Бул изилдөө активдүү асма системалуу унаада бүт жол профилин алдын ала жогорку тактык менен өлчөөнүн ордуна, жакындап келе жаткан локалдык дөңсөөнү математикалык түрдө түзүлгөн жарым синус формасындагы виртуалдык бузгуч менен көрсөтүп, кузовдун тик ылдамдануусун жана pitch кыймылын азайтууну көздөйт. Сунушталган виртуалдык бузгучтун алдын ала берүү контроллери — Virtual Disturbance Feedforward Controller, VDFC — чейрек унаа жана жарым унаа моделдеринен иштелип чыккан сызыктуу-квадраттык статикалык чыгыш кайтарым байланышы контроллерлери менен бириктирилет. Виртуалдык дөңсөөнүн бийиктиги, туурасы, убакыт/жайгашуу борбору жана айрым конфигурацияларда алдыңкы-арткы фаза байланышы оффлайн симуляцияга негизделген оптималдаштыруу менен жөндөлөт. Текшерүү реалдуу унаада эмес, MATLAB/Simulink 2024a жана CarSim 8.0 биргелешкен симуляциясында, локалдык жарым синус дөңсөө киргизүүлөрүндө жүргүзүлгөн.

Изилдөөдө эң тең салмактуу жыйынтык берген параметрлештирүү изилдөөчү тарабынан VDFC4 деп бааланат. Жарым унаа LQ SOF контроллерине кошулган HVDFC4, 36 km/h негизги симуляциясында контролсуз унаага салыштырмалуу максималдуу кузов тик ылдамдануусун 3,7 m/s²'ден 2,1 m/s²'ге, максималдуу pitch ылдамдыгын 21,8°/s'ден 4,3°/s'ге жана эки жыштык тилкесин бириктирген сунушталган \(J_{MS,DB}\) индексин 0,9343'төн 0,2589'га түшүргөн. Булак изилдөө бул өзгөрүүлөрдү тиешелүүлүгүнө жараша болжол менен %42, %80 жана %72 азайуу деп билдирет.

Бирок мындан “кыймыл оорусу %72 азайды” деген тыянак чыгарууга болбойт. \(J_{MS,DB}\) — изилдөөчү унаа кузовунун тик ылдамдануусу менен pitch ылдамдыгын 0,1–0,5 Hz жана 0,8–8 Hz тилкелеринде бириктирүү үчүн иштеп чыккан салыштырма сандык индекс. Изилдөөчү бул индекстер стандартташтырылган MSDVнин ордуна иштелип чыккан эмес экенин ачык айтат. Изилдөөдө адам катышуучулар, субъективдүү жүрөк айлануу баллдары же клиникалык/реалдуу жашоодогу кыймыл оорусун өлчөө жок.

Сунушталган система классикалык “толук жол профили белгилүү” preview контролунан да айырмаланат. VDFCге келечектеги жол бийиктигинин деталдуу тизмеги керек эмес; бирок дөңсөөнүн болжолдуу пайда болуу убактысы же борбордук жайгашуусу алдын ала аныкталышы керек. Изилдөө бул маалыматты, мисалы, алдыңкы камера жана компьютердик көрүү аркылуу баалоого болорун айтат. Демек ыкма толугу менен алдын ала маалыматсыз эмес; толук профиль preview ордуна окуя деңгээлиндеги чектелген алдын ала маалыматты колдонот.

Түркия жагынан: Бул ыкма активдүү асма, автономдуу унаа, электр унаасынын шасси контролу жана жол preview системаларын иштеп чыккан автомобиль Ar-Ge командалары үчүн каралышы мүмкүн. Айрыкча толук жол профилин жогорку тактыкта өлчөөнүн ордуна локалдык дөңсөө окуясын аныктап, алдын ала калибрленген виртуалдык бузгуч жаратуу онлайн эсептөө жүгүн азайта турган архитектура сунуштайт. Бирок изилдөөдөгү жакшыртуу көрсөткүчтөрү белгилүү CarSim E-Class моделине, белгилүү асма параметрлерине, жарым синус дөңсөөгө, чектелген ылдамдык диапазонуна жана идеалдаштырылган аныктоо божомолуна таандык. Түркиядагы реалдуу жол бузулуулары, актуатор чектери, сенсор ызы-чуусу, дөңгөлөк касиеттери жана унаа моделдеринде реалдуу унаа/HIL текшерүүсү жок эле ошол жыйынтык чыгат деп айтууга болбойт.

