Performans ve sürülebilirlik ölçütlerini sağlamak için motor kontrol ünitesinin çevrimiçi optimizasyonu

Yıl 2024, Cilt: 39 Sayı: 4, 2041 - 2056, 20.05.2024

Özer Ulucay , Selim Sivrioğlu , Muammer Özkan

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1226530

Öz

Otomotiv kontrol modüllerinde, sistem kontrolü için kalibrasyon parametreleri kullanılmaktadır ve optimum performans için optimize edilmeleri gerekmektedir. Araçların başlangıç performansları ve sürülebilirlikleri, kullanım mesafesi ve şartlarına bağlı olarak ortaya çıkan yıpranmalardan olumsuz etkilenir. Fakat mevcut motor kontrol ünitelerinin yazılım yapısı, güç aktarım sisteminin işleyişindeki değişikliklerin izlenmesine izin vermemektedir. Bu makalenin özgün yönü, mekanik aşınma ve yaşlanma nedeniyle aracın pedal kumandasına verdiği cevapta meydana gelen olumsuz değişikliklere karşı aracın ömrü boyunca optimize edilmiş performans ve sürülebilirlik sağlayan ve sistemi kendi kendine kalibre etmesi prensibine dayanan bir algoritma önermesidir. Müşteri memnuniyeti için gerek sürülebilirlik gerekse performans özellikleri dikkate alınmalıdır. Araç değerlendirmeleri için nesnel metriklerin mevcut olmaması ve uygulamada öznel değerlendirme kullanılması nedeniyle, sürülebilirlik ve performans özelliklerinin onayı hem zaman almakta hem de uzmanlık gerektirmektedir. Çalışmanın benzerlerinden farklı bir diğer yönü, performans ve sürülebilirlik özellikleri için birleşik bir maliyet fonksiyonunun belirlenmesidir. Algoritmanın çalıştığını göstermek için yavaşlama esnasında gaz pedalına hızlı basış manevrası seçilmiş ve deney tasarımı hazırlanarak küçük binek ve hafif ticari araçlarla kontrollü ortamda testler gerçekleştirilmiştir. Nesnel verilerle öznel değerlendirmeleri ilişkilendirmek için yanıt yüzeyi metodolojisi ve optimizasyon için altın kesit algoritması kullanılmıştır. Önerilen metodoloji uygulanarak araç değerlendirmeleri ve çevrimiçi optimizasyonda başarılı olduğu doğrulanmış ve alınan sonuçlar sunulmuştur. Fizibilite ve gelecekte yapılabilecek potansiyel çalışmalar tartışılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Motor kontrol ünitesi, sürülebilirlik ve performans, tepki yüzey metodolojisi, aktarma organı salınımları önleme kontrolü, parametre optimizasyonu

Destekleyen Kurum

Ford Otomotiv Sanayi A.Ş.

Teşekkür

Yazarlar, Ford Otomotiv Sanayi A.Ş.'nin test araçları ve test ekipmanlarının kullanımına izin vermesini memnuniyetle karşılamaktadır. Ayrıca, yazarlar Ford Otosan Sancaktepe Teknik Merkezi'nde çalışan sürülebilirlik uzmanları Bahadır Mertan ve Ahmed Arslantürk’e sürüş değerlendirmeleri ve kriter fonksiyon geliştirmelerindeki katkılarından dolayı teşekkür eder. Bahadır Mertan, Ford Otomotiv Sanayi A.Ş.'de araç entegrasyon müdürüdür ve 20 yılı aşkın araç değerlendirme deneyimine sahiptir. Ahmed Arslantürk 6 yıl araç entegrasyonu, 5 yıl kalibrasyon ve araç değerlendirme tecrübesine sahip olup, uzmanlıkları nesnel araç değerlendirmesini mümkün kılmıştır.

