Ushbu tadqiqot faol osma tizimiga ega avtomobilda butun yo‘l profilini oldindan aniq o‘lchash o‘rniga, yaqinlashayotgan mahalliy do‘nglikni matematik tarzda yaratilgan yarim sinus shaklidagi virtual buzuvchi bilan ifodalab, kuzovning vertikal tezlanishi va pitch harakatini kamaytirishni maqsad qiladi. Taklif etilgan virtual buzuvchi oldindan ta’sir qiluvchi boshqaruvchisi — Virtual Disturbance Feedforward Controller, VDFC — chorak avtomobil va yarim avtomobil modellaridan ishlab chiqilgan chiziqli-kvadratik statik chiqishli qayta aloqa boshqaruvchilari bilan birlashtiriladi. Virtual do‘nglikning balandligi, kengligi, vaqt/joylashuv markazi va ayrim konfiguratsiyalarda old-orqa faza munosabati oflayn simulyatsiyaga asoslangan optimallashtirish orqali sozlanadi. Tasdiqlash haqiqiy avtomobilda emas, MATLAB/Simulink 2024a va CarSim 8.0 qo‘shma simulyatsiyasida hamda mahalliy yarim sinus do‘nglik kirishlari ostida amalga oshiriladi.

Tadqiqotchining baholashiga ko‘ra, eng muvozanatli natija bergan parametrlash VDFC4 hisoblanadi. Yarim avtomobil LQ SOF boshqaruvchisiga qo‘shilgan HVDFC4, 36 km/h asosiy simulyatsiyada boshqaruvsiz avtomobilga nisbatan kuzovning maksimal vertikal tezlanishini 3,7 m/s² dan 2,1 m/s² gacha, maksimal pitch tezligini 21,8°/s dan 4,3°/s gacha va ikki chastota diapazonini birlashtiradigan taklif etilgan \(J_{MS,DB}\) indeksini 0,9343 dan 0,2589 gacha kamaytirgan. Manba tadqiqot bu o‘zgarishlarni mos ravishda taxminan %42, %80 va %72 kamayish sifatida xabar qiladi.

Biroq bundan “harakat kasalligi %72 kamaydi” degan xulosa chiqarib bo‘lmaydi. \(J_{MS,DB}\) tadqiqotchi avtomobil kuzovining vertikal tezlanishi bilan pitch tezligini 0,1–0,5 Hz va 0,8–8 Hz diapazonlarida birlashtirish uchun ishlab chiqqan qiyosiy sonli indeksdir. Tadqiqotchi bu indekslar standartlashtirilgan MSDV o‘rnini bosish uchun ishlab chiqilmaganini ochiq ta’kidlaydi. Tadqiqotda inson ishtirokchilari, subyektiv ko‘ngil aynishi ballari yoki klinik/real hayotdagi harakat kasalligi o‘lchovlari mavjud emas.

Taklif etilgan tizim klassik “butun yo‘l profilini biladigan” oldindan ko‘ruvchi boshqaruvdan ham farq qiladi. VDFC kelajakdagi yo‘l balandligining batafsil ketma-ketligiga muhtoj emas; biroq do‘nglikning taxminiy yuz berish vaqti yoki markaziy joylashuvi baribir oldindan aniqlanishi kerak. Tadqiqot bu ma’lumot, masalan, old kamera va kompyuter ko‘rish yordamida baholanishi mumkinligini bildiradi. Demak, usul mutlaqo oldindan ko‘ruvsiz emas; to‘liq profil oldindan ko‘rilishi o‘rniga hodisa darajasidagi cheklangan oldindan ma’lumotdan foydalanadi.

Turkiya nuqtai nazaridan: Bu yondashuv faol osma, avtonom avtomobil, elektr avtomobil shassi boshqaruvi va yo‘lni oldindan ko‘rish tizimlarini ishlab chiqayotgan avtomobilsozlik Ar-Ge guruhlari uchun ko‘rib chiqilishi mumkin. Ayniqsa, butun yo‘l profilini yuqori aniqlikda o‘lchash o‘rniga mahalliy do‘nglik hodisasini aniqlab, oldindan kalibrlangan virtual buzuvchi hosil qilish onlayn hisoblash yukini kamaytirishi mumkin bo‘lgan arxitekturani taklif etadi. Biroq tadqiqotdagi yaxshilanish ko‘rsatkichlari muayyan CarSim E-Class modeli, muayyan osma parametrlari, yarim sinus do‘nglik, cheklangan tezlik oralig‘i va ideallashtirilgan aniqlash farazlariga tegishli. Turkiyadagi haqiqiy yo‘l notekisliklari, aktuator chegaralari, sensor shovqini, shina xususiyatlari va avtomobil modellarida haqiqiy avtomobil/HIL tasdiqlashi o‘tkazilmasdan bir xil natijalar olinadi deb bo‘lmaydi.