Изилдөөнүн негизги көйгөйү эмне?

Активдүү асма системаларында эки негизги контрол ыкмасы бирге колдонулушу мүмкүн: кайтарым байланыш жана алдын ала берүү. Кайтарым байланыш контроллери унаа кыймылдаган соң өлчөнгөн кузов жана асма жоопторуна жараша күч жаратса, алдын ала берүү ыкмасы жакындап келе жаткан жол бузгучун унаа үстүнөн өтө электе эсепке ала алат.

Бирок классикалык жол preview алдын ала берүү ыкмаларында жол профилин жогорку тактыкта өлчөө же болжолдоо керек. Изилдөө бул талапты азайтуу үчүн реалдуу жол дөңсөөсүнүн бүт геометриясын колдонуунун ордуна аны жөндөлүүчү виртуалдык жарым синус дөңсөө менен көрсөтөт.

Сунушталган архитектуранын негизги принциби:

\[ u=u_{FB}+u_{FF} \]

түрүндө. Бул жерде \(u_{FB}\) LQ SOF кайтарым байланыш күчүн, \(u_{FF}\) болсо VDFC жараткан алдын ала берүү күчүн билдирет.

Эмне үчүн статикалык чыгыш кайтарым байланышы колдонулган?

Стандарттуу толук абал LQR контроллери кузов жана дөңгөлөктөрдүн жылышы жана ылдамдыгы сыяктуу бардык абал өзгөрмөлөрүн өлчөөнү же баалоону талап кылышы мүмкүн. Изилдөө бул сериялык өндүрүш унаасында кошумча сенсор же байкоочу талабын жаратышы мүмкүн экенин белгилейт.

Ошондуктан изилдөөдө Static Output Feedback — SOF түзүлүшү тандалган. Чейрек унаа моделиндеги кайтарым байланыш чыгыштары кузовдун тик ылдамдыгы жана асма ылдамдыгынан; жарым унаа моделиндегилер кузов тик ылдамдыгы, pitch ылдамдыгы жана алдыңкы/арткы асма ылдамдыктарынан турат.

Акселерометр сигналдары алгач DC офсетин басуу үчүн жогорку өткөрүүчү, андан соң жогорку жыштыктагы өлчөө ызы-чуусун азайтуу үчүн төмөн өткөрүүчү чыпкалардан өткөрүлөт. Изилдөөдө төмөнкү кесүү менен байланышкан маани 0,1 Hz; төмөн өткөрүүчү чыпка үчүн болжол менен 15–20 Hz диапазону колдонулат.

LQ SOF эмне үчүн классикалык LQR менен бир мааниде “оптималдуу” эмес?

Изилдөө бул айырманы атайын баса белгилейт. Толук абал LQR көйгөйү Riccati теңдемеси аркылуу глобалдык оптималдуу кайтарым байланыш күчөтүүсүнө жете ала турган стандарттуу түзүлүшкө ээ, ал эми статикалык чыгыш кайтарым байланыш көйгөйүндө Lyapunov матрицасы менен кайтарым байланыш күчөтүүсү бири-бирине билинейлик байланышта.

Ошондуктан изилдөөдө MATLAB 2024a fminsearch() менен алынган LQ SOF күчөтүүлөрү:

глобалдык оптималдуу LQR чечими эмес, локалдык оптималдаштырылган жана туруктуулугу текшерилген SOF күчөтүүлөрү.

Талапкер күчөтүү жабык цикл матрицасынын бардык өздүк маанилери бирдик айлананын ичинде болгондо жана оң аныкталган Lyapunov чечими табылганда гана кабыл алынат.

VDFC жабык цикл туруктуулугун өзгөртөбү?

Булак изилдөөгө ылайык жок. Номиналдык кайтарым байланыш системасы:

\[ x(k+1)=F_{cl}x(k)+Gw(k) \]

түрүндө болсо, VDFC кошулганда:

\[ x(k+1)=F_{cl}x(k)+Gw(k)+Hu_{FF}(k) \]

болот. HSVD чектелген амплитудага жана чектүү убакытка ээ болгондуктан \(u_{FF}\) чектелген тышкы киргизүү катары каралат. VDFC \(F_{cl}\) матрицасын же жабык цикл уюлдарын өзгөртпөйт; номиналдык туруктуулук LQ SOF цикли тарабынан камсыз кылынат.

Жарым синус виртуалдык бузгуч кантип түзүлөт?

