Study of methods of energy efficiency improvement considering operation modes of traction electric drive with use of the methods of virtual mathematical modelling

封面

如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: Currently, the problem of making wheeled vehicles more environmentally-friendly is one of the most relevant, as using electric vehicles with on-board traction batteries becomes the most popular technical solution. However, the batteries capacity remains relatively low, so efficiency of using them depends on selection the most optimal components of traction electric equipment and implementing the most advanced algorithms of traction electric drive control. Therefore, development of the methods helping to achieve maximal energy efficiency at all stages of design, manufacturing and operation is highly important.

AIM: Development of fundamentals and methods of improvement of wheeled vehicles energy efficiency at the design stage with the use of virtual mathematical modelling.

METHODS: The study was conducted with the MATLAB/Simulink software package.

RESULTS: Theoretical basis of the improvement methods with the use of mathematical modelling of virtual operation of the vehicle’s digital twin in the MATLAB/Simulink is given in the paper.

CONCLUSIONS: The practical value of the study lies in ability of using the proposed methods in development of prosperous wheeled vehicles.

作者简介

Aleksander Klimov

KAMAZ Innovation Center; Moscow Polytechnic University

编辑信件的主要联系方式.
Email: klimmanen@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5351-3622
SPIN 代码: 7637-3104

Cand. Sci. (Engineering), Head of the Electric Vehicles Service, Associate Professor of the Advanced Engineering School of Electric Transport

俄罗斯联邦, 62 Bolshoy boulevard, Skolkovo Innovation center, 143026 Moscow; Moscow

参考

  1. Litvinov AS, Farobin YaE. Car: Theory of performance properties. Moscow: Mashinostroenie; 1989. (In Russ).
  2. Klimov AV. Synthesis of an adaptive observer of the resistance torque at a shaft of a traction electric motor. Tractors and Agricultural Machinery. 2023;90(2):99–105. (In Russ). EDN VKZKOY doi: 10.17816/0321-4443-119856
  3. Andryushchenko VA. Theory of automatic control systems: textbook. allowance. Leningrad: Leningradskiy un-t; 1990. (In Russ).
  4. Aliev FA, Larin VB, Naumenko KI, et al. Optimization of linear time-invariant control systems. Kyiv: Naukova dumka; 1978. (In Russ).
  5. Ivanov VA, Faldin FV. Theory of optimal automatic control systems. Moscow: Nauka; 1981. (In Russ).
  6. Afanasyev BA, Belousov BN, Zheglov LF, et al. Design of all-wheel drive wheeled vehicles: textbook. for universities; In 3 vols. Vol. 3. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2008. (In Russ).
  7. Polungyan AA, Fominykh AB, Staroverov NN. Dynamics of wheeled vehicles: textbook. allowance. Part 1. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2013. (In Russ).
  8. Zhileikin MM, Kotiev GO. Modeling of vehicle systems: textbook. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2020. (In Russ).
  9. Aliev FA, Larin VB, Naumenko KI, et al. Optimization of linear time-invariant control systems. Kyiv: Naukova dumka; 1978. (In Russ).
  10. Keller A, Sergeevsky YuN. Direct measurement of torque in an electric drive. In: Proceedings of the VIII International (XIX All-Russian) Conference on Automated Electric Drive AEP-2014. Saransk, October 07–09, 2014. Saransk; 2014:58–62. (In Russ).
  11. Smolin V, Topolskaya I, Gladyshev S. Energy Method for Torque Control of a Synchronous Traction Motor. SAE Technical Paper. 2018. doi: 10.4271/2018-01-0766
  12. Zhileykin MM, Klimov AV, Maslennikov IK. Control signal algorithm of the accelerator pedal providing an effective energy consumption by an electrobus traction gear. Izvestiya MGTU MAMI. 2022;16(1):51–60. (In Russ). EDN ELJNKK doi: 10.17816/2074-0530-100232
  13. Klimov AV, Ukhov IV, Ryabtsev FA, et al. On equivalent operating modes of transmissions of vehicles with electric traction drive. Nauchnye issledovaniya: itogi i perspektivy. 2020;1(1):61–68. (In Russ). EDN ERYJZI doi: 10.21822/2713-220X-2020-1-1-61-68
  14. Shao L, Karci A, Tavernini D, et al. Design Approaches and Control Strategies for Energy-Efficient Electric Machines for Electric Vehicles - A Review. IEEE Access. 2020;8:116900-116913. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2993235

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Main view of the vehicle (a) and the drivetrain diagram (b).

下载 (114KB)
索引源数据
3. Fig. 2. The simulation model of vehicle motion in the MATLAB/Simulink: 1 — ground surface; 2 — the vehicle dynamics block; 3 — traction electric motors; 4 — a driving cycle; 5 — inverters; 6 — drivetrain; 7 — climatic conditions; 8 — an electricity storage system; 9 —a wheel; 10 — front suspension; 11 — rear suspension; 12 — a control system; 13 — a rear axle.

下载 (190KB)
索引源数据
4. Fig. 3.

下载 (150KB)
索引源数据
5. Fig. 3. Time-domain motion velocity of a wheeled vehicle.

下载 (151KB)
索引源数据
6. Fig. 4. Probability density distribution of motion velocity.

下载 (169KB)
索引源数据
7. Fig. 5. Probability density distribution of wheel rotation velocity.

下载 (178KB)
索引源数据
8. Fig. 6. Probability density distribution of torque at wheels.

下载 (122KB)
索引源数据
9. Fig. 7. Distribution of operation points of torque at driving wheels.

下载 (217KB)
索引源数据
10. Fig. 8. Typical electromechanical performance diagram of a traction electric motor and areas of the highest efficiency of various types of electric motors: SPM — permanent-magnet synchronous motors; IPM — internal permanent magnet motors; IM — induction motors; SR — switched reluctance motors.

下载 (57KB)
索引源数据
11. Fig. 9. The operating points combined with the typical performance diagram of electric motors.

下载 (78KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


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».