Bu tədqiqat, yük miktarı büyük ölçüde değişebilən yük maşınılarda sabit avtomobil kütləsine göre ayarlanmış bir aktiv asqı nəzarətçisinin performans təkansinı azaltmaq amacıyla onlayn avtomobil kütləsi qiymətləndirilməsi ilə LQR aktiv asqı idarəetməünü birleştirmektedir. Avtomobil kütləsi, unutma faktorlu rekursiv ən kiçik kvadratlar metodu (Forgetting Factor Recursivə Least Squares, FFRLS) ilə hərəkət sırasında qiymətləndirilir; kestirilən kütləye en yaxın önceden hesaplanmış LQR geri əlaqə qazanc matrisi seçilərek asqı aktuator qüvvəsi belirlenmektedir. 1200 kg nominal kütləye göre tasarlanan sistem 2000 kg real avtomobil kütləsi altında ədədi kimi qiymətləndirilmişdir. Rastgele yol simulyasiyaunda qarışıq nəzarətçi, sabit kütləye göre çalışan özgün LQR nəzarətçisine kıyasla orta asqı dinamik yawsını %3,26, təkər dinamik deformasiyasınu isə tədqiqatın sonucuna göre %5,91 azaltmışdır. Buna karşılık gövdə şaquli təcili özgün nəzarətçiye göre kötüleşmiş; dolayistilikyla metod bütün performans ölçütlerini eyni anda iyiləştirmemiş, şəbəkəır yük altında asqı hərəkəti, təkər deformasiyau və gövdə tutumu arasında fərqli bir idarəetmə dengesi yaratmışdır.

Kütlə qiymətləndirmə alqoritmsı simulyasiyada real 2000 kg avtomobil kütləsine kısa sürede yaklaşmış və qiymətləndirmə xətası %5 sərhədının üçüne girmiştir. Rastgele yol koşullarında qarışıq nəzarətçinin gövdə roll açistilik passiv asqıa göre %72,80, gövdə pitch açistilik %7,20 və tekerlekler arasındaki orta asqı dinamik yawsı %36,91 azalmışdır. Ancaq bu tapıntılar tamamıyla matematiksel avtomobil modeli və ədədi yol girdirəline dayanmaktadır; real yük maşını üzerinde aktiv asqı donanımı, sensor xətaları, aktuator sərhədları və real yol dəyişənliği ilə doğrulama strukturlmamıştır.

Türkiyə baxımından tədqiqat, yük miktarı seferden sefere əhəmiyyətli ölçüde değişebilən şəbəkəır kommersiya avtomobililarda aktiv asqıun yalnız sabit bir nominal avtomobil kütləsine göre ayarlanmasının yerine, nəqliyyat vasitəsi pulmetrlerini sürüş sırasında kestiren uyarlanabilir bir idarəetmə yanaşmasının necə kurulabiləceğini göstərir. Bununla belə tədqiqatdaki 1200–2400 kg idarəetmə aralığı, kullanılan asqı pulmetrleri və yol modelleri müəyyən bir ədədi araca aittir. Türkiyə'deki real ticari nəqliyyat vasitəsilara uygulanması üçün nəqliyyat vasitəsi sinifına özgü model diaqnozmlama, real kütlə dşəbəkəılımı, aktuator tutumu, yol vərisi və fiziki doğrulama zəruridir.

Tədqiqatın əsas problemi nədir?

Kamyon aktiv asqıunun idarəetmə qazancları müəyyən bir avtomobil kütləsine göre tasarlanırsa yük değiştiğinde eyni nəzarətçi qalıq tasarlandığı dinamik sistemi idarəetmə etmemektedir. Avtomobil kütləsindeki değişiklik gövdənin şaquli hərəkətini, pitch və roll dinamiklerini, asqı hərəkətini və lastiğin yol üzerindeki dinamik deformasiyaunu etkiləyebilir.

Tədqiqatçıların çözmek istediği əsas problem, sabit nəqliyyat vasitəsi pulmetrleri kullanan LQR aktiv asqı nəzarətçisinin büyük yük değişimlerinde performansının bozulmasıdır. Önerilən metod bu niyəle avtomobil kütləsini sürüş sırasında kestirmekte və aktiv asqı kazancını kestirilən kütləye göre değiştirmektedir.

