Бул изилдөө ар бир дөңгөлөгүндө өз алдынча электр кыймылдаткычы жана рул актуатору бар беш октуу бөлүштүрүлгөн жетектүү унаада жогорку ылдамдыктагы маневрлер учурунда унаанын каптал туруктуулугун сактоо менен өзүнчө дөңгөлөк кыймылдаткычтарынан талап кылынган чоку моментти азайтууну көздөйт. Изилдөөчүлөр бул үчүн активдүү бардык дөңгөлөк багыттоону (Active All-Wheel Steering, AWS) түз yaw момент контролу (Direct Yaw Moment Control, DYC) менен бириктирген иерархиялык контрол архитектурасын иштеп чыгышкан.
Жогорку деңгээлдеги контроллер модель алдын ала айтуучу контролду (Model Predictive Control, MPC) колдонуп экинчи, үчүнчү, төртүнчү жана бешинчи октордун активдүү рул бурчтарын жана кошумча yaw моментин бирге эсептейт. Бүдөмүк контроллер октордун рул кыймылдары бири-биринен өтө алыстап кетпеши үчүн MPC контрол салмактарын иш учурунда өзгөртөт. Узунунан ылдамдык үчүн өзүнчө PID контроллер колдонулат. Төмөнкү деңгээлде керектүү узунунан күч жана yaw моменти шиналардын жүк катыштарынын суммасын кичирейтүүчү оптималдаштыруу аркылуу он көз карандысыз дөңгөлөктүн кыймылдаткыч моменттерине бөлүштүрүлөт.
MPCнин онлайн оптималдаштыруу чыгымын азайтуу үчүн изилдөөчүлөр MPC чыгыштары менен үйрөтүлгөн толук байланышкан нейрон тармагын да иштеп чыгышкан. NN-MPC деп аталган тармак унаа ылдамдыгы, масса борборунун sideslip бурчу, реалдуу yaw rate жана максаттуу yaw rate болгон төрт киргизүүдөн; кошумча yaw моменти жана төрт активдүү октун бурчу болгон беш контрол чыгышын чыгарат. Окутуу маалыматы 25–95 km/са арасында 5 km/са кадам менен жүргүзүлгөн кош тилке алмаштыруу симуляцияларынан түзүлүп, жалпы 22.500 үлгү колдонулган.
80 km/са, жол кармаш коэффициенти μ = 0,8 болгон жогорку ылдамдыктагы симуляцияда AWS/DYC стратегиясы ARS/DYC деп аталган төртүнчү жана бешинчи октор гана активдүү багытталган салыштыруу стратегиясына караганда масса борборунун sideslip бурчунун чокусун %90,98, бир дөңгөлөктөгү чоку момент талабын болсо %30,78 азайткан. AWS/DYC астында максималдуу шина slip бурчу 4,7° болуп, болжол менен 5° деп аныкталган сызыктуу иш аймагында калган; ARS/DYCде арткы октун slip бурчу 11,9°'ге жеткен. AWS/DYCнин максималдуу активдүү рул бурчу 4,53° болсо, ARS/DYC контроллери 10° деп белгиленген контрол чегине жеткен.
Реалдуу унаа сыноолору төмөнүрөөк ылдамдыкта жүргүзүлгөн. 35 km/са ылдамдыктагы кош тилке алмаштыруу сыноосунда AWS/DYC контролсуз абалга караганда sideslip бурчунун чокусун %96,47; ARS/DYCге салыштырмалуу %66,19 азайткан. ARS/DYCге салыштырмалуу чоку кыймылдаткыч моменти %33,59, активдүү рул бурчунун чокусу болсо %44,91 төмөн болгон. Бирок жогорку ылдамдыктагы 80 km/са жыйынтыктар физикалык унаада текшерилген эмес; реалдуу унаа сыноосу 35 km/са менен чектелген.
Түркия жагынан мааниси: Изилдөөдөгү 1450 kg беш октуу сыноо платформасы Түркияда колдонулган оор жүк ташуучу унаа, аскердик логистика унаасы же атайын багыттагы көп октуу транспорт каражаттарынын түз өкүлү эмес. Ошого карабастан ыкма көп октуу электр унааларында көз карандысыз рулду жана көз карандысыз дөңгөлөк моменттерин бирге башкаруу, шиналарды каныгуу аймагына киргизбей пайдалануу жана MPCни нейрон тармагы аркылуу реалдуу убакыт колдонууга жакындатуу жагынан маанилүү контрол архитектурасынын мисалы болуп саналат. Түркияда башка унааларга колдонуу үчүн реалдуу унаа массасы, шина мүнөздөмөлөрү, октордун геометриясы, кыймылдаткыч момент чектери, жол кармашы, актуатор кечигүүлөрү жана жогорку ылдамдыктагы физикалык сыноолор өзүнчө кайра текшерилиши керек.
Изилдөөнүн негизги көйгөйү эмне?
Көп октуу унааларда узун кузов, жогорку инерция жана көп сандагы дөңгөлөктү бир убакта башкаруу себептүү жогорку ылдамдыктагы маневрлерде yaw туруктуулугу жана sideslip контролу татаалдашы мүмкүн. Бөлүштүрүлгөн электр жетеги ар бир дөңгөлөктүн моментин көз карандысыз башкарууга мүмкүндүк берет; көз карандысыз рул актуаторлору болсо ошол эле шассиде кошумча контрол эркиндик даражаларын түзөт.
