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Jul 17, 2023

Controle coordenado de torque do através

Relatórios Científicos volume 13, Número do artigo: 11564 (2023) Citar este artigo 233 Acessos 2 Detalhes das Métricas Altmétricas A segurança veicular é de considerável importância para o desenvolvimento inteligente de

Scientific Reports volume 13, Artigo número: 11564 (2023) Citar este artigo

233 Acessos

2 Altmétrico

Detalhes das métricas

A segurança veicular é de considerável importância para o desenvolvimento inteligente de veículos híbridos. No entanto, o controlo da estabilidade em tempo real ou a distribuição razoável do binário sob condições extremas da estrada continuam a ser um enorme desafio devido aos múltiplos parâmetros incertos e às dificuldades em conciliar o desempenho de condução e estabilidade. Para resolver os problemas acima para um veículo híbrido com tração nas quatro rodas (4WD) (TTR), este estudo fornece uma abordagem de gerenciamento de manuseio e estabilidade (HSM), incorporando as regras de otimização offline e modelo preditivo on-line. controle (MPC). Primeiramente, o modelo dinâmico do veículo com sete graus de liberdade (7-DOF) é usado para extrair regras de distribuição de torque offline (Offline-ETDR), e o feedback MPC online (Online-MPCF) é utilizado para compensar os requisitos extras de torque para o efeito fraco sob condições extremas. Conseqüentemente, os resultados da otimização off-line e da correção on-line são fundidos para fornecer a demanda total de torque, dada a detecção das condições da estrada em tempo real. Finalmente, os testes em veículos reais são implementados para validar a eficácia da estratégia de coordenação de torque proposta. Em comparação com o veículo sem estratégia de controle de torque, o método proposto melhora significativamente a capacidade do veículo em curva, garantindo ao mesmo tempo um alto desempenho de estabilidade.

A segurança veicular desempenha um papel de longo alcance na inteligência veicular, especialmente para os veículos com tração múltipla. Por exemplo, as estratégias de controle orientadas para questões críticas de segurança, incluindo o controle de estabilidade, o controle de desvio da cauda, ​​bem como o programa eletrônico de estabilidade, sempre foram a atenção dos pesquisadores automotivos1. Especificamente, a condução extrema, incluindo a alta velocidade e o ângulo de direção violento, é a principal razão para a instabilidade do veículo2. Portanto, muitos métodos, incluindo suspensão ativa (AS)3,4, programa eletrônico de estabilidade (ESP)5, controle de cruzeiro dinâmico6, controle de direção ativo (ASC)7 ou o uso de barras estabilizadoras8, foram propostos para resolver os problemas acima. Dentre esses métodos, a questão da respectiva saturação da força lateral do pneu é sempre a preocupação. Por exemplo, o controle direto de guinada (DYC)9 gera o momento de guinada adicional para ajustar a força longitudinal de outras rodas, melhorando a estabilidade do veículo equipado com motores de cubo. Zhang et al.10 realizaram o controle de estabilidade combinando os métodos DYC e AFC, que complementaram ainda mais a força necessária. Mirzaei e Mirzaeinejad11 projetaram um controlador orientado a múltiplas variáveis ​​para otimizar os ângulos frontais. Liang et al.12 usaram a função de penalidade para alocar o peso do AFS e DYC para garantir a estabilidade dos veículos 4WD durante a direção. Esses métodos melhoram efetivamente a estabilidade do veículo, mas a coordenação desses dois métodos de controle precisa de mais discussão.

Recentemente, a resposta rápida e a viabilidade do controle ganharam mais atenção dos pesquisadores automotivos. Por exemplo, o controle hierárquico é originalmente proposto em13 e14 para buscar o controle de velocidade e precisão. No controlador DYC superior, o momento de guinada adicional é fornecido com o comportamento de referência; na camada inferior, múltiplos objetivos, incluindo a economia de energia13, a estabilidade lateral15,16, a otimização da coesão rodoviária com base em regras específicas17,18, bem como a otimização da transmissão de potência19, são otimizados para distribuir o torque em quatro executores individuais. Quanto ao algoritmo de controle, os controladores integrais de proporção fuzzy20,21 foram amplamente utilizados para otimizar a força lateral, porém, o PID tradicional tem efeito limitado na estabilidade do veículo. Nas referências22 e23, foi utilizado o controle do modo de deslizamento (SMC) para garantir a estabilidade longitudinal e transversal do veículo. No entanto, a desvantagem do SMC é difícil de eliminar o golpe transitório. Hoje em dia, com o desenvolvimento da inteligência artificial, as abordagens de otimização nas estratégias de controle tradicionais têm sido consideradas. Martinsen et al.24 utilizaram o algoritmo de aprendizagem por reforço (RL) para rastrear a trajetória de referência e, ao mesmo tempo, garantir a estabilidade lateral. Wang et al.25 ajustaram os parâmetros SMC pelo algoritmo de gradiente de política determinístico profundo na otimização RL. Da mesma forma, em 26, o esquema RL foi utilizado para sintonizar os parâmetros do controlador PID. Wei et al.27,28 aliada à segurança veicular e eficiência na utilização de energia, foi proposta uma estratégia de controle de coordenação de torque baseada em RL profundo, posteriormente, a eficácia desta estratégia foi comprovada pela simulação. No entanto, a abordagem RL não é adequada para a operação online devido ao seu aumento de sobrecarga computacional. Assim, um método mais viável, denominado controle preditivo de modo (MPC)29,30,31,32,33, foi considerado para execução em tempo real e múltiplas restrições. A literatura34 integrou o AFS, a frenagem diferencial (DB) e o 4WD no MPC para sua compatibilidade, e a eficácia da estratégia foi demonstrada através da simulação conjunta do MATLAB e do CarSim. Embora o método MPC seja amplamente utilizado para otimizar o desempenho da estabilidade lateral, o momento de guinada necessário ainda é gerado a partir do ângulo de derrapagem de referência (β) e da taxa de guinada (ω). Portanto, equilibrar esses dois fatores é importante para o controle da estabilidade de guinada e o gerenciamento completo e coordenado do torque, principalmente no caso de circunstâncias extremas, como alta velocidade ou baixa aderência.