Tədqiqatnın özgün yanaşması hansı biləşenleri birləşdirir?

Tədqiqatnın idarəetmə arxitekturası üç ana biləşenden oluşmaktadır:

1. Avtomobil kütləsi qiymətləndirmə modulü: Boylamsal nəqliyyat vasitəsi dinamiği və FFRLS kullanılarak toplam avtomobil kütləsi kestirilir.
2. Aktüatör qüvvəi hesablama modulü: Kestirilən kütləye uygun LQR geri əlaqə kazancı seçilir və aktiv asqı qüvvəleri hesaplanır.
3. Çok serbestlik dereceli avtomobil modeli: Yol girdisi və manevra koşullarına karşı vturşuəçin şaquli, roll, pitch və dörd təkərteki yaylandırılmamış kütlə hərəkətləri hesaplanır.

Şekil 3'te bu üç bölüm eyni geri əlaqə dövri üçünde gösterilmektedir. Nəqliyyat vasitəsi modeli sürüş durum dəyişənlerini hem kütlə qiymətləndirmə modulüne hem idarəetmə modulüne aktarmakta; nəzarətçi de dört asqı aktuatorüne uygulanacak qüvvəleri tekrar avtomobil modeline göndermektedir.

Nəqliyyat vasitəsi modeli kaç sərbəstlik dərəcəsine sahiptir?

Tədqiqatda toplam yeddi sərbəstlik dərəcəli bir tam avtomobil modeli kurulmuştur. Model:

• gövdənin şaquli hərəkətini,
• gövdənin roll hərəkətini,
• gövdənin pitch hərəkətini,
• dört tekerleğe ait dört ayrı yaylandırılmamış kütlənin şaquli hərəkətini

birlikdə içermektedir. Şekil 1'de dört asqıun yay və sönüm elementları, təkər sərtlikleri, aktif aktuator qüvvəleri, kütlə merkezi, roll/pitch oxleri və boylamsal–yanal sürətlənməler eyni mexaniki model üzerinde gösterilmektedir.

Gövdenin şaquli hərəkəti necə modellenmiştir?

Kütlə merkezindeki şaquli hərəkət üçün Newton'un ikinci yasası:

\[ m_s\ddot{z}=\sum_{i=1}^{4}F_{si} \]

şəklində yazılmıştır. Burada \(m_s\) yaylandırılmış kütləyi, \(z\) gövdə kütlə merkezinin şaquli yerdəyişməsini və \(F_{si}\) her tekerlekte asqıun gövdəye uyguladığı toplam qüvvəi göstərir.

Her asqı qüvvəsi:

\[ F_{si} = k_{si}(z_{ui}-z_{si}) + c_{si}(\dot z_{ui}-\dot z_{si}) + F_{ai} \]

kimi müəyyən edilmişdir. \(k_{si}\) asqı rijitliği, \(c_{si}\) asqı sönüm katsayistilik, \(z_{ui}\) yaylandırılmamış kütlə mövqeu, \(z_{si}\) ilgili gövdə bşəbəkəlantı noktasının mövqeu və \(F_{ai}\) aktiv asqı aktuator qüvvəsidir.

Yuvarlanma və pitch niyə modele dahil edilmiştir?

Kamyon yalnız dikey yol vibrasiyaine maruz kalmamaktadır. Frenleme/sürətlanma sırasında boylamsal sürətlənmə gövdə pitchsını, viraj və ya yanal sürətlənmə isə gövdə rollsını etkiləyebilir. Tədqiqat bu kuplajı modellemek amacıyla her iki hərəkəti de tənliklere dahil etmiştir.

Yuvarlanma hərəkəti:

\[ I_x\ddot{\phi} = (F_{s1}-F_{s3})L_3 + (F_{s2}-F_{s4})L_4 + m_s a_y d_r + m_s g d_r\phi \]

və pitch hərəkəti:

\[ I_y\ddot{\theta} = (F_{s2}+F_{s4})L_2 - (F_{s1}+F_{s3})L_1 + m_s a_x d_p + m_s g d_p\theta \]

ilə ifade edilmiştir. \(I_x\) və \(I_y\) sırasıyla roll və pitch ətalət momentlerini; \(a_y\) yanal sürətlənməyi, \(a_x\) boylamsal sürətlənməyi göstərir.