Бирок дифференциалдык момент менен гана жогорку yaw моментин жаратууга аракет кылганда ар бир дөңгөлөк кыймылдаткычынан талап кылынган момент көбөйүшү мүмкүн. Изилдөөнүн негизги ыкмасы yaw кыймылын дөңгөлөк моменти менен гана эмес, активдүү рул бурчтары менен да бөлүшүп, керектүү кыймылдаткыч моментин азайтуу.
Реалдуу эксперименттик платформа кандай унаа?
Изилдөөнүн Сүрөт 1’инде реалдуу физикалык платформа беш октуу жана жалпы он дөңгөлөктүү узун эксперименттик унаа катары көрсөтүлгөн. Ар бир дөңгөлөктө өз алдынча in-wheel кыймылдаткыч жана рул актуатору бар. Энергия булагы литий-ион батарея пакети; TruckSim моделинде кыймылдаткыч, трансмиссия жана дифференциал байланыштары ажыратылып, момент түз ар бир дөңгөлөккө берилген.
| Унаа параметри | Маани | Бирдик |
|---|---|---|
| Масса | 1450 | kg |
| Узундук | 5,60 | m |
| Тууралык | 1,79 | m |
| Бийиктик | 2,20 | m |
| Масса борборунун бийиктиги | 0,57 | m |
| x огу инерция моменти | 990,50 | kg·m² |
| y огу инерция моменти | 4136,40 | kg·m² |
| z огу/yaw инерция моменти | 3857,20 | kg·m² |
Булактын кийинки бөлүмүндө унаанын бош массасы 1450 kg жана номиналдык жүгү 500 kg деп өзүнчө айтылат. Бирок контрол чектерин талкуулаган бөлүм сыноо унаасын “1,7 t” деп атайт. Булак бул масса аныктамаларынын ортосундагы айырманы өзүнчө түшүндүрбөйт.
TruckSim модели реалдуу унаа менен кантип текшерилген?
Реалдуу унаада рул дөңгөлөгүнүн бурчу, кузов кыймылы, педаль күчү, дөңгөлөк рул бурчу жана дөңгөлөктүн тик күчү сыяктуу чоңдуктар сенсорлор менен жазылган. Сүрөт 3’тө сенсорлор CAN аркылуу маалымат жазгычка, андан USB аркылуу компьютерге туташкан эксперименттик архитектура көрсөтүлөт.
Изилдөөчүлөр реалдуу сыноо жолунун узунунан эңкейишин, каптал жантайышын жана үч өлчөмдүү жол координаттарын TruckSimге киргизип, реалдуу сыноодогу ылдамдык жана жол киргизүүлөрүн кайра түзүшкөн.
Масса борборунун sideslip бурчу GPS жана IMU маалыматтарынан:
\[ \beta= \frac{-v_N\sin\psi-v_E\cos\psi} {v_N\cos\psi-v_E\sin\psi} \]
формуласы менен эсептелген.
Реалдуу унаа–TruckSim салыштыруусунда максималдуу каптал позиция катасы %5,8, максималдуу узунунан ылдамдык катасы %6,5 деп билдирилген. Yaw rate жана sideslip бурчу үчүн орточо салыштырма каталар %9’дан төмөн болгон. Изилдөөчүлөр калган айырмачылыктарды сенсор ызы-чуусу, шина модели параметрлери, жол кармаш коэффициентинин белгисиздиги жана реалдуу айдоочунун жүрүм-туруму менен байланыштырышат.
Эмне үчүн классикалык сызыктуу шина модели жетишсиз деп эсептелген?
Сызыктуу шина ыкмасында каптал күч кичине slip бурчтарында болжол менен бурчтук катуулук менен slip бурчунун көбөйтүндүсү аркылуу эсептелет. Булак slip бурчу болжол менен 5°дан ашканда шина күчү каныгуу аймагына жакындап, сызыктуу моделдин катасы тез өсөрүн баса белгилейт.
Ошондуктан изилдөөчүлөр slip бурчун, узунунан slip катышын, жол сүрүлүү коэффициентин жана тик жүктү бирге колдонгон контролго багытталган сызыктуу параметр өзгөрмөлүү (Linear Parameter Varying, LPV) шина моделин системага киргизишкен.
LPV моделинин негизги каптал күч формуласы:
\[ F_y= \frac{F_z}{F_{z0}} \left(C_{y1}\omega_{y1}+C_{y2}\omega_{y2}\right)\delta_y \]
түрүндө. Бул жерде \(F_z\) учурдагы тик жүктү, \(F_{z0}\) номиналдык жүктү; салмак мүчөлөрү болсо шинанын абалына жараша параметр пландаштырууну көрсөтөт.
LPV шина модели кайсы маалымат менен түзүлгөн?
Бул жердеги “шина сыноосу” физикалык шина сыноо машинасында жүргүзүлгөн эмес. TruckSim 2019.0 ичиндеги 175/65 R14 параметрдик шина модели колдонулуп төмөнкү иш аймагы сканерленген:
| Өзгөрмө | Диапазон | Кадам |
|---|---|---|
| Шина slip бурчу | −10° менен +10° | 1° |
| Жол кармаш коэффициенти | 0,6–1,0 | 0,2 |
| Тик жүк | 500–3000 N | 500 N |
| Узунунан slip катышы | −0,10 менен +0,10 | 0,05 |
Параметрлер сызыктуу эмес эң кичине квадраттар ыкмасы менен аныкталган. Реалдуу иш жүгүнө болжол менен эң жакын 1961,33 N тик жүктө жүргүзүлгөн салыштырууда сызыктуу моделдин катасы 10° slip бурчунда %62,47’ге жеткен. LPV моделинде билдирилген максималдуу ката болсо 4,5° тегерегинде %8,4.
