Active neuro-fuzzy integrated vehicle dynamics controller to improve the vehicle handling adn stability at complicated maneuversReport as inadecuate




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Advisors: López Boada, BeatrizDíaz López, Vicente

Department-Institute: Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica

Issued date: 2013-06

Defense date: 2013-07-09

Review: PeerReviewed

Keywords: Automobile Industry , Vehicle stability , Vehicle dynamics , Fuzzy logic control system

Rights: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España

Abstract: 

With the recent advancements in vehicle’s industry, driving safety inpassenger vehicles is considered one of the key issues in designing any vehicle.According to other studies Electronic Stability Control ESC is consideredto be the greatest road safetyWith the recent advancements in vehicle’s industry, driving safety inpassenger vehicles is considered one of the key issues in designing any vehicle.According to other studies Electronic Stability Control ESC is consideredto be the greatest road safety innovation since the seatbelt. Yet ESC hasits drawbacks, that encouraged the development of other stability systems tocorrect or compensate these draw backs. But to efficiently make up for theESC problems the integration of various control systems is needed, which isa pretty complicated task on its own. Lately, solving this stability problembecame a hot research topic accompanied by the market demands for improvingthe available stability systems.Therefore, this thesis aims to add an innovative approach to help improvethe vehicle stability. This approach consists of an intelligent algorithm thatcollects data about the vehicle characteristics and behavior. Then it uses anArtificial Neural Network to construct a fuzzy logic control system throughlearning from the optimum control values that was generated beforehand bythe intelligent algorithm. This way, the proposed controller didn’t depend onlyon experts’ knowledge like the other controllers presented in the literature.This makes the controller more generic and reliable which is a very importantaspect in designing a safety critical controller, like the presented one, whereany fault in it can lead to a fatal accident.Also using the technique of using an Artificial Neural Network to constructa fuzzy logic control allows benefiting from the learning and autoautoadaptioncapability of neural networks and the smooth controlling performancethat fuzzy logic controllers offers.Simulations results show the effectiveness of the proposed controller forimproving the vehicle stability in different driving maneuvers. Where the controller’sresults were compared to an uncontrolled vehicle and another vehicle controlled by a controller from the literature. -+- 

Cuando un vehículo entra en una curva a alta velocidad, la aceleraciónlateral producida hace que el vehículo tienda a ser más inestable y menoscontrolable desde el punto de vista del conductor. Esta inestabilidad, podríaconllevar un comportamiento no desCuando un vehículo entra en una curva a alta velocidad, la aceleraciónlateral producida hace que el vehículo tienda a ser más inestable y menoscontrolable desde el punto de vista del conductor. Esta inestabilidad, podríaconllevar un comportamiento no deseado del vehículo, como el sub-viraje o elsobre-viraje, que pueden llevar al vehículo a salirse de su curso previsto o quevuelque. Además, las estadísticas concluyen que la inestabilidad lateral delvehículo es causa de accidentes de fatales consecuencias. Para hacer frente aeste problema, se han propuesto varios sistemas de control, con el objetivo degenerar una acción contraria que lleve de nuevo al vehículo a su curso deseado.Estos sistemas pretenden alterar de una manera u otra las fuerzas centrífugasdel neumático con el fin de producir fuerzas de compensación que ayuden amantener el control lateral del vehículo. Estos controladores presentan estrategiasde control diferentes: algunos intentan afectar directamente a los ángulos de dirección de los neumáticos, otros inciden en las fuerzas longitudinales de los neumáticos para crear un momento de guiñaada alrededor del eje verticaldel vehículo, y por último, otros intentan afectar a la distribución de la cargavertical entre los neumáticos. Por ello, debido a la diferencia de las características de cada uno de estos sistemas, sus capacidades de controlar también difieren. Sin desmerecer a ninguno de ellos, algunos demuestran mayor eficaciaen situaciones de inestabilidad suaves; otros lo son cuando el vehículo llega asus límites de adhesión, y los hay cuando la aceleración lateral supera un ciertovalor.Por esta razón, se recomienda el uso de más de un sistema de control parabeneficiarse de las ventajas de sus diferentes conceptos de control. Sin embargo,la combinación de más de un controlador de estabilidad de un vehículo,no es tarea fácil, dado que podrían producirse conflictos entre los diferentes controladores, así como la superposición de los diferentes objetivos de control. Adicionalmente, una simple combinación podría llevar a una mayor complejidaddel hardware y el software usados, debido a la posible repetición de sensoresy actuadores, y en consecuencia a una complejidad de cables de conexión.Por ello, se han propuesto sistemas de Dinámica de Vehículos de Control IntegralIVDC, para proporcionar una integración cuidadosamente diseñadacon el objetivo de coordinar los diferentes sistemas de control del chasis. Deesta manera, los conflictos de control podrían ser eliminados, y los resultadospodrían reforzarse aún más mediante tal combinación. Igualmente el coste y lacomplejidad del sistema podrían reducirse debido al posible uso compartido desensores, actuadores, unidades de control y cables. Recientemente, los sistemasde IVDC han sido un tema de investigación recurrente, existiendo distintos sistemasen la literatura que han intentado controlar varias combinaciones de loscitados controladores utilizando una variedad de técnicas de control, muchosde los cuales han mostrado resultados prometedores en la mejora del manejodel vehículo a través de los resultados de simulaciones.No obstante, estos sistemas eran manualmente diseñados y probados enun número limitado de maniobras y condiciones. Además, han sido testadosen las mismas maniobras utilizadas para su dise˜no y, por tanto, su fiabilidady previsibilidad son cuestionables. Por otra parte, los sistemas de control deestabilidad del vehículo son considerados como sistemas de seguridad crítica,donde cualquier error podría causar un accidente fatal. De este modo, comoconsecuencia de la imprecisión humana, un controlador diseñado manualmenteque ha sido desarrollado a través de pruebas de situación limitada, es propenso a errores que generan deficiencias en ciertas zonas de control o a inexactitudesen las decisiones de los valores de control.Por otra parte, la selección manual del margen de control dedicado acada sub-sistema integrado no asegura la optimización de las capacidades delos controladores. Además, dado que estos controladores son diseñados por elhombre, cualquier variación de las características del modelo del vehículo, comopor ejemplo algo tan sencillo como el cambio en la rigidez de la suspensión,necesitaría de intervención humana para volver a calibrar o volver a ajustarmanualmente el sistema con el objetivo de adaptarse a la variación realizada.Por lo tanto, en esta tesis se intentará reemplazar el conocimiento humanoy los sistemas diseñados manualmente, por un sistema automatizado einteligente, que autoconstruye el sistema de control sin intervención humana. Este método utilizará una red neuronal inteligente que aprende los valores óptimos de control a través de un algoritmo extenso de minería de datos. Enconsecuencia, se autoconstruye un controlador de lógica difusa que corrige laestabilidad del vehículo a través de un sistema activo de corrección de la entradaal volante y un sistema de control de ángulo de guiñada mediante losfrenos. Las entradas de control de estos sistemas serán la velocidad del ángulode guiñada y el ángulo de deslizamiento lateral, siendo los controladores máseficaces presentados en la literatura.+- 