Мурда колдонулган нормалдуу бөлүштүрүүгө окшош виртуалдык бузгуч ыкмасында бийиктик жана тууралык параметрлери бири-бири менен татаалыраак байланышта. Изилдөө анын ордуна бийиктиги жана туурасы түз чечмелене турган жарым синус формасын колдонот:

\[ z_v(x)= \frac{h}{2} \left[ 1-\sin\left( \frac{2\pi}{w} (x-c-0.25w) \right) \right] \]

Бул жерде:

• h: виртуалдык бузгучтун чоку бийиктиги,
• w: туурасы/узактыгы менен байланышкан параметр,
• c: виртуалдык бузгучтун борбордук жайгашуусу.

Изилдөөдөгү реалдуу сыноо дөңсөөсү да жарым синус формасында жана 0,10 m чоку бийиктигине, 3,6 m мейкиндик туурасына ээ.

“Профиль preview-суз” деген эмнени билдирет?

VDFC үчүн жол бетинин келечектеги бүт бийиктик тизмегин өлчөөнүн кереги жок. Бирок система виртуалдык бузгучту туура убакта башташы үчүн реалдуу дөңсөөнүн болжолдуу борбордук жайгашуусу \(c\) же окуя убактысы белгилүү болушу керек.

Ошондуктан ыкма:

• толук жол профилин талап кылган классикалык preview MPC ыкмасынан азыраак алдын ала маалымат талап кылат,
• бирок жакындаган дөңсөө тууралуу эч кандай маалымат талап кылбаган толук сокур контрол эмес.

Изилдөөдө борбордук жайгашуу камерага негизделген компьютердик көрүү аркылуу бааланышы мүмкүн экени айтылат.

Эмне үчүн беш ар башка виртуалдык бузгуч дизайны сыналган?

Бул жерде максат эң көп эркин өзгөрмө колдонуу эмес. Изилдөөчү калибрлөө татаалдыгы менен натыйжалуулуктун ортосунда тең салмак издейт. Натыйжада VDFC4 ушул жагынан эң тең салмактуу талапкер деп тандалган.

Виртуалдык бузгуч кантип оптималдаштырылган?

Параметрлер реалдуу убакта унаанын ичинде оптималдаштырылбайт. Simulation-Based Optimization Method — SBOM оффлайн түрдө CarSim жана Simulink биргелешкен симуляцияларын кайра-кайра иштетет.

Максат функциясы:

\[ J_{MAX} = \max |\ddot z_c| + \zeta \cdot R2D \cdot \max |\dot{\theta}| \]

түрүндө жана изилдөөдө \(\zeta=0,3\) колдонулган. Ошентип кузовдун тик ылдамдануусунун да, pitch ылдамдыгынын да чоку мааниси бир убакта эске алынат.

Оптималдаштыруу диапазондору:

• \(h \in [0,01,\ 0,50]\),
• \(w \in [0,36,\ 7,2]\),
• \(c \in [12,\ 18]\)

деп берилген.

Кыймыл оорусу кантип бааланган?

Изилдөөдө үч түрдүү баалоо чогуу колдонулат:

• кузов тик ылдамдануусунун чоку мааниси \(PAV(a_z)\),
• кузов pitch ылдамдыгынын чоку мааниси \(PAV(\omega_y)\),
• MSDV жана изилдөөчү иштеп чыккан \(J_{MS,SB}\) жана \(J_{MS,DB}\) индекстери.

Бир тилкелүү индекс 0,1–0,5 Hz диапазонунда чыпкаланган тик ылдамдануу менен pitch ылдамдыгын бириктирет:

\[ J_{MS,SB} = \left[ \alpha \left( \frac{RMS(a_{z,LF})}{a_{z,ref}} \right)^2 + (1-\alpha) \left( \frac{RMS(\omega_{y,LF})}{\omega_{y,ref}} \right)^2 \right]^{1/2} \]

Эки тилкелүү \(J_{MS,DB}\) болсо төмөн жыштыктагы компонент менен изилдөөдө окуу учурунда кыймыл оорусу менен байланышкан 0,8–8 Hz тилкесин бирге баалайт:

\[ J_{MS,DB} = \left[ \beta(J_{LF})^2 + (1-\beta)(J_{RF})^2 \right]^{1/2} \]

Булак көрсөтүү эскертүүсү: \(J_{RF}\) үчүн берилген Теңдеме (50)де биринчи мүчө \(\alpha_{RF}\) менен салмакталса, экинчи мүчө басылган булакта \((1-\alpha_{LF})\) түрүндө. Ошол эле бөлүмдүн түшүндүрмөсү \(J_{RF}\) үчүн \(\alpha_{RF}\) салмагын айтат. Булактагы бул айырма бул жерде үнсүз оңдолгон эмес.