Kaynakça

• 1. Baumann, J., Torkzadeh, DD., Ramstein, A., Kiencke, U., Schlegl, T., Model-based predictive anti-jerk control, Control Engineering Practice (Control Eng. Pract.), 14 (3), 259-266, 2006.
• 2. Fredriksson, J., Weiefors, H., Egardt, B., Powertrain control for active damping of driveline oscillations, Vehicle System Dynamics (Veh. Syst. Dyn.), 37 (5), 359-376, 2002.
• 3. Zhao, J., Liu, J., He, P., Yang, L., Exploring the Relationships between Subjective Evaluations and Objective Metrics of Vehicle Dynamic Performance, Journal of Advanced Transportation (J. Adv. Transp.), Hindawi-Wiley, 2018.
• 4. Zhang S., Yang G., Wang Y., Ji Q., Zhang H., Objective Evaluation for the Driving Comfort of Vehicles Based on BP Neural Network, 2020 4th CAA International Conference on Vehicular Control and Intelligence (CVCI), Hangzhou, China, 737-742, December 18-20, 2020.
• 5. Ao, D., Wong, P. K., Huang, W., Mei X. T., Cao Y. C., Zhao J., Analysis of Co-Relation Between Objective Measurement and Subjective Assessment for Dynamic Comfort of Vehicles, International Journal of Automotive Technology (Int. J. Automot. Technol.), 21 (6), 1553-1567, 2020.
• 6. Genç M.O., Kaya N., Design and verification of elastomer spring damping system for automobile powertrain systems, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35 (4), 1957-1971, 2020.
• 7. Fang, C., Cao, Z., Ektesabi, M. M., Kapoor, A., Sayem, A.H.M., Driveline modelling analysis for active driveability control, 2013 IEEE Conference on Systems, Process & Control (ICSPC), Kuala Lumpur, Malaysia, 125-128, December 13-15, 2013.
• 8. Mayr, C. H., Euler-Rolle, N., Jakubek, S., Automatic tuning of PID controllers in engine control units by means of local model networks and evolutionary optimization, 2014 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Beijing, China, 901-906, July 6-11, 2014.
• 9. Nikzadfar, K., Shamekhi, A. H., Investigating the relative contribution of operational parameters on performance and emissions of a common-rail diesel engine using neural network, Fuel, 125, 116-128, 2014.
• 10. Min, K., Sunwoo, M., Han M., Iterative Learning Control Algorithm for Feedforward Controller of EGR and VGT Systems in a CRDI Diesel Engine, International Journal of Automotive Technology (Int. J. Automot. Technol.), 19 (3), 433-442, 2018.
• 11. Caporale, D., Deori, L., Mura R., Falsone, A., Vignali, R., Giulioni, L., Pirotta, M., Manganini, G., Optimal control to reduce emissions in gasoline engines: An iterative learning control approach for ECU calibration maps improvement, 2015 European Control Conference (ECC), Linz, Austria, 1420-1425, July 15-17, 2015.
• 12. Figel, K. J., Schultalbers, M. and Svaricek, F., Review and experimental evaluation of models for drivability simulation with focus on tire modeling, Forschung im Ingenieurwesen: Engineering Research (Forsch. Ingenieurwes.), 83 (2), 105-118, 2019.
• 13. Götting, G., Kretschmer, M., Development and series application of a vehicle drivetrain observer used in hybrid and electric vehicles, World Electric Vehicle Journal, 6 (2), 364-372, 2013.
• 14. Akkaş O., Işık E., Çulha O., Failure analysis of cardan shaft's flange yoke fracture occurred during torsional fatigue test, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 38 (2), 901-914, 2022.
• 15. Reddy, P., Shahbakhti, M., Ravichandran, M., Doering, J., Real-Time Estimation of Backlash Size in Automotive Drivetrains, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics (IEEE/ASME Trans. Mechatron.), 27 (5), 3362-3372, 2022.
• 16. Scamarcio, A., Gruber, P., De Pinto, S., Sorniotti, A., Anti-jerk controllers for automotive applications: A review, Annual Reviews in Control (Annu. Rev. Control), 50, 174-189, 2020.
• 17. Furlich, J., Robinette, D., Blough, J., Remisoski, N., Taylor, C., Torque and Displacement Measurement with Enhanced Signal Processing for System Lash Estimation of a MDOF Rotating System, Experimental Techniques (Exp. Tech.), 46, 931–944, 2022.
• 18. Bruce, M., Egardt, B., Pettersson, S., On powertrain oscillation damping using feedforward and LQ feedback control, Proceedings of 2005 IEEE Conference on Control Applications, Toronto-Canada, 1415-1420, August 28-31, 2005.
• 19. Box, G. E. P., Wilson, K. B., On the Experimental Attainment of Optimum Conditions, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological) (J. R. Stat. Soc. B), 13 (1), 1-38, 1951.
• 20. Montgomery, D.C., Design and Analysis of Experiments, John Wiley & Sons, 10th Edition, New York, 2019.
• 21. Kiefer, J., Sequential minimax search for a maximum, Proceedings of the American Mathematical Society (Proc. Am. Math. Soc.), 4 (3), 502-506, 1953.