Avtomobil kütləsi necə qiymətləndirilirdir?

Kütlə qiymətləndirilməsi birbaşa asqı hərəkətinden değil, vturşuəçin boylamsal dinamik tənlikinden elde edilmektedir:

\[ m\dot{v}=F_X-F_f-F_w-F_i \]

Denklem ötürücü qüvvəi, roll direnci, aerodinamik direnç və eğim direnci ayrıntılarıyla açıldığında:

\[ m\dot{v} = \frac{T_{tq}i_gi_0\eta_T}{r} - \frac{1}{2}\rho C_dAv^2 - mg\sin\alpha - mgf\cos\alpha \]

biçimini almaktadır.

Burada \(T_{tq}\) transmisyona giren real momentu, \(i_g\) transmisyon nisbətinı, \(i_0\) ana dişli nisbətinı, \(\eta_T\) aktarma səmərəlilikini, \(r\) tekerlek roll yarıçapını, \(\rho\) hava sıxlığınu, \(C_d\) aerodinamik sürükleme katsayistiliknı, \(A\) ön alanı, \(\alpha\) yol eğimini və \(f\) roll direnci katsayistiliknı ifade etmektedir.

FFRLS üçün tənlik:

\[ y(k)=h(k)^T\hat{\theta}+e(k) \]

biçimine fırlanmatürülmüş və kestiriləcek pulmetr \(\hat{\theta}\) avtomobil kütləsi \(m\) kimi seçilmiştir.

Unutma faktörü niyə kullanılıyor?

Yinelemeli ən kiçik kvadratlar alqoritmsının unutma faktörü \(\lambda\), eski vərirəlin yeni qiymətləndirmə üzerindeki şəbəkəırlığını düzenlemektedir. Tədqiqatdaki təsnifatya göre \(0<\lambda<1\) olduğunda geçmiş vərinin etkisi azaltılmakta, \(\lambda=1\) olduğunda değiştirilmemekte və \(\lambda>1\) olduğunda güclendirilmektedir.

Tədqiqatda:

\[ \lambda=0,95 \]

istifadə edilmişdir.

FFRLS pulmetr kazancı:

\[ K(k) = \frac{P(k-1)h(k)} {\lambda+h(k)^TP(k-1)h(k)} \]

pulmetr güncellemesi:

\[ \hat{\theta}(k) = \hat{\theta}(k-1) + K(k) \left[ y(k)-h(k)^T\hat{\theta}(k-1) \right] \]

və kovarians güncellemesi:

\[ P(k) = \frac{1}{\lambda} \left[ I-K(k)h(k)^T \right]P(k-1) \]

şəklindədir.

LQR nəzarətçi neyi optimize ediyor?

Doğrusal Karesel Düzenleyici (Linear Quadratic Regulator, LQR) çok sayıda nəqliyyat vasitəsi durumunu və aktuator qüvvəsi gereksinimini eyni xərc fonksionu üçünde dmaneəemektedir:

\[ J = \int_{0}^{\infty} \left( Y^TQY+U^TRU \right)dt \]

\(Q\) nəqliyyat vasitəsi durumlarının və performans çıktılarının göreli örütubətini, \(R\) isə dört aktiv asqı aktuatorünün idarəetmə qüvvəine vərilən cezayı belirlemektedir.

Riccati tənlikinin çözümünden elde edilən geri əlaqə matrisi ilə aktif asqı qüvvəsi:

\[ U=-K\hat{X} \]

kimi hesaplanmaktadır. \(\hat X\), Kalman kestiricisinden elde edilən sistem durumudur.

Neden LQR matrisi her dövrde yenidən hesaplanmıyor?

Tədqiqatçılar Riccati tənlikini real vaxtlı kimi işmlı çözmenin nəqliyyat vasitəsi nəzarətçisü açistilikndan yüksək hesablama gereksinimi yaratacşəbəkəını bildirir. Buna görə 1200–2400 kg kütlə aralığı 20 kg intervallarla bölünmüş və her kütlə noktası üçün geri əlaqə matrisi \(K\) oflayn kimi önceden hesablanmışdır.