Изилдөөчү бул жаңы индекстер MSDVнин ордуна келген жаңы стандарт эмес, контроллерлерди салыштыруу үчүн кошумча өлчөмдөр экенин ачык айтат.

Симуляция кайсы унаа жана шарттар менен жүргүзүлгөн?

Кайтарым байланыш жалгыз эмнени берди?

Контролсуз абалда максималдуу тик ылдамдануу 3,7 m/s² жана максималдуу pitch ылдамдыгы 21,8°/s болгон.

Жарым унаага негизделген LQSOFH:

• тик ылдамданууну 2,7 m/s²'ге,
• pitch ылдамдыгын 4,8°/s'ге,
• \(J_{MS,DB}\) маанисин 0,3528'ге

түшүргөн.

Чейрек унаага негизделген LQSOFQ тик ылдамдануу жана pitch чоку маанилеринде LQSOFH сыяктуу күчтүү болбосо да \(J_{MS,SB}\), \(J_{MS,DB}\) жана MSDV боюнча төмөн маанилерди берген. Изилдөөчү муну эки контрол архитектурасы ар башка жыштык аймактарында ар башка эффективдүүлүк көрсөтүшү менен байланыштырат.

Реалдуу дөңсөөнү түз алдын ала берүү эмне үчүн жетиштүү болгон жок?

LQSOFHD жана LQSOFQD сыноолорунда реалдуу дөңсөө профили түз туруктуу күчөтүү менен алдын ала берүү киргизүүсүнө айландырылган. Изилдөөнүн Сүрөт 7-синде алдын ала берүү күчтөрү реалдуу дөңсөө менен бирден-бир пропорционал экени көрүнөт.

Бул түз ыкма айрыкча жарым унаага негизделген контроллерде кыймыл оорусу индекстерин жакшырткан эмес. Бул жагдай изилдөөчүнүн реалдуу дөңсөө профилин так көчүрүүнүн ордуна, контрол максаттарына ылайык формасы өзгөртүлгөн виртуалдык бузгучту колдонуу мотивациясын түзгөн.

VDFC кандай жыйынтык берди?

HVDFC5-тин \(J_{MS,DB}\) мааниси HVDFC4-төн бир аз төмөн болгону менен, VDFC5 көбүрөөк параметрди талап кылат. QVDFC4 болсо \(J_{MS,DB}=0,2484\) менен күчтүү жыйынтык берген. Изилдөөчү жарым унаа жана чейрек унаа топторунун экөөндө тең жакшы жыйынтык бергени жана параметр саны азыраак болгону үчүн VDFC4-тү жалпы натыйжалуулук/калибрлөө тең салмагы жагынан эң ылайыктуу конфигурация деп баалайт.

VDFC төмөн жыштыктагы кыймыл оорусу өлчөмүндө дайыма жакшы беле?

Жок. Бул изилдөөнүн маанилүү нюанстарынын бири. HVDFC2, HVDFC4 жана HVDFC5 максималдуу тик ылдамдануу менен pitch ылдамдыгын жана \(J_{MS,DB}\) маанисин жакшыртса да, HVDFC конфигурацияларынын эч бири \(J_{MS,SB}\) маанисин LQSOFH кайтарым байланыш базалык сызыгына салыштырмалуу жакшырткан эмес.

MSDV жагынан да ушундай чектөө бар. Демек VDFCнин пайдасы айрыкча эки жыштык тилкесин жана pitch кыймылын камтыган баалоолордо көрүнөт, ал эми 0,1–0,5 Hz салмактуу классикалык төмөн жыштык метрикасында ошол эле жакшыртуу байкалбайт.

MSDV таблицасындагы булак ичиндеги көйгөй

Контролсуз MSDV мааниси 0,0450. Ошого карабастан LQSOFHD үчүн Таблица 4 жана Таблица 6-да 0,0578 (29%) деп жазылган. 0,0578 мааниси 0,0450-дон жогору болгондуктан, чийки сандык маани кашаадагы сөздү “%29 азайуу” деп окуу менен шайкеш келбейт. Булак изилдөөдө бул айырма үчүн өзүнчө оңдоо же түшүндүрмө берилген эмес.

