Luận án tiến sĩ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa nghiên cứu thiết kế bộ quan sát hệ số trượt và ước lượng tốc độ tuyệt đối cho điều khiển lực kéo của ô tô điện

lf, lr, bf, br, h Kích thước hình học của xe ô tôFxi, Fyi, i = 1..4 Lực dọc trục và ngang trục trên các bánh xe vx hoặc V Vận tốc tuyệt đối dọc trục, còn gọi là vận tốc dài vy Vận tốc ng

Tôi xin cam đoan luận án tiến sĩ "Nghiên cứu thiết kế bộ quan sát hệ số trượt và ước lượngtốc độ tuyệt đối cho điều khiển lực kéo của ô tô điện" là công trình nghiên cứu của cá nhântôi dưới sự hướng dẫn của người hướng dẫn khoa học Các kết quả trình bày trong luận

án là trung thực và chưa được công bố bởi bất kỳ tác giả nào khác Toàn bộ các nội dung

kế thừa và tham khảo đều được trích dẫn, tham chiếu đầy đủ

Hà Nội, ngày 3 tháng 7 năm 2019

Một điều dễ nhận thấy đối với việc nghiên cứu và hoàn thành một quyển báo cáo là phầnKết luận được đặt ở cuối quyển lại là phần mà người nghiên cứu sẽ phải hoàn thành nộidung của nó đầu tiên; trong khi đó, phần Lời cảm ơn đặt ở đầu quyển thì được viết saucùng Không phải bởi vì tầm quan trọng của các phần này mà bởi vì chỉ sau khi chúng tahoàn thành xong toàn bộ và đóng gói được một quyển luận án thì ta mới nhìn lại cả mộtchặng đường dài làm việc và thầm cảm ơn những người đã đi cùng ta trong suốt thời gianđó.

Tôi chính thức bảo vệ đề cương Nghiên cứu sinh vào đầu tháng 5/2013 với tên đề tàiban đầu được gợi ý bởi Tiến sĩ Nguyễn Bình Minh, người đã có nhiều công trình nghiêncứu thành công về ô tô điện tại Nhật Bản Sau khi trình bày đề cương, có không ít ý kiếncho rằng, đề tài này khó làm, thiếu tính thực tiễn, không có cơ sở nghiên cứu trên thế giới.Bản thân mình tại thời điểm đó, tôi cũng tự nhận thấy rằng nội dung đã đề xuất khá mơ

hồ và thiếu tính hàn lâm Phải mất khá nhiều thời gian kiên trì tìm hiểu, trao đổi và khámphá, cộng với sự động viên, giúp đỡ của người thầy hướng dẫn khả kính và tận tụy, PhóGiáo sư Tạ Cao Minh, tôi mới thấy thực sự yêu thích đề tài này và biết rằng mình đã cónhững lựa chọn sáng suốt Vì vậy, lời cảm ơn đầu tiên tôi xin được gửi tới người thầy củatôi, Phó Giáo sư Tạ Cao Minh, người đã không quản ngại thời gian, công sức đi cùng tôi

từ đầu tới cuối công trình, người đã kiên trì giải thích, hỗ trợ, giảng giải những khúc mắctrong quá trình nghiên cứu, kể cả những câu hỏi "ngu ngơ" nhất, người đã bỏ cả nhữngbữa tối với gia đình chỉ để nghe tôi trình bày các ý tưởng và sửa chữa những sai sót trongcác công trình nghiên cứu Với thầy, tôi được là chính mình trong con người của khoa học,được dũng cảm thể hiện tất cả những gì mình đang thiếu sót mà không cảm thấy bất kỳngại ngùng gì Cảm ơn Tiến sĩ Nguyễn Binh Minh vì gợi ý ban đầu cho đề tài nghiên cứu,mặc dù đã có những sự thay đổi, bổ sung nhất định nhưng xương sống và định hướngcủa đề tài vẫn được giữ vững từ đầu tới cuối công trình

Mỗi lần báo cáo định kỳ các kết quả nghiên cứu tại đơn vị đào tạo, Bộ môn Tự độnghóa Công nghiệp, Viện Điện, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, luôn có một người thầyphản biện rất gay gắt Mỗi lần báo cáo như vậy là những cuộc tranh luận rất sôi nổi vàthẳng thắn Chỉ tới khi tôi trình bày hoàn chỉnh các nghiên cứu của tôi một cách có hệthống, kết hợp với quá trình triển khai thực nghiệm, tôi mới nhận được "cái gật đầu" củathầy Tôi nhận thấy rằng, những cuộc tranh luận, những ý kiến phản biện gay gắt mà sắcsảo đó đã tạo động lực nghiên cứu cho tôi, kích thích tính "hiếu thắng khoa học", và đôikhi, sự đồng ý của thầy giống như một đích đến mà tôi luôn nỗ lực hết sức để đạt được.Nếu không có những sự kiện ấy, tôi không biết tới bao giờ mới hoàn thành được nghiêncứu này Người thầy đó là thầy Phó Giáo sư Trần Trọng Minh Xin cảm ơn thầy vì tất cả sựquan tâm, sát sao, động viên và chỉ bảo trong suốt thời gian qua

Tôi cũng xin được cảm ơn các thầy cô giáo trong Bộ môn Tự động hóa, nơi tôi công tác,các anh chị em đồng nghiệp đã động viên, cổ vũ tôi để tôi cảm nhận được niềm vui trong

và coi tôi như một người con của Tự động hóa Đồng thời, tôi cũng xin chân thành cảm

ơn các thầy Phó Giáo sư Hồ Hữu Hải và Phó Giáo sư Đàm Hoàng Phúc đang công tác tạiViện Cơ khí Động lực, ĐH BKHN vì những trao đổi cũng như góp ý để hoàn thiện nhữngthiếu sót của một "kẻ ngoại đạo" của ngành ô tô như tôi

Tại Trung tâm Nghiên cứu Ứng dụng và Sáng tạo Công nghệ, trường Đại học Bách Khoa

Hà Nội, tôi có những người đồng nghiệp, người bạn đã cho tôi không khí nghiên cứu khoahọc đúng nghĩa bằng những trao đổi chuyên môn, những thảo luận chi tiết, đi vào bảnchất của các vấn đề nghiên cứu Cám ơn bạn Nguyễn Bảo Huy vì những trao đổi rất hiệuquả Mỗi lần Huy về nước là mỗi lần "không khí khoa học" của Trung tâm lại được thổibùng lên một cách hứng khởi Cám ơn chị Nguyễn Thu Hà, mặc dù chuyên môn về Kinh

tế nhưng vẫn kiên trì ngồi nghe tôi giải thích các vấn đề khoa học kỹ thuật tưởng như rấtkhô khan

Có được những kết quả nghiên cứu hôm nay không thể không nhắc tới sự giúp đỡ củacác bạn sinh viên ngành Tự động hóa Các bạn đã giúp tôi triển khai thực tế các ý tưởngnghiên cứu Cảm ơn các bạn vì những lần cả thầy và trò đẫm mồ hôi trong xưởng vàonhững ngày hè để giải mã thông tin trên xe ô tô điện, vì những lần "cẩu" xe ô tô đi NamĐịnh để đo đạc đặc tính động học, vì những lần bị đói vì cố chạy thực nghiệm nốt lần cuốinhưng mãi chưa thành lần cuối Đó luôn là những trải nghiệm mà không làm thực sự thìkhông bao giờ có được Đồng thời, tôi cũng xin cảm ơn bạn Nguyễn Trung Kiên, giảng viêntrường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Nam Định và các đồng nghiệp cùng Bộ môn của Kiên

đã giúp đỡ tôi trong quá trình làm thực nghiệm và lấy đặc tính trên xe ô tô tại Nam Định.Cuối cùng và quan trọng nhất vẫn luôn là gia đình Tôi có một gia đình rất tuyệt vời Đó

là cha mẹ tôi, những người quan tâm động viên nhưng không hề gây sức ép vì sợ tôi đãphải vất vả làm việc, chăm lo cho tôi một cách vô tư nhất và trong thâm tâm tôi luôn biếtrằng, cha mẹ rất lo lắng về tiến độ nghiên cứu của tôi nhưng không bao giờ nói ra Đó là

vợ tôi, người bạn đời luôn đi cùng tôi, hỗ trợ tôi cả về vật chất lẫn tinh thần trong nhữnglúc khó khăn nhất, đã "chịu đựng" tôi đi sớm về muộn, giúp tôi gánh vác cuộc sống giađình Đó là con trai tôi, đứa trẻ mà mỗi lần tôi nhìn nó đều là mỗi lần tôi thấy mình đượctiếp thêm động lực làm việc Tôi xin dành lời cảm ơn sâu sắc và chân thành nhất tới giađình của mình, một chỗ dựa vững chắc nhất mà tôi không thể tìm thấy được ở bất kỳ aikhác

Hà Nội, tháng 7 năm 2019.

Mở đầu 1

1.1 Khái quát đối tượng nghiên cứu 4

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 5

1.2.1 Điều khiển chuyển động xe ô tô điện 5

1.2.2 Các trạng thái cơ bản của xe ô tô 11

1.2.3 Giới hạn nội dung nghiên cứu và đề xuất yêu cầu của luận án 16

1.3 Tổng quan tình hình nghiên cứu 17

1.3.1 Ước lượng trạng thái xe ô tô điện 17

1.3.2 Các nghiên cứu về điều khiển lực kéo - TCS 22

1.4 Đề xuất phương hướng thực hiện nghiên cứu 27

Kết luận chương 29

2 Mô hình hóa và mô phỏng xe ô tô điện 30 Tóm tắt nội dung 30

2.1 Cấu hình mô hình mô phỏng 30

2.2 Mô hình hóa động học và động lực học xe ô tô điện 32

2.2.1 Động học xe ô tô 32

2.2.2 Động lực học xe ô tô 33

2.2.3 Mô phỏng kiểm chứng 37

2.3 Xây dựng hệ thống mô phỏng Signal Hardware-in-the-loop cho xe ô tô điện 41 2.3.1 Mô phỏng Hardware-in-the-loop - Định nghĩa và phân loại 41

2.3.2 Cấu hình hệ thống mô phỏng Signal Hardware-in-the-loop cho xe ô tô điện 44

2.3.3 Mô hình hệ thống truyền động xe ô tô điện 44

2.3.4 Thiết kế ghép nối phần cứng và tổng thể hệ thống 46

2.4 Kết quả kiểm chứng mô hình 46

2.4.1 Các kịch bản thử nghiệm 46

2.4.2 Kết quả 49

Kết luận chương 52

3 Ước lượng trạng thái xe ô tô điện 53 Tóm tắt nội dung 53

3.1 Tổng hợp dữ liệu đa cảm biến - mô hình và một số vấn đề cần giải quyết 53

3.2 Nâng cao tốc độ trích mẫu của cảm biến bằng bộ lọc Multirate Kalman 56

3.2.1 Giới thiệu chung 56

3.2.2 Bộ lọc Multirate Kalman 58

3.2.3 Đề xuất cải tiến bộ lọc Multirate Kalman 60

3.2.4 Kết quả mô phỏng 62

3.3 Ước lượng trực tiếp hệ số trượt xe ô tô điện 65

3.3.1 Mô hình thu gọn xe ô tô điện 65

3.3.2 Thiết kế bộ ước lượng trực tiếp hệ số trượt 66

3.3.3 Thiết kế bộ quan sát trực tiếp hệ số trượt 67

3.3.4 Kết quả mô phỏng 69

3.3.5 Nhận xét 70

3.4 Ước lượng tốc độ dài sử dụng Tổng hợp dữ liệu đa cảm biến 70

3.4.1 Đặt vấn đề 70

3.4.2 Tổng hợp tối ưu thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu 73

3.4.3 Ứng dụng cho ước lượng vận tốc tuyệt đối 74

Kết luận chương 75

4 Điều khiển hệ số trượt 77 Tóm tắt nội dung 77

4.1 Giới thiệu chung 77

4.2 Điều khiển giới hạn hệ số trượt 78

4.2.1 Cấu hình hệ thống điều khiển đề xuất 78

4.2.2 Xây dựng bộ điều khiển 79

4.2.3 Kết quả mô phỏng 82

4.3 Điều khiển chống trượt trên cơ sở giới hạn mô men truyền cực đại 86

4.3.1 Ước lượng mô men truyền cực đại MTTE (Maximum Transmissible Torque Estimation) 86