Nəqliyyat vasitəsi çalışırken FFRLS'nin kestirdiği kütləye en yaxın qeyd seçilərek ilgili \(K\) matrisi istifadə olunur. Böylece onlayn adaptasyon, her zaman addımında Riccati tənliki çözmek yerine önceden hesaplanmış qazanc cədvəlsundan seçim yapmaktadır.

Kütlə qiymətləndirilməsindeki küçük dalğalanmalar kazancı işmlı değiştiriyor mu?

Bunu önlemek üçün tədqiqatçılar mutlak yüzde xəta (Absolute Percentage Error, APE) tabanlı bir güncelleme mantığı kullanmıştır:

\[ APE= \frac{|m_{out}-m_{new}|}{m_{out}} \]

və:

\[ m_{out} = \begin{cases} m_{out}, & APE\leq\rho\\ m_{new}, & \text{aksi durumda} \end{cases} \]

şəklində diaqnozmlamıştır. Mənbə metinde \(\rho\) hədd pulmetrsinin ədədi dəyəri vərilmemektedir. Buna görə Verianla məqaləsinde hədd üçün bir dəyər üretilmemiştir.

Rastgele yol necə modellenmiştir?

Rastgele yol girişi filtrelenmiş beyaz gürültü modeliyle yaradılmışdır:

\[ \dot z_{gi}(t) = -2\pi f_0z_{gi}(t) + 2\pi\sqrt{G_0v}\,w_i(t) \]

Tədqiqatda B sinfi yol kullanılmış; yol kələ-kötürlük katsayistilik:

\[ G_0=0,000064 \]

və alt kesim tezlikı:

\[ f_0=0,01 \]

kimi müəyyən edilmişdir. Sol və sşəbəkə tekerleklerin yol girdirəli uyumlu kabul edilmiş, ön və arka tekerlekler arasında nəqliyyat vasitəsi hərəkətine bşəbəkəlı zaman gecikməsi istifadə edilmişdir.

Simülasyonda yük ne kadar değiştirilmiştir?

Kontrol sistemi nominal kimi 1200 kg avtomobil kütləsiyle diaqnozmlanmış, müqayisəlı şəbəkəır yük ssenarisunda real avtomobil kütləsi 2000 kg kimi seçilmiştir. Böylece özgün sabit LQR idarəetməünün nominal modelden əhəmiyyətli ölçüde uzaklaşması sşəbəkəlanmış və kütlə uyarlamasının etkisi araşdırılmışdır.

Kütlə qiymətləndirilməsi ne kadar doğru çalışmıştır?

Şekil 6'daki qiymətləndirmə eğrisi başlanğıcta sürətla yükselmekte və real 2000 kg dəyərinin çmərhələsine yaklaşmaktadır. Tədqiqatçılar qiymətləndirmə xətasının kısa sürede %5'in altında kaldığını bildirmektedir.

Kontrol sisteminde daha dayanıqlı bir kütlə dəyəri kullanılabilmesi üçün qiymətləndirmə dəyərləri ayrıca her 5 saniyede bir ortalanmıştır. Stabilizasyondan sonraki 10 saniyelik bölüm üçün mənbəta avtomobil kütləsi xəta göstəriciləri:

kimi vərilmişdir. Mənbə cədvəl avtomobil kütləsini ton cinsinden etiketlemekte; ISE və IAE üçün ayrıca müstəqil fiziki vahid açıqlaması təqdim etmir.

Rastgele yolda gövdə hərəkəti necə değişmiştir?

2000 kg şəbəkəır yük koşulunda qarışıq nəzarətçinin passiv asqıa göre gövdə roll açistilik RMS dəyərini %72,80, gövdə pitch açistiliknı %7,20 azalttığı bildirilmişdir.

Özgün sabit LQR nəzarətçi de gövdə tutumunda güclü idarəetmə sşəbəkəlamıştır: roll açistilik üçün passivə göre %72,46, pitch açistilik üçün %7,73 azalma görülmüştür. Buna görə onlayn kütlə qiymətləndirilməsinin asıl kazancı gövdə tutumunda dramatik ek bir yaxşılaşma değil; şəbəkəır yükte asqı və təkər dinamiğini daha uygun dmaneəemek olmuştur.

Gövde şaquli sürətlənməsinde bir ödünleşim var mı?

Evət. Karma nəzarətçi bütün metriklerde özgün LQR'dan daha iyi deyil.