Tadqiqotning asosiy muammosi nima?

Faol osma tizimlarida ikki asosiy boshqaruv yondashuvi birgalikda qo‘llanishi mumkin: qayta aloqa va oldindan ta’sir. Qayta aloqa boshqaruvchisi avtomobil harakat qilgandan keyin o‘lchangan kuzov va osma javoblariga qarab kuch hosil qilsa, oldindan ta’sir yondashuvi yaqinlashayotgan yo‘l buzuvchisini avtomobil uning ustidan o‘tishidan oldin hisobga olishi mumkin.

Biroq klassik yo‘lni oldindan ko‘ruvchi oldindan ta’sir usullarida yo‘l profilini yuqori aniqlikda o‘lchash yoki bashorat qilish kerak. Tadqiqot bu talabni kamaytirish uchun haqiqiy yo‘l do‘ngligining butun geometriyasidan foydalanish o‘rniga uni sozlanadigan virtual yarim sinus do‘nglik bilan ifodalaydi.

Taklif etilgan arxitekturaning asosiy prinsipi:

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

ko‘rinishidadir. Bu yerda \(u_{FB}\) LQ SOF qayta aloqa kuchini, \(u_{FF}\) esa VDFC tomonidan hosil qilinadigan oldindan ta’sir kuchini ifodalaydi.

Nega statik chiqishli qayta aloqa qo‘llanildi?

Standart to‘liq holatli LQR boshqaruvchisi kuzov va g‘ildiraklarning siljishi hamda tezligi kabi barcha holat o‘zgaruvchilarini o‘lchash yoki baholashni talab qilishi mumkin. Tadqiqot buning seriyali ishlab chiqariladigan avtomobil uchun qo‘shimcha sensor yoki kuzatuvchi talabini yuzaga keltirishi mumkinligini bildiradi.

Shu sababli tadqiqotda Static Output Feedback — SOF tuzilmasi tanlangan. Chorak avtomobil modelidagi qayta aloqa chiqishlari kuzovning vertikal tezligi va osma tezligidan; yarim avtomobil modelidagilar esa kuzovning vertikal tezligi, pitch tezligi hamda old/orqa osma tezliklaridan iborat.

Akselerometr signallari avval DC ofsetni bostirish uchun yuqori o‘tkazuvchi, so‘ng yuqori chastotali o‘lchov shovqinini kamaytirish uchun past o‘tkazuvchi filtrlardan o‘tkaziladi. Tadqiqotda quyi kesim bilan bog‘liq qiymat 0,1 Hz; past o‘tkazuvchi filtr uchun esa taxminan 15–20 Hz oralig‘i qo‘llanadi.

Nega LQ SOF klassik LQR bilan bir xil ma’noda “optimal” emas?

Tadqiqot bu farqni alohida ta’kidlaydi. To‘liq holatli LQR muammosi Riccati tenglamasi orqali global optimal qayta aloqa kuchaytirishiga erisha oladigan standart tuzilishga ega bo‘lsa, statik chiqishli qayta aloqa muammosida Lyapunov matritsasi va qayta aloqa kuchaytirishi bir-biriga bilinear bog‘langan.

Shu sababli tadqiqotda MATLAB 2024a fminsearch() bilan olingan LQ SOF kuchaytirishlari:

global optimal LQR yechimi emas, balki lokal optimallashtirilgan va barqarorligi tasdiqlangan SOF kuchaytirishlaridir.

Nomzod kuchaytirish faqat yopiq kontur matritsasining barcha xos qiymatlari birlik aylana ichida bo‘lganda va musbat aniqlangan Lyapunov yechimi topilganda qabul qilinadi.

VDFC yopiq kontur barqarorligini o‘zgartiradimi?

Manba tadqiqotga ko‘ra, yo‘q. Nominal qayta aloqa tizimi:

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

ko‘rinishida bo‘lsa, VDFC qo‘shilganda:

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

bo‘ladi. HSVD cheklangan amplituda va chekli davomiylikka ega bo‘lgani uchun \(u_{FF}\) cheklangan tashqi kirish sifatida baholanadi. VDFC \(F_{cl}\) matritsasini yoki yopiq kontur qutblarini o‘zgartirmaydi; nominal barqarorlik LQ SOF konturi tomonidan ta’minlanadi.

