File DOC +PPT BÁO CÁO MÔN HỌC HỆ THỐNG CƠ ĐIỆN TỬ THÔNG MINH (ME6615) HỆ THỐNG VẬN TẢI THÔNG MINH INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS 1. Giới thiệu chung Hệ thống giao thông thông minh (Intelligent Transportation System, viết tắt là ITS) là hệ thống kết hợp công nghệ thông tin và truyền thông (Information and Communication Technologies, ICT) với các phương tiện giao thông vận tải và các thiết bị cơ sở hạ tầng của chúng để cải thiện sự an toàn, độ tin cậy, hiệu quả và chất lượng của hoạt động vận tải. Các công nghệ mới được sử dụng để thu thập thông tin từ xe và môi trường xung quanh nó cho phép thực hiện liên lạc giữa các phương tiện (giữa các xe với nhau, VehicletoVehicle V2V) và giữa các phương tiện và cơ sở hạ tầng kết nối (giữa các phương tiện và hệ thống cơ sở hạ tầng, VehicletoInfrastructure V2I). Trên thực tế, nhiều dự án lớn có liên quan đến hệ thống giao thông thông minh đang được phát triển ở khắp mọi nơi trên thế giới; những vấn đề được quan tâm hàng đầu có thể kể ra như: • Sử dụng truyền thông khoảng ngắn để giao tiếp giữa phương tiện giao thông và hệ thống thiết bị cơ sở nhằm phục vụ cho nhiệm vụ định vị vị trí trong những khu vực cụ thể. • Sử dụng giao tiếp không dây cho tầm xa và trung bình (Continuous Air interface for Long and Medium range, CALM) để cung cấp thông tin liên lạc liên tục giữa phương tiện và cơ sở hạ tầng bằng cách sử dụng nhiều phương tiện truyền thông. 6 • Sử dụng thông tin đường xá một cách linh hoạt để tăng tính an toàn khi lái xe và rút ngắn thời gian di chuyển. • … Xe tự hành thông minh là một phần tử hệ thống giao thông thông minh, có thể được vận hành bên trong khu vực hạn chế và tư nhân hoặc trên mạng lưới đường hiện có nếu chúng tuân theo chính xác trong tình trạng an toàn của phương tiện có người lái. Nhiều lợi thế có thể thấy rõ khi sử dụng các phương tiện tự hành thông minh trong cuộc sống hàng ngày và có thể có những tác động thực sự tích cực đối với xã hội, từ quan điểm xã hội, kinh tế và môi trường. Chúng có thể phản ứng nhanh nhạy hơn các trình điều khiển của con người, trong trường hợp tình huống lái xe nguy hiểm, nơi có thể cứu sống con người, và do đó giảm số vụ tai nạn đường bộ do con người gây ra. Tính toán từ hệ thống phương tiện có thể đưa ra quyết định di chuyển để cải thiện tình trạng giao thông trong điều kiện tắc nghẽn, khi số lượng phương tiện dày đặc theo chuyển động không gian. Những phương tiện này có thể điều chỉnh vận tốc của chúng và quỹ đạo theo tình trạng giao thông và môi trường xung quanh thay đổi. Việc tự động điều khiển giúp giảm đáng kể tỷ lệ phát thải khí ô nhiễm trong khi vận hành phương tiện. Sự phát thải khí phụ thuộc trực tiếp hoặc gián tiếp vào loại năng lượng được sử dụng trong các phương tiện thông minh này như động cơ điện, động cơ đốt trong, … Biết rằng các phương tiện tự hành không thể thay thế một số tình huống được thực hiện bởi các phương tiện được điều khiển thủ công, đó là lý do tại sao chúng thường lái xe ở tốc độ thấp, vì vậy chúng cần có thời gian để tính toán, phân tích và phản ứng. Do đó, chúng đặc biệt giúp ích đáng kể cho con người trong quá trình thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại nhất định khi điều kiện giao thông không thay đổi quả nhiều.
Giới thiệu chung
Hệ thống giao thông thông minh (ITS) kết hợp công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) với phương tiện giao thông và cơ sở hạ tầng để nâng cao an toàn, độ tin cậy, hiệu quả và chất lượng vận tải Các công nghệ mới cho phép thu thập thông tin từ xe và môi trường, hỗ trợ giao tiếp giữa các phương tiện (V2V) và giữa phương tiện với cơ sở hạ tầng (V2I).