4.3.2 Cải tiến bộ điều khiển giới hạn mô men cực đại 87

4.3.3 Phân tích và khảo sát tính ổn định 88

4.3.4 Kết quả mô phỏng 91

Kết luận chương 95

5 Xây dựng hệ thống thực nghiệm và kết quả 96 Tóm tắt nội dung 96

5.1 Xây dựng hệ thống thực nghiệm 96

5.1.1 Đặt vấn đề 96

5.1.2 Thiết kế hệ thống phần cứng 97

5.1.3 Hệ thống tham chiếu DAS-3 101

5.1.4 Lắp đặt hệ thống 102

5.1.5 Xây dựng hệ thống thực nghiệm điều khiển Signal Hardware-in-the-loop104 5.2 Kết quả thực nghiệm 105

5.2.1 Đặc điểm đường chạy thử 105

5.2.2 Phương pháp đánh giá kết quả ước lượng 105

5.2.3 Thử nghiệm độc lập hệ thống thu thập dữ liệu 107

5.2.4 Thử nghiệm thuật toán nâng cao tốc độ trích mẫu 109

5.2.5 Ước lượng tham số xe ô tô điện 111

5.2.6 Điều khiển chuyển động xe ô tô điện 115

Kết luận chương 122

Tài liệu tham khảo 127

2.1 Các thông số sử dụng trong mô hình 48

5.1 Dữ liệu một số bản tin CAN 99

5.2 Các thông số chính của MyRIO 1900 100

5.3 Các thông số của hệ thống DAS-3 102

5.4 Thông số đường thử nghiệm 105

5.5 Chất lượng phương pháp nâng cao tốc độ trích mẫu encoder bánh xe 111

5.6 Chất lượng phương pháp ước lượng trực tiếp hệ số trượt 112

5.7 Chất lượng phương pháp ước lượng tốc độ dài 115

5.8 Chất lượng phương pháp tính toán hệ số trượt thông qua tốc độ dài 115

1.1 Các lớp bài toán điều khiển trong xe ô tô điện 5

1.2 Xe ô tô và người điều khiển trong điều khiển chuyển động 6

1.3 Các phương chuyển động của xe ô tô 6

1.4 Mô hình chuyển động ngang Segel - Mô hình xe đạp 7

1.5 Các lực tác dụng lên xe theo phương dọc 9

1.6 Các trạng thái của xe ô tô 12

1.7 Mối quan hệ giữa hệ số trượt λ và hệ số bám µ 12

1.8 Quan hệ giữa tốc độ bánh xe, tốc độ xe và hệ số trượt 13

1.9 Bộ sản phẩm đo tốc độ của Kistler 14

1.10 Phân loại các nghiên cứu về điều khiển lực kéo ô tô điện 22

1.11 Điều khiển lực kéo trên cơ sở mô hình mẫu 23

1.12 Điều khiển lực kéo trên cơ sở ước lượng điều kiện mặt đường 23

1.13 Điều khiển lực kéo không dùng thông tin vận tốc 24

1.14 Điều khiển hệ số trượt trong khoảng ổn định 25

1.15 Cấu trúc hệ điều khiển hệ số trượt trên cơ sở điều khiển trượt 26

1.16 Các nhiệm vụ của luận án 28

2.1 Các hướng chuyển động của xe ô tô 30

2.2 Mô hình xe ô tô 3 bậc tự do với các lực tác dụng 31

2.3 Cấu hình hệ thống 31

2.4 Lưu đồ thuật toán thực hiện mô hình xe ô tô 36

2.5 Mô hình Simulink động lực học và động học xe ô tô 37

2.6 Trường hợp 1 - Tốc độ bình thường 38

2.7 Trường hợp 2 - Tốc độ cao 39

2.8 Trường hợp 3 - Chuyển hướng lái 40

2.9 Phân loại mô phỏng Hardware-in-the-loop (a) Signal hardware-in-the-loop (b) Power và Reduced-scale hardware-in-the-loop 42

2.10 Signal Hardware-in-the-loop với hệ điều khiển cho xe ô tô điện 43

2.11 Cấu hình đề xuất hệ thống mô phỏng Signal HIL 44

2.12 Cấu hình hệ thống truyền động xe ô tô điện 45

2.13 Mô hình của hệ thống truyền lực xe ô tô điện 46

2.14 Mô hình tổng thể hệ thống Signal HIL cho xe ô tô điện 47

2.15 Ghép nối phần cứng hệ thống 47

2.16 Kết quả mô phỏng cho thử nghiệm đi thẳng 50

2.17 Kết quả khi đánh lái 51

3.1 Mô hình quá trình tổng hợp cảm biến JDL 54

3.2 Sự khác biệt về thời gian trích mẫu trong một hệ thống điều khiển 56

3.3 Mô hình bộ lọc Kalman 58

3.4 Tín hiệu thực, tín hiệu trích mẫu và phương sai động 60

3.5 Thực thi bộ lọc Multirate Kalman đề xuất 61

3.6 Cấu hình của hệ thống mô phỏng 62

3.7 Thử nghiệm với tín hiệu vào hình sin 63

3.8 Thử nghiệm với tín hiệu vào tam giác 64

3.9 So sánh sai số của các phương pháp (với tín hiệu vào hình sin) 64

3.10 Mô hình xe ô tô điện 66

3.11 Hệ số khuếch đại của bộ quan sát hệ số trượt 68

3.12 Kết quả mô phỏng bộ quan sát hệ số trượt 69

3.13 Cảm biến đo tốc độ bánh xe (nguồn: Mitsubishi) 71

3.14 Tín hiệu đo gia tốc (a) và Vận tốc đo từ 3 loại cảm biến (b) 72

4.1 Mối quan hệ giữa µ − λ và các vùng điều khiển 78

4.2 Cấu hình hệ điều khiển giới hạn hệ số trượt 79

4.3 Đặc tính điều khiển bộ bù kiểu 1 80

4.4 Triển khai hệ thống điều khiển cho bộ bù kiểu 1 80

4.5 Đặc tính điều khiển bộ bù kiểu 2 81

4.6 Triển khai hệ thống điều khiển cho bộ bù kiểu 2 81

4.7 Thử nghiệm khi không điều khiển hệ số trượt 83

4.8 Thử nghiệm với bộ bù kiểu 1 84

4.9 Thử nghiệm với bộ bù kiểu 2 85

4.10 Cấu trúc hệ điều khiển chống trượt trên cơ sở giới hạn mô men truyền cực đại 88 4.11 Mô hình tương đương của hệ thống điều khiển 90

4.12 Mô hình thu gọn của hệ thống điều khiển 90

4.13 Hệ số trượt khi thay đổi hệ số chỉnh định κ 92

4.14 So sánh vận tốc xe và vận tốc bánh xe 92

4.15 So sánh mô men đặt 93

4.16 So sánh hệ số trượt 93

4.17 So sánh công suất tiêu thụ 94

5.1 Cấu hình hệ thống phần cứng 98

5.2 Đặc điểm tín hiệu ra của các Encoder bánh xe 99

5.3 Các cổng giao tiếp trên module cơ bản DAS-3 103

5.4 Lắp đặt các hệ thống thí nghiệm 103

5.5 Signal Hardware-in-the-loop với hệ thống thực nghiệm 104

5.6 Hệ thống thí nghiệm kiểu Signal HIL 105

5.7 Sơ đồ đường thử 106

5.8 Thử nghiệm chạy độc lập hệ thống thu thập dữ liệu - Chạy thẳng 107

5.9 Thử nghiệm chạy độc lập hệ thống thu thập dữ liệu - Chạy hình sin 108

5.10 Vận tốc đo từ GPS và đo từ bánh xe - Chạy thẳng 109

5.11 Nâng cao tốc độ trích mẫu encoder 36 xung/vòng 110

5.12 Nâng cao tốc độ trích mẫu GPS 10Hz 110

5.13 Cấu hình hệ thống ước lượng hệ số trượt không dùng vận tốc 111

5.14 Kết quả ước lượng hệ số trượt bằng các hệ thống khác nhau 112

5.15 Cấu hình hệ thống ước lượng vận tốc dài 113

5.16 Ước lượng vận tốc dài và tính toán hệ số trượt 114

5.17 Kết quả khi không điều khiển hệ số trượt trên HIL 116

5.18 Kết quả điều khiển hệ số trượt trên HIL với bộ bù kiểu 1 117

5.19 Kết quả điều khiển hệ số trượt trên HIL với bộ bù kiểu 2 118

5.20 Kết quả của phương pháp MTTE nguyên bản 120

5.21 Thử nghiệm với hệ số κ=2.78 120

5.22 Thử nghiệm với hệ số κ=20 121

5.23 Thử nghiệm với hệ số κ=50 121

lf, lr, bf, br, h Kích thước hình học của xe ô tô

Fxi, Fyi, i = 1 4 Lực dọc trục và ngang trục trên các bánh xe

vx hoặc V Vận tốc tuyệt đối (dọc trục), còn gọi là vận tốc dài

vy Vận tốc ngang trục

r Tốc độ quay quanh tâm xe

ax, ay Gia tốc tuyệt đối (dọc trục) và gia tốc ngang trục

mhoặc M Tổng khối lượng xe ô tô

λ Hệ số trượt ước lượng

an, bn, Sh, Sv Các hệ số trong phương trình Pacejka

α Góc trượt ngang của bánh xe

γ Góc nghiêng của bánh xe (góc camber)

Fzi, i = 1 4 Trọng lực của xe trên các bánh xe

N Trọng lượng của cả xe ô tô

ω Tốc độ quay của bánh xe

Te Mô men sinh ra bởi động cơ

Tt Mô men đầu ra của hộp giảm tốc

Ki Tỉ số truyền của hộp giảm tốc

Tb Mô men phanh quy đổi về trục bộ truyền

Jz Mô men quán tính quanh trục đứng

Jxhoặc J Mô men quán tính của xe

Jw hoặc Jω Mô men quán tính của bánh xe

A, B,C Các ma trận trong mô hình không gian trạng thái viết trên miền thời gian

F, G, H, Λ Các ma trận trong mô hình không gian trạng thái viết trên miền rời rạc

Qhay Qc Ma trận hiệp phương sai nhiễu quá trình

Rhay Rc Ma trận hiệp phương sai nhiễu đo

P Ma trận hiệp phương sai của sai lệch ước lượng

T Chu kỳ trích mẫu

Tc Chu kỳ trích mẫu vòng điều khiển

Ts Chu kỳ trích mẫu của cảm biến tốc độ cập nhật chậm

ξ Hệ số góc giữa hai điểm trích mẫu thực

Fd Lực ma sát sinh ra bởi tiếp xúc mặt đường - lốp xe, gọi tắt là lực chủ động

Fdr Lực cản trở chuyển động

Vw Vận tốc của bánh xe

σ , σ2 Độ lệch chuẩn và phương sai của phép đo

pa, pb Vị trí chân ga, chân phanh

g Gia tốc trọng trường

Cs Độ cứng lái (driving stiffness)

∆T Lượng bù mô men

Tcom Lượng đặt mô men từ người lái

κ Hệ số chỉnh định

∇ Tỉ lệ mô men của động cơ không truyền được xuống mặt đường

EV Electric Vehicle

TCS Traction Control System

ABS Anti-lock Braking System

MTTE Maximum Transmissible Torque Estimation

KF Kalman Filter

E-KF Extended Kalman Filter

MKF Multirate Kalman Filter

M-MKF Modified Multirate Kalman Filter

MSE Mean Square Error

RMSD Root Mean Square Deviation

NRMSD Normalized Root Mean Square Deviation

IMU Inertial Measurement Unit

GPS Global Positioning System

HIL Hardware-in-the-loop

S-HIL Signal Hardware-in-the-loop

Tầm quan trọng và lý do lựa chọn đề tài

Ước lượng trạng thái là nhiệm vụ cơ bản của điều khiển chuyển động và động lực học

xe ô tô Trên xe ô tô có rất nhiều trạng thái, ví dụ như: góc trượt thân xe, vận tốc dài, hệ

số trượt, góc lắc ngang, khối lượng, độ cứng lốp Mỗi trạng thái của xe ô tô đều đóng gópvai trò quan trọng vào hệ thống điều khiển, làm tăng cường chất lượng điều khiển và đặcbiệt góp phần đảm bảo an toàn cho người lái và hành khách trên xe trong những điềukiện vận hành và đặc điểm môi trường khác nhau Nếu không xác định được các trạngthái thì việc điều khiển xe hoàn toàn phụ thuộc kinh nghiệm và thể trạng của người lái,tiềm ẩn rất nhiều rủi ro trong quá trình tham gia giao thông như hiện tượng mất lái khi điđường trơn, thừa/thiếu lái khi chuyển hướng hoặc khi phanh để tránh vật cản xuất hiệnđột ngột Nếu có thể biết được các trạng thái của xe, hệ thống điều khiển có thể can thiệptín hiêu vào các cơ cấu chấp hành để hỗ trợ người lái, giúp đưa xe ô tô về điều kiện vậnhành an toàn và tuân theo yêu cầu điều khiển của người lái Vì vậy, việc ước lượng trạngthái của xe ô tô là cực kỳ cần thiết

Đối với xe ô tô điện, việc được trang bị động cơ điện cho hệ thống truyền động sẽ tậndụng được rất nhiều ưu điểm của loại cơ cấu chấp hành này Trong đó phải kể đến cácđặc điểm nổi trội vượt bậc so với xe chạy động cơ đốt trong như: (1) đáp ứng mô men rấtnhanh, chỉ trong vài mili giây, (2) mô men có thể đo được thông qua đo dòng điện động

cơ, tạo điều kiện cho việc điều khiển lực phát động của xe, (3) động cơ có thể tích hợp vàobánh xe làm việc điều khiển trở nên linh hoạt hơn, độc lập hơn và an toàn hơn

Để tận dụng được các ưu điểm vượt trội này của động cơ điện, việc ước lượng các trạngthái của xe ngoài yêu cầu về độ chính xác cao, còn phải đáp ứng các tiêu chí về tốc độ tríchmẫu và mức độ đơn giản trong tính toán để phù hợp với các ứng dụng thời gian thực Về

cơ bản, ước lượng trạng thái xe ô tô gặp một số khó khăn gồm:

• Trạng thái của xe ô tô phần lớn là không đo trực tiếp được, và nếu đo được thì cũngbắt buộc phải đo bằng các hệ thống cảm biến chi phí rất cao, không phù hợp cho việctriển khai trên xe ô tô thương mại Chính điều này dẫn tới vấn đề cần phải ước lượngcác trạng thái để phục vụ cho điều khiển

• Xe ô tô là đối tượng phi tuyến mạnh và các tham số biến thiên liên tục trong suốt quátrình vận hành của xe như khối lượng, điều kiện ma sát mặt đường, tốc độ gió