Yarim sinus virtual buzuvchi qanday yaratiladi?

Avval qo‘llangan normal taqsimotga o‘xshash virtual buzuvchi yondashuvida balandlik va kenglik parametrlari bir-biri bilan murakkabroq bog‘langan. Tadqiqot buning o‘rniga balandligi va kengligi bevosita talqin qilinadigan yarim sinus shaklidan foydalanadi:

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

Bu yerda:

• h: virtual buzuvchining cho‘qqi balandligi,
• w: uning kengligi/davomiyligi bilan bog‘liq parametr,
• c: virtual buzuvchining markaziy joylashuvidir.

Tadqiqotdagi haqiqiy sinov do‘ngligi ham yarim sinus shaklida bo‘lib, 0,10 m cho‘qqi balandligi va 3,6 m fazoviy kenglikka ega.

“Profil oldindan ko‘rilmasdan” iborasi nimani anglatadi?

VDFC uchun yo‘l yuzasining butun kelajakdagi balandlik ketma-ketligini o‘lchash shart emas. Biroq tizim virtual buzuvchini to‘g‘ri vaqtda boshlashi uchun haqiqiy do‘nglikning taxminiy markaziy joylashuvi \(c\) yoki hodisa vaqti ma’lum bo‘lishi kerak.

Shu sababli usul:

• to‘liq yo‘l profilini talab qiladigan klassik preview MPC yondashuviga qaraganda kamroq oldindan ma’lumot talab qiladi,
• biroq yaqinlashayotgan do‘nglik haqida hech qanday ma’lumot talab qilmaydigan butunlay ko‘r boshqaruv emas.

Tadqiqotda markaziy joylashuvni kamera asosidagi kompyuter ko‘rish orqali baholash mumkinligi bildirilgan.

Nega besh xil virtual buzuvchi dizayni sinovdan o‘tkazildi?

Bu yerdagi maqsad faqat eng ko‘p erkin o‘zgaruvchidan foydalanish emas. Tadqiqotchi kalibrlash murakkabligi bilan ishlash samarasi o‘rtasidagi muvozanatni izlaydi. Natijada VDFC4 shu nuqtai nazardan eng muvozanatli nomzod sifatida tanlangan.

Virtual buzuvchi qanday optimallashtirildi?

Parametrlar real vaqt rejimida avtomobil ichida optimallashtirilmaydi. Simulation-Based Optimization Method — SBOM oflayn ravishda CarSim va Simulink qo‘shma simulyatsiyalarini qayta-qayta ishga tushiradi.

Maqsad funksiyasi:

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

ko‘rinishidadir va tadqiqotda \(\zeta=0,3\) ishlatilgan. Shu tariqa kuzov vertikal tezlanishining ham, pitch tezligining ham cho‘qqi qiymati bir vaqtda hisobga olinadi.

Optimallashtirish oraliqlari:

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

deb berilgan.

Harakat kasalligi qanday baholandi?

Tadqiqotda uch turdagi baholash birgalikda qo‘llanadi:

• kuzov vertikal tezlanishining cho‘qqi qiymati \(PAV(a_z)\),
• kuzov pitch tezligining cho‘qqi qiymati \(PAV(\omega_y)\),
• MSDV hamda tadqiqotchi ishlab chiqqan \(J_{MS,SB}\) va \(J_{MS,DB}\) indekslari.

Bir diapazonli indeks 0,1–0,5 Hz oralig‘idagi filtrlangan vertikal tezlanish va pitch tezligini birlashtiradi:

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

Ikki diapazonli \(J_{MS,DB}\) esa past chastotali komponentni tadqiqotda o‘qish vaqtida harakat kasalligi bilan bog‘langan 0,8–8 Hz diapazoni bilan birga baholaydi:

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

Manbadagi ifoda bo‘yicha izoh: \(J_{RF}\) uchun berilgan 50-tenglamada birinchi had \(\alpha_{RF}\) bilan og‘irlashtirilgan bo‘lsa, ikkinchi had bosma manbada \((1-\alpha_{LF})\) ko‘rinishida. Shu bo‘lim izohi \(J_{RF}\) uchun \(\alpha_{RF}\) og‘irligi haqida gapiradi. Manbadagi bu farq bu yerda jim tuzatilmagan.

Tadqiqotchi bu yangi indekslar MSDV o‘rnini bosadigan yangi standart emasligini, boshqaruvchilarni taqqoslash uchun qo‘shimcha o‘lchovlar ekanini ochiq ta’kidlaydi.