Ылдамдык өзгөргөндө система ошол эле натыйжалуулукту сактадыбы?

VDFC параметрлери 36 km/h үчүн оптималдаштырылып, андан кийин 10–60 km/h диапазонунда кайра оптималдаштырбастан сыналган. Жыйынтыктар айрыкча pitch контролу ылдамдык өзгөрүүсүнө тик ылдамдануу контролуна караганда туруктуураак болушу мүмкүн экенин көрсөтөт.

Бирок “20–40 km/h ортосунда бардык шартта жакшырат” деген бир сүйлөм жыйынтык таблицаларын толук чагылдырбайт. Мисалы HVDFC4 үчүн:

Бул таблица 30–40 km/h сыяктуу айрым чекиттерде HVDFC4 LQSOFHге караганда жакшыртуу берерин, бирок 20 km/hде ошол эле туруктуу калибрлөө олуттуу начарлашы мүмкүн экенин көрсөтөт. Изилдөөнүн өзү да туруктуу VDFC калибрлөөсү ылдамдык менен өзгөргөн дөңсөө дүүлүгүүсүнө ар бир чекитте шайкеш келбей турганын жана ылдамдыкка көз каранды параметр карталары пайдалуу болушу мүмкүн экенин айтат.

Кайсы параметр VDFC натыйжалуулугуна эң көп таасир эткен?

HVDFC4 үчүн төрт параметр — \(h\), \(w\), \(c_f\) жана \(L\) — үч деңгээлде өзгөртүлүп 3⁴ = 81 симуляция жүргүзүлгөн. ANOVA жыйынтыктарында өзүнчө эң таасирдүү негизги фактор \(c_f\), башкача айтканда алдыңкы виртуалдык бузгучтун борбордук жайгашуусу болгон.

Бирок эң чоң таасир бир параметрден эмес, \(c_f \times L\) өз ара таасиринен чыккан:

Жыйынтык виртуалдык дөңсөөнүн бийиктиги же туурасынан да көбүрөөк алдыңкы жана арткы ок менен убакыттык/мейкиндиктик фаза шайкештиги критикалык экенин көрсөтөт. Булак изилдөөдө \(c_f \times L\) өз ара таасири эки натыйжалуулук чыгышындагы жалпы вариациянын болжол менен %63'үн түшүндүрөт.

VDFC менен preview MPCнин негизги айырмасы

Изилдөөчү VDFCни MPCнин жалпы ордуна коюучу ыкма катары бербейт. Туурараак чечмелөө — толук жол preview жок, бирок жакындаган локалдык окуя аныктала турган шарттар үчүн эсептөө жүгү төмөн алдын ала берүү кошумчасы.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• Жарым синус формасындагы виртуалдык бузгучту колдонуу каралган локалдык дөңсөө симуляцияларында реалдуу дөңсөөнү түз алдын ала берүүгө караганда пайдалуураак жыйынтык бере алат.
• Жарым унаага негизделген LQ SOF жана VDFC айкалышы pitch кыймылын азайтууда чейрек унаага негизделген айкалышка караганда жалпысынан натыйжалуураак болгон.
• VDFC4 сыналган параметрлештирүү варианттарынын арасында натыйжалуулук жана калибрлөө татаалдыгы жагынан тең салмактуу талапкер.
• 36 km/h сыноосунда HVDFC4 контролсуз унаага салыштырмалуу PAV(a_z), PAV(ω_y) жана J_MS,DBде олуттуу төмөндөө берген.
• VDFCнин натыйжалуулугу унаа ылдамдыгына жана айрыкча виртуалдык бузгучтун убакыт/жайгашуу шайкештигине сезгич.
• c_f × L өз ара таасири жүргүзүлгөн ANOVAда тик ылдамдануу жана pitch ылдамдыгы вариациясынын эң чоң бөлүгүн түшүндүргөн.
• Оффлайн оптималдаштырылган параметрлерди ылдамдыкка көз каранды lookup таблицаларына айландыруу менен онлайн эсептөө жүгүн төмөн кармоого болот деп күтүлөт.