• Các cảm biến gắn trên xe ô tô rất đa dạng với nhiều đặc tính về chủng loại, tốc độ, độphân giải Để sử dụng hệ thống cảm biến này đòi hỏi phải có các phương pháp đồng

bộ thông tin, lọc nhiễu hay phối hợp nhằm trích lọc được thông tin ý nghĩa để đưavào bộ ước lượng trạng thái

Việc ước lượng trạng thái cho xe ô tô điện đang là một chủ đề nghiên cứu hấp dẫn ở cả

lý thuyết hàn lâm lẫn triển khai thực tế bởi ô tô điện là xu thế chung của cả thế giới Cáckết quả nghiên cứu về ước lượng trạng thái của ô tô điện thường được ứng dụng vào điều

khiển chuyển động và điều khiển tự lái Xét trên đặc thù giao thông tại Việt Nam, tác giả

lựa chọn đề tài có tên gọi: "Nghiên cứu thiết kế bộ quan sát hệ số trượt và ước lượng tốc độ

tuyệt đối cho điều khiển lực kéo của ô tô điện"

Tóm lược nội dung nghiên cứu và kết quả của luận án

Luận án này tập trung giải quyết bài toán ước lượng hệ số trượt của xe ô tô điện Đểthực hiện công việc này, tác giả đề xuất các thuật toán ước lượng trực tiếp hệ số trượt vàước lượng tốc độ dài của xe ô tô điện để từ đó tính toán ra hệ số trượt Để giải quyết cácvấn đề trong ước lượng trạng thái xe ô tô, thay vì tiếp cận thông qua mô hình động lực học,luận án thực hiện nghiên cứu trên cơ sở của phương pháp tổng hợp dữ liệu đa cảm biếnvới mô hình động học của đối tượng Với cách tiếp cận này, thuật toán ước lượng sẽ hoạtđộng độc lập với sự thay đổi của các tham số động lực học của xe ô tô Trong các nghiêncứu được đề xuất, hệ số trượt được ước lượng trực tiếp từ mô hình động học và khôngdùng thông tin về tốc độ dài Trong khi đó, tốc độ dài của xe ô tô sẽ được ước lượng thôngqua tổng hợp dữ liệu từ hệ thống các cảm biến gồm gia tốc kế, Global Positioning System(GPS), cảm biến tốc độ quay bánh xe Các cảm biến trong hệ thống này hoặc đã được gắnsẵn trên xe, hoặc được trang bị thêm phục vụ nhu cầu nghiên cứu Để đảm bảo sự đồng

bộ về mặt dữ liệu của các cảm biến, thuật toán nâng cao tốc độ trích mẫu của cảm biếnbằng việc sửa đổi thuật toán Multirate Kalman Filter cũng được đề xuất Các thuật toánđều rất đơn giản nên yêu cầu năng lực tính toán của phần cứng thấp Vì vậy, các đề xuấtcủa luận án khả thi khi triển khai trên các hệ thống phần cứng với yêu cầu thời gian thực

Về mặt ứng dụng, luận án đề xuất một số thuật toán trong điều khiển chống trượt vàđiều khiển lực kéo xe ô tô điện Các thuật toán điều khiển đều sử dụng kết quả của phépước lượng hệ số trượt đã thực hiện Trong các thuật toán điều khiển được đề xuất, bộ điềukhiển chống trượt hoạt động như một bộ giới hạn hệ số trượt để đảm bảo khi xe đi vàođường có hệ số bám thấp, hệ số trượt không vượt quá giới hạn đặt trước, từ đó, duy trì độbám đường và tăng mức độ an toàn của người lái Trong khi đó, bộ điều khiển lực kéo được

đề xuất trên cơ sở sửa đổi phương pháp điều khiển lực kéo bằng ước lượng mô men truyềncực đại (Maximum Transmissible Torque Estimation - MTTE) Phương pháp này tính toán

mô men cực đại cho phép trong mỗi điều kiện mặt đường khác nhau để giới hạn mô menđặt cho động cơ truyền động Do đó, xe luôn được hoạt động trong vùng an toàn

Toàn bộ các thuật toán ước lượng và điều khiển đều được kiểm chứng bằng mô phỏngoff-line trên nền phần mềm Matlab/Simulink, thực nghiệm trên xe ô tô điện thực và môphỏng thời gian thực bằng hệ thống Hardware-in-the-loop Đối tượng nghiên cứu và thửnghiệm thuật toán của luận án là xe ô tô điện i-MiEV do Mitsubishi sản xuất năm 2013

Ý nghĩa của luận án

Đề cập tới một đối tượng nghiên cứu mang tính thời sự là ô tô điện, luận án đem lạinhiều ý nghĩa cả về khoa học lẫn thực tiễn

• Về khoa học, luận án đi theo một hướng tiếp cận mới trong việc phát triển các bộquan sát và ước lượng trạng thái xe ô tô điện trên cơ sở phương pháp tổng hợp cảmbiến, thay vì cách tiệp cận truyền thống là sử dụng các mô hình động lực học của đốitượng Cách làm này cho phép kết quả ước lượng không bị phụ thuộc vào sự thay đổitham số của đối tượng Đối với vấn đề điều khiển, luận án có những đóng góp mới

về khoa học thông qua các đề xuất mới cũng như cải tiến các phương pháp đã đượccông bố để đem lại chất lượng cũng như độ ổn định cao hơn cho ô tô điện

• Về phương diện thực tiễn, luận án đã thử nghiệm các kết quả trên nhiều nền tảng

khác nhau như mô phỏng máy tính, thực nghiệm với Hardware-in-the-loop và đặcbiệt là kiểm chứng trên xe ô tô thực Điều này khẳng định khả năng áp dụng củaphương pháp trên thực tiễn.

Cấu trúc của luận án

Toàn bộ quyển luận án được chia thành năm chương nội dung và một chương kết luận.Nội dung cơ bản của các chương như sau:

• Chương 1 giới thiệu chung về đối tượng nghiên cứu, cấu trúc và các vấn đề cơ bảnliên quan tới đối tượng Từ đó, thu hẹp phạm vi nghiên cứu và đưa ra các nội dungcũng như các yêu cầu cụ thể, định lượng đối với luận án Tiếp theo đó, trên cơ sởphân tích các nghiên cứu cùng phạm vi, nội dung chương 1 cũng đề xuất phươnghướng giải quyết các nhiệm vụ của luận án

• Chương 2 thực hiện mô hình hóa đối tượng Nội dung chương bắt đầu bằng việcxây dựng mô hình động học và các phương trình động lực học với các tham số được

sử dụng trên cơ sở của xe ô tô i-MiEV Hệ thống truyền động và hệ thống lái cũngđược mô tả trong chương này Tiếp đó, quá trình xây dựng hệ thống mô phỏng kiểuHardware-in-the-loop được đề cập Đây là cơ sở để thử nghiệm các thuật toán ướclượng và điều khiển của luận án

• Chương 3 nghiên cứu về các thuật toán ước lượng và quan sát Bộ ước lượng và quansát trực tiếp hệ số trượt không sử dụng thông tin tốc độ được đề cập trước tiên Việcnghiên cứu ước lượng tốc độ dài của xe và các thuật toán liên quan sẽ được đề cập ởphần còn lại của chương này

• Chương 4 đề cập tới vấn đề điều khiển hệ số trượt Các nghiên cứu liên quan tới nộidung này sẽ được điểm qua Luật điều khiển mới cũng được đề xuất trong chươngnày

• Chương 5 trình bày việc xây dựng phần cứng phục vụ việc triển khai các thuật toánước lượng như đã đề cập trong các chương trước Tiếp đó, nội dung chương tập trungvào các kết quả thử nghiệm trên cả nền tảng phần cứng đã xây dựng và các kết quảthử nghiệm trên hệ thống Hardware-in-the-loop đã xây dựng trong chương 2

• Một số kết luận về những đóng góp của luận án, những vấn đề còn thiếu sót và hướngnghiên cứu tiếp theo được trình bày trong phần Kết luận

Tổng quan

1.1 Khái quát đối tượng nghiên cứu

Hiện nay, Electric Vehicle đang là một thuật ngữ nhận được sự quan tâm của cả thế giới,

từ các cá nhân, tập thể nghiên cứu tới các công ty, tập đoàn, quy mô và lớn hơn là chínhphủ nhiều quốc gia Electric Vehicle (EV) [1–3] được định nghĩa là môt phương tiện giaothông, truyền động bởi một hoặc nhiều động cơ điện với nguồn năng lượng được cấp từ

ắc quy hoặc từ bên ngoài thông qua cáp nguồn EV có thể là ô tô điện cá nhân, tàu điệncông cộng, xe bus điện, xe đầu kéo điện Sở dĩ EV trở nên quan trọng vì chúng khôngchỉ làm giảm tiếng ồn, ô nhiễm không khí, mức độ phát thải khí CO2, chúng còn làm giảm

sự phụ thuộc của các phương tiện giao thông vào các nhiên liệu hóa thạch như dầu mỏ,khí đốt

Nếu vẫn tiếp tục giữ mức độ sử dụng nhiên liệu như hiện nay thì kịch bản xấu nhất làthế giới sẽ cạn kiệt dầu mỏ trong vòng 40 năm tới [3] Trên thực tế, việc ngày càng khanhiếm tài nguyên dầu mỏ sẽ làm giá dầu tăng rất mạnh dẫn tới việc sử dụng loại nhiên liệunày không đảm bảo tính kinh tế Dầu có thể được sản xuất từ một số loại nguyên liệu hóathạch khác như than đá và với quy trình sản xuất và cách tính như hiện nay, giá dầu sẽtăng thêm khoảng 10% Đây là một con số không hề bất khả thi về mặt kinh tế trong điềukiện dự trữ than đá tốt hơn dầu mỏ Lượng dự trữ than đá hiện nay vào khoảng 100 năm,tuy vậy, nó vẫn là một nguồn tài nguyên hữu hạn

Những lo ngại về vấn đề ấm lên của trái đất vẫn đang tiếp tục và thực tế diễn biếnngày càng phức tạp Việc trái đất ấm lên được cho là do sự phát thải khí CO2 trong quátrình đốt cháy nhiên liệu hóa thạch Điều này dẫn tới những sự biến đổi khí hậu trên diệnrộng và sự dâng cao của mực nước biển, đe dọa phá hủy hàng loạt các thành phố venbiển trên toàn thế giới Trong các nguồn phát khí CO2, phát thải do các phương tiện giaothông sử dụng động cơ đốt trong đứng thứ 3, chiếm 18% [4] sau công nghiệp (23%) vàphát điện (39%) Vì vậy, việc nghiên cứu, thiết kế và sản xuất EV hiện nay để thay thế chocác phương tiện giao thông truyền thống là việc làm vô cùng cấp bách và đòi hỏi sự chungtay của nhiều tổ chức, doanh nghiệp và nhiều quốc gia trên toàn thế giới

Trong quyển luận án này, EV là đối tượng nghiên cứu và được hiểu như là xe ô tô điện,

cụ thể hơn là xe ô tô điện cá nhân chở người dưới 9 chỗ, có 4 bánh xe gắn với 1 thân độclập, không kéo theo rơ moóc Vì vậy, để thống nhất ngôn ngữ, luận án sử dụng cụm từ “ô

tô điện” thay thế cho thuật ngữ tiếng Anh nói trên

Điều khiển xe tự lái Quản lý Năng lượng Điều khiển chuyển động Điều khiển truyền động điện

Bộ điều khiển dòng năng lượng

Bộ điều khiển dòng năng lượng

Hình 1.1: Các lớp bài toán điều khiển trong xe ô tô điện

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Xe ô tô điện, đương nhiên, đang rất phát triển trên thế giới bởi các tổ chức nghiên cứu vềchúng không những được hỗ trợ bởi các doanh nghiệp bằng tài chính mà còn nhận được

sự hỗ trợ của nhà nước bằng các chính sách, hành lang pháp lý, lộ trình triển khai Hiệnnay, rất nhiều quốc gia phát triển đã và đang phát triển cơ sở hạ tầng phục vụ cho vậnhành hàng loạt xe ô tô điện như xây dựng trạm sạc, thiết kế làn đường riêng, phê chuẩn

và xây dựng các khung pháp lý cho xe vận hành tự động

Trên xe ô tô điện, có tới 5 lớp bài toán điều khiển chính, ứng với các mạch vòng điềukhiển xếp theo kiểu nối tầng như trình bày trên hình 1.1 Đó là (1) Điều khiển động cơtruyền động, (2) Điều khiển chuyển động, (3) Quản lý nguồn năng lượng trên xe, (4) Vậnhành ô tô tự động không cần người lái và (5) Đo lường và ước lượng trạng thái Việc nghiêncứu về xe ô tô tự lái là hoàn toàn không khả thi tại Việt Nam do đặc thù về giao thông chưacho phép vận hành loại xe này Các nghiên cứu về điều khiển động cơ đã dần trở nên bãohòa Việc quản lý các nguồn năng lượng trên xe cũng đã đạt được những thành công nhấtđịnh khi đề tài cấp Nhà nước KC03.08/11-15 (Nghiên cứu thiết kế chế tạo hệ truyền động

và điều khiển cho xe ô tô điện) đề xuất và được nghiệm thu cấu trúc hệ năng lượng lai ắcquy - siêu tụ điện Trong bài viết đăng trên tạp chí IEEE Control System, Zongxuan Shun

và cộng sự đã viết: "Kỹ thuật cốt lõi của các hệ thống an toàn chủ động (bản chất là hệ thống điều khiển chuyển động) bao gồm điều khiển ổn định điện tử kết hợp với ước lượng trạng

thái xe ô tô điện và các điều kiện mặt đường " [5] Trong thực tế, việc ước lượng trạng tháicủa xe ô tô điện là thành phần không thể thiếu được của hệ thống điều khiển an toàn chủđộng Hơn thế nữa, việc ước lượng trạng thái còn được sử dụng rộng hơn, cho cả bộ điềukhiển tự lái

