Handling Delays in Yaw Rate Control of Electric Vehicles Using Model Predictive Control With Experimental Verification
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a new approach is proposed to deal with the delay in vehicle stability control using model predictive control (MPC). The vehicle considered here is a rear-wheel drive electric (RWD) vehicle. The yaw rate response of the vehicle is modified by means of torque vectoring so that it tracks the desired yaw rate. Presence of delays in a control loop can severely degrade controller performance and even cause instability. The common approaches for handling delays are often complex in design and tuning or require an increase in the dimensions of the controller. The proposed method is easy to implement and does not entail complex design or tuning process. Moreover, it does not increase the complexity of the controller; therefore, the amount of online computation is not appreciably affected. The effectiveness of the proposed method is verified by means of carsim/simulink simulations as well as experiments with a rear-wheel drive electric sport utility vehicle (SUV). The simulation results indicate that the proposed method can significantly reduce the adverse effect of the delays in the control loop. Experimental tests with the same vehicle also point to the effectiveness of this technique. Although this method is applied to a vehicle stability control, it is not specific to a certain class of problems and can be easily applied to a wide range of model predictive control problems with known delays.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».