2025-02-22T23:40:50-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22eiekhpieduua-article-279753%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T23:40:50-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22eiekhpieduua-article-279753%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T23:40:50-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T23:40:50-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential

Model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential

Introduction. In this paper, a new approach for estimating the speed of in-wheel electric vehicles with two independent rear drives is presented. Currently, the variable-speed induction motor replaces the DC motor drive in a wide range of applications, including electric vehicles where quick dynamic...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Khemis, A., Boutabba, T., Drid, S.
Format: Article
Language:English
Published: National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine” 2023
Subjects:
електромобіль
асинхронні машини
еталонна адаптивна система
полеорієнтоване керування
електричний диференціал
регулятор з нечіткою логікою
electrical vehicle
induction machines
model reference adaptive system
field oriented control
electric differential
fuzzy logic controller
Online Access:http://eie.khpi.edu.ua/article/view/279753
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id eiekhpieduua-article-279753
record_format ojs
institution Electrical Engineering & Electromechanics
collection OJS
language English
topic електромобіль
асинхронні машини
еталонна адаптивна система
полеорієнтоване керування
електричний диференціал
регулятор з нечіткою логікою
electrical vehicle
induction machines
model reference adaptive system
field oriented control
electric differential
fuzzy logic controller
spellingShingle електромобіль
асинхронні машини
еталонна адаптивна система
полеорієнтоване керування
електричний диференціал
регулятор з нечіткою логікою
electrical vehicle
induction machines
model reference adaptive system
field oriented control
electric differential
fuzzy logic controller
Khemis, A.
Boutabba, T.
Drid, S.
Model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential
topic_facet електромобіль
асинхронні машини
еталонна адаптивна система
полеорієнтоване керування
електричний диференціал
регулятор з нечіткою логікою
electrical vehicle
induction machines
model reference adaptive system
field oriented control
electric differential
fuzzy logic controller
format Article
author Khemis, A.
Boutabba, T.
Drid, S.
author_facet Khemis, A.
Boutabba, T.
Drid, S.
author_sort Khemis, A.
title Model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential
title_short Model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential
title_full Model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential
title_fullStr Model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential
title_full_unstemmed Model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential
title_sort model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential
title_alt Model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential
description Introduction. In this paper, a new approach for estimating the speed of in-wheel electric vehicles with two independent rear drives is presented. Currently, the variable-speed induction motor replaces the DC motor drive in a wide range of applications, including electric vehicles where quick dynamic response is required. This is now possible as a result of significant improvements in the dynamic performance of electrical drives brought about by technological advancements and development in the fields of power commutation devices, digital signal processing, and, more recently, intelligent control systems. The system’s reliability and robustness are improved, and the cost, size, and upkeep requirements of the induction motor drive are reduced through control strategies without a speed sensor. Successful uses of the induction motor without a sensor have been made for medium- and high-speed operations. However, low speed instability and instability under various charge perturbation conditions continue to be serious issues in this field of study and have not yet been effectively resolved. Some application such as traction drives and cranes are required to maintain the desired level of torque down to low speed levels with uncertain load torque disturbance conditions. Speed and torque control is more important particularly in motor-in-wheel traction drive train configuration where vehicle wheel rim is directly connected to the motor shaft to control the speed and torque. Novelty of the proposed work is to improve the dynamic performance of conventional controller used of model reference adaptive system speed observer using both type-1 and type-2 fuzzy logic controllers. Purpose. In proposed scheme, the performance of the engine is being controlled, fuzzy logic controller is controlling the estimate rotor speed, and results are then compared using type-1 and type-2. Method. For a two-wheeled motorized electric vehicle, a high-performance sensorless wheel motor drive based on both type-2 and type-1 fuzzy logic controllers of the model reference adaptive control system is developed. Results. Proved that, using fuzzy logic type-2 controller the sensorless speed control of the electrical differential of electric vehicle EV observer, much better results are achieved. Practical value. The main possibility of realizing reliable and efficient electric propulsion systems based on intelligent observers (type-2 fuzzy logic) is demonstrated. The research methodology has been designed to facilitate the future experimental implementation on a digital signal processor.
publisher National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine”
publishDate 2023
url http://eie.khpi.edu.ua/article/view/279753
work_keys_str_mv AT khemisa modelreferenceadaptivesystemspeedestimatorbasedontype1andtype2fuzzylogicsensorlesscontrolofelectricalvehiclewithelectricaldifferential
AT boutabbat modelreferenceadaptivesystemspeedestimatorbasedontype1andtype2fuzzylogicsensorlesscontrolofelectricalvehiclewithelectricaldifferential
AT drids modelreferenceadaptivesystemspeedestimatorbasedontype1andtype2fuzzylogicsensorlesscontrolofelectricalvehiclewithelectricaldifferential
first_indexed 2024-06-01T14:40:34Z
last_indexed 2024-06-01T14:40:34Z