Gövde şaquli sürətlənməsi RMS dəyəri:

• passiv asqıda 0,16 m/s²,
• özgün LQR'da 0,13 m/s²,
• qarışıq nəzarətçide 0,15 m/s²

kimi vərilmişdir. Karma nəzarətçi passiv sisteme göre şaquli sürətlənməyi %7,95 azaltmış olsa da özgün LQR'ın 0,13 m/s² sonucuna ulmərhələmıştır.

Tədqiqatçılar şəbəkəır yükte asqı dinamik yawsı və təkər dinamik deformasiyasınun təhlükəsizlik açistilikndan daha kritik olduğunu savunarak bu konfor ödünleşimini kabul ediləbilir kimi yorumlamaktadır. Bunun tədqiqatçıların idarəetmə tasarımı tercihine dayalı bir yorum olduğu; fiziki nəqliyyat vasitəsi üzerinde istifadəçi konfor testi və ya təhlükəsizlik testi strukturlmadığı unutulmamalıdır.

Süspansion hərəkəti necə değişmiştir?

Rastgele yol koşulunda qarışıq nəzarətçi dört tekerleğin tamamında asqı dinamik yawsını özgün LQR'a göre azaltmışdır. Mənbə, dörd təkər üçün orta fərqı %3,26 kimi bildirmektedir.

Pasif asqıa göre qarışıq nəzarətçideki azalma tekerleklere bşəbəkəlı kimi %34,22 ilə %38,66 arasında değişmiştir. Özgün LQR'a karşı kazanım daha küçük olsa da dört tekerleğin tamamında eyni yöndedir.

Lastik dinamik deformasiyau niyə əhəmiyyətli bir nəticətur?

Tablo 7'de şəbəkəır yük altında özgün LQR nəzarətçinin təkər dinamik deformasiyası passiv asqıa göre dört tekerleğin tamamında hafifçe artırdığı görülmektedir. Karma nəzarətçi isə dört tekerleğin tamamında passiv asqıun altına inmiştir.

Mənbə nəticə bölümünde, qarışıq nəzarətçinin özgün LQR'a kıyasla təkər dinamik deformasiyasınu orta %5,91 azalttığı bildirilmektedir. Bu nəticə, kütlə uyarlamasının şəbəkəır yük ssenarisunda en belirgin faydalarından biridir.

Tezlik alanı nəticələri ne göstərmişdir?

Şekil 14–16 zaman alanındaki RMS nəticələrinın ardındaki rezonans davranışını göstərir. Karma nəzarətçinin asqı dinamik yawsı, hem passiv hem özgün nəzarətçiye göre birinci və ikinci rezonans bölgelerinde ümumi kimi daha aşşəbəkəı kalmıştır.

Lastik dinamik deformasiyaunda isə özgün LQR birinci rezonans bölgesinde bazı durumlarda qarışıq nəzarətçiden biraz daha iyi görünürken ikinci rezonans bölgesinde özgün LQR'ın tepki seviyesi passiv sistemin üzerine çıkmaktadır. Karma nəzarətçi ikinci rezonans bölgesinde bu bozulmayı daha iyi sərhədlandırmıştır.

Buna görə mənbə nəticələri tek bir tezlik və ya tek bir konfor metriğinde mutlak üstünlük değil, geniş idarəetmə hedefleri arasında bir denge göstərir.

Aktüatör qüvvəinde ne değişmiştir?

Şekil 17'de özgün LQR ilə qarışıq nəzarətçinin aktuator qüvvəleri müqayisə edilmişdir. Tədqiqatçılar qarışıq nəzarətçinin ümumi qüvvə genliğinin daha aşşəbəkəı olduğunu və xüsusilə yüksək tezlikli qüvvə biləşenlerini bastırdığını bildirir.

Mənbə bu sonucu aktiv asqı aktuatorünün tepki sürətı gereksiniminin azalması və tasarımın kolaylaşması açistilikndan olumlu yorumlamaktadır. Ancaq tədqiqatda real bir aktuatorün elektrik enerjisi tüketimi, termal yükü və ya fiziki səmərəliliki ölçülməmişdir. Buna görə nəticə “ölçülmüş enerji tasarrufu” kimi yorumlanmamalıdır.

Tümsek simulyasiyau ne göstərmişdir?

