Adaptif bulanık mantık metodolojisi ile elektrikli araçlarda çekiş kontrol sistemi tasarımı ve modellemesi
Traction control system design and modeling in electric vehicles with adaptive fuzzy logic methodology
Yazar: TAQIALDEEN ABOALKIBASH
Danışman: DOÇ. DR. ALİ TÜRKCAN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Otomotiv Mühendisliği = Automotive Engineering

Özet:
Elektrikli Araç (EA) teknolojisinin evrimi, geleneksel araç kontrol sistemlerini, EA'ların benzersiz güç dinamiklerine uyum sağlamak için güncelleme ihtiyacını beraberinde getirmiştir. Bu sistemler arasında, Çekiş Kontrol Sistemi (ÇKS), elektrikli güç sistemlerindeki ilerlemeler göz önüne alındığında, kontrol metodolojisinde yeni bir yaklaşım gerektiren önemli bir konumdadır. Dolayısıyla, modern EA'lar içinde tekerlek dinamiklerine odaklanan ve çeşitli güç sistem tasarımlarına yönelik araştırmalarda bir artış yaşanmıştır. Özellikle, Tekerlek İçi Motorlu Elektrikli Araçlar (TİM-EA'lar), EA teknolojisi içinde geleceğin teknolojisi olarak ortaya çıkmıştır. Bu tez, TİM-EA'larda uzunlamasına tekerlek dinamiklerini düzenlemek üzere tasarlanmış olan Bulanık Mantık Adaptif Kontrol (BMAK) sisteminin verimliliğini ve etkinliğini anlatmaktadır. Özellikle de kaygan buzlu yollar gibi zorlu sürüş senaryolarında. BMAK sistemi, tekerlek kayma dinamiklerine dayalı adaptif parametreler kullanan Bulanık Mantık Kontrolörü (BMK) ve Oransal-Integral (PI) kontrolcüsünü entegre etmektedir. Kapsamlı MATLAB simülasyonlarıyla, birçok kontrol edilen tekerlek kayma modeli karşılaştırılmış ve en istikrarlı ve verimli yaklaşımı belirlemek için çalışılmıştır. Sonuçlar, tekerlek çekişini ve araç stabilitesini koruma konusunda üstün performansı göstermektedir. BMK-PI kontrolcüsünün işleyişinin detaylı analizi, tork isteklerini dinamik olarak ayarlayarak tekerlek kayma ve araç dinamiklerini optimize etme yeteneğini vurgulamakta ve farklı sürüş koşullarında araç kontrolünü geliştirmede BMAK sisteminin etkililiğini daha da vurgulamaktadır.

Abstract:
The evolution of Electric Vehicle (EV) technology has spurred the need to update traditional vehicle control systems to accommodate the unique power dynamics of EVs. Among these systems, the Traction Control System (TCS) stands out as requiring a fresh approach to control methodology, given the advancements in electrical power systems. Consequently, there has been a surge in research focusing on wheel dynamics within modern EVs and various power system designs. In particular, In-Wheel Motorized Electric Vehicles (IWM-EVs) have emerged as a future technology within the EVs technology. This thesis delves into the efficiency and effectiveness of a Fuzzy Logic Adaptive Control (FLAC) system designed to regulate the TCS for longitudinal-wheel dynamics in IWM-EVs, especially in challenging driving scenarios such as slippery ice roads. The FLAC system integrates a Fuzzy Logic Controller (FLC) and a Proportional-Integral (PI) controller, employing adaptive parameters based on wheel slip dynamics. Numerous controlled wheel slip models were compared through extensive MATLAB simulations to identify the most stable and efficient approach. The results demonstrate superior performance in maintaining wheel traction and vehicle stability. A detailed analysis of the FLC-PI controller's operation underscores its ability to dynamically adjust torque requests to optimize wheel slip and vehicle dynamics, further emphasizing the efficacy of the FLAC system in enhancing vehicle control in diverse driving conditions.