Bağımsız dört çekerli elektrikli bir aracın uyarlamalı denetimi
Adaptive control of a four wheel independent driven electric vehicle
Yazar: MUHSİN UĞUR DOĞAN
Danışman: PROF. DR. ÇETİN ELMAS ; DOÇ. DR. UĞUR GÜVENÇ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Dört tekerleği bağımsız sürülen araçların dinamik parametreleri ve değişken yol durumlarından dolayı modellenmesi ve denetimi zordur. Bu tez çalışmasında durum değişkenlerine uyum sağlayacak gürbüz ve uyarlanabilir bir elektrikli araç modeli ve yol takip denetim sistemi önerilmiştir. Aracın dinamik denklemleri kullanılarak, aracın boyu, genişliği, yüksekliği, ağırlığı ve yolun eğim açısı gibi parametrelere bağlı olarak Newton'un 2.yasasına göre boylamasına ve yanlamasına kuvvetler modellenmiştir. Tasarlanan aracın kayma ile sürtünmesi arasındaki ilişkinin belirlenmesinde Magic Formula tekerlek modeli kullanılmıştır. Kayma sistemi kullanılarak elektrikli aracın kendi hızı ile tekerlek hızları arasındaki ilişki tanımlanmıştır. Tasarlanan sistemin pozisyon döngüsünde orantı ve hız döngüsünde orantı + integral denetleyici kullanılmıştır. Yol takip denetim sisteminde pozisyon denetimleri X ve Y koordinat düzlemlerinde yapılmıştır. Her bir düzlem için bir adet P pozisyon denetleyici ve bir adet PI hız denetleyici kullanılmıştır. Dolayısıyla sistemin toplamında iki adet P ve iki adet PI denetleyici ve bu denetleyicilere ait toplamda 6 adet katsayısı bulunmaktadır. Sistemin karmaşık yapısından dolayı, en uygun denetleyici katsayılarının analitik yöntemlerle belirlenmesi güçtür. Bundan dolayı bu katsayıların belirlenmesinde sezgisel algoritmalardan biri olan genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritmalar denetim sistemine ait PI parametrelerinin belirlenmesinde çevrimiçi ve çevrimdışı olarak ayrı ayrı tasarlanmıştır. Çevrimdışı genetik algoritma yapısında araç bir yol durumundaki toplam hataya bağlı olarak PI parametreleri belirlenirken, çevrimiçi çalışmada bir yol durumundaki her bir örnekleme zamanı boyunca PI parametreleri belirlenmiştir. Sistemin performansını ölçmek için, düz yol, eğimli yol gibi farklı yol durumları ve farklı asfalt durumları için ayrı ayrı testler gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalarda aracın gerçek pozisyonunun referans pozisyonu yakından takip ettiği, tepki cevaplarının düşük salınımlı ve pozisyon hatalarının çok küçük olduğu görülmüştür. Benzetim çalışmalarına göre, yol takip denetiminde PI katsayılarının belirlenmesi için çevrimdışı genetik algoritma yerine, çevrimiçi genetik algoritma kullanmanın sistem performansını yükselttiği görülmüştür. Sistemin uygulama sonuçlarının test edilmesi için TMS320F2812 sayısal işaret işlemci ile denetlenen bir SM-HUB motorun sürücüsü tasarlanarak gerçekleştirilmiştir. Bu sürücü gerçek zamanlı olarak çalıştırılmış, farklı hız ve yük koşullarında istenen performansı sağladığı, benzetim çalışmalarından elde edilen sonuçlarla uyumlu olduğu görülmüştür.

Abstract:
Modeling and control of four wheel independently driven electric vehicles are difficult due to their dynamic parameters and variable road conditions. In this thesis, a robust and adaptive electric vehicle model and path tracking control system to adapt to the state variables have been proposed. The longitudinal and lateral forces are modeled according to the Newton's second law, depending on the parameters such as the vehicle's size, width, height, weight and slope angle by using dynamic equations of the vehicle. The Magic Formula wheel model was used to determine the relationship between the slip and the friction of the designed vehicle. Using the slip system, the relationship between the speed of the electric vehicle itself and the wheel speeds is defined. Proportional controller at the position loop and proportional + integral controller at the speed loop of the designed system are used. In the path tracking control system, position controls were made in the X and Y coordinate planes. One P position controller and one PI speed controller are used for each plane. Thus, there are 6 controller coefficients in total. Because of the complicated structure of the system, it is difficult to determine the most suitable controller coefficients by analytical methods. Therefore, the genetic algorithm which is one of the heuristic algorithms is used in determining these coefficients. Genetic algorithms are designed separately for online and offline PI parameters of control system being determined. In the case of offline genetic algorithm construction, the PI parameters were determined for each sampling time in the case of an online operation while the PI parameters were determined depending on the total error in one path state of the vehicle. In order to evaluate the performance of the system, control methods have been carried out separately for different road conditions such as straight road, sloping road, and different asphalt conditions. In these studies it was seen that the real position of the vehicle closely follows the reference position, the reaction responses have low oscillation and the position errors are very small. According to the simulation studies, it was seen that using the online genetic algorithm instead of the offline genetic algorithm to determine the PI coefficients in the path tracking control increases the system performance. To test the application results of the system, a driver for an SM-HUB motor controlled by a TMS320F2812 digital signal processor was designed. This driver is run in real time,  it is seen that it provides the desired performance under different speed and load conditions and is compatible with the results obtained from the simulation studies.