Simulyatsiya qaysi avtomobil va sharoitlarda bajarildi?

Qayta aloqa yolg‘iz o‘zi nimani ta’minladi?

Boshqaruvsiz holatda maksimal vertikal tezlanish 3,7 m/s² va maksimal pitch tezligi 21,8°/s edi.

Yarim avtomobilga asoslangan LQSOFH:

• vertikal tezlanishni 2,7 m/s² gacha,
• pitch tezligini 4,8°/s gacha,
• \(J_{MS,DB}\) ni 0,3528 gacha

gacha kamaytirdi.

Chorak avtomobilga asoslangan LQSOFQ esa vertikal tezlanish va pitch cho‘qqi qiymatlarida LQSOFH darajasida kuchli bo‘lmaganiga qaramay, \(J_{MS,SB}\), \(J_{MS,DB}\) va MSDV bo‘yicha pastroq qiymatlar hosil qildi. Tadqiqotchi buni ikki boshqaruv arxitekturasining turli chastota sohalarida turlicha samaradorlik ko‘rsatishi bilan bog‘laydi.

Haqiqiy do‘nglikni to‘g‘ridan-to‘g‘ri oldindan ta’sir kirishiga berish nega yetarli bo‘lmadi?

LQSOFHD va LQSOFQD sinovlarida haqiqiy do‘nglik profili doimiy kuchaytirish bilan bevosita oldindan ta’sir kirishiga aylantirilgan. Tadqiqotning 7-rasmida oldindan ta’sir kuchlari haqiqiy do‘nglikka birga-bir mutanosib ekani ko‘rinadi.

Bu to‘g‘ridan-to‘g‘ri yondashuv, ayniqsa yarim avtomobilga asoslangan boshqaruvchida harakat kasalligi indekslarini yaxshilamagan. Bu holat tadqiqotchining haqiqiy do‘nglik profilini aynan nusxalash o‘rniga boshqaruv maqsadlariga ko‘ra shakli o‘zgartirilgan virtual buzuvchidan foydalanish motivatsiyasini yaratgan.

VDFC qanday natijalar berdi?

HVDFC5 ning \(J_{MS,DB}\) qiymati HVDFC4 dan biroz past bo‘lsa-da, VDFC5 ko‘proq parametr talab qiladi. QVDFC4 esa \(J_{MS,DB}=0,2484\) bilan kuchli natija bergan. Tadqiqotchi ham yarim avtomobil, ham chorak avtomobil guruhlarida yaxshi natija berishi va parametrlar soni cheklanganroq bo‘lgani sabab VDFC4 ni umumiy samaradorlik/kalibrlash muvozanati nuqtai nazaridan eng mos konfiguratsiya deb baholaydi.

VDFC past chastotali harakat kasalligi o‘lchovida har doim yaxshiroq bo‘ldimi?

Yo‘q. Bu tadqiqotning muhim nozik jihatlaridan biridir. HVDFC2, HVDFC4 va HVDFC5 maksimal vertikal tezlanish, pitch tezligi va \(J_{MS,DB}\) ni yaxshilagan bo‘lsa-da, HVDFC konfiguratsiyalarining hech biri \(J_{MS,SB}\) ni LQSOFH qayta aloqa bazaviy darajasiga nisbatan yaxshilamagan.

MSDV bo‘yicha ham shunga o‘xshash cheklov bor. Demak, VDFC ning foydasi ayniqsa ikki chastota diapazoni va pitch harakatini qamrab oladigan baholashlarda ko‘rinadi, 0,1–0,5 Hz ga og‘irlik berilgan klassik past chastotali o‘lchovda esa xuddi shunday yaxshilanish kuzatilmaydi.

MSDV jadvalidagi manba ichki muammo

Boshqaruvsiz MSDV qiymati 0,0450. Shunga qaramay LQSOFHD uchun 4-jadval va 6-jadvalda 0,0578 (29%) yozilgan. 0,0578 qiymati 0,0450 dan yuqori bo‘lgani uchun xom sonli qiymat qavs ichidagi ifodani “%29 kamayish” deb o‘qish bilan mos kelmaydi. Manba tadqiqot bu farq bo‘yicha alohida tuzatish yoki izoh bermagan.

Tezlik o‘zgarganda tizim bir xil samaradorlikni saqladimi?