Бул жыйынтык LPV модели TruckSim референстик шина модели менен жакшыраак шайкеш келерин көрсөтөт; физикалык шина күчүн өлчөө менен көз карандысыз текшерүү дегенди билдирбейт.
Идеалдуу унаа жүрүм-туруму кантип аныкталат?
Контролдун негизги максаттары узунунан ылдамдык, yaw rate жана масса борборунун sideslip бурчу. Идеалдуу sideslip бурчу инженердик колдонмо алкагында нөлгө коюлган.
Идеалдуу yaw rate эки эркиндик даражалуу унаа моделинин туруктуу абал күчөтүүсү менен жол кармашы уруксат берген максималдуу каптал ылдамдануунун ортосунда чектелет:
\[ \omega_{z,des} = \min \left( \left| \frac{v_x\delta_1} {L_e(1+v_x^2K)} \right|, \left| \frac{\mu g}{v_x} \right| \right) \operatorname{sgn}(\delta_1) \]
Ошентип контроллер айдоочунун рул талабын гана эмес, жол–шина кармаш чегин да эсепке алсын деген максат коюлган.
Иерархиялык контрол архитектурасы кантип иштейт?
Изилдөөнүн Сүрөт 11’и контроллердин эң маанилүү схемаларынын бири. Айдоочунун биринчи октогу рул киргизүүсү жана максаттуу унаа ылдамдыгы адегенде каалаган унаа абалына айландырылат. Биринчи октун активдүү рул бурчу өзгөртүлбөйт; муну менен айдоочунун түз багыттоо киргизүүсү сакталат.
Жогорку деңгээлдеги MPCнин контрол вектору:
\[ u= \begin{bmatrix} \delta_2 & \delta_3 & \delta_4 & \delta_5 & \Delta M_z \end{bmatrix}^{T} \]
түрүндө аныкталат. Башкача айтканда экинчи–бешинчи октордун активдүү рул бурчтары менен түз yaw моменти бир оптималдаштыруу маселесинде аныкталат.
Verianla Live: Реалдуу унаадан AWS/DYC контроллерине чейинки иштеп чыгуу чынжыры
Бул процесс изилдөөдөгү моделдөө, контрол иштеп чыгуу жана текшерүү ыраатын жыйынтыктайт. Булакта жок кошумча иштеп чыгуу баскычы кошулган эмес.
| Этап | Түшүндүрмө | Булак |
|---|---|---|
| 1. Реалдуу унаа өлчөөсү | Беш октуу сыноо унаасынан сенсор жана жол маалыматтары жыйналат. | Бөлүм 2.1, Сүрөт 1–7 |
| 2. TruckSim моделин текшерүү | Реалдуу жол профили жана ылдамдык киргизүүлөрү менен модель жана унаа жооптору салыштырылат. | Бөлүм 2.1 |
| 3. 3-DOF жана LPV шина модели | Узунунан, каптал жана yaw кыймылы үчүн контролго багытталган модель; сызыктуу эмес шина жүрүм-туруму үчүн LPV ыкмасы түзүлөт. | Бөлүм 2.2 |
| 4. Жогорку деңгээлдеги AWS/DYC контролу | MPC, δ2–δ5 активдүү рул бурчтары жана кошумча yaw моментин эсептейт; fuzzy контроллер салмактарды жөндөйт. | Бөлүм 3.1, Сүрөт 11 |
| 5. Төмөнкү деңгээлдеги момент бөлүштүрүү | Узунунан күч жана yaw моменти, шина жүк катышын кичирейтүүчү оптималдаштыруу менен он дөңгөлөккө бөлүштүрүлөт. | Бөлүм 3.2 |
| 6. NN-MPC окутуу | MPC кириш–чыгыш үлгүлөрү менен нейрон тармагы үйрөтүлөт жана ийгиликсиз шарттар циклдик окутуу менен маалымат топтомуна кошулат. | Бөлүм 3.3, Сүрөт 13 |
| 7. Жогорку ылдамдыктагы симуляция | 80 km/са жана μ = 0,8 кош тилке алмаштыруу шартында контрол стратегиялары салыштырылат. | Бөлүм 4.1, Сүрөт 14–20 |
| 8. Төмөн ылдамдыктагы реалдуу унаа сыноосу | 35 km/са кургак бетон бетинде кош тилке алмаштыруу менен реалдуу унаада колдонууга жарамдуулук алдын ала текшерилет. | Бөлүм 4.2, Сүрөт 21–27 |
Verianla Live: Процесс көрүнүшү ушул көрүнгөн илимий таблицадан түзүлөт; макалага өзүнчө Live SVG же JavaScript киргизилбейт.
MPC кайсы максаттарды бирге оптималдаштырат?