Chính vì vậy, nội dung của luận án sẽ tập trung vào việc thiết kế các bộ ước lượng trạngthái của xe ô tô điện và từ đó ứng dụng các kết quả này trong bài toán điều khiển chuyểnđộng của xe Tuy nhiên, bản thân điều khiển chuyển động cũng là một lĩnh vực nghiêncứu rất rộng, số lượng các trạng thái cần ước lượng của xe ô tô cũng rất nhiều nên luận

án trước hết sẽ giới thiệu các thông tin cơ bản về hai lĩnh vực này, từ đó, thu hẹp phạm vinghiên cứu cuối cùng

1.2.1 Điều khiển chuyển động xe ô tô điện

Đối với các xe ô tô nói chung, các chuyển động theo phương thẳng, ngang, quay quanhtâm của xe ô tô điều được tạo ra bởi các lệnh điều khiển từ người lái (vô lăng, ga, phanh)

và phụ thuộc vào đặc tính động học của chính chiếc xe Người lái phải liên tục quan sát

Người lái Xe ô tô Chuyển động

Tác động từ môi trường

Chuyển động

Hình 1.2: Xe ô tô và người điều khiển trong điều khiển chuyển động

Longitudinal Roll

Heave Yaw

Lateral Pitch

Longitudinal Roll

Heave Yaw

Lateral Pitch

Hình 1.3: Các phương chuyển động của xe ô tô

môi trường giao thông trước mặt và xung quanh như vị trí hiện tại của xe so với quỹ đạo

dự kiến, chuyển động của xe, vị trí vật cản Người lái cũng cần cảm giác được và dự đoáncác tình huống có thể xảy ra với chuyển động hiện tại của xe Với các thông tin này, ngườilái đưa ra lượng điều khiển lên vô lăng, chân ga hoặc chân phanh một cách phù hợp Với

ý nghĩa này, xe ô tô tạo ra chuyển động phù hợp với quỹ đạo được tạo ra bởi người lái.Hình 1.2 mô tả cấu trúc về mối quan hệ giữa chuyển động và điều khiển của xe ô tô [6].Đường nét đứt trên hình là chỉ tín hiệu phản hồi ở dạng quan sát và cảm nhận của ngườilái, không phải đo bằng thiết bị vật lý

Một chiếc xe ô tô, với khả năng di chuyển tự do trên mặt phẳng, không bị giới hạn bởiđường ray đặt sẵn, được gọi là “di chuyển có ý nghĩa” khi các giá trị đặt từ người lái (thôngqua chân ga, chân phanh và vô lăng) phù hợp với các trạng thái và đặc tính động lực họccủa xe Khi đó, xe di chuyển theo chủ ý và mong muốn của người lái Trên thực tế, cáctrạng thái và đặc tính động lực học phụ thuộc và chịu tác động rất lớn từ môi trường (thểhiện bằng tín hiệu nhiễu trên hình 1.2), trong khi đó, người lái xe không thể biết đượcchính xác các thông tin này Chính vì vậy, việc đưa ra mệnh lệnh điều khiển không phùhợp có thể khiến xe vận hành không theo chủ đích của người lái và tiềm ẩn các nguy cơ

về an toàn và tai nạn giao thông Nếu đặc tính động lực học của xe có thể điều khiển được

để phù hợp với yêu cầu từ phía người lái thì vận hành an toàn của xe sẽ có thể được đảmbảo trong các điều kiện môi trường khác nhau Do đó, có thể nói rằng, hệ thống an toànchủ động, hệ thống điều khiển động học hay hệ thống điều khiển chuyển động xe ô tô đềuchỉ là một bài toán điều khiển duy nhất mà thôi

Xét trên phương diện là phương tiện giao thông cá nhân, xe ô tô điện cũng giống như

xe ô tô chạy động cơ đốt trong nên các nghiên cứu về điều khiển chuyển động của xe ô

tô điện cũng bắt nguồn từ các nghiên cứu chung cho loại phương tiện này Sau đó, do sựphát triển của cấu trúc xe ô tô điện, nghiên cứu về điều khiển chuyển động được mở rộngtheo nhiều hướng khác nhau để khai thác toàn diện ưu điểm của từng loại cấu hình

Ô tô khi di chuyển trên một mặt phẳng được (một cách lý tưởng) xem như là một đốitượng thân cứng có 6 bậc tự do như thể hiện trên hình 1.3 Trong đó bao gồm 3 phươngtịnh tiến theo 3 trục của hệ tọa độ Descartes và 3 phương quay quanh 3 trục này Bàitoán nghiên cứu về điều khiển chuyển động của xe ô tô điện là bài toán điều khiển xe di

𝑣𝑦

𝛾 𝐶𝑂𝐺

Hình 1.4: Mô hình chuyển động ngang Segel - Mô hình xe đạp

chuyển hoặc hạn chế di chuyển theo các phương này Tuy nhiên, để đơn giản và tùy thuộcmục đích khác nhau, các nghiên cứu thường giản lược đi một hoặc một số phương chuyểnđộng mà không ảnh hưởng nhiều tới kết quả điều khiển

Việc phân loại các nghiên cứu về điều khiển chuyển động có thể được thực hiện thôngqua các phương chuyển động của một chiếc xe ô tô như sau [6–9]

Nhiệm vụ chính của điều khiển chuyển động theo phương ngang (Lateral Motion Control)

là điều khiển xe di chuyển theo một quỹ đạo hoặc làn đường nhất định trong các điềukiện giao thông khác nhau Điều khiển chuyển động ngang thường gắn với hệ thống điềukhiển hướng lái (steering system) Một số hướng nghiên cứu trong lĩnh vực này tập trungvào [10, 11]:

(1) Mô hình hóa chuyển động ngang của xe ô tô Hướng nghiên cứu này gắn nhiềuvới mô hình ma sát vùng tiếp xúc giữa lốp xe - mặt đường

(2) Ước lượng chuyển động theo phương ngang bao gồm ước lượng vị trí xe, nhậndạng làn đường, đo lường/ước lượng di chuyển của xe

(3) Nghiên cứu thiết kế chế tạo hệ thống trợ lái Một trong những chủ đề nóng là

"Steer-by-Wire"

(4) Giám sát chuyển động ngang của xe ô tô

(5) Tự động điều khiển chuyển động ngang

(6) Thiết kế các bộ điều khiển chuyển động ngang trục và hệ thống hỗ trợ người lái.Đối với việc mô hình hóa chuyển động ngang, "mô hình một vết" (Bicycle Model haySingle-track Model) còn gọi là mô hình chuyển động ngang Segel (Segel, 1956) được sửdụng phổ biến (hình 1.4) Mô hình này thể hiện hướng chuyển động của xe, phục vụ cho

hệ thống lái, như sau:

mV( ˙α + ˙γ ) = 2Fy1cos δ + 2Fy2 (1.1a)

¨

γ = 1

Iz(lfFy1cos δ − lrFy2) (1.1b)

trong đó, γ là góc quay quanh tâm xe, Izlà mô men quán tính quay quanh tâm, lf và lr làkhoảng cách từ tâm xe tới trục bánh trước và trục bánh sau, Fy1 và Fy2lần lượt là lực tácđộng theo phương ngang vào bánh trước và bánh sau, α là góc trược bên, m là khối lượngcủa xe và V là vận tốc của xe (vận tốc tổng hợp bới vx và vy) Mô hình xe đạp này hội tụđược các đặc tính cơ bản và quan trọng nhất của chuyển động ngang nhưng đồng thời lại

đủ đơn giản để phân tích và đánh giá nên mô hình này cho tới nay vẫn được sử dụng đểthiết kế các bộ điều khiển hệ thống lái

Về vấn đề điều khiển, có thể khẳng định tính ưu việt của xe ô tô điều hướng được

ở cả 4 bánh (còn được gọi là Full-Drive-by-Wire) trong vấn đề về vận hành xe và tính ổnđịnh [12–14] Đối với xe điều hướng chỉ hai bánh trước (Front-wheel Steer), hệ thống Steer-by-Wire được nhắc tới rất nhiều trong thời gian hiện nay Theo đó, hệ thống lái bánh trước

và vô lăng sẽ được gắn 2 động cơ riêng rẽ và được điều khiển bởi 1 bộ điều khiển điện tửECU (Electronic Control Unit) riêng [15] Động cơ gắn với trục vô lăng lái sẽ đảm nhiệmviệc gia tăng cảm giác lái cho người vận hành, trong khi đó, động cơ còn lại gắn với hệthống trục lái bánh trước có nhiệm vụ gia tăng ổn định xe ô tô trong các trường hợp thừalái (over-steer) và thiếu lái (under-steer) ứng với tốc độ của xe tại thời điểm đó Hệ thốngSteer-by-Wire có hai ưu điểm rất lớn Thứ nhất, nó giúp người lái vận hành (đánh lái) xe

dễ dàng hơn, đặc biệt là trong các trường hợp khẩn cấp, lực đánh lái được gia tăng đáng

kể [16] Thứ hai, hệ thống có khả năng khử các mô men nhiễu gây ra bởi mặt đường xấu

và thay đổi tham số hệ thống gây ra bởi sự thay đổi của nhiệt độ, áp suất dầu trợ lực(trong trường hợp trợ lái thủy lực) hay trọng lượng tải [17] Điều này dẫn tới nhiều nghiêncứu liên quan tới việc ước lượng thông tin về mặt đường như hệ số trượt, hệ số bám, góctrượt ngang, độ cứng lốp được thực hiện [18–20] Các nghiên cứu về Steer-by-Wire đãđạt được nhiều thành quả nhất định, thể hiện bằng việc nhiều hãng xe ô tô triển khai hệthống này trên sản phẩm của mình Tuy nhiên, việc thay thế một cơ cấu cơ khí với độ tincậy cao bằng hệ thống động cơ và điều khiển điện cần phải đảm bảo cơ chế xử lý lỗi (nếucó) như lỗi cảm biến, lỗi truyền thông do liên quan tới an toàn của con người [21, 22]

Điều khiển chuyển động dọc trục (Longitudinal Motion Control) là thuật ngữ chỉ các hệthống điều khiển các chuyển động theo phương dọc của xe ô tô như tốc độ dài, gia tốc dàihoặc khoảng cách so với xe ô tô đi phía trước và cùng làn với xe được điều khiển Các chủ

đề nghiên cứu trong lĩnh vực này tập trung vào [6, 7, 9, 23]:

(1) Điều khiển lực kéo - Traction Control

(2) Điều khiển hệ thống phanh, điển hình là hệ thống chống bó cứng phanh ABS(Anti-lock Braking System)

(3) Điều khiển hành trình - Cruise Control, điển hình là hệ thống điều khiển hànhtrình thích nghi ACC (Adaptive Cruise Control)

(4) Một số chủ đề khác như: Hệ thống chống va chạm sử dụng radar, hệ thống điềukhiển mô men từng bánh dựa trên vi sai chủ động và hệ thống điều khiển dọc trục cho xe

đi theo đoàn trên cao tốc

Mô hình động học thẳng của xe ô tô được xuất phát từ định luật II của Newton như sau:

, , ,

,

Hình 1.5: Các lực tác dụng lên xe theo phương dọc

tốc trọng trường, θ ký hiệu cho góc chỉ độ dốc mặt đường Hệ thống các lực tác dụng lên

xe ô tô theo phương dọc trục được trình bày trên hình 1.5

• Điều khiển lực kéo (Traction Control System - TCS) dành cho điều khiển theo cảhai hướng dọc và ngang trục của xe Tuy nhiên các nghiên cứu về điều khiển theohướng dọc được tập trung nghiên cứu nhiều hơn [24,25] Theo định nghĩa, điều khiểnlực kéo là phương pháp điều khiển nhằm làm giảm hiện tượng trượt lốp xe trên mặtđường trơn trong quá trình tăng tốc bằng cách giới hạn lực chủ động trên các bánh

xe Vấn đề trượt bánh xe trên đường là hiện tượng thường thấy trong quá trình vậnhành xe ô tô Hiện tượng này được thể hiện bằng hệ số trượt, được tính theo sai lệchgiữa tốc độ xe với tốc độ bánh xe Thông thường, nếu hệ số trượt được giữ trong mộtdải giá trị nhất định, xe sẽ được vận hành ổn định, an toàn Khi hệ số trượt tăng lên,bánh xe trượt mạnh trên mặt đường Điều này dẫn tới khả năng bám đường của xekhông còn, gây ra hiện tượng mất điều khiển của người lái và hệ quả là có thể xảy ratai nạn

Nếu lực chủ động trên các bánh xe được điều khiển tốt, hiệu năng của quá trình láithẳng cũng như chuyển hướng được cải thiện rõ rệt [26], tăng độ tin cậy và an toàncho người lái Để làm được điều này, các nghiên cứu tập trung vào việc ước lượngthông tin mặt đường, hệ số trượt để từ đó điều khiển dựa trên mô hình [27], điềukhiển phân phối lực chủ động [28], điều khiển dựa trên ước lượng mô men truyềncực đại [29], điều khiển bền vững độ trượt [30], Đồng thời, do tính phi tuyến mạnhcủa đối tượng nghiên cứu (độ trượt, lực dọc, mô hình xe) nên các phương pháp điềukhiển sử dụng hiện nay được tập trung vào lý thuyết điều khiển phi tuyến với cácphương pháp nâng cao như điều khiển thích nghi, điều khiển mờ, sliding mode