VDFC parametrlari 36 km/h uchun optimallashtirilgan va keyin 10–60 km/h oralig‘ida qayta optimallashtirishsiz sinovdan o‘tkazilgan. Natijalar ayniqsa pitch boshqaruvi tezlik o‘zgarishiga vertikal tezlanish boshqaruviga qaraganda chidamliroq bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatadi.

Biroq “20–40 km/h oralig‘ida har qanday sharoitda yaxshilanadi” degan yagona ifoda natija jadvallarini to‘liq aks ettirmaydi. Masalan, HVDFC4 uchun:

Bu jadval 30–40 km/h kabi ayrim nuqtalarda HVDFC4 LQSOFH ga nisbatan yaxshilanish berganini, ammo 20 km/h da ayni doimiy kalibrlash sezilarli darajada yomonlashishi mumkinligini ko‘rsatadi. Tadqiqotning o‘zi ham doimiy VDFC kalibrlashi tezlik bilan o‘zgaradigan do‘nglik qo‘zg‘alishiga har bir nuqtada moslasha olmasligini va tezlikka bog‘liq parametr xaritalari foydali bo‘lishi mumkinligini bildiradi.

Qaysi parametr VDFC samaradorligiga eng ko‘p ta’sir qildi?

HVDFC4 uchun to‘rt parametr — \(h\), \(w\), \(c_f\) va \(L\) — uch darajada o‘zgartirilib 3⁴ = 81 simulyatsiya bajarilgan. ANOVA natijalarida yakka holda eng ta’sirli asosiy omil \(c_f\), ya’ni old virtual buzuvchining markaziy joylashuvidir.

Biroq eng katta ta’sir bitta parametrdan emas, \(c_f \times L\) o‘zaro ta’siridan kelgan:

Natija virtual do‘nglikning faqat balandligi yoki kengligidan ko‘ra old va orqa o‘q bilan vaqt/joy fazasi mosligi muhim ekanini ko‘rsatadi. Manba tadqiqotda \(c_f \times L\) o‘zaro ta’siri ikki samaradorlik chiqishidagi umumiy variatsiyaning taxminan %63 qismini tushuntiradi.

VDFC bilan preview MPC o‘rtasidagi asosiy farq

Tadqiqotchi VDFC ni MPC ning umumiy o‘rnini bosuvchi usul sifatida taqdim etmaydi. To‘g‘riroq talqin shuki, u to‘liq yo‘l oldindan ko‘rilishi mavjud bo‘lmagan, biroq yaqinlashayotgan mahalliy hodisani aniqlash mumkin bo‘lgan holatlar uchun hisoblash yuki past oldindan ta’sir qo‘shimchasidir.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• Yarim sinus shaklidagi virtual buzuvchidan foydalanish o‘rganilgan mahalliy do‘nglik simulyatsiyalarida haqiqiy do‘nglikni to‘g‘ridan-to‘g‘ri oldindan ta’sirga berishga qaraganda foydaliroq natijalar berishi mumkin.
• Yarim avtomobilga asoslangan LQ SOF va VDFC kombinatsiyasi pitch harakatini kamaytirishda chorak avtomobilga asoslangan kombinatsiyaga qaraganda umuman samaraliroq bo‘lgan.
• VDFC4 sinovdan o‘tkazilgan parametrlash variantlari orasida samaradorlik va kalibrlash murakkabligi nuqtai nazaridan muvozanatli nomzoddir.
• 36 km/h sinovida HVDFC4 boshqaruvsiz avtomobilga nisbatan PAV(a_z), PAV(ω_y) va J_MS,DB da sezilarli pasayish ta’minlagan.
• VDFC samaradorligi avtomobil tezligiga va ayniqsa virtual buzuvchining vaqt/joy bo‘yicha moslanishiga sezgir.
• c_f × L o‘zaro ta’siri bajarilgan ANOVA da vertikal tezlanish va pitch tezligi variatsiyasining eng katta qismini tushuntirgan.
• Oflayn optimallashtirilgan parametrlarni tezlikka bog‘liq lookup jadvallariga aylantirish orqali onlayn hisoblash yukini past saqlash mumkinligi nazarda tutiladi.

