Development of a fault-tolerant model predictive controller for vehicle lateral stability
Araç yanal stabilitesi için arızaya dayanıklı model öngörülü kontrolcü geliştirilmesi
- Tez No: 830316
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. MELİH ÇAKMAKCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Otomotiv Mühendisliği, Makine Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Automotive Engineering, Mechanical Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Araç dinamiği kontrolü, Model öngörümlü denetim, Optimal kontrol, Parametre tahmini, Vehicle dynamic control, Model predictive control, Optimal control, Parameter estimation
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Modelleme ve kontrol algoritmalarının gerçek zamanlı performansını test etmek için ̈olçekli test araçlarının kullanılmasına otomotiv endüstrisinde artan bir ilgi vardır. Aracın yanal stabilitesini artırmak için ̈ozel olarak geliştirilmiş ve donatılmış ̈olçekli bir prototip, maliyetin düşürülmesi ve ̧ceşitli araç manevra senaryoları altında testleri hızla tekrarlayabilme açısından belirgin avantajlar sunar. ̇Ilk olarak 1:8 ̈olçekli 4 tekerlekten ̧cekişli ve 4 tekerlekten bağımsız yönlendirmeye sahip elektrikli aracın mekatronik tasarımı yapılmış ve prototip araç ̈uretimi gerçekleştirilmiştir. Bu elektrikli aracın viraj alma katsayıları, geleneksel sinir ağı, fizik bilgili derin ̈oğrenme ve Pacejka teker modelleme methodlarıyla tahmin edilmiştir. ̇Ikinci olarak, yönlendirme aktüatörlerinin eşzamanlı arızaları durumunda dört tekerden ̧cekişli ve dört tekerden yönlendirmeye sahip araçların referans takibini geliştirmek için arızaya dayanıklı yeniden ayarlanabilir model ̈ongörülü kontrolcü sunulmuştur. Bu yöntem, hata tespiti, izolasyonu ve büyüklük tahminini gerçekleştirir ve bu bilgileri kullanarak kontrolcü parametrelerini düzenler. Performans kıyaslaması, yüksek doğruluğa sahip araç modelini kullanan gerçek zamanlı uygulanabilirlik testleriyle yapılmıştır. Test sonuçları, ̈onerilen algoritmanın normal MPC'ye göre ̈ust ̈un performans sergilediğini doğrulamıştır. Son olarak, araç ̈uzerinde kontrol bloğu ̧calışma süresini azaltmak için hesaplama açısından verimli iki yollu bir optimal kontrol tahsis yöntemi sunulmuştur. Önerilen algoritmanın hesaplama yükünün geleneksel tahsis yöntemine kıyasla azaldığı kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Recently, there has been an increased interest in the automotive industry using scaled test vehicles to test the real-time performance of modeling and control algorithms. A scaled prototype, specifically developed and instrumented for enhancing vehicle lateral stability, offers distinct advantages in terms of cost reduction and the ability to repeat tests under various vehicle maneuvering scenarios rapidly. First, the mechatronic design of a 1:8 scaled electric vehicle with 4-wheel-drive and 4-wheel-independent-steering was done and the prototype vehicle was built. Plant model parameters such as the cornering coefficients of the tires are estimated using various methods such as traditional neural network training, a Physics Informed Deep Learning (PIDL) algorithm, and Pacejka's tire modeling procedure. Secondly, a fault-tolerant reconfigurable model predictive controller (MPC) is proposed to enhance reference tracking for four-wheel-drive and four-wheel-steering vehicles under concurrent steering actuator faults. The method detects, isolates, and estimates fault magnitudes, which inform adjustments to the MPC formula. Performance validation is conducted through obstacle avoidance maneuvers with a control-oriented vehicle model and real-time applicability tests with a Processor-in-the-Loop system using a high-fidelity vehicle model. The test results confirm the proposed algorithm's superior performance over the conventional MPC. Lastly, a computationally efficient two-path optimal control allocation method is proposed to reduce controller block execution time in vehicle ECU. High-fidelity results prove the computational cost reduction of the proposed algorithm over the conventional allocation method.
Benzer Tezler
- Dört rotorlu insansız hava araçları için fizik rehberli artık geri beslemeli sinir ağı ile çok ajanlı dağıtılmış lineer olmayan model öngörülü formasyon kontrolü
Multi-agent distributed nonlinear model predictive formation control for quadrotor UAVs using a physics-guided residual feedback neural network
DENİZ MUHACİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAPRAK YALÇIN
- Fault tolerant convex guidance for lunar powered descent
Aya itkili iniş için hata toleranslı dışbükey güdüm
BETÜL RANA KURAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL ERSİN SÖKEN
- Development of LPV-MPC and LQR control strategıesfor multı-uav formatıon wıth battery-awareweıght matrıx optımızatıon
Batarya farkındalığına sahip ağırlık matrisi optimizasyonuile çoklu iha formasyonu için lpv-mpc ve LQRkontrol stratejilerinin geliştirilmesi
HACI MUHAMMED YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR
- The control and optimization of swarm robots on ROS2 platform
ROS2 platform üzerinde sürü robotlarının kontrolü ve optimizasyonu
MOHAMMED SEDEG
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mekatronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAN BÜLENT FİDAN
- DAĞITILMIŞ DURUM MAKİNELERİ İÇİN YOL TAHMİNİNE DAYALI ÖNBELLEK YÖNETİMİ
PATH PREDICTION BASED PRE-FETCHING FOR DISTRIBUTED STATE MACHINES
ONUR GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA OVATMAN