• Điều khiển phanh - Hệ thống chống bó cứng phanh ABS Khác với điều khiển lựckéo đảm nhiệm quá trình tăng tốc, hệ thống phanh đóng vai trò chủ đạo trong quátrình hãm dừng xe Hệ thống phanh ABS không những đảm bảo bánh xe không bịkhóa cứng trong lúc phanh mà còn tối đa hóa lực phanh trên lốp bằng cách giới hạn

hệ số trượt không được vượt quá giá trị tối ưu [23] Do đó, xe vẫn còn có khả năngbám đường và người lái vẫn có thể làm chủ được xe tránh vật cản trong quá trìnhphanh gấp Không những thế, quãng đường phanh với ABS đã được xác nhận là ngắnhơn so với hệ thống phanh thông thường trên mặt đường khô và và một số mặt đườngtrơn Trên các mặt đường băng tuyết, ABS có thể cho quãng đường phanh dài hơnnhưng hệ thống này vẫn đảm bảo độ ổn định cần thiết của xe ô tô Nguyên lý hoạtđộng cơ bản của ABS là đóng và cắt áp suất phanh trên bánh xe nếu xuất hiện nguy

cơ khóa bánh

Một vấn đề cơ bản của hệ thống ABS là độ trượt bánh xe không thể đo được bằng cáccảm biến giá rẻ trên các xe ô tô cá nhân Thường thì hệ thống chỉ có thể đo được tốc

độ 4 bánh xe và sử dụng các thông tin này để dự đoán việc bánh xe bị khóa khi phanhhoặc đã được phục hồi trạng thái chuyển động bình thường Mặc dù hiện nay, ABS

đã là một trang bị không thể thiếu trên các xe xuất xưởng nhưng số lượng nghiên cứu

về hệ thống này vẫn khá nhiều, đặc biệt là các nghiên cứu phục vụ cho cấu hình xe

ô tô điện 4 động cơ gắn bánh hoặc ABS không dùng cảm biến tốc độ cùng các thuậttoán điều khiển tối ưu [31–33]

• Điều khiển hành trình và điều khiển hành trình thích nghi Trong một hệ thốngđiều khiển hành trình tiêu chuẩn, tốc độ dài của xe ô tô được điều khiển một cách

tự động theo một giá trị đặt trước thông qua việc điều khiển độ mở bướm ga (đối với

xe xăng) hoặc tín hiệu đặt tốc độ động cơ điện (đối với ô tô điện) Tốc độ mong muốnđược đặt bởi người lái thông qua bảng điện tử của xe hoặc đưa xe lên tốc độ mongmuốn rồi xác nhận với hệ thống điều khiển Lúc này, người lái có thể rời chân ga và

xe sẽ được vận hành ổn định ở tốc độ này trong các điều kiện mặt đường khác nhau.Điều khiển hành trình thích nghi ACC là trường hợp mở rộng của hệ thống điều khiểnhành trình tiêu chuẩn Trong đó, xe ô tô được trang bị thêm một số cảm biến để xácđịnh khoảng cách với xe đi trước trên cao tốc, điển hình là cảm biến radar, laser Nhưvậy, với hệ thống ACC được kích hoạt, khi lưu thông trên cao tốc, xe sẽ đi với vận tốckhông đổi (điều khiển tốc độ) theo giá trị đặt nếu không có xe đi phía trước Trongtrường hợp hệ thống cảm biến phát hiện có xe phía trước, hệ thống điều khiển ACC

sẽ giữ khoảng cách giữa 2 xe là không đổi (điều khiển khoảng cách) Khoảng cáchnày do tốc độ hành trình quyết định (khoảng cách tỉ lệ thuận với tốc độ)

Về vấn đề nghiên cứu, điều khiển hành trình hiện nay được tập trung nghiên cứucho xe ô tô điện để tận dụng các ưu thế của ô tô điện như điều khiển trực tiếp mômen, hãm tái sinh, tối ưu hiệu quả sử dụng năng lượng [34–36]

Cũng như điều khiển dọc và ngang của xe, điều khiển theo phương thẳng đứng hiện cũng

là một chủ đề rất hấp dẫn Nhìn chung, các nghiên cứu tập trung vào 3 lĩnh vực gồm [7]:(1) Điều khiển hệ thống treo (Vehicle Suspension Control),

(2) Điều khiển tránh lật xe (Vehicle Rollover Avoidance),

(3) Ước lượng độ dốc và nghiêng mặt đường (Road Slope and Road Bank Estimation).Trong các hướng nghiên cứu trên, điều khiển hệ thống treo chiếm được sự quan tâmcao nhất trong cả nghiên cứu hàn lâm lẫn trong công nghiệp ô tô thế giới bởi nhu cầu ngàycàng cao về tiện nghi và cảm giác lái Theo [37], các đặc tính mong muốn trong điều khiển

hệ thống treo để đảm bảo hiệu năng hệ thống gồm:

Điều khiển chuyển động của thân xe để loại bỏ các ảnh hưởng của đường, quán tínhkhi chuyển hướng (gây ra hiện tượng lắc ngang của xe - body roll) và khi tăng/giảm tốc(gây ra hiện tượng ngóc đầu/chúi đầu xe - body pitch)

Điều khiển chuyển động của hệ thống treo tránh cho bánh xe bị nảy lên quá cao gâymất bám đường và giảm khả năng kiểm soát hệ thống lái

Phân phối lực để đảm bảo rằng tiếp xúc bánh xe - mặt đường luôn đạt giá trị tối ưu

ở cả 4 bánh

Để thực hiện được các đặc tính trên, hệ thống treo được phát triển theo 3 dạng gồm: hệthống treo bị động (Passive Suspension), hệ thống treo chủ động (Active Suspension) và hệthống treo bán chủ động (Semi-active Suspension) [7, 23] Hệ thống treo bị động là trang

bị thường thấy trên các xe ô tô thương mại, chúng chỉ đơn giản gồm hệ thống giảm xóc với

lò xo (spring) và bộ giảm chấn (damper) Với hệ thống bị động kiểu này, chuyển động theo

phương thẳng đứng của xe hoàn toàn phụ thuộc vào các điều kiện mặt đường Ngược lại,

hệ thống treo chủ động sử dụng một cơ cấu chấp hành để nâng hoặc hạ toàn bộ khunggầm xe ở các bánh một cách độc lập tùy thuộc vào mặt đường thời điểm đó Còn lại, hệthống bán chủ động chỉ thay đổi độ cứng của bộ giảm chấn để phù hợp với mặt đường vàcác điều kiện động học của xe

Trong khi đó, điều khiển chống lật xe sử dụng kỹ thuật điều khiển hệ thống lái cũngđược quan tâm nghiên cứu trong nhiều năm trở lại Lật xe mặc dù chỉ chiếm 3% trêntổng số vụ tai nạn nghiêm trọng nhưng tỉ lệ tử vong lại lên tới 30% đối với các xe ô tô cánhân [38] Trong các trường hợp nguy hiểm, điều khiển chống lật còn được đánh giá ởmức ưu tiên cao hơn cả điều khiển bám làn đường (Lane Keeping Control) Theo [39], điềukhiển chống lật nhắm tới 2 mục tiêu Thứ nhất là nâng cao khả năng chống rung trong môhình động lực học lắc ngang (roll dynamics) bằng hệ thống lái chủ động, từ đó làm giảmnguy cơ bị lật xe trong quá trình chuyển hướng Nhiệm vụ thứ hai là nâng cao mức độ antoàn trong các tình huống nguy hiểm khi xe đã nằm gần trong ngưỡng lật Các nghiên cứucũng chỉ ra rằng, hệ thống lái chủ động cho phép tác động hiệu quả và ngay lập tức tớiđộng học ngang, động học xoay quanh trục và động học lắc ngang của xe ô tô Do phảnứng của người lái chậm hơn nhiều so với sự tác động nhanh và chính xác của hệ thốnglái chủ động nên nếu được trang bị chức năng này, mức độ an toàn của xe và người đượcnâng lên đáng kể Hơn nữa, do mức tiêu thụ năng lượng rất thấp nên hệ thống lái chủđộng được sử dụng không chỉ trong các trường hợp nguy hiểm mà còn trong cả hoạt độngbình thường để nâng cao mức độ thoải mái và cảm giác lái Bên cạnh điều khiển chống lậtbằng hệ thống lái chủ động [40], điều khiển hệ thống phanh cũng là một hướng đi khác

có hiệu quả không kém [41]

Ảnh hưởng tới động học theo phương thẳng đứng của xe ô tô, ngoài các yếu tố thuộc

về trạng thái nội tại của xe ô tô, các yếu tố bên ngoài xe cũng tác động mạnh tới động họccủa xe bao gồm độ dốc (slope) và độ nghiêng (bank) mặt đường Các yếu tố này ảnh hưởngtới độ an toàn trong các điều kiện vân hành bình thường của xe và cần được ước lượng

để tham gia quá trình điều khiển Các nghiên cứu về chủ đề này cũng đa dạng, thể hiện

ở việc ước lượng các thông số bằng nhiều công cụ khác nhau như lọc Kalman và các biếnthể, ước lượng dùng RLS, sử dụng mô hình động học hoặc chỉ sử dụng mô hình cảm biếntrang bị trên xe ô tô [42–45]

1.2.2 Các trạng thái cơ bản của xe ô tô

Số lượng các trạng thái của xe ô tô là rất nhiều bao gồm cả trạng thái động học và trạngthái liên quan tới động lực học Các trạng thái đều đóng vai trò nhất định trong quá trìnhđiều khiển xe ô tô điện Tuy nhiên, chỉ những trạng thái quan trọng và thường gặp tronglĩnh vực điều khiển chuyển động được đề cập trong phần này Hình 1.6 mô tả các thôngtin theo chiều đứng (hình 1.6(a) - ứng với các trạng thái theo chiều dọc và ngang) và theochiều ngang (hình 1.6(b) - ứng với các trạng thái theo chiều đứng) của một xe ô tô Theo

đó, các trạng thái của xe ô tô bao gồm:

Hệ số trượt, ký hiệu là λ , là một trong những thông tin quan trọng nhất của hệ thống điềukhiển xe ô tô Nó thể hiện sai lệch giữa tốc độ dài vx của xe và tốc độ của bánh xe theocông thức sau [46]:

λ = Re f fωi− vx

Hình 1.6: Các trạng thái của xe ô tô

Hình 1.7: Mối quan hệ giữa hệ số trượt λ và hệ số bám µ

trong đó, Re f f là bán kính hiệu dụng của bánh xe, ωi là tốc độ quay của bánh xe thứ i với

i= 1 4tương ứng với các bánh xe của ô tô Trong quá trình tăng tốc, λ mang dấu dương,còn trong quá trình giảm tốc hoặc phanh hãm, λ mang dấu âm Mối quan hệ giữa hệ sốtrượt với hệ số bám được thể hiện trên hình 1.7 với các loại đường khác nhau Hệ số trượttrong trường hợp lý tưởng, điều kiện mặt đường ở các bánh xe phát động giống nhau sẽ

là bằng nhau Khi xe đi vào những đoạn đường không đồng nhất với độ bám đường khácnhau ở các bánh xe, hệ số trượt sẽ khác nhau Như vậy, việc quan sát hệ số trượt sẽ cho

hệ thống điều khiển có thông tin về điều kiện mặt đường, trạng thái có thể xảy ra của xe

ô tô để đưa ra được lệnh điều khiển một cách kịp thời

• Nếu tốc độ bánh xe nhỏ hơn tốc độ dài của xe (Re f fωi< vx), xe đang bị trượt Điều kiệnnày có thể xuất hiện trong giảm tốc hoặc phanh và phụ thuộc vào đặc tính của lốpxe

• Nếu tốc độ bánh xe lớn hơn tốc độ dài của xe (Re f fωi> vx), bánh xe đang bị trượt trênđường Trường hợp này xảy ra khi xe tăng tốc hoặc di chuyển trên đường có hệ sốbám µ giữa bánh xe và mặt đường thấp, ví dụ như đường có nước hoặc bùn

59 59.5 60 60.5 61 61.5 62 62.5 63 63.5 64 12

14 16 18 20

Thời gian (s) 0

0.05 0.1 0.15 0.2

Thời gian (s) 0

0.05 0.1 0.15 0.2

Hình 1.8: Quan hệ giữa tốc độ bánh xe, tốc độ xe và hệ số trượt

• Nếu tốc độ bánh xe Re f fωi= 0trong khi vận tốc tuyệt đối của xe vx6= 0, bánh xe đang

bị khóa cứng, trường hợp này xảy ra khi xe bị phanh đột ngột, lực phanh mạnh, khi

đó, xe có thể bị mất điều khiển

Hệ số trượt có ý nghĩa rất lớn trong chuyển động của xe Dựa vào cấu trúc của lốp, [23]

đã chứng minh được rằng, lực phát động dọc trục tại bánh xe phụ thuộc vào hệ số trượt

Cụ thể hơn, để xe có thể chuyển động, nhất thiết phải có trượt bánh xe, dù là nhỏ Khi

độ trượt lớn quá mức, lực phát động sẽ không còn tỉ lệ với hệ số trượt nữa Điều này dẫntới việc không thể điều khiển được lực phát động và hệ quả là xe có khả năng bị mất lái.Xét về điều khiển, hệ số trượt đóng vai trò quan trọng trong điều khiển chuyển động xe ô

tô theo phương dọc, cụ thể là yếu tố tiên quyết trong bài toán điều khiển lực kéo TCS vàđiều khiển chống bó cứng phanh ABS Hình 1.8 minh họa trạng thái trượt bánh xe khi đivào vùng có hệ số bám thấp Nhận thấy, trong ví dụ này, khi ở trạng thái bình thường, tốc

