Control Regenerativo para Motocicleta Eléctrica
Cabrera-Carrillo, Juan Antonio,Pérez-Fernández, Javier,Velasco, Juan Manuel,Castillo-Rosa, Juan
- Published
- 2017-11-03
- Language
- sp
Abstract
Los vehículos cuya transmisión se realiza con motores eléctricos están aumentando dentro de la industria del automóvil y pueden llegar a ser una alternativa fiable a los vehículos con transmisión mediante motores de combustión. Las ventajas fundamentales de este tipo de vehículos es la no emisión de gases contaminantes y ruido y la efectividad de los motores eléctricos con respecto a los de combustión. Entre los problemas que nos encontramos, podemos hablar fundamentalmente de problemas de autonomía, debido a que el sistema de almacenamiento de la energía es poco eficiente, ocupa mucho espacio, es caro y los tiempos necesarios para la recarga son, por el momento, demasiado altos. En este trabajo se desarrollará un sistema de regeneración de energía optimizado. Este sistema obtendrá la máxima potencia de regeneración en los procesos de frenada en el vehículo. Los sistemas actuales regenerativos en motocicletas están diseñados con un factor fijo de regeneración, el cual hace que no deslice la rueda trasera cuando se frena con el freno regenerativo. Este tipo de sistema no aprovecha toda la potencia de regeneración necesaria, ya que da más importancia a la seguridad en la frenada. En el sistema propuesto, se conocerá una información fundamental, la cual es el tipo de carretera por donde circula el vehículo. Con esta información podemos realizar un control basado en lógica difusa, el cual permitirá la obtención de la potencia máxima de frenada sin comprometer el deslizamiento de la rueda trasera.
Full text
Control Regenerativo para Motocicleta Eléctrica J. A. Cabrera Carrillo, J. Pérez, J.M. Velasco, J.J. Castillo Aguilar Área de Ingeniería Mecánica. Departamento de Ingeniería Mecánica, Térmica y de Fluidos Universidad de Málaga. Octubre, 2017 1 CIBIM 2017 XIII Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica
2 CIBIM 2017 XIII Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica ÍNDICE •Introducción •Bucle de control •Modelo motor eléctrico •Estimación parámetros y tipo de carretera •Control regenerativo •Resultados •Conclusiones
3 INTRODUCCIÓN XIII Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 deslizamiento (s) Coeficiente de adhesión neumatico-carretera (m) Seco Moj. Nieve Hielo sopt Zona estable Zona inestable Zona de control óptimo
4 INTRODUCCIÓN XIII Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 deslizamiento (s) Coeficiente de adhesión neumatico-carretera (m) Seco Moj. Nieve Hielo sopt Zona estable Zona inestable Zona de control óptimo Obtención deslizamiento (s) coeficiente adherencia (mx) 𝜇𝑥=𝐹 𝑥 𝐹 𝑧 NECESIDAD DE ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS •Velocidad y deslizamiento •Fuerza verticales y horizontales •Coeficientes de adherencia MÉTODOS MÁS UTILIZADOS •Mínimos cuadrados recursivos (RLS) •Observadores en modos deslizante •Filtros de Kalman (KF, EKF y UKF) 𝑠 = 1 − 𝜔𝑅𝑟 𝑣𝑥
5 BUCLE CONTROL XIII Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica MOTOCICLETA G ax az wfwr NfNr Estimación de parámetros ax az wr CONTROL DE REGENERACIÓN TR (1) (2) (4) (3) Estimación Sopt s mx sopt I