Изилдөө далилдебеген жыйынтыктар

• Реалдуу жүргүнчүлөрдө кыймыл оорусунун кездешүү жыштыгы %72 же %73 азайганы далилденген эмес.
• J_MS,SB жана J_MS,DB стандартташтырылган же клиникалык текшерилген жаңы кыймыл оорусу стандарттары эмес.
• Реалдуу унаа, hardware-in-the-loop же адам эксперименти жүргүзүлгөн эмес.
• Актуатор күчү жана stroke каныгуу чектери ачык оптималдаштыруу чектөөсү катары моделденген эмес.
• Аныкталган дөңсөө борборундагы камера/алгоритм каталарынын сандык реалдуу дүйнө натыйжалуулугу эксперименттик көрсөтүлгөн эмес.
• Ыкма мезгилдүү синус жол киргизүүлөрү же кең тилкелүү кокустук ISO жол профилдери үчүн текшерилген эмес.
• VDFC preview MPCден жакшы экени көрсөтүлгөн эмес; түз бирдей шарттагы сандык MPC салыштыруусу жүргүзүлгөн эмес.
• Бир 36 km/h калибрлөө бардык ылдамдыкта бирдей пайда берет деп көрсөтүлгөн эмес.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Контрол долбоорунун этаптары

1. 2-DOF чейрек унаа жана 4-DOF жарым унаа моделдери түзүлгөн.
2. Моделдер үзгүлтүксүз убакыттан дискреттик убакытка өткөрүлгөн.
3. Чейрек жана жарым унаа үчүн LQ натыйжалуулук функциялары аныкталган.
4. Практикалык сенсор чыгыштары менен LQ SOF кайтарым байланыш контроллерлери оптималдаштырылган.
5. Schur туруктуулугу жана оң аныкталган Lyapunov чечими менен номиналдык жабык цикл туруктуулугу текшерилген.
6. Туруктуу белгилүү бузгуч үчүн алдын ала берүү күчөтүүсү аналитикалык чыгарылган.
7. Реалдуу дөңсөө профилин түз колдонбостон HSVD негизиндеги VDFC түзүлгөн.
8. Беш VDFC параметрлештирүү сценарийи SBOM менен оффлайн оптималдаштырылган.
9. CarSim 8.0–Simulink 2024a биргелешкен симуляциясында дөңсөө жооптору салыштырылган.
10. 10–60 km/h ылдамдык сезгичтиги жана HVDFC4 үчүн 81 шарттуу параметр сезгичтиги изилденген.

Чейрек жана жарым унаа моделдери

Чейрек унаа модели кузов жана дөңгөлөктүн тик кыймылдарын камтыган 2-DOF түзүлүшкө ээ. Асма күчү:

\[ f_q= -k_s(z_s-z_u) -b_s(\dot z_s-\dot z_u) +u_q \]

түрүндө.

Жарым унаа модели болсо алдыңкы жана арткы дөңгөлөк кыймылдары менен бирге кузовдун:

• тик кыймылын,
• pitch бурчун

бир моделде көрсөтөт. Ошондуктан жарым унаага негизделген контроллер алдыңкы жана арткы асма күчтөрүнүн айырмасы аркылуу кузовго pitch каршы моментин да жарата алат.

Түз виртуалдык бузгуч алдын ала берүү мыйзамы

Мурунку виртуалдык бузгуч ыкмасында кузовдун тик жылышын өлчөө керек болгон. Бул изилдөө аны алып салып:

\[ u_{FF}= K_{FF}z_v \]

түрүндөгү түз алдын ала берүү мыйзамын колдонот.

Ошентип VDFC үчүн кузовдун абсолюттук тик жылышын өлчөөнүн кереги жок. Кайтарым байланыш үчүн керек сигналдар акселерометрлерден чыпкалоо жана интеграция аркылуу алынат.

Негизги VDFC4 оптималдаштыруу жыйынтыгы

Таблица 5-те жарым унаага негизделген VDFC4 үчүн булакта берилген параметрлер:

• \(h=0,305\),
• \(w=1,624\),
• \(c_f=15,624\),
• \(L=3,124\)

түрүндө.

Изилдөөчү эң ийгиликтүү виртуалдык бузгучтар реалдуу дөңсөөгө караганда жалпысынан бийигирээк, тарыраак жана кечирээк башталган профилдерди түзгөнүн билдирет. Бул VDFC реалдуу жол геометриясын көчүрүүдөн көрө унаа динамикасынын керектүү өтмө жообун жарата турган жасалма киргизүүнү калыптандырарын көрсөтөт.

