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# Ingeniería Eléctrica y Ciencia de Sistemas# Sistemas y Control# Sistemas y Control

Mejorando la estabilidad de los vehículos eléctricos en caminos resbaladizos

Un nuevo sistema mejora el control de los vehículos eléctricos en condiciones difíciles de la carretera.

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Los vehículos eléctricos (VE) están ganando popularidad por ser ecológicos y por su tecnología avanzada. Sin embargo, un desafío que enfrentan es mantener la Estabilidad y Tracción en carreteras resbaladizas. Cuando las calles están mojadas o heladas, los vehículos pueden perder agarre, lo que puede llevar a situaciones peligrosas. Para abordar este problema, este trabajo se centra en un sistema que mejora el control de los vehículos eléctricos para aumentar la seguridad y el rendimiento.

Estabilidad y Tracción del Vehículo

Al conducir, varios factores afectan la estabilidad, como el estado de la carretera, la velocidad del vehículo y cómo el conductor maniobra el auto. Si un vehículo no es estable, puede derrapar o perder el control, especialmente en giros pronunciados. Para contrarrestar esto, el sistema que se está desarrollando utiliza diferenciales electrónicos. A diferencia de los diferenciales tradicionales, que dependen de componentes mecánicos, los diferenciales electrónicos pueden controlar cada rueda de forma independiente. Esto permite un mejor manejo y estabilidad al conducir.

El Nuevo Sistema de Control

Esta investigación presenta un sistema de control diseñado específicamente para vehículos eléctricos. Consiste en dos motores ubicados en la parte trasera del vehículo, y el sistema se ajusta a las condiciones cambiantes de la carretera. Al estimar cuánta tracción tiene cada rueda, el sistema puede proporcionar la cantidad justa de potencia para evitar que patine. Además, usa un sistema de inferencia difusa. Esta tecnología ayuda a combinar las salidas de dos métodos de control diferentes en una sola solución efectiva.

Componentes del Sistema de Control

Control del Motor

El sistema monitorea las fuerzas que actúan sobre las ruedas. Usando observadores especiales, identifica cuánta tracción está disponible. Cuando el sistema detecta que una rueda está a punto de patinar, ajusta la salida de potencia del motor para mantener el agarre. Este ajuste es crucial, especialmente cuando el vehículo está conduciendo sobre superficies desiguales o resbaladizas.

Control de Estabilidad

El sistema también debe mantener el vehículo estable al hacer giros. Lo hace midiendo la tasa de giro del vehículo, que es cuán rápido está rotando sobre su eje vertical. Si el vehículo comienza a girar demasiado o pierde agarre, el sistema puede ajustar la potencia a las ruedas individuales para contrarrestar el desequilibrio y mantener el vehículo en su camino previsto.

Por Qué Esto Importa

Estos avances en la tecnología de control son importantes para los vehículos eléctricos. A medida que los VE se vuelven más comunes en las carreteras, asegurar que puedan manejar condiciones adversas de manera segura es vital. El enfoque en mejorar la tracción y estabilidad no solo mejora la seguridad, sino que también contribuye al rendimiento general del vehículo.

Trabajos Relacionados

En los últimos años, la investigación se ha centrado en varios métodos para mejorar la estabilidad del vehículo. Un método que se usa a menudo es el control directo del momento de guiñada, que ajusta la fuerza a cada rueda para contrarrestar la inestabilidad. Otros enfoques incluyen controlar directamente el par del motor para evitar que las ruedas patinen. Sin embargo, esta investigación busca combinar estos métodos en un solo sistema integrado, facilitando el control de la tracción y la estabilidad de manera efectiva.

Dinámica del Vehículo

Antes de implementar el nuevo sistema de control, es esencial entender cómo se mueven los vehículos. Los movimientos laterales del vehículo, como cómo gira, se pueden describir a través de un modelo simplificado. Este modelo ayuda a determinar el comportamiento esperado del vehículo bajo diferentes condiciones.