Nhiều dự án lớn về hệ thống giao thông thông minh đang được triển khai trên toàn cầu, với các vấn đề quan trọng được chú trọng như:
Sử dụng truyền thông khoảng ngắn giữa phương tiện giao thông và hệ thống thiết bị cơ sở là cần thiết để thực hiện nhiệm vụ định vị chính xác trong các khu vực cụ thể.
Sử dụng giao tiếp không dây cho tầm xa và trung bình (CALM) giúp đảm bảo thông tin liên lạc liên tục giữa phương tiện và cơ sở hạ tầng thông qua nhiều phương tiện truyền thông.
Sử dụng thông tin đường xá một cách linh hoạt để tăng tính an toàn khi lái xe và rút ngắn thời gian di chuyển.
Xe tự hành thông minh là một phần quan trọng của hệ thống giao thông thông minh, có khả năng hoạt động trong khu vực hạn chế hoặc trên mạng lưới đường hiện có, miễn là tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn Việc sử dụng các phương tiện này mang lại nhiều lợi ích rõ rệt cho xã hội, kinh tế và môi trường Chúng có khả năng phản ứng nhanh hơn so với tài xế con người trong các tình huống nguy hiểm, giúp giảm thiểu tai nạn giao thông Hệ thống điều khiển của xe tự hành có thể đưa ra quyết định di chuyển để cải thiện tình trạng giao thông trong điều kiện tắc nghẽn, điều chỉnh tốc độ và quỹ đạo theo tình hình thực tế Hơn nữa, việc tự động hóa trong điều khiển phương tiện giúp giảm đáng kể lượng khí thải ô nhiễm, phụ thuộc vào loại năng lượng sử dụng như động cơ điện hay động cơ đốt trong.
Các phương tiện tự hành không thể thay thế hoàn toàn các tình huống mà phương tiện được điều khiển thủ công thực hiện Chúng thường di chuyển với tốc độ thấp để có đủ thời gian tính toán, phân tích và phản ứng Do đó, chúng rất hữu ích trong việc hỗ trợ con người thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại trong điều kiện giao thông ổn định.
Hệ thống phương tiện giao thông vận tải thông minh đang được ứng dụng:
Hình 1: Xe tự hành Gottwald ở ECT Delta Terminal, Rotterdam
Tổng quan hệ thống RobuCar
Tính năng chính
RobuCar được trang bị 4 động cơ truyền động cho 4 bánh, mang lại mô-men xoắn lớn Xe có khả năng điều khiển chuyển động lái trước và sau thông qua 2 bộ truyền động DC, cho phép thực hiện ba chế độ truyền động khác nhau.
Chế độ truyền động đơn (Single Drive Mode) cho phép chỉ tay lái phía trước được điều khiển trong quá trình di chuyển, trong khi tay lái phía sau giữ nguyên vị trí tĩnh.
Chế độ truyền động kép (Dual Drive Mode), trong đó dây lái trước và sau được điều khiển ngược chiều nhau.
Chế độ đỗ xe (Park Mode) cho phép các dây lái phía trước và phía sau hoạt động theo cùng một hướng Thay vì sử dụng sơ đồ khối cổ điển, đầu vào và đầu ra của mỗi hệ con được thể hiện qua các cặp effot-flow (e, f) trong biểu đồ bond.
Dưới đây là biểu đồ tổng quan hệ thống của xe
Mô hình hóa từng thành phần của xe cho phép tính toán và mô phỏng các tác động của chúng, từ đó phát triển các phương pháp điều khiển chính xác.