Булакта VDFC4 номиналдык маанилери боюнча шайкешсиздик

Сезгичтик анализи бөлүмүндөгү Таблица 9, Level 2 маанилерин “Таблица 5-те берилген номиналдык HVDFC4 маанилери” деп аныктайт. Бирок Level 2:

• h = 0,130,
• w = 1,786,
• c_f = 15,705,
• L = 2,998

маанилерин берет. Булар Таблица 5-теги 0,305 / 1,624 / 15,624 / 3,124 топтому менен бирдей эмес. Ошондуктан 81 шарттуу ANOVA кайсы HVDFC4 номиналдык дизайнынын ±%10 тегерегинде түзүлгөнүн булактын өз таблицаларынан так шайкеш келтирүүгө болбойт.

Кыймыл оорусу натыйжалуулугунун негизги сандык салыштыруусу

Бул жыйынтык бир метрика бүт контрол ийгилигин көрсөтө албасын билдирет. Мисалы HVDFC5 эки тилкелүү индексте күчтүү жыйынтык берсе, MSDV мааниси кайтарым байланыш базалык сызыгынан жогору. Ошондуктан изилдөөнүн “кыймыл оорусун азайтуу” жыйынтыгы кайсы индекс жана кайсы жыштык тилкеси жөнүндө сөз болуп жатканы көрсөтүлүп чечмелениши керек.

Ылдамдык сезгичтигинин инженердик мааниси

Виртуалдык бузгучтун мейкиндик туурасы туруктуу болгондо унаа ылдамдыгы өзгөргөн сайын дөңсөөнү унаа сезген убакыт жана демек жыштык мазмуну да өзгөрөт. Ошондуктан 36 km/hде оптималдаштырылган бир HSVD профили бардык ылдамдык үчүн оптималдуу эмес.

Изилдөөчү реалдуу колдонуу үчүн ар башка ылдамдык чекиттеринде оффлайн оптималдаштыруу жүргүзүп:

• h(v),
• w(v),
• c_f(v),
• керек болсо L(v)

карталарын алдын ала сактоого жана унаа кыймылдаганда ылдамдык өлчөө, таблицалык интерполяция жана күчөтүү көбөйтүүсүн гана аткарууга болорун сунуштайт.

Практикалык колдонууда кайсы көйгөйлөр чечилген эмес?

Сенсор ызы-чуусу: LQ SOF кайтарым байланыш сигналдары акселерометрлерден чыгарылгандыктан, чыпкалоо каталары жана интеграциядан чыккан көйгөйлөр реалдуу унаада бааланышы керек.

Актуатор каныгуусу: Симуляцияда 10 Hz тилке туурасы колдонулган; бирок актуатор күчү жана асма stroke үчүн ачык каныгуу чектөөлөрү оптималдаштырууга киргизилген эмес.

Убакытташтыруу катасы: Виртуалдык бузгучтун борбору реалдуу дөңсөө менен туура шайкеш келбесе, алдын ала берүү күчүнүн пайдасы азайышы же кузов/pitch жообун көбөйтүшү мүмкүн.

Жол түрү: Ыкма локалдык дөңсөө/hump сыяктуу өтмө киргизүүлөргө багытталган. Үзгүлтүксүз синусоидалдык же кең тилкелүү кокустук жол профилдерине түз жалпыланбайт.

Реалдуу убакыт оптималдаштыруу: SBOM онлайн иштөө үчүн жасалган эмес. Реалдуу колдонууда параметрлер алдын ала эсептелиши керек.

Реалдуу унаа текшерүүсү: Изилдөөдө реалдуу унаа сыноосу же HIL сыноосу жүргүзүлгөн эмес.

Адамдык текшерүү: Субъективдүү кыймыл оорусу же окуу комфорту реалдуу жүргүнчүлөр менен бааланган эмес.

Илимий жыйынтык кантип чектелиши керек?

Изилдөө колдогон эң туура жыйынтык: локалдык дөңсөө сыяктуу дүүлүгүүлөрдө туура оффлайн жөндөлгөн жарым синус виртуалдык бузгуч алдын ала берүү сигналы LQ SOF активдүү асма кайтарым байланышына кошулганда CarSim симуляциясында кузов тик ылдамдануусун, pitch ылдамдыгын жана айрыкча эки тилкелүү кыймыл-оорусу менен байланышкан натыйжалуулук индексин азайта алган.

Мындан ары кетип, ыкма реалдуу адамдарда кыймыл оорусун ошол эле катышта азайтат, бардык жол түрүндө иштейт же стандарттуу preview MPCден жогору деп айтууга изилдөө негиз бербейт.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Толук оригинал изилдөө аталышы: Design of Virtual Disturbance Feedforward Controller for Motion Sickness Mitigation

Автор: Seongjin Yim.

