Метод защиты сочленённого электробуса от бокового опрокидывания

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Современная тенденция к применению электробусов в последние несколько лет нарастает. Также на маршруты выходят и сочленённые электробусы. Эти транспортные средства из-за наличия тяжёлых тяговых аккумуляторных батарей, преимущественно на крыше, обладают склонностью к повышенному углу крена и склонностью к опрокидыванию. Поэтому существует необходимость в применении мер по защите от опрокидывания таких транспортных средств.

Цель — разработка закона и алгоритма управления, позволяющего путём снижения крутящего момента снизить склонность сочленённого электробуса к опрокидыванию.

Методы и материалы. При разработке и исследовании алгоритма используется среда имитационного моделирования MATLAB&Simulink с разработанной математической моделью пространственного движения сочленённого электробуса.

Результаты. Представлен вывод формул для вычисления критической скорости прохождения поворота секций для сочленённых транспортных средств, сформулированы алгоритм и закон управления тягой в зависимости от параметров поворота, представлены графики, обосновывающие работоспособность и эффективность алгоритмов.

Заключение. Практическая ценность разработанного алгоритма заключается в практическом применении на сочленённом транспортном средстве с целью снижения склонности к повышенным углам крена и защиты от опрокидывания.

Об авторах

Акоп Ваганович Антонян

Инновационный центр «КАМАЗ»; Московский политехнический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: antonyan.akop@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5566-6569
SPIN-код: 4797-9808
Scopus Author ID: 57217148592

канд. техн. наук, доцент, главный специалист Группы имитационного моделирования и оптимизации алгоритмов, старший научный сотрудник Передовой инженерной школы электротранспорта

Россия, 121205, Москва, Инновационный центр Сколково, Большой бул., д. 62; 107023, Москва, ул. Большая Семеновская, 38

Александр Владимирович Климов

Инновационный центр «КАМАЗ»; Московский политехнический университет

Email: klimmanen@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5351-3622
SPIN-код: 7637-3104
Scopus Author ID: 57218166154

канд. техн. наук, доцент, руководитель службы электрифицированных автомобилей; старший научный сотрудник Передовой инженерной школы электротранспорта

Россия, 121205, Москва, Инновационный центр Сколково, Большой бул., д. 62; 107023, Москва, ул. Большая Семеновская, 38

Андрей Олегович Бучкин

Московский политехнический университет

Email: bucha934@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-8897-2086

инженер-программист 2 категории Группы имитационного моделирования и оптимизации алгоритмов

Россия, 107023, Москва, ул. Большая Семеновская, 38

Список литературы

  1. El-Geneidy A.M., Vijaayakumar N. The Effects of Articulated Buses on Dwell and Running Times // Journal of Public Trasportation. 2011. Vol. 14, N. 3. P. 63–86. doi: 10.5038/2375-0901.14.3.4
  2. Holland S.P., Mansur E.T., Muller N.Z., et al. The environmental benefits of transportation electrification: Urban buses // Energy Policy. Part A. 2021. Vol. 148. doi: 10.1016/j.enpol.2020.111921
  3. Kim J., Song I., Choi W. An Electric Bus with a Battery Exchange System // MDPI. Energies. 2015. № 8. P. 6806–6819. doi: 10.3390/en8076806
  4. Fan Y., Du Ch., Wang Q. Study on the Influence of the Center of Gravity of Fuel Cell City Bus on its Handling Characteristics // Mechanica. 2020. Vol. 26, N. 5. P. 416–425. doi: 10.5755/j01.mech.26.5.23590
  5. Тарасик, В.П. Теория движения автомобиля. СПб.: БХВ-Петербург, 2022. EDN: FOWIQZ
  6. Ларин В.В. Теория движения полноприводных колёсных машин: учебник для вузов. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. EDN: QNWYGX
  7. Гладов Г.И., Петренко А.М. Специальные транспортные средства: Теория. М.: Академкнига, 2006.
  8. Анкинович Г.Г., Вержбицкий А.Н., Жилейкин М.М. Метод определения параметров движения двухосных колёсных машин для обеспечения работы системы динамической стабилизации // Известия ВУЗов. Машиностроение. 2017. № 3. С. 31–39. doi: 10.18698/0536-1044-2017-4-11-20 EDN: YJMIVZ
  9. Тадеусевич Р., Боровик Б., Гончаж Т. и др. Элементарное введение в технологию нейронных систем с примерами программ. М.: Горячая линия-Телеком, 2011.
  10. Антонян А.В. Метод защиты электробуса большого класса от бокового опрокидывания // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2022. № 4. С. 67–74. doi: 10.46960/1816-210X_2022_4_67 EDN: AVEPZB
  11. Жилейкин М.М. Теоретические основы повышения показателей устойчивости и управляемости колёсных машин на базе методов нечёткой логики. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2016. EDN: ZCOFWV
  12. Жилейкин М.М., Котиев Г.О. Моделирование систем транспортных средств. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2021. EDN: ZCUXHH

