3.1 Tổng quan về điều khiển ô tô điện
Một trong những ứng dụng nổi bật của ô tô điện là khả năng phát động nhanh chóng và chính xác của mômen. Tính liên kết giữa đai xe và bề mặt đường có thể được cải thiện bởi điều khiển phản hồi tác động vào lực truyền động động cơ. Điều này có nghĩa rằng độ tĩnh và an toàn của ô tô điện có thể được cải thiện thông qua điều khiển. ếu chúng ta sử dụng đai N kéo với một sự tiêu hao năng lượng nhỏ, dải của bộ nạp ắc quy có thể được mở rộng hơn nữa
Trong phần này đưa ra các kỹ thuật điều khiển lực truyền động mới và có thể được nhận thức đúng đắn chỉ bởi việc ứng dụng phản hồi nhanh của động cơ điện. Một trong những phương pháp này là điều khiển bám mô hình (Model Folowing Control - MFC) và một phương pháp khác là điều khiển tỷ số trượt tối ưu (Slip Ratio Control - SRC). Những phương pháp này nhằm ngăn chặn tỷ số trượt một cách tối đa thậm chí là trong điều kiện mặt đường xấu. Điều này được kiểm nghiệm qua một vài kết quả thực nghiệm thành công được phát triển cho mô hình xe điện được xây dựng tại trường đại học Tokyo có tên là: “UOT Electric March”. Nhằm đạt được hiệu quả điều khiển tốt nhất, phương pháp ước lượng điều kiện mặt đường được đề ra và được kiểm nghiệm qua các quá trình thực nghiệm được trình bày dưới đây với mô hình điều khiển như sau [18]
Hình 3.1 Hệ thống điều khiển của mô hình xe điện “UOT March I”
3 .2Phương pháp điều khiển bám mô hình (MFC) 3.2 .1 Nguyên lý điều khiển của phương pháp MFC
Việc điều khiển bám mô hình được xây dựng trên sơ đồ nguyên lý điều khiển như sau:
Hình 3.2 Sơ đồnguyên lý của phương pháp MFC.
Trong đó:
Icom là dòng điện đặt
ω là vận tốc góc của trục lái, ω sẽ tăng đột ngột khi bánh xe bị trượt Dòng điện đặt là dòng điện ban đầu cấp cho động cơ, qua khối hệ số mômen thực tế đưa ra giá trị mômen động cơ thực tế và qua khâu tích phân cho giá trị vận tốc góc thực tế của xe. Dòng điện đặt cấp cho động cơ này cũng được đưa qua khối hệ số mômen mô hình (Giá trị mong muốn) đưa ra giá trị mômen động cơ mô hình và qua khối mô hình xe điện cho vận tốc góc của mô hình. Hai giá trị này được đưa vào bộ cộng và qua bộ lọc thông cao và nhân với hệ số của bộ MFC được giá trị phản hồi của dòng điện đưa vào đầu vào của động cơ ô tô điện
Việc xác định động năng của ô tô điện là rất phức tạp, tuy nhiên có thể giả sử khung xe được xem xét như một hệ thống bên trong với giá trị mômen như sau:
J = Jw + Mr2 - )(1 λ (2)
Trong đó Jw, M, r lần lượt là mômen quán tính của trục, trọng lượng của ô tô điện và bán kính của bánh xe
Công thức trên cho thấy ô tô điện dường như nhẹ hơn khi bánh xe bị trượt. Khi λ = 0: xe bám đường hoàn toàn
Khi λ = 1: xe bị trượt hoàn toàn.
Hệ số trượt λ càng lớn tức là có sự chênh lệch lớn giữa vận tốc bánh xe và vận tốc khung xe thì xe sẽ xảy ra hiện tượng trượt.