Авторлордун ирети: Изилдөө бир авторлуу. Каралган версияда өзүнчө CRediT/Author Contributions бөлүштүрүүсү жок.

Жооптуу автор: Seongjin Yim.

Мекеме: School of Mechanical Systems Engineering, Seoul National University of Science and Technology, 232 Gongneung-ro, Nowon-gu, Seoul 01811, Republic of Korea.

Журнал: Machines. Басмакана: MDPI, Basel, Switzerland. Том: 14. Саны: 5. Макала номери: 571. Жыл: 2026.

DOI: 10.3390/machines14050571

Расмий жарыя шилтемеси: https://doi.org/10.3390/machines14050571

Жарыялоо процесси: Изилдөө 21 Апрель 2026-да алынган, 18 Май 2026-да кайра каралып жана кабыл алынган, 20 Май 2026-да жарыяланган.

Академиялык редактор: Dan Zhang.

Булактын түрү жана рецензия абалы: Machines журналында жарыяланган рецензияланган изилдөө макаласы. Илимий текшерүү реалдуу унаа же адам экспериментинин ордуна математикалык унаа модели, активдүү асма контрол долбоору, оффлайн оптималдаштыруу жана CarSim–MATLAB/Simulink биргелешкен симуляциясына негизделген.

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY). Изилдөө ачык жеткиликтүү.

Каржылоо: Ministry of Education аркылуу National Research Foundation of Korea Basic Science Research Program алкагында RS-2019-NR040071 номери менен колдоого алынган.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Автор оригинал салымдар изилдөөнүн ичинде экенин жана кошумча суроолор жооптуу авторго жөнөтүлө аларын билдирген.

Кызыкчылыктар кагылышы: Автор кызыкчылыктар кагылышы жок экенин билдирет.

Илимий мазмун чеги: Бул Verianla мазмунундагы контрол архитектурасы, теңдемелер, симуляция шарттары, VDFC параметрлери, кыймыл-оорусу менен байланышкан индекстер, сандык натыйжалуулук жыйынтыктары жана чектөөлөр каралган изилдөөгө гана негизделген. Тышкы булактар жаңы илимий табылга кошуу үчүн колдонулган эмес; библиографиялык жарыя идентификациясын жана журналдын рецензияланган статусун текшерүү үчүн гана колдонулган.

Негизги методологиялык чек: Изилдөө реалдуу унаа, hardware-in-the-loop же адам катышуучу текшерүүсүн камтыбайт. Актуатор күч/stroke каныгуулары ачык чектөө катары моделденген эмес. VDFC локалдык дөңсөө сыяктуу киргизүүлөргө багытталган жана реалдуу колдонууда окуянын борбордук жайгашуусун ишенимдүү алдын ала баалоону талап кылат.

Кыймыл оорусу индекси чеги: J_MS,SB жана J_MS,DB изилдөөчү контроллерлерди салыштыруу үчүн сунуштаган өлчөмсүз көрсөткүчтөр. Булак изилдөө аларды стандартташтырылган MSDVнин ордуна келген текшерилген кыймыл оорусу стандарттары катары бербейт.

Булак ичиндеги Теңдеме (50) шайкешсиздиги: J_RF формуласынын биринчи салмагы α_RF болсо, экинчи мүчө басылган түрүндө (1 − α_LF) болуп турат. Бөлүм тексти окуу жыштыгы компоненти үчүн α_RF деп аныктайт. Бул жерде булак көрсөтүлүшү үнсүз оңдолгон эмес.

Булак ичиндеги MSDV шайкешсиздиги: Контролсуз MSDV 0,0450 болсо, LQSOFHD үчүн 0,0578 мааниси менен “(29%)” деп жазылган. Чийки маани контролсуз мааниден жогору болгондуктан, кашаадагы пайызды азайуу көрсөткүчү катары чечмелегенде сандык маанилер менен шайкеш келбейт.

Булак ичиндеги HVDFC4 параметр шайкешсиздиги: Таблица 5 HVDFC4 номиналдык параметрлерин 0,305 / 1,624 / 15,624 / 3,124 деп берсе, Таблица 9 өз Level 2 тилкесин Таблица 5-теги номиналдык маанилер деп аныктап 0,130 / 1,786 / 15,705 / 2,998 маанилерин көрсөтөт. Булак изилдөө эки топтомдун айырмасын түшүндүрбөйт.