triển khai, hiệu Do thời gian có hạn chưa có hệ thống xe tơ thật để thí nghiệm, án chưa hồn thiện việc đánh giá tính hiệu áp dụng vào xe thật Từ kết tại, hướng phát triển đồ án bao gồm: • Xây dựng phương án thực nghiệm xe tơ thật nhằm kiểm chứng xác hiệu phương pháp • Áp dụng phương pháp ước lượng trực tiếp tỉ số trượt thông qua vận tốc dài xe vận tốc bánh xe • Nghiên cứu áp dụng cho xe tự lái Em xin chân thành cảm ơn ! Hà Nội, ngày 31 tháng 05 năm 2018 Sinh viên Lê Đức Lộc 51 PHỤ LỤC PHỤ LỤC A CHƯƠNG TRÌNH SIMULINK CỦA BỘ ĐIỀU KHIỂN Parameter.m M = 1080; %khoi luong oto r = 0.28; %ban kinh banh xe Jw = 2; %momen quan tinh cua banh xe Jx = 100; %momen quan tinh cua xe k_air = 0.453; %he so luc can gio g = 9.8; %gia toc truong N = M*g; 52 53 ADC ADC Controller Msg eCAN XMT eCAN _Vx C28x Msg eCAN XMT eCAN _Ax C28x Fd Tmax C28x Msg eCAN XMT eCAN _Omega Lambda ADC_pedal Lambda A3 Convert and Scale Omega T Omega Pedal ADC_ax ADC_omega GT Gain1 Gain5 A2 A1 C280x/C2833x A0 -K- -K- Abs |u| Zero-Order Hold1 num(z) den(z) K (z-1) Ts z Ki1 -K- uint32 lo u up Data Type Conversion2 uint32 y C28x Msg eCAN XMT eCAN _Fd C28x Msg eCAN XMT eCAN Tmax Saturation Dynamic2 Data Type Conversion5 Ki5 -1 Saturation Out1 convert to CAN In1 C28x Msg eCAN XMT eCAN _Accel PHỤ LỤC PHỤ LỤC PHỤ LỤC B MẠCH CHUYỂN MỨC TÍN HIỆU A PEDAL Header R1 1K R2 1.5K 1k 1.5k R3 120 F28335 ADC GND BREAK Header R5 1K R6 1.5K 1k 1.5k R8 1K R9 1.5K 1k 1.5k GND Jumper F28335ADC JP6 PIN GND B *4 Zener GND 120 R10 120 GND *5 Zener GND 120 R7 120 GND GND DS1103 DAC 10 DS1103 DAC R4 120 *3 Zener GND GND STEER Header A *1 Zener GND B 120 R11 120 GND *6 Zener 120 GND CAN HIGH J2 R13 120 120 L1 C R12 120 120 DGND TEST LED JP5 J3 C R14 120 120 CAN LOW L2 R15 120 120 L3 Title D D Hình 6: Mạch nguyên lý Size Number Revision A Date: File: 2/6/2018 C:\Users\ \Sheet1.SchDoc Hình 7: Sản phẩm thực tế 54 Sheet of Drawn By: TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tham khảo [1] A Khaligh and Z Li, “Battery, ultracapacitor, fuel cell, and hybrid energy storage systems for electric, hybrid electric, fuel cell, and plug-in hybrid electric vehicles: State of the art,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 59, no 6, pp 2806–2814, 2010 [2] S A Ferguson, “The effectiveness of electronic stability control in reducing realworld crashes: A literature review,” Traffic Injury Prevention, vol 8, no 4, pp 329– 338, 2007 [3] Y Hori, Y Toyoda, and Y Tsuruoka, “Traction Control of Electric Vehicle based on the Estimation of Road Surface Condition,” 1998 [4] R De Castro, R E Araujo, and D Freitas, “Wheel slip control of EVs based on sliding mode technique with conditional integrators,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol 60, no 8, pp 3256–3271, 2013 [5] S Li and T Kawabe, “Slip Suppression of Electric Vehicles Using Sliding Mode Control Method.,” Intelligent Control & Automation (2153- , vol 2013, no August, pp 327–334, 2013 [6] 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 [7] Y Hori, “Future vehicle driven by electricity and control - Research on four-wheelmotored "UOT Electric March II",” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol 51, no 5, pp 954–962, 2004 [8] E Bakker, L Nyborg, and H B Pacejka, “Tyre Modelling for Use in Vehicle Dynamics Studies,” 1987 [9] H B Pacejka, Tyre and Vehicle Dynamics 2006 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO [10] K Fujii and H Fujimoto, “Traction control based on slip ratio estimation without detecting vehicle speed for electric vehicle,” Fourth Power Conversion ConferenceNAGOYA, PCC-NAGOYA 2007 - Conference Proceedings, pp 688–693, 2007 [11] 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 [12] H Benariba and A Boumediene, “A Slip Ratio Controller based on Sliding Mode Control for Electric Vehicles,” no 3, p [13] G Bartolini, A Ferrara, A Levant, and E Usai, “On Second Order Sliding Mode Controllers,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, vol 12, no 3, pp 405–411, 1999 [14] 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 [15] V Features and Wikipedia, “Mitsubishi i-MiEV,” no April, p 2010, 2018 [16] M S Based, P Boards, and B Release, “Hardware Installation and Configuration Guide,” no May, 2016 [17] DSPACE, “DS1103 PPC Controller Board RTI Reference,” pp 1–8, 2010 [18] Texas Instruments, “TMS320F2833X, TMS320F2823X Digital Signal Controllers (DSCs),” p 206, 2007 [19] T Vo-Duy and M C Ta, “A signal hardware-in-the-loop model for electric vehicles,” ROBOMECH Journal, vol 3, no 1, 2016 [20] N P Quang, “Tài liệu điều khiển số,” no May, 2011 56