_version_ 1800670108302966784
spelling eiekhpieduua-article-2797532023-06-27T18:29:22Z Model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential Model reference adaptive system speed estimator based on type-1 and type-2 fuzzy logic sensorless control of electrical vehicle with electrical differential Khemis, A. Boutabba, T. Drid, S. електромобіль асинхронні машини еталонна адаптивна система полеорієнтоване керування електричний диференціал регулятор з нечіткою логікою electrical vehicle induction machines model reference adaptive system field oriented control electric differential fuzzy logic controller Introduction. In this paper, a new approach for estimating the speed of in-wheel electric vehicles with two independent rear drives is presented. Currently, the variable-speed induction motor replaces the DC motor drive in a wide range of applications, including electric vehicles where quick dynamic response is required. This is now possible as a result of significant improvements in the dynamic performance of electrical drives brought about by technological advancements and development in the fields of power commutation devices, digital signal processing, and, more recently, intelligent control systems. The system’s reliability and robustness are improved, and the cost, size, and upkeep requirements of the induction motor drive are reduced through control strategies without a speed sensor. Successful uses of the induction motor without a sensor have been made for medium- and high-speed operations. However, low speed instability and instability under various charge perturbation conditions continue to be serious issues in this field of study and have not yet been effectively resolved. Some application such as traction drives and cranes are required to maintain the desired level of torque down to low speed levels with uncertain load torque disturbance conditions. Speed and torque control is more important particularly in motor-in-wheel traction drive train configuration where vehicle wheel rim is directly connected to the motor shaft to control the speed and torque. Novelty of the proposed work is to improve the dynamic performance of conventional controller used of model reference adaptive system speed observer using both type-1 and type-2 fuzzy logic controllers. Purpose. In proposed scheme, the performance of the engine is being controlled, fuzzy logic controller is controlling the estimate rotor speed, and results are then compared using type-1 and type-2. Method. For a two-wheeled motorized electric vehicle, a high-performance sensorless wheel motor drive based on both type-2 and type-1 fuzzy logic controllers of the model reference adaptive control system is developed. Results. Proved that, using fuzzy logic type-2 controller the sensorless speed control of the electrical differential of electric vehicle EV observer, much better results are achieved. Practical value. The main possibility of realizing reliable and efficient electric propulsion systems based on intelligent observers (type-2 fuzzy logic) is demonstrated. The research methodology has been designed to facilitate the future experimental implementation on a digital signal processor. Вступ. У цій роботі представлений новий підхід до оцінки швидкості колісних електромобілів із двома незалежними задніми приводами. В даний час асинхронний двигун із регульованою швидкістю замінює двигун постійного струму в широкому діапазоні застосувань, включаючи електромобілі, де потрібний швидкий динамічний відгук. Тепер це можливо внаслідок значного покращення динамічних характеристик електроприводів, викликаного технологічними досягненнями та розробками в галузі пристроїв комутації потужності, цифрової обробки сигналів та останнім часом інтелектуальних систем управління. Надійність та стійкість системи підвищуються, а вартість, розмір та вимоги до обслуговування асинхронного двигуна знижуються завдяки стратегіям керування без датчика швидкості. Успішне використання асинхронного двигуна без датчика було виконано для роботи на середніх та високих швидкостях. Проте низькошвидкісна нестабільність і нестабільність за умов збурення заряду продовжують залишатися серйозними проблемами у цій галузі досліджень і досі не вирішені ефективно. У деяких застосуваннях, таких як тягові приводи та крани, потрібно підтримувати бажаний рівень крутного моменту аж до низьких рівнів швидкості з невизначеними умовами збурення крутного моменту навантаження. Контроль швидкості і крутного моменту більш важливий, особливо в конфігурації тягової трансмісії з двигуном в колесі, де обід колеса транспортного засобу безпосередньо з'єднаний з валом двигуна для управління швидкістю і крутним моментом. Новизна запропонованої роботи полягає у поліпшенні динамічних характеристик звичайного регулятора, що використовується в еталонній моделі спостерігача швидкості адаптивної системи з використанням регуляторів нечіткої логіки як першого, так і другого типу. Мета. У запропонованій схемі контролюються характеристики двигуна, нечіткий логічний контролер управляє оцінною частотою обертання ротора, а потім порівнюються результати з використанням типу 1 і типу 2. Метод. Для двоколісного моторизованого електромобіля розроблено високопродуктивний бездатчиковий двигун-привід коліс на основі нечітких логічних контролерів як 2-го, так і 1-го типів еталонної системи адаптивного управління. Результати. Доведено, що з використанням регулятора нечіткої логіки 2-го типу для бездатчикового управління швидкістю EV-спостерігача електричного диференціала електромобіля досягаються значно кращі результати. Практична цінність. Показано принципову можливість реалізації надійних та ефективних електрореактивних рухових установок на основі інтелектуальних спостерігачів (нечітка логіка 2-го типу). Розроблено методологію дослідження для полегшення майбутньої експериментальної реалізації на цифровому сигнальному процесорі. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine” 2023-06-27 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/279753 10.20998/2074-272X.2023.4.03 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 4 (2023); 19-25 Электротехника и Электромеханика; № 4 (2023); 19-25 Електротехніка і Електромеханіка; № 4 (2023); 19-25 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/279753/276492 Copyright (c) 2023 A. Khemis, T. Boutabba, S. Drid http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

Similar Items