The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.55
no.1
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pp.41-46
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2006
In electric motor coaches, the rolling stocks move by the adhesive effort between rail and driving wheel. Generally, the adhesive effort is defined by the function of both the weight of electric motor coach and the adhesive effort between rails and driving wheel. The characteristics of adhesive effort is strongly affected by the conditions between rails and driving wheel. When the adhesive effort decreases suddenly, the electric motor coach has slip phenomena. This paper proposes a anti-slip control algorithm which uses the maximum adhesive effort by instantaneous estimation of adhesion force using load torque disturbance observer. Based on this estimated adhesive effort, the anti-slip control is performed to obtain the maximum transfer of the tractive effort.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.5
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pp.414-421
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2007
This paper presents a engine/brake integrated VDC(Vehicle Dynamic Control) system using neural network algorithm methods for wheel slip and yaw rate control. For stable performance of vehicle, not only is the lateral motion control(wheel slip control) important but the yaw motion control of the vehicle is crucial. The proposed NNPI(Neural Network Proportional-Integral) controller operates at throttle angle to improve the performance of wheel slip. Also, the suggested NNPID controller performs at brake system to improve steering performance. The proposed controller consists of multi-hidden layer neural network structure and PID control strategy for self-learning of gain scheduling. Computer Simulation have been performed to verify the proposed neural network based control scheme of 17 dof vehicle dynamic model which is implemented in MATLAB Simulink.
In electric motor coaches, the rolling stocks move by the adhesive effort between rail and driving wheel. Generally, the adhesive effort is defined by the function of both the weight of electric motor coach and the adhesive effort between rails and driving wheel. The characteristics of adhesive effort is strongly affected by the conditions between rails and driving wheel. When the adhesive effort decreases suddenly, inertia conversion the electric motor coach has slip phenomena. This paper proposes a anti-slip control algorithm which uses the maximum adhesive effort by instantaneous estimation of adhesion force using load torque disturbance observer. Based on this estimated adhesive effort, the anti-slip control is performed to obtain the maximum transfer of the tractive effort.
In electric motor coaches, the rolling stocks move by the adhesive effort between rail and driving wheel. Generally, the adhesive effort is defined by the function of both the weight of electric motor coach and the adhesive effort between rails and driving wheel. The characteristics of adhesive effort is strongly affected by the conditions between rails and driving wheel. When the adhesive effort decreases suddenly, the electric motor coach has slip phenomena. This paper proposes a re-adhesion control algorithm which uses the maximum adhesive effort by instantaneous estimation of adhesion force using load torque disturbance observer. Based on this estimated adhesive effort, the re-adhesion control is performed to obtain the maximum transfer of the tractive effort.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.4
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pp.485-493
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2004
Open-loop position estimation methods are commonly used in mobile robot applications. Their strength lies in the speed and simplicity with which an estimated position is determined. However, these methods can lead to inaccurate or unreliable estimates. Two position estimation methods are developed in this paper, one using a single optical flow sensor and a second using two optical sensors. The first method can accurately estimate position under ideal conditions and also when wheel slip perpendicular to the axis of the wheel occurs. The second method can accurately estimate position even when wheel slip parallel to the axis of the wheel occurs. Location of the sensors is investigated in order to minimize errors caused by inaccurate sensor readings. Finally, a method is implemented and tested using a potential field based navigation scheme. Estimates of position were found to be as accurate as dead-reckoning in ideal conditions and much more accurate in cases where wheel slip occurs.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.4
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pp.372-377
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2015
In this paper, the consideration factors that affect the actual driving of a rover wheel was examined based on the wheel-terrain model. For the evaluation of driving performance in a real environment, the test bed of the rover wheel consists of the driving part of the wheel and sensing part of the various parameters was designed and assembled. Using the test bed, the preliminary driving experiment concerning the slip ratio, sinkage, and friction force according to the rotational velocity and the shape of the wheel were carried out and evaluated. The wheel test bed and the experiment results are expected to contribute to finding the optimal result in the designing of the wheel shape and the planning of the driving conditions through further study.
This study proposes a two-layer hierarchical control system that integrates active front wheel steering and four wheel braking torque control to improve vehicle handling performance and stability. The first layer is a robust model matching controller (R-MMC) based on linear matrix inequalities (LMIs), which optimizes an active front steering angle compensation and a desired yaw moment control, and calculates reference wheel slip for the target wheel according to the desired yaw moment. The second layer is a moving sliding mode controller (MSMC) that can track the reference wheel slip in a predetermined time by commanding proper braking torque on the target wheel to achieve the desired yaw moment. Since vehicle sideslip angle measurement is difficult to achieve in practice, a sliding mode observer (SMO) that requires only vehicle yaw rate as the measured input is also developed in this study. The performance and robustness of the SMO and the integrated control system are demonstrated through comprehensive computer simulations. Simulation results reveal the satisfactory tracking ability of the SMO, and the superior improved vehicle handling performance, stability and robustness of the integrated control vehicle.
Song Jeonghoon;Kim Heungseob;Lee Dae Hee;Son Minhyuk
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.8
s.227
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pp.1203-1211
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2004
A traction control systems (TCSs) composed of either a wheel slip controller or a throttle valve controller or an integrated controller of both systems are proposed in this study. To validatethe dynamic characteristics of a vehicle and TCS, a full car model that can simulate the responses of both front wheel drive (2WD) and four wheel drive (4WD) vehicle is also developed. The wheel slip controller uses a sliding mode control scheme and the throttle valve is controlled by a PID controller. The results shows that tHe brake TCS and the engine TCS achieve rapid acceleration, and reduce slip angle on slippery road. When a vehicle is cornering and accelerating maneuver with the brake or engine TCS, understeer or oversteer occur, depending on the driving conditions. The integrated TCS prevents most of these problems and improves the stability and controllability of the vehicle.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.20
no.6
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pp.17-23
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2012
An integrated dynamic control (IDCF) with an active front steering system and an active rear braking system is proposed and developed in this study. A fuzzy logic controller is applied to calculate the desired additional steering angle and desired slip of the rear inner wheel. To validate IDCF system, an eight degree of freedom, nonlinear vehicle model and a sliding mode wheel slip controller are also designed. Various road conditions are used to test the performance. The results show that the yaw rate of IDCF vehicle followed the reference yaw rate and reduced the body slip angle, compared with uncontrolled vehicle. Thus, the IDCF vehicle had enhanced lateral stability and controllability.
In this study, an integrated motor control algorithm for an in-wheel electric vehicle is suggested. It consists of slip control that controls the in-wheel motor torque using the road friction coefficient and slip ratio; yaw rate control that controls the in-wheel motor torque according to the road friction coefficient and the yaw rate error; and velocity control that controls the vehicle velocity by a weight factor based on the road friction coefficient and the yaw rate error. A co-simulator was developed, which combined the vehicle performance simulator based on MATLAB/Simulink and the vehicle model of CarSim. Based on the co-simulator, a human-in-the-loop simulation environment was constructed, in which a driver can directly control the steering wheel, the accelerator pedal, and the brake pedal in real time. The performance of the integrated motor control algorithm for the in-wheel electric vehicle was evaluated through human-in-the-loop simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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