Sử dụng mômen trong sau đây với λ = 0 như một mô hình tham khảo Jmodel = Jw + Mr2
Khi không xảy ra hiện tượng trượt J thực tế gần như là bằng với , Jmodel, không có tín hiệu điều khiển từ bộ điều khiển. Nếu bánh xe bị trượt, tốc độ thực sẽ tăng nhanh chóng. Tốc độ ô tô điện không tăng, vì thế tốc ω độ phản hồi sẽ khác so với yêu cầu, mômen động cơ sẽ giảm nhanh chóng và độ bám của bánh xe với mặt đường cũng giảm nhanh chóng theo.
Chức năng điều khiển này chỉ cần thiết trong vùng tần số cao, do vậy bộ lọc thông cao sẽ được sử dụng trong quá trình phản hồi
Hình 3.3 Sơ đồ khối điều khiển ô tô điện bằng phương pháp MFC Sơ đồ trên mô tả cách thức phương pháp điều khiển MFC được sử dụng như là một vòng phản hồi phụ trong hệ thống điều khiển ô tô điện tổng
thể. Mô hình đặt ban đầu của xe điện sẽ là đầu vào cho bộ điều khiển chuyển động. Bộ điều khiển này cũng nhận các giá trị phản hồi thực tế của động cơ, so sánh với giá trị đặt để đưa ra giá trị điều khiển vào bộ phân phối lực truyền động tối ưu tác động vào động cơ qua bộ lọc thông cao
3.2.2 Quá trình thực nghiệm và các ết quả của phương pháp điều k khiển MFC
Hình 3.4 Mô hình thực nghiệm phương pháp MFC
Hình 3.4 mô tả thí nghiệm trượt sử dụng ô tô điện UOT Electric March [17].
Thí nghiệm được tiến hành như sau:
Cho ô tô điện chuyển động trên mặt đường bình thường (không có hiện tượng trượt). Sau đó dùng đĩa sắt phun nước được sử dụng để tạo nên mặt đường trượt. Ô tô điện được tăng tốc bởi dòng điện đặt không đổi 300A.
Bánh trước ở trong vùng trượt giữa khoảng thời gian t = 1.25s và 1.7s Kết quả thí nghiệm được chỉ ra trong hình 3.5 [17]
Hình 3.5 Kết quả thực nghiệm phương pháp MFC
Phương pháp MFC làm giảm có hiệu quả dòng của động cơ khi ô tô điện đi vào vùng trượt, dòng điện xuống tới thậm chí là 100A. Tuy nhiên tỷ số trượt được giữ ở mức thấp hơn là khi ô tô điện được điều khiển dòng điện. Vận tốc góc của xe điện khi dùng phương pháp MFC tăng đều và ổn định hơn khi sử dụng phương pháp điều khiển dòng điện
Như vậy quan sát các kết quả thực nghiệm trên cho thấy phương pháp này chỉ ra khả năng thực hiện cao hơn là trường hợp điều khiển dòng điện.
Phương pháp điều khiển MFC giảm momen động cơ nhanh chóng trong trường hợp mặt đường xấu.
3 .3Phương pháp điều khiển tỷ số trượt tối ưu 3.3.1 Nguyên lýđiều khiển
Phương pháp điều khiển bám mô hình MFC đã chỉ ra việc điều khiển động cơ đem lại hiệu quả thực tế cho việc cả thiện độ bám dính vào mặt i đường. Tuy nhiên để điều chỉnh tỷ số trượt một cách chính xác hơn trong giới hạn cho phép, việc đạt được độ chính xác cao hơn nữa là một điều cần thiết. Hình 3.6 đưa ra ý tưởng điều khiển tỷ lệ trượt tối ưu (SRC) được phát triển từ những điểm đã được nêu
Hình 3.6 Sơ đồ khối điều khiển ô tô điện bằng phương pháp SRC Hình 3.6 đưa ra sơ đồ các khối thực hiện của phương pháp SRC.
Dòng điện đặt ban đầu được đặt vào khối động cơ và ô tô điện. Từ khối động cơ ô tô điện đưa ra hai đầu vào vận tốc của khung xe V và vận tốc bánh xe Vw tới khối điều khiển tỷ số trượt và khối ước lượng điều kiện mặt đường.