İkinci yol ssenarisunda 30. saniyede bir yol tümseği uygulanmış və yanal sürətlənmə sıfır kabul edilmiştir.

Pasif asqıla karşılaştırıldığında qarışıq nəzarətçi:

• maksimum pitch açistiliknı belirgin biçimde azaltmış,
• maksimum roll açistiliknı hafif artırmış,
• asqı dinamik yawsının maksimumunu təxminən benzer seviyede tutmuş,
• gövdə tutumu dəyişənlerinin yerleşme süresini kısaltmıştır.

Özgün LQR ilə karşılaştırıldığında isə qarışıq nəzarətçinin maksimum pitch açistilik benzer kalırken maksimum roll və asqı dinamik yawsı daha aşşəbəkəı, yerleşme süresi daha kısa kimi rapor edilmişdir.

Gövde şaquli sürətlənməsinde qarışıq nəzarətçi passiv asqıa göre hafif yaxşılaşma gösterirken özgün LQR'a göre daha yüksək maksimum sürətlənmə yaratmışdır. Mənbə, qabar nəticələrinda da idarəetmə strategiyasınin konfor ilə asqı/təkər hərəkəti arasında bir ödünleşim yaptığını göstərir.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• FFRLS, kullanılan ədədi sürüş ssenarisunda 2000 kg avtomobil kütləsini %5 xəta sərhədı üçünde kestirebilmiştir.
• Çevrimiçi kütlə bilgisine göre LQR kazancı seçmek, 1200 kg nominal modele göre çalışan sabit LQR'ın şəbəkəır yükteki bazı performans təkanlarını azaltmışdır.
• Rastgele yol simulyasiyaunda qarışıq nəzarətçi özgün LQR'a göre asqı dinamik yawsını orta %3,26 azaltmışdır.
• Mənbə nəticə bölümüne göre təkər dinamik deformasiyası özgün LQR'a kıyasla orta %5,91 azalmışdır.
• Gövde roll və pitch idarəetməü karma və özgün nəzarətçide birbirine yaxın seviyelerde tutulmuştur.
• Karma nəzarətçi yüksək tezlikli aktuator qüvvəsi biləşenlerini özgün nəzarətçiye göre azaltmışdır.
• Rastgele yol və qabar ssenariları metodun fərqli ədədi yol girdirəlindeki davranışını müqayisəlı kimi göstərmişdir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi və ya test etmədiyi nəticələr

• Gerçek bir yük maşını üzerinde yol təcrübəi strukturlmamıştır.
• Fiziksel aktiv asqı aktuatorü və ya Hardware-in-the-Loop doğrulaması təqdim edilməmişdir.
• Kontrol sisteminin seriyalı istehsal avtomotiv təhlükəsizği və ya dayanıklılığı doğrulanmamışdır.
• Karma nəzarətçi bütün performans ölçütlerinde özgün LQR'dan üstün deyil; gövdə şaquli təcili əhəmiyyətli bir karşı örnektir.
• Aktüatör qüvvəinin azalması fiziki enerji istehlaxın və ya səmərəlilik ölçməü deyil.
• 1200–2400 kg qazanc cədvəlsunun fərqli nəqliyyat vasitəsi siniflarına birbaşa uygulanabiləceği gösterilmemiştir.
• FFRLS pulmetrlerinin, unutma faktörünün və ya LQR çəkilərinın fərqli real nəqliyyat vturşuəsilar üçün mərhələnsel optimum olduğu kanıtlanmamıştır.
• Gerçek yol sensor səs-küyü, real yük dşəbəkəılımı və bütün fiziki aktuator məhdudiyyətlərının etkisi sahə təcrübəiyle doğrulanmamışdır.

Tədqiqatın metodu və nəticələri

Simülasyonda kullanılan əsas nəqliyyat vasitəsi pulmetrleri

Rastgele yol koşulundaki ana RMS nəticələri

Karma nəzarətçinin gövdə tutumundaki nəticələri özgün LQR'a oldukça yaxındır. En belirgin fərq asqı və təkər hərəkətinde görülmekte; gövdə şaquli təcilinde isə özgün LQR daha aşşəbəkəı RMS sşəbəkəlamaktadır.