Một số thông số chính
Bảng 1: Bảng thông số hình học
Unsprung mass by wheel (kg)
Thông số cảm biến khung xe
Cảm biến gia tốc: số lượng 3
Bảng 2: Vị trí cảm biến gia tốc
Cảm biến encoder quang học: số lượng 6
Bảng 3: Thông số kích thước thân xe
Bảng 4: Thông số động cơ
Motor 900 W Direct current with permanent magnet
Rotor radius of gyration (mm) 50
Mô hình hóa RobuCar
Mô hình động học và hình học (Kinematic and Geometric Model)
Hình 3: Các lực tác động lên xe The longitudinal RobuCar’s velocity is:
Với: u ❑ là tọa độ dọc trục k j là hệ số đàn hồi
F Nj là phản lực lên lốp xe
The yaw RobuCar’s velocity is:
Phương trình động học của xe
Mô hình một phần tư xe (Quarter Vehicle Model)
Xe tự hành RobuCar được cấu thành từ 4 hệ thống nhỏ lắp đối xứng trên khung xe, do đó mô hình một phần tư xe có thể áp dụng cho cả 4 bánh Đầu tiên, lốp xe được mô hình hóa theo từng phần, bao gồm các yếu tố như độ đàn hồi động, thủy động lực học, khí nén và nhiệt động lực học Tiếp theo, mô hình hóa động cơ điện và cuối cùng là hệ thống dẫn hướng cho bánh xe.
Hình 4: Một phẩn tư của xe được chọn để phân tích
Hình 5: Sơ đồ cấu tạo một phần tư xe
3.2.1 Mô hình hóa lốp xe
3.2.1.1 Mô hình hóa đàn hồi động (3D-Elasto-Dynamic Modeling) a Theo phương dọc (Longitudinal Behavior)
Hình 6: Chuyển động theo chiều dọc của bánh xe
Hình 7: Bond graph model của lốp xe theo phương dọc
Phương trình trạng thái của biểu đồ bond
Với: z j là tọa độ theo phương thẳng đứng k j là hệ số đàn hồi
F Nj là phản lực lên lốp xe
Nhiệt lượng được tạo ra được tính theo
Với z j là tọa độ theo phương thẳng đứng k j là hệ số đàn hồi
F Nj là phản lực lên lốp xe b Theo phương thẳng đứng (Vertical Behavior)
Hình 8: Mô hình hóa tiếp xúc của lốp xe với mặt đất
Hình 9: Bond graph model theo phương thẳng đứng Phương trình động lực học theo phương thẳng đứng là
Với: z j là tọa độ theo phương thẳng đứng k j là hệ số đàn hồi
F Nj là phản lực lên lốp xe c Theo phương ngang (Lateral Behavior)
Hình 10: Bond graph theo phương ngang Áp lực được tạo ra được tính theo công thức
3.2.1.2 Mô hình hóa thủy động lực học (Hydrodynamic Modeling)
Hình 11: Lực hướng tâm và lực bên
Hình 12: Tác động thủy động lực học lên lốp
Hình 13: Bond graph model thủy đông lực học lên lốp xe
Lực ma sát trượt có thể được tính bằng
3.2.1.3 Mô hình hóa khí nén (Pneumatic Modeling)
Hình 14: Áp suất tại mặt tiếp xúc của lốp xe
Hình 15: Mô hình mặt tiếp xúc của lốp xe
Theo phương trình khí lí tưởng
Nếu coi mặt tiếp xúc của lốp xe với mặt đất là hính elip, áp lực của lốp xe có thể được tính theo
3.2.1.4 Mô hình hóa nhiệt động lực học (Thermodynamic Modeling)
Nhiệt lượng trao đổi được tính theo công thức
Với Tj, To là nhiệt độ của lốp đang được xét và nhiệt độ của môi trường
Soj là thermal flow entropy
3.2.1.5 Sơ đồ toàn lốp xe
Trong mô hình tổng quan này, cần tính toán vận tốc và vận tốc góc của xe Nhiệt độ môi trường và hình dạng mặt đất được coi là các tham số đã biết Độ biến dạng theo phương thẳng đứng của lốp xe được xác định thông qua phản lực và áp suất bên trong lốp Sự thay đổi áp suất xảy ra do sự biến đổi nhiệt độ khi lốp ma sát với mặt đất.