độ của xe và tốc độ bánh xe bám nhau khá sát Trong trường hợp này, xe đang tăng tốcnên Re f fω > vx hệ số trượt được duy trì ở giá trị khá thấp Khi vào vùng đường xấu (tại

t= 60.6s), tốc độ bánh xe tăng đột biến và tiếp tục tăng trong khoảng hơn 1s sau đó quay trởlại giá trị bình thường (tương ứng với việc đi qua vùng đường xấu) Trong cả vùng đườngxấu, hệ số trượt tăng đột biến tới gần 0.2, tốc độ xe ô tô hầu như không tăng mà còn có xuhướng giảm Điều này là do xe bị mất độ bám đường tạm thời và nếu tình trạng này xảy

ra dài hơn, xe hoàn toàn có thể mất lái và gặp nhiều rủi ro Để xử lý các tình huống nhưthế này, các hệ thống TCS và ABS thường điều khiển lực dọc để duy trì hệ số trượt ở mộtkhoảng giá trị hợp lý (thường là vùng đỉnh của đặc tính µ − λ hình 1.7)

Tốc độ tuyệt đối hay vận tốc tuyệt đối là đại lượng quan trọng của xe ô tô Đứng ở góc độngười lái, tốc độ dài được hiển thị trên mặt đồng hồ của bảng điều khiển mang tính thôngbáo và quan sát, từ đó, người lái có thể điều khiển xe ở tốc độ mong muốn Đứng ở góc độđiều khiển, tốc độ dài thể hiện tầm quan trọng trong các bài toán điều khiển chuyển độngdọc trục (cụ thể và trực tiếp nhất là ở hệ thống điều khiển hành trình) và điều khiển xe

tự lái Tốc độ dài còn là cơ sở để xác định hệ số trượt của xe theo như đã trình bày trongcông thức (1.3) phục vụ cho các hệ thống điều khiển lực kéo và phanh ABS

Trong vấn đề triển khai kỹ thuật để xác định tốc độ dài, thông thường, các xe ô tô hiệnnay sử dụng tốc độ quay của bánh xe bị động để tính tốc độ dài một cách trực tiếp (Re f fω)

Hình 1.9: Bộ sản phẩm đo tốc độ của Kistler

Tuy nhiên, cách làm này không hoàn toàn chính xác vì: (1) trong quá trình phanh xe, tốc

độ bánh xe luôn nhỏ hơn tốc độ dài của xe, (2) đối với các cấu hình xe truyền động 4 bánh,trong toàn bộ quá trình vận hành, bánh xe đều bị trượt nên tốc độ dài không còn đượcphản ánh một cách đúng đắn

Hiện nay, một số sản phẩm cho phép đo tốc độ dài đã có mặt trên thị trường như sảnphẩm của Kistler [47] sử dụng thiết bị laser cho độ chính xác cao, đo được cả tốc độ dài

và tốc độ ngang, hay sản phẩm của Vbox [48] sử dụng GPS tần số cao cho tốc độ cập nhậtlên tới 100Hz Các sản phẩm này có độ chính xác khá cao nhưng chỉ phù hợp với các côngviệc nghiên cứu mà khó trang bị trên xe ô tô thương mại vì những lý do giá thành quácao và lắp đặt khó khăn Hình 1.9 mô tả bộ sản phẩm của Kistler và lắp đặt hệ thống thínghiệm để đo các thông tin về tốc độ của xe ô tô

Do sự phát triển về cấu trúc xe, các công nghệ cảm biến đa dạng và đặc biệt là yêu cầu

về độ an toàn, vận hành ổn định ngày càng được ưu tiên nên việc nghiên cứu ước lượngvận tốc tuyệt đối của xe ô tô vẫn đang là một chủ đề thu hút được rất nhiều sự quan tâm

Khi xe ô tô di chuyển trên đường thẳng, hướng di chuyển tại tâm xe trùng với hướng dọctrục của xe Khi xe đi vào đường cong hoặc chuyển hướng, tại tâm xe xuất hiện một tốc

độ quay quanh trục xe làm thay đổi hướng di chuyển và đồng thời xuất hiện gia tốc hướngtâm Xe ô tô lúc này cũng xuất hiện một thành phần vận tốc trực giao với trục dọc của xegọi là vận tốc ngang (lateral velocity) Chính thành phần vận tốc ngang này làm cho trụcdọc của xe và hướng di chuyển của xe không còn trùng nhau nữa Vận tốc ngang tại cácđiểm khác nhau trên xe có giá trị khác nhau, để mang tính tham chiếu, điểm trọng tâm

xe được sử dụng Góc lệch giữa trục dọc của xe và hướng di chuyển của xe được gọi làgóc trượt thân xe [49], ký hiệu là β như mô tả trên hình 1.6(a) và được xác định theo côngthức:

β = arctan vy

với vylà vận tốc ngang, ε là giá trị vô cùng bé để tránh phép chia 0 Trong điều kiện thôngthường và an toàn, ở hệ thống lái luôn có sự ràng buộc giữa vô lăng, tốc độ quay quanhtrục xe, vận tốc ngang và góc trượt thân xe (thường rất nhỏ và không vượt quá ±2o [50]).Tuy nhiên, khi ở các tình huống nguy hiểm, xe ô tô bị đưa tới giới hạn vật lý của độ bámđường tại vùng tiếp xúc bánh xe - mặt đường, hoạt động của xe trở nên vô cùng phi tuyến

và mối liên kết giữa các thành phần trong hệ thống lái biến mất Trong trường hợp này,góc trượt thân xe trở lên rất lớn và thông tin về tham số này trở nên rất quan trọng để xácđịnh được hành vi của xe

Góc trượt thân xe có thể đo được nhưng bằng cảm biến có giá thành rất cao Vì vậy,

trên các sản phẩm thương mại, nó có thể được ước lượng theo 2 cách: (1) ước lượng bằngcách phối hợp thông tin của nhiều cảm biến [51, 52] hoặc (2) bằng cách phối hợp cả cảmbiến và mô hình động học của xe [53].

Góc nghiêng của xe ô tô là một trong những trạng thái vô cùng quan trọng sử dụng trongbài toán điều khiển chuyển động theo phương thẳng đứng Góc nghiêng được sử dụng đểtính toán thời gian thực chỉ số lắc ngang (roll index) [54] Trong đó, chỉ số lắc ngang giúp

dự đoán xe có thể bị lắc khi chuyển hướng hay không [55], từ đó hệ thống điều khiển sẽkích hoạt chế độ chống lắc ngang ví dụ như hệ thống phanh vi sai dựa trên hệ thống điềukhiển ổn định điện tử [56] Như trên hình 1.6(b), góc nghiêng là góc được tạo bởi trục đứngcủa xe và phương của trọng lực Góc nghiêng được ký hiệu là φ và được tính theo côngthức sau [57]:

sin(φ ) =ay,m− vxγ cos(φ )˙

trong đó, ay,mlà gia tốc theo phương ngang (ứng với hệ trục tọa độ gắn trên xe), ˙γ là tốc độquay quanh trục đứng (yaw rate) và g là gia tốc trọng trường Góc nghiêng có thể được giảitrực tiếp từ phương trình (1.5) để có giá trị tường minh:

cos(φ ) =

−ay,mvxγ −˙

q

a2 y,mv2

Ngoài các tham số cơ bản kể trên, xe ô tô còn nhiều tham số khác cần ước lượng Mỗitham số đóng vai trò nhất định trong các nghiên cứu về điều khiển ô tô nói chung và ô tôđiện nói riêng Có thể liệt kê một số đối tượng cần ước lượng gồm:

• Độ cứng lốp xe (tire stiffness, Cσ là độ cứng dọc lốp và Cα là độ cứng ngang lốp) là một

hệ số thể hiện mối quan hệ giữa lực tác dụng lên lốp xe và độ biến dạng của lốp Độcứng lốp xe được sử dụng trong mô hình lốp của Dugoff [23] dùng để tính các lực dọc

và ngang trục tác dụng trên lốp xe

• hệ số bám giữa lốp xe - mặt đường hệ số bám µ rất quan trọng cho điều khiển vàđộng học của xe ở các phương khác nhau [59] Nếu ước lượng được hệ số bám, hệthống điều khiển ổn định điện tử sẽ điều khiển xe tránh hiện tượng trượt trên mặtđường [60], lực chủ động sẽ được điều khiển ở giá trị tối ưu đối với xe truyền động 4bánh [25], quãng đường phanh sẽ được điều khiển thời gian thực trong các hệ điềukhiển hành trình [61]

• Vận tốc ngang trục(Lateral Velocity) Vận tốc ngang trục vyđóng vai trò khá quan trọngtrong các hệ thống an toàn chủ động và cần phải được ước lượng Vận tốc ngang được

sử dụng để tính góc trượt thân xe theo công thức (1.4) Nhiều nghiên cứu về tham sốnày được công bố như ước lượng sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng EKF [62], sử dụng

bộ lọc Unscented Kalman UKF [63] hay bộ ước lượng kiểu trượt [64]

• Khối lượng xe (Vehicle’s mass) Xác định khối lượng xe m là vấn đề ít được thảo luậntrong các công bố khoa học Tuy nhiên, đây lại là thành phần khá quan trọng trongviệc xác định lực dọc và ngang trục Một số nghiên cứu về ước lượng trực tuyến khốilượng xe như [65] và [66] để từ đó xác định phân bổ khối lượng lên các bánh xe, giámsát độ đàn hồi của hệ thống treo là thực sự có giá trị.

1.2.3 Giới hạn nội dung nghiên cứu và đề xuất yêu cầu của luận án

Trên cơ sở thông tin và các phân tích trên, kết hợp với điều kiện thí nghiệm và cơ sở vậtchất hiện có phục vụ cho nghiên cứu, luận án đề xuất các nội dung nghiên cứu như sau:

• Đối với nghiên cứu về ước lượng, hệ số trượt λ được lựa chọn làm đối tượng nghiêncứu Căn cứ theo (1.3), luận án sẽ ước lượng hệ số trượt theo hai hướng:

Ước lượng trực tiếp λ thông qua mô hình, cụ thể là mô hình động học của đốitượng để đảm bảo tính độc lập với sự thay đổi của các tham số động lực học của xe

ô tô

Ước lượng vận tốc tuyệt đối của xe ô tô để từ đó, kết hợp với thông tin về tốc độbánh xe, tính toán hệ số trượt Việc ước lượng được vận tốc tuyệt đối cũng có thể được

sử dụng mở rộng cho nhiều mục đích nghiên cứu trong tương lai

• Đối với việc ứng dụng, hệ thống điều khiển lực kéo TCS ô tô điện được lựa chọn làmmục tiêu ứng dụng của kết quả ước lượng Điều này là hoàn toàn hợp lý bởi hệ sốtrượt được sử dụng nhiều nhất cho mục đích điều khiển lực kéo hoặc các bài toánchống trượt bánh cho xe ô tô điện

Từ các đề xuất trên, các yêu cầu tương ứng đối với các mục tiêu cũng được đề nghị nhưsau:

• Yêu cầu đối với thuật toán và kết quả ước lượng:

Yêu cầu về độ chính xác Đây là yêu cầu cơ bản nhất của tất cả các nghiên cứu

về đo lường và ước lượng trạng thái Mặc dù chưa có tài liệu chính thức nào nói vềyêu cầu độ chính xác của các thuật toán ước lượng tham số xe ô tô nhưng trong luận

án này, do mức độ phức tạp cũng như phi tuyến của đối tượng mà tác giả đề xuất độchính xác của kết quả phải trên 95% tức là sai số phép ước lượng phải nhỏ hơn 5%.Yêu cầu về độ bền vững (robustness) của phép ước lượng Ô tô điện là đối tượng

có các tham số động lực học luôn thay đổi trong suốt quá trình vận hành Vì vậy,phép ước lượng đề xuất cần phải tránh hoặc hạn chế tối đa ảnh hưởng của sự thayđổi các tham số này

Yêu cầu về tốc độ ước lượng Trên xe ô tô thương mại (cụ thể là xe ô tô điện thínghiệm i-MiEV), qua quá trình khảo sát, hệ thống thông tin được trao đổi giữa cácECU ở tốc độ cao nhất là 100Hz Để đảm bảo việc tận dụng tối đa các ưu điểm về tínhtác động nhanh của động cơ điện, các thuật toán ước lượng được đề xuất trong luận

án phải hoạt động ở tốc độ tối thiểu là 200Hz

Yêu cầu về tính khả thi Các thuật toán ước lượng phải đảm bảo đơn giản để cóthể triển khai thời gian thực trên các nền tảng xử lý số

• Yêu cầu đối với bộ điều khiển lực kéo Khác với các phương pháp điều khiển kinh điểnnhư điều khiển phản hồi, điều khiển thích nghi/bền vững, TCS là một hệ thống phụtrợ để hỗ trợ người lái trong các điều kiện bất thường Vì vậy, yêu cầu của hệ thống

điều khiển sẽ thay đổi tùy theo đặc điểm của từng trường hợp thiết kế điều khiển cụthể Tuy nhiên, có thể đặt ra một số yêu cầu chung như sau:

Yêu cầu về tính ổn định Do liên quan tới an toàn của con người nên thuật toánđiều cần đảm bảo tính ổn định cao Vì vậy, tính ổn định của bộ điều khiển cần phảiđược khảo sát và chứng minh

Yêu cầu về tính khả thi Cũng giống như yêu cầu của phép ước lượng, thuật toánđiều khiển cần đủ đơn giản để triển khai thời gian thực trên các bộ điều khiển sốnhư vi điều khiển, DSP Bộ điều khiển càng đơn giản thì độ tin cậy của hệ thống càngđược nâng cao

