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Neuro-Fuzzy control for four Wheels electric vehicle safety

A. Nasri and B. Gasbaoui

Bechar University, B.P. 417, Bechar, Algeria.

Abstract

This paper present novel approach for traction control of four wheel electric propulsion system for each wheel. This algorithm is necessary to improve the vehicle safety, the independent Machine Control philosophy is employed using an intelligent controller for torque and speed estimation, the proposed system replace the classical PI controller in order to improve vehicle dynamic performances. When the classical proposed control can’t ensure the electric vehicle stability in several road topology situation’s. The electronic differential system using adaptive fuzzy logic controller permit to vehicle to achieve intelligent driving. To show the efficiency of vehicle system control both of classical and intelligent controller are tested on Matlab Simulink environment ,the results obtained present satisfactory and show clearly the best response of the intelligent control during driving trajectory. The obtained data prove clearly that the worst performances of driving using PI comparing with adaptive fuzzy logic controller with no overshoot and no speed error and less estimated current ,and optimized autonomy.

Résumé

L’article présente une nouvelle approche pour le contrôle de la traction de chaque roue d’un système à quatre roues à propulsion électrique. Cet algorithme est nécessaire pour améliorer la sûreté du véhicule, la philosophie de commande machine indépendante est employée en utilisant un contrôleur intelligent pour l’estimation du couple et de la vitesse. Le système proposé remplace les contrôleurs PI classiques dans le but d’améliorer les performances dynamiques du véhicule quand le système classique ne permet plus d’assurer la stabilité du véhicule électrique dans de nombreuses situations de topologie routière. Le système différentiel électronique qui utilise un contrôleur à logique floue adaptative permet au véhicule de réaliser une conduite intelligente. Pour montrer l’efficacité du système de contrôle du véhicule, un système classique et un contrôleur intelligent sont testés dans l’environnement Simulink de Matlab. Les résultats obtenus sont satisfaisants et montrent clairement que le système de contrôle intelligent possède la meilleure réponse de trajectoire de conduite. Les données obtenues prouvent clairement que les performances de conduites lors de l’utilisation d’un PI sont plus mauvaises que celles obtenues pour un contrôleur à logique floue adaptative, sans dépassements, sans erreur de vitesse, un courant estimé plus faible et une autonomie optimisée.

Keywords

Electric vehicles (EV) - 04 Wheels - Adaptive control - Fuzzy logic controller.

Neuro-Fuzzy control for four Wheels electric vehicle safety
Texte intégral

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