Hình 16: Sơ đồ bond của toàn bộ lốp xe
3.2.2 Hê thống kéo cơ điện (Electromechanical Traction System) 3.2.2.1 Phần điện động cơ
Hình 17: Sơ đồ mô hình điện động cơ
Hình 18: Bond graph model phần điện động cơ Phương trình động của động cơ có thể được viết như sau:
3.2.2.2 Phần cơ tính của động cơ
Hình 19: Bond graph model của phần cơ tính động cơ
Hình 20: Mô hình hóa mechanical backlash của động cơ
Phương trình của phần cơ tính động cơ có thể được viết như sau:
3.2.2.3 Hệ thống truyền động bánh răng
Hình 21: Bond graph model của hệ truyền động bánh răng
Vận tốc của bánh xe so với trục động cơ được tính bằng công thức:
Với Nj là hệ số truyền của hộp số
Hình 22: Bond graph model bánh xe
Hình 23: Biểu đồ bond của hệ thống
Phương trình động của bánh xe có thể được viết:
3.2.2.5 Hệ thống dẫn hướng cơ điện (Electromechanical Steering System)
Hình 24: Biểu đồ bond của hế thống lái khi xét đến tiếp xúc với mặt đất
3.2.3 Biểu đồ toàn bộ sơ đồ một phần tư xe
Hình 25: Tổng kết toàn bộ sơ đồ bond một phần tư
Mô hình hóa động lực học của khung xe
Mô hình xe được phân tích theo sáu bậc tư do: ba bậc tịnh tiến và ba bậc xoay (longitudinal, lateral, vertical, roll, pitch, yaw)
3.3.1 Mô hình động theo chiều dọc và ngang (longitudinal & lateral dynamic modeling)
Mô hình xe RobuCar có khả năng đạt tốc độ tối đa 18km/h, cho phép bỏ qua tác dụng của lực hướng tâm Sơ đồ bond thể hiện động học của xe như hình dưới đây.
Hình 26: Sơ đồ lực tác động lên xe
Hình 27: Bond graph model of longitudinal
Hình 28: bond graph model of lateral dynamic
Từ biểu đồ bond, ta có
3.3.2 Mô hình động theo trục xoay yaw (Yaw Dynamic Modeling)
Với L G là quán tính của xe theo phương thẳng đứng đi qua trọng tâm
3.3.3 Mô hình động giảm chấn (Suspension (Vertical) Dynamic
Giả sử khung xe có hình dạng chữ nhật với chiều dài là tổng của hai bán kính \( r_1 + r_2 \) và độ dày là \( 2p \) Góc xoay theo phương pitch và roll lần lượt là \( \phi \) và \( \theta \), trong khi độ dịch chuyển của khối tâm được ký hiệu là \( h \).
Hình 29: Bond graph model of yaw dynamic
Hình 30: Mô hình hệ thông giảm xóc của xe
Hình 31: Lực tác động của lốp với mặt đất
Hình 32: Chuyển động theo phương roll và pitch của khung xe
Từ sơ đô bond ta có
Tương tự với các trục giảm chấn còn lại:
H ình 33: Bond graph model of suspension dynamic
Nên, gia tốc của khối tâm có thể được tính theo công thức:
Hình 34: Bond graph of chasis vertical dynamic
3.3.4 Mô hình động trục xoay pitch (Pitch Dynamic Modeling)
Hình 35: Chuyển động theo góc xoay pitch
Hình 36: Bond graph model of pitch dynamic
Phương trình động lực học có thể được viết là:
3.3.5 Mô hình động trục xoay roll (Roll Dynamic Modeling)
Hình 37: Bond graph of roll dynamicPhương trình động lực học theo trục xoay roll có thể được viết là
Với I G là quán tính khối tâm của xe
Một số thuật toán điều khiển và đánh giá
Phát hiện và cách li lỗi (Fault Detection and Isolation)
Để phát hiện lỗi của cơ cấu chấp hành trên bánh xe của RoboCar, thuật toán phát hiện và cách li lỗi được áp dụng Thuật toán này liệt kê các mối quan hệ không phù hợp, giúp phân biệt giữa hệ thống hoạt động bình thường và khi gặp sự cố Trong mô hình xe RoboCar, việc đo tốc độ góc của bánh xe và dòng điện của motor là cần thiết để phát hiện lỗi trong quá trình hoạt động.