Tadqiqot isbotlamagan natijalar

• Haqiqiy yo‘lovchilarda transport kasalligi uchrash chastotasi %72 yoki %73 kamaygani isbotlanmagan.
• J_MS,SB va J_MS,DB standartlashtirilgan yoki klinik tasdiqlangan yangi harakat kasalligi standartlari emas.
• Haqiqiy avtomobil, hardware-in-the-loop yoki inson tajribasi o‘tkazilmagan.
• Aktuator kuchi va strok to‘yinish chegaralari ochiq optimallashtirish cheklovi sifatida modellashtirilmagan.
• Aniqlangan do‘nglik markazidagi kamera/algoritm xatolarining miqdoriy real dunyo samaradorligi eksperimental ko‘rsatilmagan.
• Usul davriy sinus yo‘l kirishlari yoki keng polosali tasodifiy ISO yo‘l profillari uchun tasdiqlanmagan.
• VDFC preview MPC dan yaxshiroq ekani ko‘rsatilmagan; to‘g‘ridan-to‘g‘ri bir xil sharoitli sonli MPC taqqoslash amalga oshirilmagan.
• Bitta 36 km/h kalibrlashi barcha tezliklarda bir xil foyda berishi ko‘rsatilmagan.

Tadqiqotning usuli va natijalari

Boshqaruv dizayni bosqichlari

1. 2-DOF chorak avtomobil va 4-DOF yarim avtomobil modellari yaratildi.
2. Modellar uzluksiz vaqtdan diskret vaqtga o‘tkazildi.
3. Chorak va yarim avtomobil uchun LQ samaradorlik funksiyalari ta’riflandi.
4. Amaliy sensor chiqishlari yordamida LQ SOF qayta aloqa boshqaruvchilari optimallashtirildi.
5. Schur barqarorligi va musbat aniqlangan Lyapunov yechimi bilan nominal yopiq kontur barqarorligi tekshirildi.
6. Doimiy ma’lum buzuvchi uchun oldindan ta’sir kuchaytirishi analitik tarzda keltirib chiqarildi.
7. Haqiqiy do‘nglik profilidan bevosita foydalanish o‘rniga HSVD asosidagi VDFC yaratildi.
8. Beshta VDFC parametrlash ssenariysi SBOM bilan oflayn optimallashtirildi.
9. CarSim 8.0–Simulink 2024a qo‘shma simulyatsiyasida do‘nglik javoblari taqqoslandi.
10. 10–60 km/h tezlik sezgirligi va HVDFC4 uchun 81 shartli parametr sezgirligi o‘rganildi.

Chorak va yarim avtomobil modellari

Chorak avtomobil modeli kuzov va g‘ildirakning vertikal harakatlarini o‘z ichiga olgan 2-DOF tuzilishga ega. Osma kuchi:

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

ko‘rinishidadir.

Yarim avtomobil modeli esa old va orqa g‘ildirak harakatlari bilan birga kuzovning:

• vertikal harakatini,
• pitch burchagini

bitta modelda ifodalaydi. Shu sababli yarim avtomobilga asoslangan boshqaruvchi old va orqa osma kuchlari o‘rtasidagi farq orqali kuzovga pitch ga qarshi moment ham hosil qilishi mumkin.

To‘g‘ridan-to‘g‘ri virtual buzuvchi oldindan ta’sir qonuni

Avvalgi virtual buzuvchi yondashuvida kuzovning vertikal siljishini o‘lchash kerak edi. Ushbu tadqiqot buni olib tashlab:

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

ko‘rinishidagi to‘g‘ridan-to‘g‘ri oldindan ta’sir qonunidan foydalanadi.

Shu tariqa VDFC uchun kuzovning mutlaq vertikal siljishini o‘lchashga hojat qolmaydi. Qayta aloqa uchun zarur signallar esa akselerometrlardan filtrlash va integrallash orqali olinadi.

Asosiy VDFC4 optimallashtirish natijasi

5-jadvalda yarim avtomobilga asoslangan VDFC4 uchun manbada berilgan parametrlar:

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

ko‘rinishidadir.

Tadqiqotchi eng muvaffaqiyatli virtual buzuvchilar haqiqiy do‘nglikka nisbatan umuman balandroq, torroq va kechroq boshlanuvchi profillar hosil qilganini bildiradi. Bu VDFC haqiqiy yo‘l geometriyasini nusxalashdan ko‘ra avtomobil dinamikasining istalgan o‘tkinchi javobini hosil qiladigan sun’iy kirishni shakllantirishini ko‘rsatadi.

Manbada VDFC4 nominal qiymatlari bilan bog‘liq nomuvofiqlik

Sezgirlik tahlili bo‘limidagi 9-jadval Level 2 qiymatlarini “5-jadvalda berilgan nominal HVDFC4 qiymatlari” deb ta’riflaydi. Biroq Level 2:

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

qiymatlarini beradi. Bular 5-jadvaldagi 0,305 / 1,624 / 15,624 / 3,124 to‘plami bilan bir xil emas. Shu sababli 81 shartli ANOVA qaysi HVDFC4 nominal dizaynining ±%10 atrofi asosida tuzilgani manbaning o‘z jadvallaridan qat’iy ravishda muvofiqlashtirib bo‘lmaydi.