1.3 Tổng quan tình hình nghiên cứu

1.3.1 Ước lượng trạng thái xe ô tô điện

Các nghiên cứu về ước lượng hệ số trượt rất đa dạng và sử dụng nhiều công cụ khác nhau

Hệ số trượt được xác định theo công thức 1.3 Tuy nhiên, do không xác định được chínhxác tốc độ dài của xe nên việc ước lượng λ được thực hiện thông qua mô hình động lựchọc của xe Các nghiên cứu đã đạt được các thành công nhất định và được công bố bởi cácbài báo và cả các bằng sáng chế [67, 68] trên thế giới Các nghiên cứu thường tập trung

sử dụng các công cụ ước lượng nâng cao như:

• Sử dụng các bộ quan sát trạng thái dựa trên mô hình động lực học của xe ô tô vàcủa chính hệ số trượt [69–73] Điển hình là hệ thống các mô hình được xây dựng từphòng thí nghiệm Hori Lab, Nhật Bản như [73]:

˙ˆ

λ =

˙ωω

• Ước lượng hệ số trượt bằng các kỹ thuật nâng cao như Logic mờ [74, 75] hay mạng

Nơ ron [76] trên cơ sở xây dựng mô hình động lực học bậc 2 cho hệ số trượt [76]:

với Kb là tỉ số chênh lệch áp suất phanh trên các bánh khác nhau Pi của hệ thốngABS, Jx là mô men quán tính của xe ô tô và d(λ , v, ˙v, Pi, z) là đại diện cho các thànhphần phi tuyến trong quá trình lấy đạo hàm của ˙λ theo vx

• Ứng dụng bộ lọc Kalman cho ước lượng λ và điều khiển kiểu trượt sliding mode đểđiều khiển chống trượt bánh [77] Mô hình mà nghiên cứu này xây dựng có dạng nhưsau:

˙x(t) = A(u(t))x(t) + ϕ, y(t) = Cx(t) (1.9)

Dựa trên mô hình này, bộ quan sát được xây dựng như sau:

˙ˆx(t) = A(u(t)) ˆx(t) − K(t)(C ˆx(t) − y(t)) + ˆϕ (1.10)với K(t) là hệ số khuếch đại của bộ quan sát và được tính theo phương pháp của bộlọc Kalman

• Thiết kế bộ ước lượng bằng bộ lọc Kalman mở rộng Extended Kalman Filter (EKF) [78].Nghiên cứu xây dựng mô hình phi tuyến mô tả quan hệ giữa các thành phần gồm hệ

số trượt, mô men động cơ, tốc độ và gia tốc bánh xe, gia tốc xe Mô hình này được thểhiện như sau:

xe Mô hình này có dạng phi tuyến ˙x = f (x(t), u(t)) Với công cụ EKF, [78] đã tuyến tínhhóa hệ thống bằng cách lấy đạo hàm riêng của f (x(t), u(t)) đối với từng trạng thái Từ

đó, quy về dạng tuyến tính ˙x = F(t)x(t) + B(t)u(t) + w(t) kinh điển và dùng các bước tínhcủa EKF để ước lượng các trạng thái của mô hình

Mặc dù đạt được các kết quả ước lượng khá chính xác nhưng các nghiên cứu theohướng tận dụng mô hình động lực học bộc lộ nhiều vấn đề dẫn tới sai số lớn Một số các

lý do có thể kể tới bao gồm:

• Điều kiện thử nghiệm được xác định trước và không đổi trong quá trình lấy kết quả

Mô hình động lực học của xe ô tô chứa rất nhiều tham số rất khó xác định và biếnthiên trong quá trình vận hành Có thể kể tới như trọng lượng của xe, mô men quántính bánh xe, bán kính lốp xe Khi các tham số này thay đổi, độ chính xác của kếtquả ước lượng cũng bị thay đổi theo

• Số lượng các biến trạng thái lớn, thuật toán ước lượng phức tạp làm giảm hiệu năngtính toán của hệ thống dẫn tới yêu cầu phần cứng khắt khe, từ đó giảm khả năngứng dụng của phương pháp

• Trong thuật toán có chứa nhiều thành phần vi phân và tích phân Những thành phầnnày tiềm ẩn nhiều nguy cơ gây nhiễu và trôi điểm làm việc của bộ ước lượng

1.3.1.2 Ước lượng vận tốc tuyệt đối

Việc xác định được vận tốc tuyệt đối vxkhông chỉ đóng góp vào việc tính toán ra hệ số trượt

mà nó còn có rất nhiều ý nghĩa khác như:

• Vận tốc dài nếu ước lượng được sẽ là cơ sở để xác định các trạng thái khác của xe ô

tô như góc nghiêng xe φ (1.6), góc trượt thân xe β (1.4)

• Vận tốc dài đóng góp thông tin phản hồi trực tiếp cho các bài toán điều khiển chuyểnđộng như điều khiển hành trình thích nghi ACC, điều khiển chống bó cứng phanhABS, điều khiển lực kéo TCS

• Các bài toán về điều khiển xe tự lái ở mọi cấp độ đều cần thông tin chính xác của vậntốc tuyệt đối

Trước đây, khi xe ô tô không được trang bị các chức năng an toàn nâng cao, tốc độ xe ô tôđược xác định bằng việc đo tốc độ bánh xe bị động và dựa vào bán kính bánh xe để tínhtoán ra vận tốc tuyệt đối theo công thức vx= ωRe f f Tuy nhiên, trên các xe ô tô hiện nay,vận tốc tính toán theo cách này chỉ nhằm mục đích hiển thị trên bảng điều khiển phục

vụ mục đích quan sát của người lái do phương pháp này rất kém chính xác Ví dụ, trongquá trình phanh xe, do xe còn bị trượt trên mặt đường nên vx> ωRe f f

Hiện nay, các ngiên cứu về ước lượng vận tốc vx được phân chia theo 2 hướng chính: ướclượng dựa trên mô hình động lực học (dynamic model) và ước lượng dựa trên mô hìnhđộng học (kinematic model) của xe ô tô

• Ước lượng vận tốc tuyệt đối trên cơ sở mô hình động lực học

Cũng tương tự như hệ số trượt, việc xây dựng các bộ quan sát tốc độ dài có thể đượcthực hiện bằng việc xây dựng mô hình với các phương trình liên quan tới động lựchọc của xe Dựa trên mô hình này, kết hợp với các thuật toán và công cụ khác nhau,các bộ quan sát và ước lượng có thể được triển khai Các nghiên cứu hiện nay thườngtập trung vào các nội dung như:

- Ứng dụng bộ lọc Kalman [79–81] và các biến thể như Extended Kalman [82, 83]

và Unscented Kalman [63,84] để ước lượng vận tốc tuyệt đối Điển hình là nghiên cứucủa [83] sử dụng EKF trên cơ sở xây dựng mô hình của đối tượng gồm các phươngtrình mô tả quan hệ động học như (1.12) và động lực học như (1.13):

có thể thấy, xe thử nghiệm trong nghiên cứu là xe truyền động bánh trước Từ các

mô hình (1.12) và (1.13), mô hình của hệ thống được xây dựng có dạng phi tuyến

˙

x= f (x(t), u(t)) + w(t), trong đó, w(t) ∈ R7 Vector trạng thái và vector tín hiệu đầu vàocủa hệ thống được định nghĩa như sau:

x(t) = [vx vy r ω1 ω2 ω3 ω4]Tu(t) = [δ Tt1 Tt2 Tb Tb Tb Tb ]T

Để kiểm nghiệm thuật toán ước lượng với mô hình trên cùng bộ lọc EKF, do độ phứctạp của mô hình lên tới bảy bậc tự do nên nghiên cứu đã triển khai trên nền tảngFPGA

- Mô hình động lực học của xe ô tô có tính phi tuyến rất mạnh nên nhiều nghiêncứu sử dụng các bộ ước lượng/quan sát phi tuyến (nonlinear estimator/observer) đểlàm công cụ ước lượng [85–87] Các phương pháp này có điểm chung ở mô hình sửdụng cho bộ quan sát gồm các phương trình mô tả động học và phương trình độnglực học quanh tâm xe như sau:

˙ˆvx= r ˆvy+ ax− Kx(Fx− ˆFx)

˙ˆvy= −r ˆvx+ ay− Ky(Fy− ˆFy)ˆ˙r =Mˆz

Jz+ Kr(r − ˆr)

(1.14)

Nhiệm vụ của các nghiên cứu là thiết kế các hệ số quan sát của mô hình trên gồm Kx,

Ky và Kr Các hệ số này có thể xác định bằng phương pháp đại số [86, 87] hoặc bằngcác xây dựng hàm Lyapunov [85]

Cũng sử dụng mô hình (1.14), một số nghiên cứu sử dụng bộ quan sát kiểu trượt[64, 88] để tính toán các hệ số khuếch đại của bộ quan sát

Việc ước lượng vận tốc tuyệt đối dựa trên mô hình động lực học cũng gặp phải cácvấn đề tương tự như việc ước lượng tốc độ trượt Các kết quả nghiên cứu nói trênđạt được chất lượng khá tốt và chính xác nhưng chỉ đúng trong một bộ tham số thínghiệm được thực hiện, khi thay đổi các tham số động lực học của xe, độ chính xáccủa kết quả cũng thay đổi theo Thêm vào đó, việc sử dụng mô hình động lực học rấtphức tạp do mô hình thường có kích thước lớn Điều này dẫn tới yêu cầu hiệu năngtính toán cao, phức tạp và khó triển khai

• Ước lượng vận tốc tuyệt đối trên cơ sở mô hình động học

Do vận tốc tuyệt đối là một trong những đặc trưng cơ bản của chuyển động nên việcước lượng tham số này dựa trên mô hình động học, về mặt định tính, là phương phápphù hợp Mô hình động học của xe ô tô được xây dựng từ các phương trình chuyểnđộng thẳng và chuyển động hướng tâm của vật thể Khi đó, các trạng thái sẽ đượcước lượng thông qua thông tin của các cảm biến được trang bị trên xe ô tô và mô hìnhchuyển động động học của xe Việc ước lượng vận tốc tuyệt đối theo phương án nàyđược thống kê theo các hướng gồm:

Xác định vận tốc tuyệt đối bằng tín hiệu đo từ các cảm biến tốc độ bánh xe

vi,ω = ωiRe f f Đây là phương pháp cơ bản và đơn giản nhất Theo phương pháp này,tốc độ dài của xe được xác định theo tốc độ của bánh xe quay nhanh nhất hoặc chậmnhất, tùy theo từng trường hợp cụ thể:

vx= max(v1,ω, v2,ω, v3,ω, v4,ω)

vx= min(v1,ω, v2,ω, v3,ω, v4,ω)Tuy nhiên, cả hai cách này đều gặp sai số lớn trong trường hợp xe tăng tốc trên đườngtrơn hoặc phanh với lực phanh mạnh Do đó, phương pháp này được sửa đổi bằngcách sử dụng thêm cảm biến gia tốc

Ước lượng tốc độ dài bằng cách kết hợp cảm biến tốc độ quay bánh xe và cảmbiến gia tốc Cảm biến gia tốc cho thông tin về gia tốc của xe theo các hướng khácnhau và không bị phụ thuộc vào trạng thái của xe (tăng tốc/phanh) Tuy nhiên, để

có được thông tin vận tốc, cần thực hiện phép tích phân giá trị gia tốc của xe Kếthợp với thông tin vận tốc các bánh xe, vận tốc tuyệt đối của xe được xác định theophương trình gián đoạn như sau [65]:

Sử dụng phương pháp đại số để giải phương trình động học của xe ô tô [89].Đây là phương pháp giải nghiệm tường minh và dựa trên mô hình (1.12) Tuy nhiên,phương pháp thực hiện thường rất phức tạp và yêu cầu phần cứng với năng lực tínhtoán rất cao làm giảm khả năng áp dụng thực tiễn

Sử dụng thông tin từ cảm biến khác nhau để ước lượng tốc độ xe ô tô Đây cũng làmột hướng nghiên cứu nằm trong lĩnh vực có tên gọi "Tổng hợp dữ liệu đa cảm biến"(Multi-sensor Data Fusion hay còn gọi tắt là Sensor Fusion/Data Fusion) Về cơ bản,phương pháp này phối hợp thông tin từ các cảm biến khác nhau, dựa vào thuật toán

để ước lượng được thông tin mà không thể hoặc rất khó trực tiếp đo từ 1 cảm biến.Khác với các nghiên cứu ước lượng dựa trên mô hình động lực học, kết quả nghiêncứu ước lượng tốc độ dài sử dụng phương pháp này rất khả quan, chính xác và đặcbiệt, không phụ thuộc vào thông số động lực học của hệ thống [79–81, 90–94].Một ví dụ cho nghiên cứu về ước lượng vận tốc bằng phương pháp tổng hợp dữ liệu

đa cảm biến là việc sử dụng hỗn hợp các cảm biến gồm cảm biến gia tốc và cảm biếnGPS [93] Mô hình động học của hệ thống được đề xuất như sau:

là vận tốc và gia tốc xét theo cảm biến GPS Các hệ số Fi j và Gi trong ma trận truyền

F là các hệ số đặc trưng cho mô hình động học của cảm biến GPS và được xác địnhbằng công cụ nhận dạng hệ thống của Matlab (System Identificaiton Toolbox) trên cơ

sở tập các dữ liệu thực nghiệm đo về Do cảm biến gia tốc trả về dữ liệu gia tốc của

xe (x2), trong khi GPS trả về vận tốc (x3) nên phương trình đo của hệ thống được viết