Visión General del Sistema

El sistema propuesto consta de varios componentes que trabajan juntos para mejorar el rendimiento del vehículo. Primero, utiliza un método llamado observador de perturbaciones que estima las fuerzas en acción en tiempo real. Esta técnica ayuda a entender cómo reacciona el vehículo a diversas condiciones de conducción. Luego, integra la información de varios sensores para determinar la distribución óptima de la potencia a las ruedas.

Pruebas del Sistema

El sistema propuesto se probó utilizando simulaciones que imitan escenarios de conducción real. Estas simulaciones se centraron en dos pruebas de conducción principales: una simulación de pista de carreras y una maniobra de cambio de carril doble. En ambas pruebas, el sistema demostró una mejor tracción y estabilidad en comparación con métodos tradicionales.

Simulación de Pista de Carreras

Durante la prueba de la pista de carreras, el sistema redujo efectivamente la relación de deslizamiento, que es una medida de cuánto están resbalando las ruedas en comparación con la velocidad del vehículo. También disminuyó el error en la tasa de giro, lo que significa que el vehículo mantuvo su dirección de giro prevista con más precisión. En general, el sistema mostró una mejora significativa en la tracción y la estabilidad.

Prueba de Cambio de Carril Doble

La prueba de cambio de carril doble involucró cambios de dirección repentinos. El sistema proporcionó tracción y estabilidad consistentes durante estas maniobras, asegurando que el vehículo se mantuviera en la ruta. Al ajustar las salidas del motor en tiempo real, el sistema minimizó cualquier pérdida de control que típicamente ocurre durante tales pruebas.

Conclusión

El desarrollo de este sistema de control integrado marca un gran avance para los vehículos eléctricos. Al combinar el control de tracción y la estabilidad de guiñada, el sistema ofrece una solución integral a los desafíos que presentan las carreteras resbaladizas. Los resultados de ambas pruebas de simulación indican que este enfoque no solo mejora la seguridad, sino que también contribuye a un mejor rendimiento general del vehículo.

A medida que la tecnología avanza, el trabajo futuro se centrará en probar este sistema en escenarios del mundo real. El objetivo final es implementar estos avances en vehículos eléctricos comerciales, asegurando un funcionamiento más seguro y confiable en todo tipo de carreteras. La investigación futura también podría explorar la extensión de estos conceptos a vehículos eléctricos de tracción en las cuatro ruedas para un mayor control de estabilidad y tracción.

Fuente original

Título: Traction and Stability Control using Fuzzy-based Controller Integration for Electric Vehicles

Resumen: Adverse road conditions can cause vehicle yaw instability and loss of traction. To compensate for the instability under such conditions, corrective actions must be taken. In comparison to a mechanical differential, an electronic differential can independently control the two drive wheels and provide means of generating more effective corrective actions. As a solution for traction and stability issues in automobiles, this study has developed a controller for a vehicle electronic differential consisting of two program-controlled rear motors. The control algorithm adjusts to changing road conditions. Traction was controlled using a motor reaction torque observer-based slip ratio estimation, and yaw stability was achieved by tracking a reference yaw rate calculated using estimated tyre cornering stiffnesses. A recursive least squares algorithm was used to estimate cornering stiffness. The yaw rate of the vehicle, as well as its longitudinal and lateral accelerations, were measured, and the body slip angle was estimated using an observer. A fuzzy inference system was used to integrate the independently developed traction control and yaw control schemes. The fuzzy inference system modifies the commanded voltage generated by the driver's input to account for the traction and yaw stability controller outputs. A vehicle simulator was used to numerically simulate the integrated controller. For the racetrack simulation, the root-mean-square slip ratio error reduced by 96.14% and the RMS yaw rate error reduced by 88.17%. For the double lane change test at 40 km/h and 100 km/h, the RMS yaw rate error reduced by 86.96% and 92.34%, respectively.

Autores: Nimantha Dasanayake, Shehara Perera

Última actualización: 2023-06-13 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2306.04782

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.04782

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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