Modelagem e análise de sistemas de controle em diferenciais eletrônicos para veículos híbridos e elétricos
| Autor: | Silva, Fabrício Leonardo, 1993 |
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| Přispěvatelé: | Silva, Ludmila Corrêa de Alkmin e, 1981, Daniel, Gregory Bregion, Corrêa, Fernanda Cristina, Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Mecânica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS |
| Rok vydání: | 2021 |
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| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) instacron:UNICAMP |
| DOI: | 10.47749/t/unicamp.2020.1128819 |
| Popis: | Orientador: Ludmila Corrêa de Alkmin e Silva Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica Resumo: Neste trabalho foi desenvolvido um controle baseado em lógica fuzzy para veículos elétricos híbridos e veículos elétricos, com o objetivo controlar a trajetória, a guinada e a velocidade do veículo. Os parâmetros do controle fuzzy foram definidos por dois processos de otimização, baseados no método do algoritmo genético. No primeiro processo, os pesos de todas as possíveis regras são otimizados e posteriormente as regras são selecionadas pelo valor de seus pesos. No segundo processo é feita uma nova otimização para as regras selecionadas. O controle obtido pelas otimizações foi implementado em um modelo de um veículo elétrico híbrido e em um modelo de um veículo elétrico. Notou-se que o controle foi capaz de corrigir a trajetória do veículo e também verificou-se a robustez do controlador para a variação da posição do centro de massa, das bitolas dianteira e traseira e do entre eixo do veículo. Por fim, o controle foi implementado em um microcontrolador Atmel 328p e foi realizada uma simulação hardware-in-the-loop para ser validado. Observou-se que o microcontrolador consegue corrigir a trajetória do veículo, com uma taxa de atuação de aproximadamente 0,1 segundos Abstract: In this work, a fuzzy logic-based control for hybrid electric vehicles and electric vehicles have been developed. The controller aims to control the trajectory, yaw, and speed of the vehicle. Two optimization processes, based on the genetic algorithm method, defined the fuzzy control parameters. In the first process, the weights of all possible rules are optimized and then the rules are selected by the value of their weights. In the second process, a new optimization is performed for the selected rules. The control obtained by the optimizations was implemented in a hybrid electric vehicle model and an electric vehicle model. The controller was efficient and it was able to correct the trajectory of the vehicle. The control was also robust to variations of the vehicle's gravity center position, the front track, the rear track, and the wheelbase of the vehicle. Finally, the control was implemented on an Atmel microcontroller 328p and a hardware-in-the-loop simulation was performed to validated it. The microcontroller was able to correct the trajectory of the vehicle, with an actuation rate of approximately 0.1 seconds Mestrado Mecânica de Sólidos e Projeto Mecânico Mestre em Engenharia Mecânica FUNCAP 519.292-1 |
| Databáze: | OpenAIRE |
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