Advanced motor control and motion control for electric vehicle (EV) applications
Notice bibliographique
Résumé
The groundbreaking Vector Control methods, also known as Field Oriented Control (FOC), pioneered by Hasse and Blaschke more than 50 years ago, emerged as essential technologies that have facilitated the replacement of DC motors with AC motors in high-performance industrial applications. Presently, commercial drive systems have reached an exceptional level of quality in terms of dynamics and precision. Recent research in motor drives has been directed towards specific areas, such as improving performance and efficiency, as well as increasing reliability through design optimization and sophisticated control techniques. The shift towards electrified transportation over the past two decades has ushered in a new era for the automotive industry: the EV revolution. Several factors have contributed to this transition, such as government policies, energy storage systems, charging infrastructure, …, but the fundamental technologies reside in the motors that have replaced internal combustion engines (ICE) in traditional vehicles. Part 1: Advanced Motor Control In Ev Applications: The first part of this tutorial will commence by addressing the specific performance requirements for motors suitable for these emerging EV applications. We will provide the most important control techniques employed in the common types of motors used in EVs, which include permanent magnet synchronous motors (PMSM), induction motors (IM), and brushless DC (BLDC) motors. Part 2: Ev Motion Control: In the second part of the tutorial, the focus will be made on EV motion control, with an emphasis on motor drive. We will introduce the configuration and modeling of EVs, including motor(s), inverter(s), batteries, and mechanical parts. Subsequently, we will discuss the key aspects of EV control, namely the control of longitudinal and lateral movements. State-of-the-art techniques, including driving force distribution, disturbance observer-based road condition estimation, Fuzzy logic-based control, etc. will be covered in detail. Drawing on a literature review and from our recent research results at the CTI Lab for EVs, HUST, Vietnam, and the e-TESC Lab, University of Sherbrooke, Canada, this tutorial aims to offer participants valuable insights on the EV control, highlighting the remarkable advantage of electric motors over ICE due to their ability to deliver rapid and precise torque development. Several remarks on propulsion system perspectives will also be provided, which inspire research and innovation in this direction. This effort would contribute to the ambitious goal of achieving Net Zero Emissions by 2050, a commitment shared by many countries to address global climate challenges.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».