Негизги максат реалдуу yaw rate жана sideslip бурчун каалаган маанилерге жакындатуу менен контрол кыймылдарынын чоңдугун да чектөө. Булакта MPC максат функциясы:
\[ J= \frac{1}{2}e^T(k+N_p|k)Se(k+N_p|k) + \frac{1}{2} \sum_{i=0}^{N_p-1} \left[ e^TQe+u^TRu \right] \]
түрүндө аныкталган.
Абал салмактары үчүн \(Q=\mathrm{diag}(100000,100)\), терминалдык салмак үчүн \(S=\mathrm{diag}(1,1)\), баштапкы контрол салмактары үчүн:
\[ R= \mathrm{diag} (0{,}05,\ 0{,}05,\ 0{,}05,\ 0{,}05,\ 0{,}000001) \]
колдонулган.
Эмне үчүн fuzzy контрол кошулган?
MPC ар бир ок үчүн башка рул бурчун чыгарышы мүмкүн. Өтө чоң айырмачылыктар айрым октордо шина эскиришин жана шина күчүнүн каныгуу тобокелдигин көбөйтүшү мүмкүн. Ошондуктан изилдөөчүлөр экинчи–бешинчи октордун абсолюттук рул бурчтарынын орточодон айырмасын fuzzy контролдун киргизүүсү кылышкан.
Fuzzy контроллер тиешелүү MPC контрол салмагын аз өлчөмдө өзгөртүп, октордун активдүү рул кыймылдарын тең салмактуу бөлүштүрүүгө аракет кылат. Киргизүү ааламы −0,1 менен 0,1; салмак оңдоо чыгышы болсо −0,025 менен 0,025 диапазонунда аныкталган.
Төмөнкү деңгээлде кыймылдаткыч моменти кантип бөлүштүрүлөт?
Жогорку деңгээлдеги контроллерден келген жалпы узунунан күч жана кошумча yaw моменти үчүн он көз карандысыз дөңгөлөк күчүн бир чечим менен аныктоо мүмкүн эмес; система математикалык жактан жетишсиз аныкталган. Изилдөөчүлөр бул эркиндикти шиналардын күч резервин сактоо үчүн колдонушат.
Бир шинанын жүк катышы:
\[ \rho= \frac{\sqrt{F_x^2+F_y^2}} {\mu F_z} \]
менен аныкталат.
Төмөнкү деңгээлдеги оптималдаштыруу бардык дөңгөлөктөр үчүн жүк катыштарынын квадраттарынын суммасын кичирейтет. Ошентип керектүү жалпы күч жана момент чыгарылып жатканда белгилүү бир шинанын кармаш мүмкүнчүлүгүн ашыкча пайдаланбоо көздөлөт.
NN-MPC эмне үчүн керек деп эсептелген?
Беш контрол өзгөрмөлүү MPC ар 10 ms сайын квадраттык программалоо маселесин чечиши керек. Бул реалдуу унаанын башкаруу блогунда эсептөө жүгүн көбөйтүшү мүмкүн. Изилдөөчүлөр “онлайн оптималдаштыруунун ордуна үйрөнүлгөн жакындатылган контрол мыйзамы” ыкмасын кабыл алышкан.
| NN-MPC өзгөчөлүгү | Булак изилдөөдөгү маани |
|---|---|
| Киргизүү саны | 4 |
| Киргизүүлөр | vx, β, ωz, ωz,des |
| Жашыруун катмарлар | 64–64–32 |
| Чыгыш саны | 5 |
| Чыгыштар | ΔMz, δ2, δ3, δ4, δ5 |
| Активдештирүү | ReLU |
| Булакта билдирилген MSE | 0,0053 |
| Булакта билдирилген inference убактысы | 1,4 ms |
| Булакта билдирилген параметр саны | 6568 |
Окутуу маалыматтары 25 km/са'дан 95 km/са'га чейин 5 km/са кадам менен түзүлгөн. Ар бир ылдамдыкта 15 секунддук кош тилке алмаштыруу 100 Hz үлгүлөө менен жүргүзүлүп, жалпы 22.500 үлгү чогултулган.
Маалымат топтому окутуу жана текшерүү үчүн 9:1 катышында бөлүнгөн. Adam оптималдаштыруусу, 0,005 баштапкы үйрөнүү ылдамдыгы, 1024 batch өлчөмү, эң көп 80 epoch жана эрте токтотуу колдонулган.
Булак ошондой эле алгачкы окутуу камтыбаган четки абалдарды аныктоо үчүн циклдик кошумча үйрөнүүнү колдонот. NN-MPC ийгиликсиз болгон симуляция абалдары кайра MPC менен чечилет; MPC чыгыштары “мугалим сигналы” катары окутуу маалыматына кошулуп, тармак кайра үйрөтүлөт.
Тармак параметр санына эмне үчүн эскертүү керек?
Булак 4–64–64–32–5 толук байланышкан тармак үчүн 6568 параметр билдирет. Стандарттуу толук байланышкан катмар арифметикасында салмак матрицалары гана 6560 элемент, bias мүчөлөрү кошулганда жалпы 6725 параметр чыгат. Булак 6568 мааниси кандай эсептөө эрежесинен алынганын түшүндүрбөгөндүктөн Verianla бул маанини өзгөртпөйт, бирок кайра өндүрүү мүмкүнчүлүгү үчүн айырманы көрүнүктүү калтырат.
Жогорку ылдамдыктагы сыноо кайсы шартта жүргүзүлгөн?