Harakat kasalligi samaradorligining asosiy sonli taqqoslanishi

Bu natija bitta o‘lchov butun boshqaruv muvaffaqiyatini ifodalamayotganini ko‘rsatadi. Masalan, HVDFC5 ikki diapazonli indeksda kuchli natija bersa-da, uning MSDV si qayta aloqa bazaviy darajasidan yuqoriroq. Shu sababli tadqiqotning “harakat kasalligini kamaytirish” natijasi qaysi indeks va qaysi chastota diapazoni haqida gap ketayotgani ko‘rsatilgan holda talqin qilinishi kerak.

Tezlik sezgirligining muhandislik ma’nosi

Virtual buzuvchining fazoviy kengligi doimiy saqlanganda avtomobil tezligi o‘zgargan sari do‘nglikni avtomobil ko‘rish davomiyligi va shu bilan chastota tarkibi ham o‘zgaradi. Shu sababli 36 km/h da optimallashtirilgan bitta HSVD profili barcha tezliklar uchun optimal emas.

Tadqiqotchi haqiqiy amaliyot uchun turli tezlik nuqtalarida oflayn optimallashtirish bajarilib:

• h(v),
• w(v),
• c_f(v),
• zarur bo‘lsa L(v)

xaritalarini oldindan saqlash mumkinligini va avtomobil harakatda bo‘lganda faqat tezlik o‘lchovi, jadval interpolatsiyasi va kuchaytirish ko‘paytmasi bajarilishi mumkinligini taklif qiladi.

Amaliy qo‘llashda qaysi muammolar hal qilinmagan?

Sensor shovqini: LQ SOF qayta aloqa signallari akselerometrlardan hosil qilingani sabab filtrlash xatolari va integrallashga bog‘liq muammolar haqiqiy avtomobilda baholanishi kerak.

Aktuator to‘yinishi: Simulyatsiyada 10 Hz o‘tkazish polosasi qo‘llangan; biroq aktuator kuchi va osma stroki uchun ochiq to‘yinishi cheklovlari optimallashtirishga kiritilmagan.

Vaqtlashtirish xatosi: Virtual buzuvchi markazi haqiqiy do‘nglik bilan to‘g‘ri moslanmasa, oldindan ta’sir kuchining foydasi kamayishi yoki kuzov/pitch javobi ortishi mumkin.

Yo‘l turi: Usul mahalliy do‘nglik/hump turidagi o‘tkinchi kirishlarga yo‘naltirilgan. U uzluksiz sinusoidal yoki keng polosali tasodifiy yo‘l profillariga bevosita umumlashtirilmaydi.

Real vaqt optimallashtirish: SBOM onlayn ishlash uchun ishlab chiqilmagan. Haqiqiy foydalanish uchun parametrlar oldindan hisoblanishi kerak.

Haqiqiy avtomobil tasdiqlashi: Tadqiqotda haqiqiy avtomobil testi yoki HIL testi bajarilmagan.

Inson tasdiqlashi: Subyektiv transport kasalligi yoki o‘qish qulayligi haqiqiy yo‘lovchilar bilan baholanmagan.

Ilmiy xulosa qanday chegaralanishi kerak?

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan eng aniq xulosa shuki: mahalliy do‘nglikka o‘xshash qo‘zg‘atishlarda, to‘g‘ri tarzda oflayn sozlangan yarim sinus virtual buzuvchi oldindan ta’sir signali LQ SOF faol osma qayta aloqasiga qo‘shilganda CarSim simulyatsiyasida kuzov vertikal tezlanishi, pitch tezligi va ayniqsa ikki diapazonli harakat-kasalligi bilan bog‘liq samaradorlik indeksini kamaytira olgan.

Bundan tashqari usul haqiqiy odamlarda transport kasalligini ayni nisbatlarda kamaytirgani, barcha yo‘l turlarida ishlashi yoki standart preview MPC dan ustun ekani haqida aytish tadqiqot tomonidan qo‘llab-quvvatlanmaydi.

Manba va usul bo‘yicha izoh

Asarning to‘liq asl nomi: Design of Virtual Disturbance Feedforward Controller for Motion Sickness Mitigation

Muallif: Seongjin Yim.