4.1.1 Tạo chuỗi quan hệ lỗi
Từ sơ đồ bond graph hệ thống điện động cơ và bánh xe, ta có 3 phương trình quan hệ lỗi tương ứng cho 3 nút 1,2 và 3.
Hình 38: Sơ đồ bond cho hệ thống động cơ và bánh xe Phương trình ARR cho 3 junction là:
Phương trình đầu tiên thể hiện mối quan hệ nguyên nhân trong hệ thống điện của động cơ, trong khi phương trình thứ hai mô tả nguyên nhân trong phần cơ của động cơ Cuối cùng, phương trình thứ ba mô tả mô hình tiếp xúc giữa bánh xe và mặt đất.
Tương ứng, ta có ma trận đặc trưng lỗi của hệ thống cơ điện (Fault signature matrix of electromechanical) như sau
Hình 39: Fault signature matrix of electromechanical Viết theo cách khác, ta có:
Phần mềm Matlab/Simulink được sử dụng để kiểm nghiệm thuật toán phát hiện lỗi Trong ví dụ này, tín hiệu lỗi mô men được cấp vào thời gian 250 giây tại phần cơ của động cơ bánh trước bên trái Sau khi mô phỏng tín hiệu không mong muốn, quỹ đạo mới đã được thu được như thể hiện trong hình 41.
Hình 40: Mô men lỗi được giả lập
Hình 41: Màn hình phần mềm mô phỏng
Hình 42: Quỹ đạo khi chuyển động bình thường
Hình 43: Quỹ đạo chuyển động sau khi có lỗi
Hình 44: Mô men điều khiển khi hoạt động bình thường
Hình 45: Mô men điều khiển khi lỗi
Đánh giá độ mạnh (Robust Diagnosis)
Từ mô hình xây dựng, chúng ta có thể xác định nguồn gốc của các lỗi và từ đó thực hiện các biện pháp bảo vệ Bên cạnh đó, việc đánh giá độ mạnh cho phép điều chỉnh độ nhạy của hệ thống để ứng phó hiệu quả với các yếu tố ngoại lệ.
Hình 46 :LFT Bond graph model
Mối quan hệ giữa sai số và các thành phần hệ thống của cơ điện động cơ và bánh xe.
Ngưỡng thay đổi của hệ thống được xác định theo
Điều khiển chấp nhận lỗi (Fault Tolerant Control)
4.3.1 Mục tiêu và nguyên lí điều khiển
Mục tiêu của việc điều khiển chấp nhận lỗi là duy trì sự ổn định của hệ thống bất chấp sự xuất hiện của các yếu tố sai lệch và lỗi, chẳng hạn như lỗi ở cơ cấu chấp hành và cảm biến, thông qua việc áp dụng điều khiển vòng kín.
Thuật toán điều khiển chấp nhận lỗi được chia thành hai loại chính: điều khiển thụ động (PFTC) và điều khiển chủ động (AFTC) PFTC sử dụng kỹ thuật điều khiển để duy trì hiệu suất hệ thống ngay cả khi có sai số, với hệ thống điều khiển vòng kín được cố định và không chú ý đến sai số Ngược lại, AFTC điều chỉnh hệ thống điều khiển nhằm cân bằng giữa hiệu suất làm việc cao và sự ổn định của hệ thống.
Hình 47: Một số phương pháp điều khiển áp ứng lỗi chủ động
4.3.2 Mô phỏng đáp ứng lỗi chủ động
Tình huống giả lập được đặt ra:
Xe đang di chuyển trên đường thẳng với điều kiện lí tưởng, áp lực được chia đều
Vận tốc cố định 12km/h, xe không đánh lái
Sử dụng bộ điều khiển PI để tăng áp ứng và có thể chấp nhận lỗi và dễ áp dụng cho hệ thống thực tế
Hình 48: Sơ đồ điều khiển
Hình 49: Xe bị lệch khỏi quỹ đạo lo lỗi cơ cấu chấp hành
Hình 50: Điện áp bánh lái phải khi bị lỗi
Hình 51: Hệ thống điều khiển đáp ứng sự thay đổi tốc độ của bánh phải
Kết quả: xe quay trở lại quỹ đạo ban đầu bằng cách điều chỉnh tốc độ các bánh xe