Dört tekerleğin təkər dinamik deformasiyaları

Özgün LQR dört tekerleğin tamamında passiv asqıdan biraz daha yüksək təkər deformasiyau üretirken kütlə adaptiv qarışıq nəzarətçi dört tekerleğin tamamında passiv sistemin altına inmiştir.

Dəyərlendirme ölçütleri

Tədqiqatda nəqliyyat vasitəsi dinamik yanıtını qiymətləndirmək üçün:

• gövdə şaquli təcili,
• gövdə pitch açistilik,
• gövdə roll açistilik,
• asqı dinamik yawsı,
• təkər dinamik deformasiyası

istifadə edilmişdir. Nəticəlar hem zaman alanında RMS dəyərləri və keçici tepkilərle hem de tezlik sahəsindaki rezonans davranışıyla araşdırılmışdır.

Kütlə qiymətləndirmə xətasının dəyərlendirilmesinde ayrıca kadrsel xəta integrali:

\[ ISE=\int_0^t e^2dt \]

və mutlak xəta integrali:

\[ IAE=\int_0^t|e|dt \]

istifadə edilmişdir.

Karşılaştırılan üç asqı sistemi

Tədqiqatın güclü tərəfləri

• Kütlə değişimini birbaşa aktiv asqı idarəetməünün üçüne dahil etmektedir.
• Düşey hərəkətin yanı sıra roll və pitchyı eyni yeddi sərbəstlik dərəcəli tam avtomobil modelinde ele almaktadır.
• Kontrol performansını yalnız passiv asqıla değil, sabit LQR nəzarətçiyle de müqayisəktadır.
• Rastgele yol və qabar olmak üzere iki fərqli yol girişi kullanmaktadır.
• Nəticəları hem zaman hem tezlik sahəsinda qiymətləndirməktedir.
• Real vaxtlı Riccati çözümü yerine oflayn qazanc cədvəlsu kullanarak nəzarətçinin uygulanabilir hesablama arxitekturasıni tartımmaktadır.
• Karma nəzarətçinin daha iyi olmadığı gövdə şaquli təcili gibi ölçütleri de nəticələrda görünür bırakmaktadır.

Temel metodoloji məhdudiyyətlər

En əhəmiyyətli məhdudiyyət fiziki doğrulama bulunmamasıdır. Nəqliyyat vasitəsi, asqı, yol və kütlə qiymətləndirilməsi bütünüyle ədədi model üçünde qiymətləndirilmişdir. Gerçek taşıt üzerindeki sensor səs-küyü, model pulmetr nəşrmaları, aktuator mexaniki sərhədları, hidravlik/elektromexaniki gecikməler, enerji istehlaxın və real yol profillerinin etkisi bu tədqiqatda fiziki təcrübəle sınanmamıştır.

İkinci əhəmiyyətli sərhəd, onlayn uyarlamanın aslında işmlı bir LQR yenidən optimallaşdırmau olmamasıdır. Tədqiqatda 1200–2400 kg aralığındaki K matrisleri önceden hesaplanmakta və kestirilən kütləye en yaxın matris seçilmektedir. Buna görə metod daha doğru biçimde kütlə qiymətləndirilməsiyle yönlendirilən qazanc cədvəlləşdirməsi yanaşması kimi anlaşılmalıdır.

Həmçinin tədqiqatdaxın bazı LQR çəkiləri empirik/optimallaşdırma sonucu belirlenmektedir; fərqli bir nəqliyyat vasitəsita eyni çəkilərin eyni konfor–yol tutuş dengesini vəreceği gösterilmemiştir.

Mənbə və metod qeydi

Tam orijinal tədqiqat adı: Mix Controller Design for Activə Suspension of Trucks Integrated with Online Estimation of Vehicle Mass

Müəlliflər və sıraları: Choutao Ma; Yiming Hu; Weiwei Zhao; Dequan Zeng.

Eş katkı/eş birinci müəllif: Mənbəta eş katkı və ya eş birinci müəllif beyanı belirtilmemiştir.

Sorumlu müəllif: Yiming Hu.

Qurumlar:
1. School of Mechatronics and Vehicle Engineering, East China Jiaotong Univərsity, Nanchang 330013, China.
2. Nanchang Automotivə Institute of Intelligence & New Energy, Nanchang 330038, China.

Mənbə növü: Hakemli tədqiqat məqaləsi; bilimsel doğrulama esas kimi modelleme və ədədi simulyasiyaa dayanmaktadır.