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Расчётная схема приложения поперечных сил и моментов на секции электробуса. П.1 — поперечная плоскость передней секции; П.2 — поперечная плоскость задней секции; mкм1  — масса передней секции, кг; mкм2 — масса задней секции, кг; g — ускорение свободного падения, м/с²; v₁  — скорость передней секции, м/с; v₂ — скорость задней секции, м/с; Rсц  — вертикальная сила в сцепном устройстве, Н; B  — колея колёс, м; Rп1  — кинематический радиус поворота передней секции, м; Rп2  — кинематический радиус поворота задней секции, м; hцм1   — высота центра масс передней секции, м; hцм2   — высота центра масс задней секции, м; γ  — измеренный угол складывания, рад.

Скачать (136KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Структурная схема формирования запрашиваемого крутящего момента на тяговый инвертор; ωz1 — измеренная угловая скорость передней секции, рад/с; ωz2  — измеренная угловая скорость второй секции, рад/с; B  — колея колёс, м; hцм1  — высота центра масс передней секции, м; hцм2  — высота центра масс задней секции, м; θруль — угол поворота управляемых колес, рад; γ — измеренный угол складывания, рад; xкр.оп1 — ошибка по управлению в передней секции; xкр.оп2 — ошибка по управлению в задней секции; hкр.оп1 — сомножитель регулятора передней секции; hкр.оп2 — сомножитель регулятора задней секции; hкр.оп — сомножитель регулятора, минимальный из hкр.оп1, hкр.оп2; Mref  — максимальный крутящий момент, Н∙м; hпедаль — степень нажатия на педаль хода; «инв» — инвертор.

Скачать (117KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Форма логистической функции: a — стандартной; b — преобразованной. x — аргумент логистической функции; x(t) — аргумент преобразованной логистической функции; σ — выходная переменная логистической функции; h(t) — выходная переменная преобразованной логистической функции.

Скачать (105KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Траектории электробусов: a — Электробуса 1; b — Электробуса 2: синий график — траектория центра масс передней секции; оранжевый график — траектория центра масс задней секции.

Скачать (221KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Нормальная реакция на заднем ведущем колесе внутреннего борта: a — Электробуса 1; b — Электробуса 2.

Скачать (315KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Критическая и измеренная угловые скорости вращения передней секции: a — Электробуса 1; b — Электробуса 2; красный график — критическая угловая скорость передней секции; зелёный график — измеренная угловая скорость передней секции.

Скачать (341KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Критическая и измеренная угловые скорости вращения задней секции: a — Электробуса 1; b — Электробуса 2; красный график — критическая угловая скорость передней секции; зелёный график — измеренная угловая скорость передней секции.

Скачать (335KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Углы крена передней и задней секций: a — Электробуса 1; b — Электробуса 2; синий график — угол крена передней секции; оранжевый график — угол крена задней секции.

Скачать (341KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

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».