Khối ước lượng điều kiện mặt đường với các giá trị đầu vào thực tế đưa ra giá trị ước lượng cho điều kiện mặt đường, từ đó đưa ra tỷ số trượt tối ưu λopt
– tỷ số đảm bảo xe không bị trượt trong điều kiện mặt đường đã ước lượng.
Giá trị λopt này cũng là 1 đầu vào của bộ điểu khiển tỷ số trượt
Hình 3.7 Sơ đồ khối điều khiển ô tô điện bằng phương pháp SRC 3.3.2 Thiết kế bộ điều khiển SRC
Từ việc phân tích các lực tác dụng vào ô tô điện trong chương II, ta có các phương trình sau:
w
(Fm Fd) 1 Vw
− M s = (1)
Fd 1 V
Ms = (2)
Lực ma sát giữa bánh xe và nền đường là:
Fd = N*à(λ) (3 ) Trong đó:
Fm : Momen đ ng cơ (cân bằng với lực)ộ Fd: Lực truyền động
Mw: momen quán tính bánh xe (cân bằng với khối lượng) M: trọng lượng xe
N: thành phần lực theo phương thẳng đứng của M: N = Mg Từ các công thức trên, ta có:
0 2
w 0
1 V
V Vw
V Vw Vw0 V
∂λ ∂λ
∆λ = + = − ∆ + ∆
∂ ∂ (4)
Trong đó:
Vwo và Vo là tốc độ của bánh xa và của xe điện tại điểm khởi động Lực ma sỏt : ∆à = a. ∆λ (5)
Với a được gọi là Gradient của đường cong (à- λ)
Từ (4), (5) đưa ra được phương trình chuyển đổi từ mômen của động cơ sang tỷ số trượt như sau:
1 M(1 ) 1
Fm Na Mw M(1 ) 1 s
∆λ = − λ
∆ + − λ + τ (6)
Hằng số thời gian được đưa ra bởi công thức (7) tương ứng với tốc độ bánh xe:
w w 0
1 MM V
Na Mw M(1 )
τ = + − λ (7)
Giá trị của τ nằm trong khoảng từ 150 – 200ms khi a = 1 và vận tốc xe khoảng 10km/h
Tương tự như bộ điều khiển tỷ số trượt, ở đây chỉ cần cung cấp một bộ điều khiển PI đơn giản với các giá trị thông số biến đổi:
1 s
K s
+ τ (6)
Phương trình chuyển đổi từ tỷ lệ trượt yêu cầu sang tỷ lệ trượt thực tế:
*
1
Mw M(1 ) 1
1 Na s
M(1 ) K
∆λ =
+ − λ
∆λ +
− λ
(7)
Nếu λ << 1, đây là một hệ thống trễ theo yêu cầu đầu tiên lấy mẫu với một hằng số thời gian được thay đổi bởi hệ số K. Ở đây đặt thời gian phản hồi là từ 50 – 100 ms
Bộ điều khiển tỷ lệ trượt:
Hình 3.8 Bộ điều khiển tỷ lệ trượt
Hình trên chỉ ra cách thức để đưa ra tỷ lệ trượt tối ưu cho SRC, được đưa ra khi a = 1.
Hình 3.9 Tỷ số trượt khi a = 1
3.3.3 Các kết quả thực nghiệm của phương pháp SRC
Tiến hành thử nghiệm điều khiển ô tô điện theo phương pháp SRC thu được các kết quả như sau [17]:
Hình 3.10 Kết quả thực nghiệm của phương pháp SRC
Hình 3.10 chỉ ra kết quả thực nghiệm của phương pháp điểu khiển SRC bằng việc sử dụng mô hình ô tô điện “UOT Electric March”. Tỷ số trượt được thay đổi trong dải: 0.3-0.1
Như vậy hình 3.10 đã đưa ra một kết quả hết sức khả quan đối với phương pháp điều khiển SRC với tỷ số trượt thực tế tương đối phù hợp tỷ số trượt đặt, đảm bảo xe không bị trượt khi đi vào mặt đường xấu
Mặc dù chất lượng tốt hơn nhưng ở đây có phát sinh một số vấn đề.