Jurnal: Vehicles.

Nəşriyyat: MDPI.

Cilt / məqalə numarası: 7 / 71.

DOI: 10.3390/vəhicles7030071

Gönderim tarihi: 25 Nisan 2025.

Revizyon tarihi: 7 Temmuz 2025.

Kabul tarihi: 9 Temmuz 2025.

Yayın tarihi: 11 Temmuz 2025.

Resmî nəşr bşəbəkəlantistilik: https://www.mdpi.com/2624-8921/7/3/71

DOI bşəbəkəlantistilik: https://doi.org/10.3390/vəhicles7030071

Lisənziya: Creativə Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Maliyyələşmə: Tədqiqat; National Natural Science Foundation of China (52302470 və 52462053), Ganpo Talent Support Program-Leading Academic and Technical Personnel in Major Disciplines of Jiangxi Province (20232BCJ23091), Natural Science Foundation of Jiangxi Province (20232BAB214092 və 20224BAB214045), Key R&D Program of Jiangxi Province (20232BBE50010, 20243BBG71011 və 20232BBE50009), Open Bidding for Selecting the Best Candidates Program of Nanchang (2022JBGS001) ilə 03 Special Program and 5G Project of Jiangxi Province (20232ABC03A30) tarafından desteklenmiştir.

Məlumat əlçatanlığı: Tədqiqatçılar tədqiqatyı destekleyen vərirəlin makul talep üzerine sorumlu müəlliflərdan ediniləbiləceğini bildirir.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər maraqlar toqquşması olmadığını beyan etmiştir.

Müəllif katkıları: Kavramsallaştırma Choutao Ma; metod Choutao Ma və Yiming Hu; mənbəlar Yiming Hu və Dequan Zeng; vəri düzenleme Choutao Ma; ilk taslak Choutao Ma və Weiwei Zhao; gözden geçirme və düzenleme Yiming Hu və Choutao Ma; danışmanlık və proje yönetimi Yiming Hu tarafından həyata keçirilmişdir.

Bilimsel içerik sərhədı: Bu Verianla məqaləsindeki avtomobil modeli, FFRLS alqoritmsı, LQR/Kalman arxitekturası, ədədi pulmetrler, yol girdirəli və nəticələr yalnız incelenen tədqiqatya dayanmaktadır. Dış mənbə yalnız bibliyoqraf və nəşr kimliyinin doğrulanması üçün kullanılmış; dış mənbəlardan yeni eksperimental və ya mexaniki tapıntı eklenmemiştir.

Temel metodoloji məhdudiyyət: Tədqiqatnın tüm idarəetmə doğrulaması ədədi simulyasiyaa dayanmaktadır. Fiziksel yük maşını, aktiv asqı prototipi, təcrübə stendı, Hardware-in-the-Loop və ya real yol testi təqdim edilməmişdir. “Road bump experimentation simulation” bölümü de fiziki təcrübə değil qabar girdili ədədi simulyasiyadur. Nəticəlar real nəqliyyat vturşuəsi sahə başaristilik, fonksionel təhlükəsizlik və ya ticari tətbiq oluna bilmə kanıtı kimi dəyərlendirilmemelidir.

Kontrol performansı sərhədı: Karma nəzarətçi bütün metriklerde özgün LQR'dan üstün deyil. Rastgele yol koşulunda gövdə şaquli təcili özgün LQR üçün 0,13 m/s² iken qarışıq nəzarətçide 0,15 m/s²'dir. Tədqiqatnın ana faydası, şəbəkəır yük altında gövdə tutumunu büyük ölçüde korurken asqı dinamik yawsı və təkər dinamik deformasiyasınu azaltmasıdır.

Verianla Livə v0.2 notu: Kontrol süreci ilə ədədi müqayisəlar görünür HTML cədvəllarına aktarılmıştır. Məqalə HTML'sine Livə SVG, JavaScript, inline evənt handler və ya data-vlivə-* alanı eklenmemiştir. Etkiləşimli SVG qatı site səviyyəindeki ortak vərianla-livə.js v0.2 motoru tarafından tədqiqat zamanında üretiləbilir; JavaScript tədqiqatsa dahi bilimsel cədvəllar okunabilir kalır.