Эң маанилүү салыштыруу реалдуу унаада эмес, TruckSim/Simulink биргелешкен симуляциясында жүргүзүлгөн:
- унаа ылдамдыгы: 80 km/са,
- жол кармаш коэффициенти: μ = 0,8,
- маневр: кош тилке алмаштыруу,
- контрол периоду: 0,01 s,
- контрол жыштыгы: 100 Hz,
- MPC prediction/control horizon: 15 кадам.
Үч абал салыштырылган: контролсуз унаа; 4-жана 5-октор активдүү багытталган ARS/DYC; 2.–5-октор координацияланган AWS/DYC.
Yaw rate жана sideslip канчага өзгөргөн?
AWS/DYC астында акыркы рул кайтарууда yaw rate чоку мааниси 0,122 rad/s ичинде кармалган. Булак муну контролсуз абалга салыштырмалуу %41,04 жана ARS/DYCге салыштырмалуу %21,62 чоку басуу деп билдирет.
Масса борборунун sideslip бурчу AWS/DYC астында эң көп 0,0023 rad деңгээлинде калган. Бул контролсуз абалга салыштырмалуу %92,31, ARS/DYCге салыштырмалуу %90,98 азайуу.
β–\(\dot{\beta}\) фаза тегиздигинин конверт аянты контролсуз абалга салыштырмалуу %99,69 жана ARS/DYCге салыштырмалуу %99,45 кичирейгени билдирилген.
Кыймылдаткыч момент талабы чындап азайдыбы?
Ооба; жогорку ылдамдыктагы симуляцияда AWS/DYC астында бир дөңгөлөктөгү максималдуу кыймылдаткыч момент талабы 66,12 N·m болгон. Бул ARS/DYC стратегиясынан %30,78 төмөн жана булакта сыноо платформасындагы in-wheel кыймылдаткычтын 70,0 N·m номиналдык чыгыш мүмкүнчүлүгүнөн төмөн экени айтылат.
Бирок контроллер дизайнында кошумча yaw моменти үчүн \([-\infty,+\infty]\) диапазону колдонулган жана кыймылдаткыч моментине түз чектелген жогорку чек коюлган эмес. Изилдөөчүлөр муну келечекте 50 тонна класстагы оор атайын унааларга негиз түзүү максаты менен түшүндүрүшөт. Демек 66,12 N·m жыйынтыгы белгилүү симуляция шартында чыккан чечим; оптималдаштыруу башынан 70 N·m менен чектелген жыйынтык эмес.
Шина slip бурчтары эмне үчүн маанилүү?
Verianla Live: 80 km/са симуляциясында максималдуу шина slip бурчу
Бул салыштыруу шинанын каптал күч иш аймагын көрсөтөт. Төмөн slip бурчу өзү эле кузов туруктуураак дегенди билдирбейт; унаанын yaw жана sideslip жүрүм-туруму өзүнчө метрикалар менен бааланган.
| Контрол стратегиясы | Максималдуу шина slip бурчу (°) | Абалы | Булак |
|---|---|---|---|
| Контролсуз | 1,9 | Шина күч мүмкүнчүлүгү салыштырмалуу аз колдонулат | Сүрөт 20 жана Бөлүм 4.1 |
| ARS/DYC | 11,9 | Арткы ок каныгуу аймагына кирет | Сүрөт 20 жана Бөлүм 4.1 |
| AWS/DYC | 4,7 | Булакта аныкталган болжол менен 5° сызыктуу аймактын ичинде | Сүрөт 20 жана Бөлүм 4.1 |
Verianla Live: Үч стратегиянын максималдуу slip бурчтары булак изилдөөнүн Сүрөт 20 анализинен алынган.
ARS/DYC акыркы эки окту гана колдонгондо арткы дөңгөлөктөрдө 11,9°'ге чейин slip бурчу пайда болот. Бул изилдөөчүлөр болжол менен 5° деп аныктаган сызыктуу иш аймагынан кыйла жогору.
AWS/DYC активдүү рул тапшырмасын төрт огуна бөлүштүрүп максималдуу маанини 4,7° деңгээлде кармайт. Изилдөөчүлөр муну шина күч мүмкүнчүлүгүн тең салмактуу пайдалануу катары чечмелешет.
Активдүү рул бурчтары канча?
AWS/DYC үчүн максималдуу рул бурчу 0,079 rad, башкача айтканда болжол менен 4,53°. Бул маани салттуу Ackermann геометриясына караганда жогору болсо да белгиленген ±10° актуатор чегинин ичинде.
ARS/DYCде төртүнчү жана бешинчи октордун активдүү рул кыймылы түз 10° чегине жеткен. Изилдөөчүлөр аз сандагы окторго топтолгон контрол шина каныгуусу жана эскирүү жагынан терс болушу мүмкүн экенин белгилешет.
NN-MPC эсептөө убактысын канчага азайтат?
Verianla Live: Иштөө убакыттары булак Таблица 3’төн алынган; PC биргелешкен симуляция убактысы менен реалдуу VCU иштетүү убактысы бирдей деп кабыл алынбашы керек.
AWS/DYC/NN-MPC биргелешкен симуляциясы 8,42 s созулса, ARS/DYC/MPC 19,38 s созулган. Булак жалпы симуляция убактысында %56,55 азайуу, TruckSimдин базалык 6,97 s убактысы алынып салынганда болсо контрол эсептөөсү боюнча %88,32 эсептөө натыйжалуулугунун өсүшүн билдирет.
