Predictive Braking Control with Hybrid Actuators

Prädiktive Bremsregelung mit hybriden Aktuatoren

Please always quote using this URN: urn:nbn:de:bvb:29-opus4-90836
  • Besides the environmental benefits, electric powertrains offer the potential to improve braking performance by exploiting the fast response of the electric motor. A particularly challenging control task for such systems is braking at the limit of the tire adhesion, which must optimally handle the actuation redundancy of the hybrid braking system in addition to coping with the high system uncertainties and the time varying dynamics of the tire-road contact. The proposed and experimentally validated control framework seeks to optimize the tradeoff between maximizing energy recuperation and optimizing braking dynamics, in the form of wheel torque tracking during normal braking and wheel slipBesides the environmental benefits, electric powertrains offer the potential to improve braking performance by exploiting the fast response of the electric motor. A particularly challenging control task for such systems is braking at the limit of the tire adhesion, which must optimally handle the actuation redundancy of the hybrid braking system in addition to coping with the high system uncertainties and the time varying dynamics of the tire-road contact. The proposed and experimentally validated control framework seeks to optimize the tradeoff between maximizing energy recuperation and optimizing braking dynamics, in the form of wheel torque tracking during normal braking and wheel slip tracking when braking at the limit of the tire adhesion. Conventional solutions such as daisy chain and cascaded control structures provide only suboptimal results due to under-utilization of the actuation dynamics. Therefore, this work proposes a centralized (i.e., ’single-loop’) brake control strategy, where the wheel-slip regulation, torque tracking and torque blending are jointly addressed via the model predictive control framework. Model predictive control is able to account for the effects of system constraints using online optimization, which enables the actuation redundancy of the hybrid brake system to be optimally handled. However, conventional model predictive control approaches for uncertain linear parameter varying systems, such as wheel slip control under time-varying velocity, are either too computationally intensive or do not offer stability guarantees. Spurred by these shortcomings, this work extends existing robust model predictive control design methods to offer feasibility and stability guarantees for linear parameter varying systems with a modest increase in the computational burden. The proposed approach exploits the fact that physical systems represented as linear parameter varying systems usually have a limited rate of change of the scheduling parameter. Consequently, a robust model predictive control formulation is developed that incorporates those parameter rate constraints and constraint tightening methods to reduce its conservatism. The proposed method provides robust stability guarantees for linear parameter varying systems. Finally, its application to the hybrid braking control at the tire-road friction limits concludes this work.show moreshow less
  • Die Einführung elektrischer Antriebsstränge bietet Möglichkeiten, um das Bremsverhalten von Straßenfahrzeugen zu verbessern, indem sie als hochdynamische Bremsaktuatoren eingesetzt werden können. Auf diese Weise können die konventionellen Reibbremsen ergänzt werden. Ein besonders herausforderndes Regelungsproblem für solche Systeme ist die Bremsung an der Grenze des Kraftschlusses zwischen Reifen und Straße. Hier muss sowohl mit der Aktuator-Redundanz des hybriden Bremssystems als auch mit der unsicheren und zeitveränderlichen Systemdynamik zurechtgekommen werden. Eine zusätzliche Herausforderung ergibt sich aus dem unzureichenden Drehmoment des Antriebsmotors, um im normalenDie Einführung elektrischer Antriebsstränge bietet Möglichkeiten, um das Bremsverhalten von Straßenfahrzeugen zu verbessern, indem sie als hochdynamische Bremsaktuatoren eingesetzt werden können. Auf diese Weise können die konventionellen Reibbremsen ergänzt werden. Ein besonders herausforderndes Regelungsproblem für solche Systeme ist die Bremsung an der Grenze des Kraftschlusses zwischen Reifen und Straße. Hier muss sowohl mit der Aktuator-Redundanz des hybriden Bremssystems als auch mit der unsicheren und zeitveränderlichen Systemdynamik zurechtgekommen werden. Eine zusätzliche Herausforderung ergibt sich aus dem unzureichenden Drehmoment des Antriebsmotors, um im normalen Betrieb das geforderte Bremsmoment vollständig zu erzeugen. Das vorgeschlagene und experimentell validierte Regelungskonzept hat die Findung eines optimalen Kompromisses zwischen der maximalen Energierückgewinnung und der Verbesserung der Dynamik des Fahrzeugbremssystems zum Ziel. Die gilt für die beiden grundsätzlich verschiedenen Betriebsmodi von a) Bremsmomentregelung bei nominalem Bremsen und b) Radschlupfregelung beim Bremsen an der Kraftschlussgrenze. Konventionelle Lösungen, sowie das so genannte Daisy Chaining und kaskadierte Regelungsstrukturen ermöglichen nur suboptimale Lösungen aufgrund der fehlenden Ausnutzung der dynamischen Eigenschaften der beteiligten Aktuatoren. Daher wird mit dieser Arbeit eine zentralisierte, echtzeitfähige und modellprädiktive Bremsregelstrategie vorgeschlagen, in der die Aufgaben sowohl der Radmomentenregelung als auch der Radschlupfregelung im Zusammenhang mit der Überlagerung der Radmomente zusammen gelöst werden. Die modellprädiktive Regelung erlaubt es darüber hinaus, Systembeschränkungen (z.B. das beschränkte Motormoment) zu berücksichtigen. Die zugrundeliegende Optimierung bietet insbesondere die Möglichkeit, die Redundanz der Aktuatorik optimal auszunutzen, wobei weitere Optimierungsziele hinzugenommen werden können. Dennoch sind bisher verfügbare modellprädiktive Regelungsansätze für unsichere linear parametervariable Systeme - zu denen die Radschlupfregelung unter der zeitvarianten Fahrzeuggeschwindigkeit gerechnet werden muss -, entweder zu aufwändig für eine Realisierung in Echtzeit oder bieten keine Stabilitätsgarantien. Um die genannten Defizite zu überwinden, erweitert diese Arbeit die Methode der robusten modellprädiktiven Regelung um Lösbarkeit und Stabilität für linear parameter-variable Systeme zu gewährleisten, wobei eine geringe Erhöhung des Rechenaufwandes in Kauf genommen wird. Physikalische Systeme, welche durch linear parametervariable Systembeschreibungen dargestellt werden, besitzen typischerweise Scheduling Parameter mit limitierter Rate. Die vorgestellte Methode ermöglicht Stabilitätsgarantien für linear parametervariable Systeme. Dies wird anhand der Anwendung des hybriden Bremsens an der Kraftschlussgrenze exemplarisch gezeigt.show moreshow less

