Synthesis of an adaptive observer of the resistance torque at a shaft of a traction electric motor

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Operating companies and consumers have demands to vehicles for efficiency improvement and cost cut. A part of substantial expenses is fuel cost, therefore use of vehicles with electric drive such as hybrid or pure electric (battery-electric) has potential for agriculture. It is mainly important for them to have the drivetrain characterized by high efficiency that increases autonomous mileage for one charge. To achieve this, it is necessary to control electric motors in the way to ensure maximal surface grip coefficient without wheel slipping. In this case, real-time defining of wheel resistance torque in necessary for efficient control.

AIMS: Development of the theoretical basis and the law of optimal estimation of the resistance torque at a shaft of traction electric motor of transport vehicles for the sake of efficient control of traction electric drive.

METHODS: Simulation of the law of optimal estimation of the resistance torque at a shaft of traction electric motor was carried out in the MATLAB/Simulink software package.

RESULTS: The article provides with theoretical basis of formatting the law of optimal estimation of the resistance torque at a shaft of traction electric motor of transport vehicles for the sake of efficient control of traction electric drive, the law of optimal estimation of the resistance torque at a shaft of traction electric motor and the results of simulation of the law of optimal estimation of the resistance torque at a shaft of traction electric motor obtained in the MATLAB/Simulink.

CONCLUSIONS: Practical value of the study lies in ability of using the proposed control laws for development of transport vehicles drivetrain control system.

About the authors

Aleksandr V. Klimov

KAMAZ Innovation Center, Skolkovo Innovation Center; Moscow Polytechnic University

Author for correspondence.
Email: Aleksandr.Klimov@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0002-5351-3622
SPIN-code: 7637-3104

Cand. Sci. (Tech.), Head of the Electric Vehicles Department

Russian Federation, Moscow; Moscow

References

  1. Andryushchenko VA. Theory of automatic control systems: Textbook. Leningrad: Izd-vo Leningradskogo un-ta; 1990. (in Russ.)
  2. Aliev FA, Larin VB, Naumenko KI, et al. Optimization of linear time-invariant control systems. Kyev: Naukova dumka; 1978. (in Russ.)
  3. Ivanov VA, Faldin FV. Theory of optimal automatic control systems. Moscow: Nauka, 1981. (in Russ.)
  4. Afanasiev BA, Belousov BN, Zheglov LF. Designing of all-wheel drive wheeled vehicles: a textbook for high schools; in 3 Vols. Vol. 3. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2008. (in Russ.)
  5. Polungyan AA, Fominykh AB, Staroverov NN. Dynamics of wheeled vehicles: textbook. Part 1. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2013. (in Russ.)
  6. Zhileikin MM, Kotiev GO. Vehicle Systems Modeling: Tutorial. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2020. (in Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Block diagram of the software module of the algorithm of estimation of the resistance torque at a shaft of an electric motor in the MATLAB/Simulink interface.

Download (29KB)
3. Fig. 2. Main view of the vehicle (a) and drivetrain layout (b).

Download (95KB)
4. Fig. 3. Time-domain resistance torque at a shaft of traction electric motor: 1 ― measured; 2 ― estimated.

Download (128KB)

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».