Бул жыйынтык NN-MPCнин онлайн эсептөө артыкчылыгын колдойт; бирок эки салыштыруу бутагында контрол архитектурасы да бирдей эмес. ARS/DYC салттуу MPC, AWS/DYC болсо NN-MPC колдонот.
Реалдуу унаада эмне болду?
Реалдуу унаа сыноосу жабык сыноо аянтында, кургак бетон үстүндө, болжол менен μ = 0,8 жол кармаш коэффициентинде жана 35 km/са ылдамдыкта жүргүзүлгөн. Маневр кайра эле кош тилке алмаштыруу.
Үч стратегия тең максаттуу жолду кабыл алынуучу четтөө менен көзөмөлдөй алган. Бул төмөн ылдамдыкта yaw rate чоку маанилеринин айырмасы жогорку ылдамдыктагы симуляциядагыдай ачык эмес экени булакта так айтылат.
AWS/DYCнин эң күчтүү реалдуу унаа таасири sideslip бурчунда байкалган. Чоку sideslip бурчу контролсуз унаага караганда %96,47, ARS/DYCге караганда %66,19 азайган.
Кыймылдаткыч моментинин чоку мааниси ARS/DYCге салыштырмалуу 8,64 N·m, башкача айтканда %33,59 төмөн; активдүү рул чокусу болсо 0,048 rad, башкача айтканда %44,91 төмөн болгон.
35 km/са реалдуу сыноо 80 km/са жыйынтыгын текшереби?
Жарым-жартылай гана. Реалдуу сыноо контрол программасы физикалык унаада колдонулуп, төмөн ылдамдыктагы каптал кыймылды жакшырта аларын көрсөтөт. Бирок жогорку ылдамдыктагы 80 km/са качуу маневринин физикалык текшерүүсү эмес.
Изилдөөчүлөр да коопсуздук себептеринен реалдуу унаа эксперименттери төмөн ылдамдыктагы туруктуу шарттар менен чектелгенин жана келечекте сыноо ылдамдыктарын жогорулатуу керек экенин ачык айтышат.
Изилдөө колдогон жана колдобогон жыйынтыктар
Изилдөө колдогон жыйынтык: Каралган беш октуу сыноо унаасы жана колдонулган TruckSim модели алкагында активдүү рул тапшырмасын төрт огуна бөлүштүргөн AWS/DYC архитектурасы жогорку ылдамдыктагы симуляцияда ARS/DYCге караганда төмөн унаа sideslip бурчун, төмөн кыймылдаткыч момент талабын жана тең салмактуу шина slip бурчу бөлүштүрүлүшүн берген. Төмөн ылдамдыктагы реалдуу унаа сыноосу да AWS/DYC физикалык платформада колдонууга болорун жана sideslip жүрүм-турумун жакшыртарын көрсөтөт.
Изилдөө колдобогон жыйынтык: Система 50 тонна класстагы оор унаада текшерилген эмес; 80 km/са жогорку ылдамдыктагы маневр реалдуу унаада сыналган эмес; физикалык шина сыноо стендинен алынган LPV параметрлери колдонулган эмес; кыймылдаткыч же рул актуатору бузулганда катага туруктуулук текшерилген эмес; NN-MPC бардык мурда көрүлбөгөн жол жана унаа параметрлеринде туруктуу иштей турганы далилденген эмес.
Изилдөөнүн Ыкмасы жана Табылгалары
Изилдөө дизайны
Изилдөө бири-бири менен байланышкан төрт текшерүү катмарынан турат: реалдуу унаа маалыматтары менен жогорку тактыктагы TruckSim моделин түзүү; контрол үчүн жөнөкөйлөштүрүлгөн 3-DOF + LPV шина моделин иштеп чыгуу; иерархиялык AWS/DYC + NN-MPC контрол алгоритмин долбоорлоо; жогорку ылдамдыктагы биргелешкен симуляция жана төмөн ылдамдыктагы реалдуу унаа сыноосу.
Моделди текшерүү жыйынтыктары
| Текшерүү метрикасы | Булак изилдөөдөгү жыйынтык | Чечмелөө |
|---|---|---|
| Максималдуу каптал позиция салыштырма катасы | %5,8 | Реалдуу жол–TruckSim салыштыруусу |
| Максималдуу узунунан ылдамдык салыштырма катасы | %6,5 | Реалдуу унаа–модель салыштыруусу |
| Yaw rate / sideslip орточо салыштырма ката | < %9 | Булак тарабынан кабыл алынуучу диапазон деп бааланган |
LPV шина модели жыйынтыгы
| Модель | Ката жыйынтыгы | Шарт |
|---|---|---|
| Сызыктуу шина модели | %62,47 | 10° slip бурчу |
| LPV шина модели | Максималдуу %8,4 | Максималдуу ката болжол менен 4,5° slip бурчунда |
Бул салыштыруунун референси TruckSim шина маалымат базасы; көз карандысыз лабораториялык шина күчү өлчөөсү эмес.