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Metadaten
Author:Clemens Wolfgang Satzger
URN:urn:nbn:de:bvb:29-opus4-90836
DOI:https://doi.org/10.25593/978-3-96147-073-0
ISBN:978-3-96147-073-0
Series (Volume number):FAU Studien aus der Elektrotechnik (10)
Publisher:FAU University Press
Place of publication:Erlangen
Referee:Günter Roppenecker, Martin Otter
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Year of Completion:2017
Embargo Date:2017/12/12
Publishing Institution:FAU University Press
Granting Institution:Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), Technische Fakultät
Date of final exam:2017/09/22
Release Date:2017/12/14
Tag:Linear Parameter Variable Regelung; Radmomentenregelung; Radschlupfregelung; Robuste Modellprädiktive Regelung
LPV; MPC; Torque blending; Wheel slip control; robust MPC
SWD-Keyword:Aktor; Antiblockiersystem; Bremskraftregelung; Modellprädiktive Regelung; Moment <Physik>; Prädiktive Regelung
Pagenumber:xxxvi, 244 S.
Note:
Parallel erschienen als Druckausgabe bei FAU University Press, ISBN: 978-3-96147-072-3
Institutes:Technische Fakultät / Department Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
open_access (DINI-Set):open_access
Collections:Universität Erlangen-Nürnberg / FAU University Press
Licence (German):Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 3.0