Research of features of oscillating process’ behavior in the nonlinear system of individual traction drive of an electrobus

封面


如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: When a vehicle is in motion, self-oscillations which properties are dependent on slip rate in a contact patch may occur in the area of tire interaction with ground surface. Oscillations frequency will vary in dependence with value of wheel slip relative to ground surface. Soft self-oscillations are excited by variable set of initial conditions at full slip in traction and driven wheel rolling modes as well as in mixed braking mode with partial slip. Hard mode of self-oscillations occurs at full wheel slip in braking mode. These processes have a negative impact on the processes in electric drive and mechanical drivetrain reducing their efficiency and may cause damage of components. Oscillations in the system are excited by interaction forces of an elastic tire with ground surface featuring vertical oscillations due to elastic behavior of its interaction with road unevenness.

AIMS: Research of features of oscillating process’ behavior in the nonlinear system of individual traction drive of an electrobus.

METHODS: Simulation of self-oscillation excitation processes in the area of contact interaction of a wheel and road was carried out in the MATLAB/Simulink software package.

RESULTS: The article features the results of simulation and experimental studies of self-oscillation excitation processes of the KAMAZ 6282 electrobus moving on asphalt-concrete surface. It was found that vertical wheel displacement when moving through unevenness lead to oscillating behavior of vertical reaction forces in contact patches and, as a consequence, to oscillating behavior of longitudinal reaction forces, torque and rotation velocity of the shaft of the traction electric motor of the individual drive. It was defined that tire oscillation frequency is 6–7 Hz that coincides with electric motor shaft rotation oscillation frequency and this value is the same for both experiment and simulation.

CONCLUSIONS: Practical value of the study lies in ability of using the study results at development of self-oscillation processes exclusion algorithms as a part of vehicle control system.

作者简介

Alexandr Klimov

KAMAZ Innovation Center; Moscow Polytechnic University

编辑信件的主要联系方式.
Email: Aleksandr.Klimov@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0002-5351-3622
SPIN 代码: 7637-3104

Cand. Sci. (Tech.), Head of the Electric Vehicles Department

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

Akop Antonyan

KAMAZ Innovation Center; Moscow Polytechnic University

Email: AntonyanAV@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0002-5566-6569
SPIN 代码: 4797-9808

Cand. Sci. (Tech.), Lead Software and Simulation Engineer, Associate Professor of the Advanced Engineering School of Electric Transport