Жогорку ылдамдыктагы симуляция жыйынтыктары
| Метрика | AWS/DYC жыйынтыгы | Салыштыруу |
|---|---|---|
| Yaw rate чоку мааниси | ≤ 0,122 rad/s | Контролсузга караганда %41,04; ARS/DYCге караганда %21,62 басуу |
| Масса борборунун sideslip чоку мааниси | 0,0023 rad | Контролсузга караганда %92,31; ARS/DYCге караганда %90,98 азайуу |
| Фаза тегиздигинин конверт аянты | Кыйла кичине | Контролсузга караганда %99,69; ARS/DYCге караганда %99,45 азайуу |
| Максималдуу бир дөңгөлөк моменти | 66,12 N·m | ARS/DYCге караганда %30,78 төмөн |
| Максималдуу активдүү рул бурчу | 4,53° | ARS/DYC 10° чегине жетет |
| Максималдуу шина slip бурчу | 4,7° | ARS/DYC арткы ок: 11,9° |
Төмөн ылдамдыктагы реалдуу унаа жыйынтыктары
| Метрика | AWS/DYCнин булактагы жыйынтыгы |
|---|---|
| Тест ылдамдыгы | 35 km/са |
| Жол | Кургак бетон, μ ≈ 0,8 |
| Sideslip чоку азайуусу — контролсузга салыштырмалуу | %96,47 |
| Sideslip чоку азайуусу — ARS/DYCге салыштырмалуу | %66,19 |
| Момент чоку азайуусу — ARS/DYCге салыштырмалуу | 8,64 N·m / %33,59 |
| Активдүү рул чоку азайуусу — ARS/DYCге салыштырмалуу | 0,048 rad / %44,91 |
NN-MPC окутуу ыкмасы
Маалыматтар Z-score стандартташтыруу менен:
\[ x_{norm}= \frac{x-\mu_x}{\sigma_x} \]
түрүндө нормалдаштырылган.
Жоготуу функциясында тармак чыгыш катасына кошумча контрол чектөөлөрүнүн бузулушун жазалаган мүчө колдонулган:
\[ L= \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \|y_i-\hat y_i\|_2^2 + \lambda \sum_j \max(0,g_j(\hat y_i)) \]
Булак биринчи NN-MPC версиясы ийгиликсиз болгон четки абалдарды MPC менен кайра белгилеп, маалымат топтомуна кошкон циклдик кошумча окутуу ыкмасын колдонот. Бирок жыйынтык бөлүмүндө бул итерациялар канча айлампа уланган, ар бир айлампада канча жаңы үлгү кошулган же көз карандысыз тест топтомундагы акыркы ката бөлүштүрүлүшү кеңири берилген эмес.
Маанилүү методологиялык чектөөлөр
- Жогорку ылдамдыктагы 80 km/са өндүрүмдүүлүк биргелешкен симуляцияда гана текшерилген.
- Реалдуу унаа контрол сыноосу 35 km/са менен чектелген.
- LPV шина параметрлери физикалык шина стендинен эмес, TruckSimдин виртуалдык шина моделинен алынган.
- LPV модель параметрлери онлайн жаңыртылбайт; шина температурасы жана эскирүү өзгөрүүлөрү киргизилген эмес.
- NN-MPC окутуу маалыматтарынын негизги булагы симуляция.
- Актуатор бузулууларында fault-tolerant контрол каралган эмес.
- Жогорку ылдамдыктагы салыштырууда ARS/DYC салттуу MPC, AWS/DYC болсо NN-MPC колдонгондуктан салыштыруу активдүү октордун санын гана изоляциялабайт.
- Контрол модели асма динамикасын жана аба каршылыгын жөнөкөйлөштүрөт.
- Реалдуу унаада ички дөңгөлөктүн камбер бурчундагы өзгөрүүлөр байкалган, бирок негизги 3-DOF моделине киргизилген эмес.
Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү
Толук оригинал изилдөө аталышы: Handling Stability Control for Multi-Axle Distributed Drive Vehicles Based on Model Predictive Control
Авторлор жана оригинал ирети: Hongjie Cheng; Zhenwei Hou; Zhihao Liu; Jianhua Li; Jiashuo Zhang; Yuan Zhao; Xiuyu Liu.
Жооптуу автор: Zhenwei Hou.
Тең салым/тең биринчи автор: Булакта мындай билдирүү жок.
Мекеме: The National Key Discipline Laboratory of Armament Launch Theory & Technology, PLA Rocket Force University of Engineering, Xi’an 710025, China.
Журнал: Vehicles.
Басмакана: MDPI, Basel, Switzerland.
Том / саны / макала: 8 / 2 / 26.
DOI: 10.3390/vehicles8020026.
Жарыялоо процесси: 14 Ноябрь 2025’те алынган, 20 Январь 2026’да кайра каралган, 26 Январь 2026’да кабыл алынган жана 1 Февраль 2026’да жарыяланган.
Булактын түрү жана рецензия абалы: Рецензияланган изилдөө макаласы. Жогорку тактыктагы унаа симуляциясын, модель негизиндеги жана жасалма нейрон тармагы негизиндеги контрол долбоорун, ошондой эле төмөн ылдамдыктагы реалдуу унаа эксперименттерин бирге камтыйт.
Расмий шилтеме:https://doi.org/10.3390/vehicles8020026
Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY) ачык жеткиликтүү лицензия.
Каржылоо: Изилдөө National Natural Science Foundation of China алкагындагы “Load-bearing and Stability Enhancement Control Technology for Multi-axle Distributed Drive Special Vehicles” долбоору, 52472464 номерлүү грант; Young Star of Science and Technology in Shaanxi Province, 2025ZC-KJXX-84; жана Sanqin Talent Special Support Program of Shaanxi Province тарабынан колдоого алынган.