Mualliflar tartibi: Tadqiqot bitta muallifli. Ko‘rib chiqilgan versiyada alohida CRediT/Author Contributions bayoni mavjud emas.

Mas’ul muallif: Seongjin Yim.

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

Jurnal: Machines. Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland. Jild: 14. Son: 5. Maqola raqami: 571. Yil: 2026.

DOI: 10.3390/machines14050571

Rasmiy nashr havolasi: https://doi.org/10.3390/machines14050571

Nashr jarayoni: Tadqiqot 21 Aprel 2026 da qabul qilingan, 18 May 2026 da qayta ko‘rib chiqilgan va qabul qilingan, 20 May 2026 da nashr etilgan.

Akademik muharrir: Dan Zhang.

Manba turi va ekspert baholash holati: Machines jurnalida chop etilgan ekspertlar tomonidan ko‘rib chiqilgan tadqiqot maqolasi. Ilmiy tasdiqlash haqiqiy avtomobil yoki inson tajribasi o‘rniga matematik avtomobil modeli, faol osma boshqaruv dizayni, oflayn optimallashtirish va CarSim–MATLAB/Simulink qo‘shma simulyatsiyasiga asoslangan.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY). Tadqiqot ochiq kirishlidir.

Moliyalashtirish: Ministry of Education orqali National Research Foundation of Korea Basic Science Research Program doirasida RS-2019-NR040071 raqami bilan qo‘llab-quvvatlangan.

Ma’lumotlarning mavjudligi: Muallif asl hissalar tadqiqot ichida mavjudligini, qo‘shimcha savollar mas’ul muallifga yuborilishi mumkinligini bildirgan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Muallif manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bildiradi.

Ilmiy mazmun chegarasi: Ushbu Verianla mazmunidagi boshqaruv arxitekturasi, tenglamalar, simulyatsiya sharoitlari, VDFC parametrlari, harakat-kasalligi bilan bog‘liq indekslar, sonli samaradorlik natijalari va cheklovlar faqat ko‘rib chiqilgan tadqiqotga asoslangan. Tashqi manbalar yangi ilmiy topilma qo‘shish uchun ishlatilmagan; faqat bibliografik nashr identifikatsiyasi va jurnalning ekspert baholash holatini tasdiqlash uchun ishlatilgan.

Asosiy metodologik chegara: Tadqiqot haqiqiy avtomobil, hardware-in-the-loop yoki inson ishtirokchisi tasdiqlashini o‘z ichiga olmaydi. Aktuator kuchi/strok to‘yinishlari ochiq cheklov sifatida modellashtirilmagan. VDFC mahalliy do‘nglikka o‘xshash kirishlarga yo‘naltirilgan va haqiqiy qo‘llashda hodisaning markaziy joylashuvini ishonchli tarzda oldindan baholashni talab qiladi.

Harakat kasalligi indeksi chegarasi: J_MS,SB va J_MS,DB tadqiqotchi tomonidan boshqaruvchilarni taqqoslash uchun taklif qilingan o‘lchovsiz mezonlardir. Manba tadqiqot ularni standartlashtirilgan MSDV o‘rnini bosadigan tasdiqlangan harakat kasalligi standartlari sifatida taqdim etmaydi.

Manba ichidagi 50-tenglama nomuvofiqligi: J_RF formulasining birinchi og‘irligi α_RF bo‘lsa, ikkinchi hadda bosma shaklda (1 − α_LF) mavjud. Bo‘lim matni o‘qish-chastotasi komponenti uchun α_RF ni ta’riflaydi. Bu yerda manba ifodasi jim tuzatilmagan.

Manba ichidagi MSDV nomuvofiqligi: Boshqaruvsiz MSDV 0,0450 bo‘lsa, LQSOFHD uchun 0,0578 qiymati bilan birga “(29%)” yozilgan. Xom qiymat boshqaruvsiz qiymatdan yuqori bo‘lgani uchun qavs ichidagi foiz kamayish ko‘rsatkichi sifatida talqin qilinganda sonli qiymatlar bilan mos kelmaydi.

Manba ichidagi HVDFC4 parametr nomuvofiqligi: 5-jadval HVDFC4 nominal parametrlarini 0,305 / 1,624 / 15,624 / 3,124 deb bersa, 9-jadval o‘zining Level 2 ustunini 5-jadvaldagi nominal qiymatlar deb ta’riflab 0,130 / 1,786 / 15,705 / 2,998 qiymatlarini ko‘rsatadi. Manba tadqiqot ikki to‘plam o‘rtasidagi farqni tushuntirmaydi.