俄罗斯联邦, Moscow; Moscow

参考

  1. Vil’ke VG, Shapovalov IL. Self-oscillations in the braking process of a vehicle. Moscow University Mechanics Bulletin. 2015;70(4):33–39. (in Russ). doi: 10.3103/S0027133015040019
  2. Svetlitsky VA. Random oscillations of mechanical systems. Moscow: Mashinostroenie; 1976. (in Russ).
  3. Kruchinin PA, Magomedov MKh, Novozhilov IV. Mathematical model of an automobile wheel for antilock modes of motion. Mech. Solids. 2001;36(6):63–69.
  4. Awrejcewiez J, Dzyubak L, Grehori C. Estimation of chaotic and regular (stick-slip and ship-slip) oscillations exhibited by coupled oscillations with dry friction. Nonlinear Dyn. 2005;42(2):383–394. doi: 10.1007/s11071-005-7183-0
  5. Pascal M. Dynamics and stability of a two degrees of freedom oscillator with an elastic stop. J. Comput. Nonlinear Dynam. 2006;1(1):94–102. doi: 10.1115/1.1961873
  6. Shin K, Brennan MJ, Oh J-E, Harris CJ. Analysis of disk brake noise using a two-degrees-of-freedom model. Journal of Sound and Vibration. 2002;254(5):837–848. doi: 10.1006/jsvi.2001.4127
  7. Kotiev GO, Padalkin BV, Kartashov AB, et al. Designs and development of Russian scientific schools in the field of cross-country ground vehicles building. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2017;12(4):1064–1071. Available from: http://www.arpnjournals.org/jeas/research_papers/rp_2017/jeas_0217_5726.pdf
  8. Ergin AA, Kolomeitseva MB, Kotiev GO. Anti-lock brake control system of the vehicle wheel. Pribory i sistemy. Upravlenie, kontrol, diagnostika. 2004;9:11–13. (in Russ).
  9. Soliman A, Kaldas M. An Investigation of Anti-lock Braking System for Automobiles. SAE Technical paper. 2016. doi: 10.4271/2012-01-0209
  10. Sun C, Pei X. Development of ABS ECU with Hardware-in-the-Loop Simulation Based on Labcar System. SAE Int. J. Passeng. Cars – Electron. Electr. Syst. 2015;8(1):14–21. doi: 10.4271/2014-01-2524
  11. Sabbioni E, Cheli F, d’Alessandro V. Politecnico di Milano Analysis of ABS/ESP Control Logics Using a HIL Test Bench. SAE Technical paper. 2016. doi: 10.4271/2011-01-0032
  12. Hart P.M. Review of Heavy Vehicle Braking Systems Requirements (PBS Requirements), Draft Report, 24 April 2003.
  13. Marshek K, Cuderman J, Johnson M. Performance of Anti-Lock Braking System Equipped Passenger Vehicles – Part I: Braking as a Function of Brake Pedal Application Force. SAE Technical Paper. 2002. doi: 10.4271/2002-01-0304
  14. Wellstead PE, Pettit NBOL. Analysis and redesign of an antilock brake system controller. IEE Proceedings - Control Theory and Applications. 1997;144(5):413-426. doi: 10.1049/ip-cta:19971441
  15. Zhileikin MM. Study of self-oscillatory processes in the zone of interaction of an elastic tire with a solid support base. Izvestiya VUZov. Ser. «Mashinostroenie». 2021;10:3–15. (in Russ). doi: 10.18698/0536-1044-2021-10-3-15
  16. Vibrations in engineering: A reference book in 6 volumes. Vol. 2. Oscillations of non-linear mechanical systems. Ed. II Blechman. Moscow: Mashinostroenie; 1979. (in Russ).
  17. Characteristics of the electric bus KAMAZ 6282. Naberezhnye Chelny: PAO «KAMAZ»; 2021. (in Russ). Accessed: 15.10.2022. Available from: https://kamaz.ru/upload/bus/Электробус%20KAMAZ-6282.pdf
  18. Gorelov VA, Komissarov AI, Miroshnichenko AV. 8×8 wheeled vehicle modeling in a multibody dynamics simulation software. Procedia Engineering. 2015;129:300–307. doi: 10.1016/j.proeng.2015.12.066
  19. Keller AV, Gorelov VA, Anchukov VV. Modeling truck driveline dynamic loads at differential locking unit engagement. Procedia Engineering. 2015;129:280–287. doi: 10.1016/j.proeng.2015.12.063
  20. Volskaya VN, Zhileykin MM, Zakharov AY. Mathematical model of rolling an elastic wheel over deformable support base. IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 2018;315:012028. doi: 10.1088/1757-899X/315/1/012028
  21. Belousov B, Ksenevich TI, Vantsevich V, Komissarov D. 8×8 platform for studing terrain mobility and traction performance of unmanned articulated ground vehicles with steered wheels. SAE Technical Papers. 2013. doi: 10.4271/2013-01-2356
  22. Belousov BN, Shelomkov SA, Ksenevich TI, et al. Experimental verification of a mathematical model of the wheel-supporting surface interaction during nonstationary rolling motion. J. Mach. Manuf. Reliab. 2009;38:501–505. doi: 10.3103/S1052618809050161
  23. Wong JY. Theory of Ground Vehicles. New York: Wiley IEEE; 2001.
  24. Antonyan A, Zhileykin M, Eranosyan A. The algorithm of diagnosing the development of a skid when driving a two-axle vehicle. IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 2020;820:012003. doi: 10.1088/1757-899X/820/1/012003

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Scheme of interaction of an elastic wheel with ground surface (a) and scheme of drive (b): 1 — mass M of sprung parts at a wheel; 2 — wheel mass m, 3 — rollers for frictionless longitudinal movement of a wheel; 4 — an elastic element (longitudinal tire compliance); 5 — ground surface; 6 — a rolling wheel; 7 — a traction electric motor.

下载 (189KB)
索引源数据
3. Fig. 2. The simulation model of the individual traction electric drive.

下载 (206KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Samples of torque of the traction electric motor (а), angular velocity of a driving wheel (b) and tire radial deformation (c).

下载 (356KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Energy spectral densities of the traction electric motor (а), angular velocity of the driving wheel (b) and tire radial deformation (c).

下载 (329KB)
索引源数据
6. Fig. 5. A typical sample of torque of the traction electric motor obtained during the electrobus testing.

下载 (75KB)
索引源数据
7. Fig. 6. A typical sample of torque of the traction electric motor resulting from the electrobus motion simulation.

下载 (89KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Energy spectral density of experimentally obtained torque of the traction electric motor.

下载 (58KB)
索引源数据
9. Fig. 8. A typical sample of angular velocity of the driving wheel obtained during the electrobus testing.

下载 (68KB)
索引源数据
10. Fig. 9. A typical sample of angular velocity of the driving wheel resulting from the electrobus motion simulation.

下载 (49KB)
索引源数据
11. Fig. 10. Energy spectral density of experimentally obtained angular velocity of the driving wheel.

下载 (45KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2023

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».