Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 136 trang
Dung lượng: 5 MB

Giới thiệu nội dung

Model Based Wheel Slip Control via Constrained Optimal Algorithm

Tác giả: Dae Keun Yoo

Lĩnh vực: Kỹ thuật

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc ứng dụng phương pháp điều khiển dự báo theo mô hình (MPC) để thiết kế hệ thống chống bó cứng phanh (ABS) cho xe sử dụng hệ thống phanh điện tử (BBW). Khác với các thuật toán ABS truyền thống dựa trên phương pháp thử và sai, thuật toán ABS dựa trên MPC tận dụng hành vi của mô hình để tối ưu hóa động lực học trượt bánh xe, tuân thủ các ràng buộc của hệ thống. Hiệu suất của bộ điều khiển trượt bánh xe được đề xuất đã được kiểm chứng thông qua mô phỏng Software-in-the-Loop (SiL) và Hardware-in-the-Loop (HiL). Ngoài ra, một hệ thống mô phỏng thời gian thực đa bộ xử lý mới đã được phát triển sử dụng mạng bộ nhớ phản chiếu và các thành phần phần cứng sẵn có để đáp ứng nhu cầu cao về sức mạnh tính toán và các ràng buộc thời gian thực của mô phỏng HiL.

Mục lục chi tiết:

  • Abstract
  • Declaration
  • Acknowledgement
  • 1 Introduction
    • 1.1 System Description
      • 1.1.1 Anti-lock Braking System
      • 1.1.2 Brake-By-Wire
    • 1.2 Motivation
    • 1.3 Literature Review
      • 1.3.1 Antilock Brake System
      • 1.3.2 Brake-by-wire
      • 1.3.3 Model Predictive Control
      • 1.3.4 Multi-Processor Simulation
    • 1.4 Contributions
    • 1.5 Thesis outline
  • 2 Mathematical Model Development
    • 2.1 Longitudinal Vehicle Dynamic
    • 2.2 Longitudinal Wheel Slip Dynamics
  • 3 Wheel Slip Control System Design
    • 3.1 Overview
    • 3.2 Model Predictive Wheel Slip Controller Design
    • 3.3 Control State Logic
    • 3.4 Control Algorithm Structure
  • 4 Software-in-the-Loop Simulation
    • 4.1 Distributed Simulation Environment
      • 4.1.1 Networking of Distributed Processors via Reflective Memory
      • 4.1.2 Synchronous distributed real-time simulation
    • 4.2 Simulation testing conditions and scenarios
    • 4.3 Tuning Procedures for the Wheel Slip Control Algorithm
      • 4.3.1 Case A: High friction surface (μ = 0.85)
      • 4.3.2 Case B : Medium friction surface (μ = 0.5)
    • 4.4 Antilock brake performance of wheel slip control
      • 4.4.1 Case A : high friction surface (μ = 0.85)
      • 4.4.2 Case B: medium friction surface (μ = 0.5)
      • 4.4.3 Case C: low friction surface (μ = 0.2)
  • 5 Comparison of Control Methods for Wheel Slip Control System
    • 5.1 Simulation Environment
    • 5.2 PID Control vs. MPC Control
      • 5.2.1 Overview of PID control algorithm
      • 5.2.2 Comparison of controller performance on dry road surface
      • 5.2.3 Comparison of controller performance on wet road surface
  • 6 Hardware-In-the-Loop (HiL) Simulation
    • 6.1 HiL simulation framework
      • 6.1.1 Hardware Configuration
      • 6.1.2 Software Configuration
    • 6.2 Experimental results of tuned controller
      • 6.2.1 Case A : High friction surface (μ = 0.85)
      • 6.2.2 Case B: Medium friction surface (μ = 0.5)
      • 6.2.3 Case C: Low friction surface (μ = 0.2)
    • 6.3 Experimental Results of Wheel Slip Control
      • 6.3.1 Case A: High friction surface (μ = 0.85)
      • 6.3.2 Case B: Medium friction surface (μ = 0.5)
      • 6.3.3 Case C: Low friction surface (μ = 0.2)
    • 6.4 Concluding Remark
  • 7 Conclusions
    • 7.1 Future work
  • A Matlab Code
    • A.1 Distributed Simulation Algorithm
      • A.1.1 Local task scheduler
      • A.1.2 Global task scheduler
    • A.2 Reflective Memory Driver Source Code
      • A.2.1 Read block for reflective memory
      • A.2.2 Write block for Reflective Memory
  • References