Author: Raouf Hasan-Farag, Rana

Source: http://e-archivo.uc3m.es


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Universidad Carlos III de Madrid Repositorio institucional e-Archivo http:--e-archivo.uc3m.es Tesis Tesis Doctorales 2013-06 Active neuro-fuzzy integrated vehicle dynamics controller to improve the vehicle handling adn stability at complicated maneuvers Raouf Hasan-Farag, Rana http:--hdl.handle.net-10016-17974 Descargado de e-Archivo, repositorio institucional de la Universidad Carlos III de Madrid TESIS DOCTORAL Active Neuro-Fuzzy Integrated Vehicle Dynamics Controller to improve the vehicle handling and stability at complicated maneuvers Autor: Rana Raouf Hasan Farag Directores: Prof.
Dr.
Beatriz Lopez Boada Full Prof.
Dr.
Vicente Diaz Lopez DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA MECÁNICA Leganés, Junio 2013 TESIS DOCTORAL Active Neuro-Fuzzy Integrated Vehicle Dynamics Controller to improve the vehicle handling and stability at complicated maneuvers Autor: Rana Raouf Hasan Farag Directores: Prof.
Dr.
Beatriz Lopez Boada Full Prof.
Dr.
Vicente Diaz Lopez Firma del Tribunal Calificador: Firma Presidente: Vocal: Secretario: Calificación: Leganés, de Julio de 2013 . hi Dedicated to my Mom, my Dad, my Sister and to Karim. El Profeta Muhammad dijo: “Cuando un hombre muere, todas sus obras se terminan a excepción de tres tipos: una caridad continua y perpetua que deja atrás, o un conocimiento que él enseñó y difundió, o un hijo piadoso que pide perdón en su nombre.” Prophet Muhammad said: “When a man dies, his deeds come to an end except for three things: a ceaseless charity, or a beneficial knowledge, or a virtuous descendant who prays for him.” Abstract With the recent advancements in vehicle’s industry, driving safety in passenger vehicles is considered one of the key issues in designing any vehicle. According to other studies Electronic Stability Control (ESC) is considered to be the greatest road safety innovation since the seatbelt.
Yet ESC has its drawbacks, that encouraged the development of other stability systems...





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