Моделирование, управление и регулирование энергопотребления гибридного автомобиля

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Растущий дефицит и стоимость ископаемого топлива в сочетании с осознанием проблем, связанных с глобальным потеплением, привели в последние годы к разработке гибридных транспортных средств, которые в настоящее время являются промышленным решением для снижения потребления топлива, а значит, и выбросов CO2 и загрязняющих веществ. На этом фоне недавно был проведен ряд научно-исследовательских программ, посвященных моделированию гибридных автомобилей с целью определения оптимальной архитектуры, моделирования энергетического поведения и определения законов управления энергией; проектированию гибридных автомобилей с целью проверки компонентов и теоретически определенных законов управления энергией; испытаниям автомобилей с целью проверки их работы в реальных условиях. Данная статья посвящена моделированию и симуляции гибридного автомобиля с двумя источниками энергии: двигателем внутреннего сгорания и электродвигателем. Для моделирования принята схема «последовательно-параллельного» гибридного исполнения, поэтому каждый компонент моделируется отдельно. Модель транспортного средства, взятая для моделирования, состоит из набора различных компонентных блоков путем их структурированного соединения. Для управления трансмиссией разрабатывается стратегия управления, роль которой заключается в выборе в каждый момент времени оптимального распределения мощности между различными источниками энергии таким образом, чтобы минимизировать расход топлива и выбросы вредных веществ.

Об авторах

Тарраф Мохаммад

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)

Автор, ответственный за переписку.
Email: mohammadasaat90@gmail.com

аспирант

Россия, Москва

Виталий Валентинович Гаевский

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)

Email: vit-life@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-0349-0813
SPIN-код: 2212-1128
Scopus Author ID: 57195109825

доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Автомобили»

Россия, Москва

Диб Мухаммад

Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Email: muhamaddeeb002@gmail.com
Scopus Author ID: 57216623195

Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Россия, Москва

Список литературы

  1. Шабанов А. В., Ломакин В. В., Шабанов А. А., Сальников В. И. Применение комбинированных силовых установок на автомобилях и экологическая безопасность окружающей среды // Известия МГТУ «МАМИ». 2013. № 1 (15). С. 232–239. EDN: QIMILT.
  2. Alagarsamy T., Moulik B. Review on optimal design of hybrid electric vehicles and electric vehicles // 2018 3rd International Conference for Convergence in Technology (I2CT), Pune, India. 2018. P. 1–5. doi: 10.1109/I2CT.2018.8529748.
  3. Thommyppillai M. P. Optimal path-tracking of virtual race-cars using gainscheduled preview control: PhD thesis, Imperial College of London. London, United Kingdom. 2010. 177 p.
  4. Bradai S., Ghariani M., Guermazi A. Study of the traction chains of different models of electric vehicles with the ADVISOR tool // 2016 7th International Renewable Energy Congress (IREC), Hammamet, Tunisia. 2016. P. 1–6. doi: 10.1109/IREC.2016.7478878.
  5. Brooker A., Hendricks T., Johnson V. [et al.]. Advisor 3. 2+ Documentation. National renewable energy laboratory, National wind technology center, Washington, D. C. Office, 2001.
  6. Wipke K. B., Cuddy M. R., Burch S. D. Advisor 2. 1: a user-friendly advanced powertrain simulation using a combined backward/forward approach // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 1999. Vol. 48. P. 1751–1761. doi: 10.1109/25.806767.
  7. Gaurav A., Gaur A. Modelling of hybrid electric vehicle charger and study the simulation results // 2020 International Conference on Emerging Frontiers in Electrical and Electronic Technologies (ICEFEET), Patna, India. 2020. P. 1–6. doi: 10.1109/ICEFEET49149.2020.9187007.
  8. Шишков Д. А., Дуганова Е. В., Резников Н. В. Особенности конструкции последовательно-параллельной схемы исполнения гибридной силовой установки на примере автомобиля Toyota Prius // Перспективные направления развития автотранспортного комплекса: сб. ст. XIII Междунар. науч.- практ. конф. / под ред. В. В. Салмина. Пенза: Изд-во РИО ПГАУ, 2019. С. 233–237. EDN: UGUFQL.
  9. Emadi A., Rajashekara K., Williamson S., Lukic S. Topological overview of hybrid electric and fuel cell vehicular power system architectures and configuration // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2005. Vol. 54 (3). P. 763–770. doi: 10.1109/TVT.2005.847445.
  10. Сатер Г., Гаевский В. В., Шадрин С. С. Расчетно-экспериментальный метод повышения надежности подвески автомобиля // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). 2020. № 4 (63). С. 20–28. EDN: OGRGVL.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».