Маалымат жеткиликтүүлүгү: Булак маалыматтар макаланын ичинде экенин билдирет.
Кызыкчылыктар кагылышы: Авторлор кызыкчылыктар кагылышын билдирген эмес.
Автор салымдары: Концептуалдаштыруу Z.H.; ыкма H.C.; программалык камсыздоо Z.H.; текшерүү J.L. жана J.Z.; биринчи долбоор Y.Z.; карап чыгуу жана редакциялоо X.L.; долбоор башкаруу жана каржылоо алуу Z.L. тарабынан аткарылган.
Реалдуу унаа / симуляция айырмасы: Эң күчтүү жогорку ылдамдыктагы жыйынтыктар 80 km/са TruckSim/Simulink биргелешкен симуляциясына таандык. Реалдуу унаа текшерүүсү 35 km/са менен чектелген. Ошондуктан жогорку ылдамдыктагы пайыздык жакшыртуулар физикалык 80 km/са сыноосу катары берилбеши керек.
LPV шина моделин текшерүү чеги: LPV параметр аныктоо жана текшерүүдө референс катары TruckSimдин ички 175/65 R14 шина модели колдонулган. Изилдөө көз карандысыз физикалык шина сыноо стендинен күч–slip ийри сызыгын билдирбейт.
Тармак параметр саны эскертүүсү: Булак 4–64–64–32–5 толук байланышкан тармак үчүн 6568 параметр билдирет. Стандарттуу матрица эсептөөсүндө салмактар гана 6560, bias мүчөлөрү кошулганда жалпы 6725 параметр чыгат. Булак 6568 санынын эсептөө ыкмасын түшүндүрбөйт.
Абал мейкиндигинин нотациясы боюнча эскертүү: Теңдеме (23)тө LPV шина моделине көз каранды ζi коэффициенттери колдонулса, Теңдеме (24)түн матрицалык көрсөтүлүшүндө түшүндүрүүсүз бир C коэффициентине өтүлөт. Мындан тышкары абал тартиби бир жерде [β, ωz]T, Теңдеме (39) алдында болсо [ωz, β]T деп берилет. Бул айырмачылыктар үнсүз бириктирилген эмес.
Квадраттык программалоо чектөөсү боюнча эскертүү: Булак Теңдеме (40)та [I; −I]U теңсиздигинин оң тарабын [Umax; Umin] түрүндө жазат. Төмөнкү чектин белги өзгөртүүсү өзүнчө түшүндүрүлгөн эмес. Verianla булак теңдемесин кайра чыгарып өзгөрткөн эмес.
Кыймылдаткыч моменти чеги боюнча эскертүү: MPC дизайнында кошумча yaw моменти үчүн чектүү чек аныкталган эмес. Жогорку ылдамдыктагы симуляцияда чыккан 66,12 N·m чоку маанинин 70 N·m номиналдык кыймылдаткыч мүмкүнчүлүгүнөн төмөн калышы жыйынтыктан кийинки инженердик текшерүү; кыймылдаткыч мүмкүнчүлүгү оптималдаштыруунун түз чектөөсү эмес.
Масса аныктамасы боюнча эскертүү: Таблица 1 унаа массасын 1450 kg деп берет жана кийинки бөлүм 500 kg номиналдык жүк жөнүндө айтат; башка бөлүм изилдөө объектисин 1,7 t унаа деп аныктайт. Булак бул үч масса билдирүүсүнүн өз ара байланышын кеңири түшүндүрбөйт.
Контрол салыштыруу чеги: Жогорку ылдамдыктагы салыштырууда ARS/DYC салттуу MPC, AWS/DYC болсо NN-MPC менен колдонулат. Ошондуктан өндүрүмдүүлүк айырмасы арткы дөңгөлөк багыттоо менен бардык дөңгөлөк багыттоонун ортосундагы геометриялык айырманын таза абляциясы эмес.
Реалдуу убакыт чеги: 6,97 s, 19,38 s жана 8,42 s убакыттары Intel Ultra 7 процессору жана 32 GB RAM колдонулган PC негизиндеги 10 секунддук биргелешкен симуляция өлчөөлөрү. Изилдөө реалдуу унаанын VCU жабдуусунун деталдаштырылган процессор моделин жана бардык циклдердин убакыт бөлүштүрүлүшүн билдирбейт.
Келечектеги изилдөө чектери: Изилдөөчүлөр шина эскириши жана температурасына жараша онлайн LPV параметр жаңыртууну, NN-MPCнин реалдуу иш шарттарында жалпыланышын жана жалгыз/көп кыймылдаткыч же рул актуатору бузулганда активдүү катага туруктуу контролду келечекте каралуучу негизги темалар катары белгилешет.
Бул Verianla түшүндүрмөсүндөгү техникалык табылгалар, сандык жыйынтыктар, математикалык моделдер жана чектөөлөр каралган изилдөөгө гана негизделген. Тышкы текшерүү библиографиялык идентификацияны жана журналдын рецензияланган жарыя статусун текшерүү үчүн гана колдонулган; изилдөөгө тышкы булактардан жаңы унаа өндүрүмдүүлүгү же контрол жыйынтыгы кошулган эмес.
Пикир калтырыңыз
E-mail дарегиңиз жарыяланбайт. Милдеттүү талаалар * менен белгиленген