Hệ thống Điều khiển lực kéo

Điều khiển trên

cơ sở mô men

Điều khiển trên

Điều khiển không dùng thông tin vận tốc

Điều khiển

tỉ số trượt trong dải an toàn

Điều khiển chính xác tỉ số trượt

Hình 1.10: Phân loại các nghiên cứu về điều khiển lực kéo ô tô điện

dữ liệu từ GPS trả về, mô hình của hệ thống được giữ nguyên Bộ lọc Kalman được

sử dụng để làm công cụ ước lượng trong nghiên cứu này

1.3.2 Các nghiên cứu về điều khiển lực kéo - TCS

Các nghiên cứu về TCS có thể được phân loại [95] gồm (1) điều khiển lực kéo trên cơ sởđiều khiển mô men và (2) điều khiển lực kéo trên cơ sở ước lượng hệ số trượt (còn đượcgọi là điều khiển chống trượt) Phân loại này được trình bày trên hình 1.10

(a) Điều khiển dựa trên mô hình mẫu

Điều khiển dựa trên mô hình mẫu là phương pháp tập trung được nhiều công trìnhnghiên cứu [96–98] Mô hình mẫu mà các công trình này công bố đều dựa trên tiền

đề cho rằng, trong quá trình trượt bánh, mô men quán tính của bánh xe bị sụt giảmmạnh Hiện tượng này được thể hiện bằng hàm truyền P(s) mô tả mối quan hệ giữađầu vào là mô men Temvà đầu ra là vận tốc bánh xe Vwtheo phương trình sau:

1

mw+ m, hệ số trượt → 01

s

1

mw, hệ số trượt → 1

(1.18)

trong đó, s là toán tử Lapalce, mwlà khối lượng tương đương được quy đổi từ mô menquán tính của bánh xe Hệ thống điều khiển được mô tả trên hình 1.11 Bộ điều khiểnnày đã được thử nghiệm trên xe ô tô điện cỡ nhỏ (tổng khối lượng chỉ 400kg) với bánhtrước được truyền động bằng hai động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu (IPM) Kết quảthử nghiệm cho thấy sự cải thiện về mặt tăng tốc khi so sánh với trường hợp khôngđiều khiển Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu mới chỉ được thể hiện và chứng minh ởvùng tốc độ thấp

Mô hình xe

Mô hình mẫu

Mô hình xe

Mô hình mẫu

Hệ số phản hồi Bộ lọc thông cao

Mô hình xe

Mô hình mẫu

Hệ số phản hồi Bộ lọc thông cao

Hình 1.11: Điều khiển lực kéo trên cơ sở mô hình mẫu

Bộ điều khiển

dòng

Bộ biến đổi ĐTCS

Động cơ

Bộ quan sát

hệ số bám

Bánh xe

bị động

Động cơ

Bộ quan sát

hệ số bám

Bánh xe

bị động

Hình 1.12: Điều khiển lực kéo trên cơ sở ước lượng điều kiện mặt đường

(b) Điều khiển trên cơ sở ước lượng điều kiện mặt đường - lốp xe

Điểm chung của các nghiên cứu trong khu vực này là cố gắng đưa hệ số trượt vàophía bên trái đường cong µ − λ , tức khu vực mà đặc tính quan hệ giữa hệ số trượt và

hệ số bám là tuyến tính Để làm được điều này, các nghiên cứu thường điều khiểnsao cho đạo hàm dµ/dλ > 0 hoặc ở một giá trị nào đó [99–102] Việc này dẫn tới yêucầu phải ước lượng hoặc quan sát được hệ số bám µ

Một phương pháp điển hình được giới thiệu trong [102] trong đó, bộ điều khiển đảmnhiệm việc tính toán ra giá trị đặt mô men cho động cơ dựa trên giá trị µ − λ ướclượng được Toàn bộ cấu trúc điều khiển được trình bày trên hình 1.12 Hai phươngpháp điều khiển được sử dụng trong [102] gồm logic mờ và điều khiển trượt Trongtrường hợp của bộ điều khiển mờ, biến đầu vào của bộ điều khiển là vị trí của chân

ga và độ dốc (gradient) của đặc tính µ − λ Đầu ra của bộ điều khiển là mô men đặt

Tem∗ Ngược lại, trong trường hợp của bộ điều khiển trượt, luật điều khiển được thựchiện dưới dạng không liên tục như sau:

Bộ quan sát

Bộ điều khiển

Mô hình động cơ

Mô hình động cơ

Hình 1.13: Điều khiển lực kéo không dùng thông tin vận tốc

(c) Điều khiển trên cơ sở không sử dụng thông tin vận tốc

Các nghiên cứu đã đề cập ở trên đều sử dụng thông tin về vận tốc tuyệt đối của xe.Cách thường thấy là dùng tốc độ của bánh bị động để tính ra tốc độ dài Điều nàykhông phải lúc nào cũng đảm bảo tính chính xác đặc biệt trong các tình huống phanhgấp hoặc với các xe có cấu hình truyền động cả bốn bánh

Thay vì sử dụng thông tin vận tốc, một số nghiên cứu [103–105] đề xuất bộ điều khiểnvới các tham số điều khiển là gia tốc a và đạo hàm của lực lái dọc trục Fx theo mômen điện của động cơ Tm như thể hiện trong hình 1.13 [104]

Bộ điều khiển trong nghiên cứu là bộ điều khiển mờ với ba đầu vào gồm đạo hàm

dFx/dTm, sai lệch giữa gia tốc bánh xe a và gia tốc bánh xe a0 ứng với trường hợp độtrượt tối ưu, mô men động cơ Tm,in Đầu ra của bộ điều khiển là lượng bù mô men

Tm,out Bộ quan sát trong hệ thống điều khiển có mục đích ước lượng gia tốc bánh xe

avà đạo hàm theo thời gian của hệ số bám µ Các giá trị này được sử dụng làm dữliệu đầu vào cho các hàm mờ và được tính như sau:

sự thay đổi điều kiện bám của mặt đường (µ=0.4→0.2) một cách đột ngột Tuy nhiên,phương pháp đề xuất sử dụng giá trị tối ưu của hệ số trượt dựa trên mô hình và do

đó, giá trị gia tốc bánh xe tối ưu a0cần phải được xác định trước

Một chuỗi các nghiên cứu nâng cao [106–108] dựa trên việc ước lượng mô men truyềncực đại (Maximum Transmissible Torque Estimation) được phát triển ban đầu bởiDejun Yin và Yoichi Hori Phương pháp này dựa trên việc ước lượng mô men cực đạicủa động cơ Tmax mà tại đó độ trượt nằm trong giá trị cho phép Giá trị này sẽ được

(a) Mô hình tuyến tính hóa quanh điểm làm việc và điều

khiển λ

Driver

EV Model

Select low

PI Controller

(b) Cấu trúc hệ thống điều khiển ổn định hệ số trượt

Hình 1.14: Điều khiển hệ số trượt trong khoảng ổn định

dùng để giới hạn mô men của động cơ Tm theo luật sau:

(a) Điều khiển hệ số trượt trong khoảng ổn định

Trong phương pháp này [109], [98], mô hình tuyến tính hóa quanh điểm làm việc để

mô tả quan hệ giữa mô men động cơ (được quy đổi sang lực) Fm và hệ số trượt đượcxây dựng như phương trình sau:

∆λ

∆Fm = 1Na

Phương pháp này khá đơn giản trong thiết kế và khả thi trong thực nghiệm Tuynhiên, nhược điểm của phương pháp là việc lựa chọn điểm làm việc là rất khó khăn

vì đặc thù của xe ô tô là luôn thay đổi trạng thái trong toàn bộ quá trình vận hành

EV Model

Sliding Mode Controller

Hình 1.15: Cấu trúc hệ điều khiển hệ số trượt trên cơ sở điều khiển trượt

(b) Điều khiển chính xác hệ số trượt Giá trị cố định để điều khiển là giá trị tối ưu λopt,thường được xác định chính là λmax, tức giá trị của hệ số trượt mà tại đó, hệ số bám

là lớn nhất Với phương pháp này, nếu triển khai được thì hệ số bám mặt đường luônđạt được giá trị lớn nhất và từ đó, lực phát động cho xe sẽ cũng là lớn nhất Tuy nhiên,việc hệ số trượt tối ưu có phải là λmax hay không thì cũng chưa có câu trả lời Tiếp

đó, việc ước lượng và điều khiển theo λmax thường xuyên thay đổi theo đặc điểm mặtđường sẽ yêu cầu năng lực tính toán phần cứng rất cao và cản trở việc triển khai thờigian thực

Nghiên cứu điển hình cho hướng điều khiển này là sử dụng bộ điều khiển kiểu trượt(Sliding Mode Control - SMC) được trình bày trong [110] Cấu trúc điều khiển củanghiên cứu được trình bày trong hình 1.15 Lệnh điều khiển từ người lái là giá trịđầu vào đặt mô men cho hệ thống Tcom thông qua chân ga Mỗi khi có sự biến đổi về

hệ số trượt, thể hiện ở sai lệch hệ số trượt giữa lượng đặt và lượng thực, bộ điều khiển

sẽ đưa ra một lượng mô men Tm bù vào lượng đặt từ người lái

Luật điều khiển Tm được viết theo phương trình sau:

Tm=1b

s(λ ,t) = ˜λ + Ki

Z t 0

Φ −Φ ≤ s ≤ Φ

1 s> Φ

b=(1 − λ )r

JwVwNhững kết quả đạt được của nghiên cứu đã được trình bày là khá khả quan, khôngnhững đạt được độ chính xác trong điều khiển mà còn làm giảm được hiện tượngchattering vốn có trong điều khiển trượt Tuy nhiên, nhược điểm của nghiên cứu là

tốc độ đáp ứng chậm và luật điều khiển quá phức tạp, nhiều giả thiết được đặt ra vàphải ước lượng rất nhiều tham số.

Nhận xét

Đối với các xe ô tô chạy động cơ đốt trong, việc điều khiển hệ số trượt khá khó khăn vàhiệu quả bị giới hạn do các vấn đề về tốc độ đáp ứng của các thành phần cơ khí, thủy lựctrong xe Toyota là hãng xe điển hình cho việc dùng phanh tại bánh xe để điều khiển hệ sốtrượt với hệ thống an toàn chủ động TRC (Traction Control) [111] và A-TRC (Active-TractionControl) TRC điều khiển hệ số trượt bằng cách đóng/nhả phanh tại các bánh xe từ đógiảm tốc độ trung bình của bánh xe Cách làm này khiến tốc độ bánh xe bị giao động vàgây nhiều tổn hao nhiệt trong quá trình điều khiển

Đối với ô tô điện, việc điều khiển trở nên dễ dàng hơn nhiều do sử dụng động cơ điệnvới tốc độ đáp ứng nhanh và cho phép điều khiển được mô men của động cơ Vì vậy, cácnghiên cứu về điều khiển hệ số trượt đa phần tác động vào lượng đặt mô men cho động

cơ điện, từ đó tính toán ra lượng điều khiển mô men mới cho xe khi xe tăng tốc hoặc khởiđộng tại nơi đường trơn [98, 108, 112, 113] Thực tế, đây cũng là phương án phổ biến nhất

vì điều khiển mô men có thể coi là mạch vòng điều khiển ngoài cùng của cả xe ô tô vì nhấnchân ga (tín hiệu đặt từ người lái) chính là đặt mô men cho xe ô tô

1.4 Đề xuất phương hướng thực hiện nghiên cứu

Nhiệm vụ cơ bản của luận án là ước lượng hệ số trượt và ứng dụng kết quả ước lượng trongđiều khiển chuyển động ô tô điện Để thực hiện các nội dung này, luận án được chia làm

4 nhiệm vụ chính như trình bày trong hình 1.16

• Mô hình hóa Việc mô hình hóa gồm hai phân chính là xây dựng mô hình mô phỏngtrên cơ sở phân tích các mô hình toán học thể hiện động lực học của xe ô tô điện Từ

đó phát triển hệ thống mô phỏng Hardware-in-the-loop để thử nghiệm và kiểm chứng

độ chính xác cũng như đáp ứng của các thuật toán ước lượng và điều khiển

• Ước lượng trạng thái tập trung giải quyết vấn đề ước lượng hệ số trượt λ theo hai cáchgồm xây dựng bộ ước lượng/quan sát cho hệ số trượt hoặc ước lượng gián tiếp thôngqua việc ước lượng tốc độ dài của xe ô tô Cơ sở của nội dung ước lượng sẽ dựa trên

mô hình động học của đối tượng, kết hợp với phương pháp tổng hợp cảm biến Tuynhiên, các cảm biến được trang bị trên xe ô tô có tốc độ không đồng nhất và cần phảiđược chuẩn hóa về một giá trị phù hợp với điều khiển Vì vậy, luận án đề xuất thuậttoán nâng cao tần số trích mẫu của các cảm biến có tốc độ chậm để đảm bảo độ chínhxác tức thời của phép ước lượng

thử nghiệm và kiểm chứng các thuật toán ước lượng tham số Để thực hiện, một hệthống thu thập dữ liệu động học được xây dựng từ các cảm biến trang bị sẵn trên xehoặc gắn thêm nhưng với chi phí và độ chính xác phù hợp Bộ điều khiển cũng đượcphát triển để thử nghiệm các thuật toán ước lượng và đánh giá tính thời gian thựccủa nghiên cứu

• Ứng dụng trong điều khiển Các thuật toán điều khiển hệ số trượt được giới thiệu và

đề xuất Các thuật toán này đều dựa trên kết quả của phép ước lượng đã được thựchiện ở lớp ước lượng Đồng thời, thuật toán điều khiển sẽ được thử nghiệm trên cả