Анализ энергоэффективности электродинамической противобуксовочной системы городского электробуса

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Работа противобуксовочной системы (ПБС) при наличии индивидуального тягового электропривода (ИТЭП) городского электробуса может способствовать не только повышению безопасности движения, но и экономии потребляемой ИТЭП электроэнергии от тяговой батареи за счет снижения пробуксовки ведущих колес.

Цель. Разработка нового алгоритма работы электродинамической ПБС электробуса с задней ведущей осью за счет дополнительной модуляции векторного ШИМ-сигнала, подаваемого на трехфазные обмотки статора синхронного тягового электродвигателя и позволяющего обеспечить как экономию электроэнергии за счет снижения потребления и возврата части энергии в батарею при рекуперативном торможении ведущих колес, так и повышение устойчивости движения на скользком опорном основании.

Методы. В качестве критерия работоспособности алгоритма работы ПБС было принято отсутствие негативного влияния на безопасность движения электробуса, которое может заключаться в потере курсовой и траекторной устойчивости движения, а также в потере подвижности. Интегральным измерителем этих эксплуатационных свойств на качественном уровне послужила траектория движения электробуса. В качестве критериев энергоэффективности были приняты суммарная осредненная электрическая мощность, потребляемая тяговыми электродвигателями, и суммарная осредненная электрическая мощность рекуперации, возвращаемая тяговыми электродвигателями в батарею в течение тестового заезда электробуса.

Результаты. Методами имитационного моделирования установлено, что на скользком опорном основании потребляемая в процессе движения электробуса с ПБС суммарная осредненная электрическая мощность на 9,7% меньше, чем в случае движения электробуса без ПБС в тех же условиях. Суммарная экономия за счет снижения энергопотребления (исключение пробуксовки ведущих колес) и за счет возврата части энергии обратно в батарею при рекуперативном подтормаживании ведущих колес может достигать до 26,8% от суммарной осредненной электрической мощности, потребляемой тяговыми электродвигателями электробуса с ПБС.

Заключение. Предложеный новый алгоритм работы электродинамической противобуксовочной системы электробуса с задней ведущей осью за счет дополнительной модуляции векторного ШИМ-сигнала, подаваемого на трехфазные обмотки статора синхронного тягового электродвигателя, позволяет обеспечить как экономию электроэнергии за счет снижения потребления и возврата части энергии в батарею при рекуперативном торможении ведущих колес, так и повышение устойчивости движения на скользком опорном основании.

Об авторах

Михаил Михайлович Жилейкин

Инновационный центр «КАМАЗ»

Автор, ответственный за переписку.
Email: ZhileykinMM@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0002-8851-959X
SPIN-код: 6561-3300

д.т.н., руководитель группы инженерных расчетов

Россия, Москва

Александр Владимирович Климов

Инновационный центр «КАМАЗ»

Email: Aleksandr.Klimov@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0002-5351-3622
SPIN-код: 7637-3104

к.т.н., руководитель службы электрифицированных автомобилей

Россия, Москва

Иван Константинович Масленников

Инновационный центр «КАМАЗ»

Email: MaslennikovIK@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0003-3879-0098
SPIN-код: 5320-2940

ведущий инженер-программист

Россия, Москва

Список литературы

  1. Zhan W., Liu C., Chan C.-Y., et al. A Non-conservatively defensive strategy for urban autonomous driving // 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). 2016. P. 459–464.
  2. Paden B., Cap M., Yong S.Z., et al. A Survey of Motion Planning and Control Techniques for Self-Driving Urban Vehicles // IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. 2016. Vol. 1, N 1. P. 33–55. doi: 10.1109/tiv.2016.2578706
  3. Qian X., de La Fortelle A., Moutarde F. A hierarchical Model Predictive Control framework for on-road formation control of autonomous vehicles // 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). 2016. P. 376–381. doi: 10.1109/IVS.2016.7535413
  4. Kuwata Y., Karaman S., Teo J., et al. Real-Time Motion Planning With Applications to Autonomous Urban Driving // IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2009. Vol. 17, N 5. P. 1105–1118. doi: 10.1109/tcst.2008.2012116
  5. Chang C.S., Sim S.S. Optimising train movements through coast control using genetic algorithms // IEE Proceedings – Electric Power Applications. 1997. Vol. 144, N 1. doi: 10.1049/ip-epa:19970797
  6. Kotiev G.O., Butarovich D.O., Kositsyn B.B. Energy efficient motion control of the electric bus on route // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 315. doi: 10.1088/1757-899x/315/1/012014
  7. Жилейкин М.М., Котиев Г.О. Моделирование систем транспортных средств: учебник. Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020.
  8. Жилейкин М.М. Теоретические основы повышения показателей устойчивости и управляемости колесных машин на базе методов нечеткой логики. Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2016.
  9. Афанасьев Б.А. и др. Проектирование полноприводных колесных машин: Учебник для вузов. Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008.
  10. Анучин А.С. Системы управления электроприводов: учебник для вузов. Москва: Изд. дом МЭИ, 2015.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Вид релейной функции.

Скачать (26KB)
3. Рис. 2. Траектория движения электробуса в повороте при hdr=0,5.

Скачать (37KB)
4. Рис. 3. Суммарная осредненная электрическая мощность Wm, потребляемая тяговыми электродвигателями электробуса, неоснащенного ПБС.

Скачать (48KB)
5. Рис. 4. Суммарная осредненная электрическая мощность Wm, потребляемая тяговыми электродвигателями электробуса с ПБС.

Скачать (48KB)
6. Рис. 5. Суммарная осредненная электрическая мощность WPBS рекуперации, возвращаемая тяговыми электродвигателями в батарею в течение тестового заезда электробуса с ПБС.

Скачать (57KB)
7. Рис. 6. Траектория движения электробуса без ПБС.

Скачать (29KB)
8. Рис. 7. Угловые скорости колес электробуса, не оснащенного ПБС: 1 – переднее левое колесо; 2 – заднее левое колесо; 3 – переднее правое колесо; 4 – заднее правое колесо.

Скачать (73KB)
9. Рис. 8. Траектория движения электробуса с ПБС.

Скачать (39KB)
10. Рис. 9. Угловые скорости колес электробуса с ПБС: 1 – переднее левое колесо; 2 – заднее левое колесо; 3 – переднее правое колесо; 4 – заднее правое колесо.

Скачать (89KB)
11. Рис. 10. Рекуперативный момент на левом ведущем колесе электробуса с ПБС.

Скачать (88KB)
12. Рис. 11. Рекуперативный момент на правом ведущем колесе электробуса с ПБС.

Скачать (75KB)
13. Рис. 12. Изменение во времени параметра для электробуса с ПБС.

Скачать (61KB)
14. Рис. 13. Изменение во времени параметра для электробуса с ПБС.

Скачать (58KB)

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».