Thứ nhất, như giá trị thực là tương đối xa so với giá trị đặt, thời gian phản hồi cũng dài hơn thời gian phản hồi thiết kế.
3.4 Ước lượng điều kiện mặt đường
Điều kiện mặt đường là một trong những thông tin hết sức hữu ích trong việc điều khiển chuyển động của ô tô điện. Vì vậy để điều khiển tỷ số trượt hiệu quả, cách thức để đưa ra tỷ số trượt tối ưu là một vấn đề quan trọng được đưa ra trong đồ ỏn này. Cỏc tớnh chất của đường cong (à - λ) biến đổi rộng phụ thuộc vào các điều kiện mặt đường khác nhau vì vậy ở đây sẽ chỉ ra cỏch ước lượng hệ số ma sỏt à
Nếu cú thể đo được tốc độ xe trực tiếp, à cú thể dễ dàng tớnh được bằng công thức ( ) và sẽ được sử dụng như một thông số cơ bản của một vài 8 thuật toán xác định:
M dV
à = N dt (8)
Trong trường hợp động cơ là không xác định, có thể sử dụng công thức (9) vì có thể dễ dàng xác định được momen của động cơ trong ô tô điện
w
m w
1 (F M dV )
N dt
à = − (9)
Hỡnh 3.11 Kết quả ước lượng đường cong (à - ) λ trong điều kiện mặt đường khô
Hình 3.11 chỉ ra kết quả ước lượng khi phương pháp điều khiển SRC được sử dụng với λ* = 0.1. Tỷ lệ trượt tối ưu khoảng 0.05. Giá trị gradient thực tế của đường cong (à - ) tại = 0.1 gần bằng -1. Phương phỏp SRC λ λ đạt hiệu quả ngay cả khi điểm làm việc là không ổn định
Việc đưa ra cỏc ước lượng à, λ là một trong những vấn đề hết sức quan trọng của việc điều khiển chuyển động của ô tô điện. Các giá trị ước lượng này đặc trưng cho tính chất của mặt đường thực tế, qua đó sẽ đưa được các thông tin tới bộ điều khiển và đưa ra giá trị điều khiển chính xác.
Có nhiều cách thức để ước lượng các giá trị này, tuy nhiên trong phạm vi của bản luận văn này, phương pháp ước lượng sử dụng bộ điều khiển mờ được đưa ra kết hợp với phương pháp điều khiển SRC nhằm đạt được các kết quả điều khiển khả quan nhất. Việc thực hiện ước lượng điều kiện mặt đường sẽ được thể hiện chi tiết trong chương tiếp theo
KẾT LUẬN
Phương pháp điều khiển MFC và SRC là các phương pháp điều khiển bám với nhiều ưu điểm. Phương pháp MFC có thể làm giảm mômen nhanh chóng khi tốc độ động cơ tăng đột ngột do bánh xe bị trượt. Phương pháp SRC cũng có nhiều ứng dụng thực tiễn như một số cách điều khiển nhanh được áp dụng đầu tiên cho ô tô điện
Bằng các phương pháp điều khiển trên ô tô điện là một trong những, đối tượng điều khiển thú vị với các tính chất điều khiển được kết hợp tốt giữa các đặc tính điện và đặc tính , và ngày càng được ứng dụng rộng rãi cơ trong thực tế
Tuy nhiên nhằm cải thiện tốt nhất khả năng tự điều khiển của ô tô điện với các điều kiện khác nhau gặp phải trên đường, trong luận văn này đưa ra phương pháp điều khiển ô tô điện bằng việc ứng dụng kết hợp bộ điều khiển mờ vào phương pháp điều khiển tỷ lệ trượt SRC với cách thức thực hiện và ưu điểm được trình bày trong chương tiếp theo.
Điều khiển chuyển động của ô tô điện dùng lý thuyết mờ
CHƯƠNG IV