6 MODELO MOTOR ELÉCTRICO XIII Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica MOTOCICLETA G ax az wfwr NfNr Estimación de parámetros ax az wr CONTROL DE REGENERACIÓN TR (1) (2) (4) (3) Estimación Sopt s mx sopt I TRref(t) TRmodel(t) 2 1 0.0126 0.162 1ss 𝑇 = 𝜑 ∙ 𝑓 𝜔𝑚,𝑇𝑅 SIMULACIONES SISTEMA MEDIANTE BIKESIM ® •PARÁMETROS GEOMÉTRICOS Y DINÁMICOS MOTOCICLETA •MODELADO MOTOR ELÉCTRICO MODELADO MOTOR ELÉCTRICO Descripción Valor Masa total 205 kg Radio de rueda 0.3 m Momento de inercia de rueda 0.5 kg.m 2 Distancia cdg eje delantero 0.67 m Distancia cdg eje trasero 0.7 m Altura cdg 0.4 m Área frontal 0.6 m2 Coeficiente aerodinámico 0.55 PARÁMETROS MOTOCICLETA
7 ESTIMACIÓN PARÁMETROS XIII Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica MOTOCICLETA G ax az wfwr NfNr Estimación de parámetros ax az wr CONTROL DE REGENERACIÓN TR (1) (2) (4) (3) Estimación Sopt s mx sopt I z Motorcycle Chassis Kf Kr Cf Cr az ax X Z NfNr lflr Fx,r Filtro Kalman Extendido (EKF) Medidas sensores 𝑀𝑎𝑥= 𝑀 ሷ𝑥 + ሶ 𝜃 ሶ𝑧 = 𝐹 𝑥𝑟 − 𝐶 ሶ𝑥2 𝑀𝑎𝑧= 𝑀 ሷ𝑧 − ሶ 𝜃 ሶ𝑧 + 𝑔 = 𝑁 𝑓+ 𝑁𝑟 𝐼𝑦ሷ 𝜃 = 𝑁𝑟𝑙𝑟− 𝑁 𝑓𝑙𝑓− 𝐹 𝑥𝑧 𝐽 ሶ𝜔𝑟= 𝑇 − 𝐹 𝑥𝑟𝑅𝑟 𝑇 = 𝜑 ∙ 𝐾𝑚∙ 𝐼 Modelo motocicleta 𝑗(𝑘) = 𝑎𝑥, 𝑎𝑧,ሶ 𝜃, 𝜔𝑟, 𝐼 𝑇 𝑥 𝑘 = 𝐹 𝑥,𝑟, 𝑁𝑟, 𝑁 𝑓, 𝑣𝑥, 𝑇 𝑇 Obtención deslizamiento (s) coeficiente adherencia (mx) 𝜇𝑥=𝐹 𝑥,𝑟 𝑁𝑟 Vector estados 𝑠 = 1 − 𝜔𝑟𝑅𝑟 𝑣𝑥
8 ESTIMACIÓN TIPO CARRETERA XIII Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica MOTOCICLETA G ax az wfwr NfNr Estimación de parámetros ax az wr CONTROL DE REGENERACIÓN TR (1) (2) (4) (3) Estimación Sopt s mx sopt I 0 0.4 0.8 1.2 1.6 2 Coeficiente de fricción ( ) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1RN PR RM MPR MUR 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Deslizamiento (s) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Grado de pertenencia zero mid high 0 5 10 15 20 25 30 d /ds 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1Lmud Mmud Hmud 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 RCI 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1ZRF MRF ERFVSRF LRF VLRFSRF HRF Grado de pertenenciaGrado de pertenencia Grado de pertenencia Número de regla Coeficient e de fricción Desliza mient o dμ/ds RCI 1MPR mid --- VSRF 2MPR high --- ZRF 3MPR zero Lmud MRF 4MPR zero Mmud LRF 5MPR zero Hmud LRF 6PR mid --- SRF 7PR high --- VSRF 8PR zero Lmud LRF 9PR zero Mmud LRF 10 PR zero Hmud VLRF 11 RM mid --- MRF 12 RM high --- MRF 13 RM zero Lmud LRF 14 RM zero Mmud VLRF 15 RM zero Hmud HRF 16 RN mid --- VLRF 17 RN high --- LRF 18 RN zero Lmud VLRF 19 RN zero Mmud HRF 20 RN zero Hmud ERF 21 MUR mid --- HRF 22 MUR high --- ERF 23 MUR zero Lmud HRF 24 MUR zero Mmud ERF 25 MUR zero Hmud ERF
9 CONTROL REGENERATIVO XIII Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica MOTOCICLETA G ax az wfwr NfNr Estimación de parámetros ax az wr CONTROL DE REGENERACIÓN TR (1) (2) (4) (3) Estimación Sopt s mx sopt I Control Fuzzy Regenerativo 𝑑 𝑑𝑡 - sopt s 𝑒 𝑡 = 𝑠𝑜𝑝𝑡 𝑡 − 𝑠 𝑡 𝑇𝑅 𝑡 = ∆ ∙ 𝑇𝑅 𝑡 − 1 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 e(k) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Grado de pertenencia EN MN N P MPZ -0.02 -0.01 0 0.01 0.02 de(k) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Grado de pertenencia MN N C P MP 0.95 0.97 0.99 1.01 1.03 1.05 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Grado de pertenencia EBMB M A MA EA 0.96 0.02 0.98 1 1.02 0 diferror 0 error 1.04 -0.5 -0.02 -1
