اسم الباحث : محمد الباقر نجم عبد
اسم المشرف : أ.د. علي عبد الرزاق عباس الطاهر ;أ.م.د. أحمد عبد الهادي أحمد
الكلمات المفتاحية : Hybrid Electric Vehicle, Backstepping Control, Permanent Magnet Synchronous Motor, Super-Lift Converter, Maximum Power Point Tracking, Model Predictive Control.
الكلية : كلية الهندسة
الاختصاص : علوم الهندسة الكهربائية
سنة نشر البحث : 2024
تحميل الملف : اضغط هنا لتحميل البحث
الخلاصة
يظل قطاع النقل أحد المساهمين الرئيسيين في ظاهرة الاحتباس الحراري ، وذلك بشكل أساسي بسبب انبعاثات الغازات الدفيئة من المركبات التي تعمل بالبنزين. تقدم المركبات الكهربائية الهجينة حلاً قويًا ، حيث تقلل بشكل كبير من البصمة الكربونية. ومع ذلك ، فإن تحسين أداء أنظمة التحكم بها يمثل تحديات مستمرة. تناول هذا البحث هذه التحديات من خلال دراسة طرق تحسين أداء المركبات الكهربائية الهجينة واستكشاف إمكانية تحويلها إلى أنظمة مستقلة. توفر نتائج البحث رؤى قيمة للتطوير المستقبلي للمركبات الكهربائية الهجينة ودمجها مع تقنية القيادة الذاتية. حدد البحث مجالين رئيسيين لتحسين أداء المركبات الكهربائية الهجينة: تحكم المحرك وتحسين نظام تخزين الطاقة. قارنت الدراسة بين أنواع مختلفة من المحركات وطرق التحكم من خلال عمليات محاكاة مكثفة. برز المحرك ذو المغناطيس الدائم كخيار أمثل ، خاصة عند إقرانه بالتحكم المتتابع. أظهر المحرك ذو المغناطيس الدائم أداءً متفوقًا في جميع سيناريوهات الاختبار ، بما في ذلك السرعة المتغيرة وعزم الدوران ، مقارنة بالمحركات التيارالمستمر بدون فرشاة . وجد أن أفضل مزيج هو نظام المحرك ذو المغناطيس الدائم مع التحكم الخلفي. قدم المحرك ذو المغناطيس الدائم العديد من المزايا الهامة على المحركات التيارالمستمر بدون فرشاة وتقنيات التحكم الأخرى مثل التحكم في الوضع المنزلق و التحكم الموجه نحو المجال، بما في ذلك السماح بالتحكم المتتابع بتوصيل طاقة دقيق ، مما يقلل من فقدان الطاقة, قلل هذا المزيج بشكل فعال من تموج عزم الدوران ، وهي ظاهرة تسبب خرج عزم دوران غير متساوي واهتزازات. و قلل التحكم المتتابع من تقلبات السرعة وعزم الدوران ، مما أدى إلى تشغيل السيارة بسلاسة أكبر. خاضت الاطروحة في تحسين نظام تخزين الطاقة ، الذي يضم البطاريات والمكثفات الفائقة ونظام الطاقة الشمسية. كان التركيز على زيادة خرج الطاقة مع ضمان استقرار النظام. تم تقييم عدة تقنيات عبر فئات مختلفة. أثبتت طريقة المضايقة والملاحظة أنها الأكثر فعالية في استخراج أقصى قدر من الطاقة من الألواح الشمسية. يُترجم هذا إلى شحن أسرع للبطارية والمكثف الفائق ، مما يعزز الكفاءة العامة للطاقة في المركبات الكهربائية الهجينة. أظهر المحول سوبر ليو أداءً متفوقًا مقارنة بالمحول التعزيزي. لقد قدم تنظيمًا أفضل للجهود ، وقلل من التجاوز والتذبذبات في جهد الخرج ، وحسن كفاءة تتبع نقطة التشغيل الأقصى.أظهرت نتائج محاكاة الدراسة أن كفاءة مستويات العاكس المختلفة. برز العاكس متعدد المستويات ذو السبعة مستويات كالفائز الواضح ، حيث قلل من التقلبات والتموجات في السرعة وعزم الدوران. بالإضافة إلى ذلك ، فقد أثر بشكل إيجابي على نظام تخزين الطاقة من خلال تقليل تقلبات التيار أثناء الشحن والتفريغ وتحسين خصائص تيار التشغيل. إلى جانب تحسين الأداء ، تم دراسة الجدوى الفنية لتحويل المركبات الكهربائية الهجينة إلى مركبات ذاتية القيادة. تم استخدام نموذج تحكم تنبؤي تكيفي من خلال عمليات محاكاة لتقييم فعاليته في التحكم في مسار مركبة كهربائية هجينة ذاتية القيادة. كانت النتائج مشجعة. أظهر استخدام نموذج تحكم تنبؤي تكيفي دقة عالية في تتبع المسارات المحددة مسبقًا. أظهرت النتائج أن دقة متحكم السرعة وعزم الدوران وصلت إلى 99.4%، وانخفض تموج عزم الدوران إلى 0.083% مع التحكم بالخطوة الخلفية. يتم زيادة الطاقة المستخرجة من اللوحة الشمسية إلى 15% عند استخدام P&O مع محول Super-lift Luo. يعتبر الوصول إلى كفاءة تتبع المسار بنسبة 99.2% بمثابة تتبع مسار دقيق للغاية.
Supporting the Electric Motor of A Hybrid Autonomous Vehicle by Intelligent Speed Controller
Abstract
Hybrid Electric Vehicles (HEVs) offer a promising solution to mitigate the transportation sector’s environmental impact by reducing greenhouse gas emissions. This thesis aims to enhance the performance and control systems of HEVs. A comprehensive investigation of permanent magnet synchronous motor (PMSM) motor control strategies was conducted. Lyapunov stability theory-based backstepping control is the most effective way to track motor speed accurately and efficiently, which is essential for HEV dynamics. This study explored advanced energy management strategies for HEV systems to optimize energy utilization. A hybrid energy storage system was investigated using a rechargeable battery, supercapacitor, and solar energy integration. After evaluating several Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms, it was found that the Perturbation and Observation (P&O) method performed better at maximizing the power extracted from solar panels.
Moreover, a comparative analysis of DC-DC converter topologies revealed the Super-Lift converter as the most efficient for voltage level conversion. The extracted power from the solar panel is increased to 15% when using P&O with a Super-lift Luo converter. Multi-level inverters were used to ensure smooth operation and reduce torque ripple. The torque ripple decreased to 0.083%. A fractional PID controller was employed for intelligent energy management. To further improve the capabilities of HEVs, this thesis investigated the viability of autonomous operation. An Adaptive Model Predictive Control (AMPC) strategy was developed and simulated to enable precise path tracking for Autonomous Hybrid Electric Vehicles (AHEVs). Simulation results demonstrated exceptional path-tracking accuracy of 99.2%, highlighting the potential of AMPC for safe and efficient autonomous driving. The proposed control strategies and energy management system were rigorously evaluated through MATLAB/Simulink simulations. The results show essential improvements in energy economy, motor performance, and overall HEV system performance. This thesis advances HEV technology by offering practical options for improved motor control, efficient energy management, and autonomous capabilities.
