Geri Dön

Hibrit Elektrikli Araçlar İçin Uyarlamalı Bulanık Mantık Kontrol Tabanlı Enerji Yönetim Sistemi

A Self-Tuning Fuzzy Logic Control Based Energy Management System For Hybrid Electric Vehicles

  1. Tez No: 949167
  2. Yazar: CEM DEMİROĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KORHAN KAYIŞLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, dört akslı ağır tonajlı seri hibrit bir elektrikli araç için, uyarlamalı bulanık mantık tabanlı bir enerji yönetim sistemi geliştirilmiştir. Sistem, kullanıcı tarafından belirlenen ortalama hız değerini sağlarken, çekiş motorunun hız-tork-verimlilik haritasını çevrim içi analiz ederek motoru en verimli bölgede çalışmaya yönlendirebilmektedir. Geliştirilen kontrol yapısı, sabit üyelik fonksiyonlarına dayanan geleneksel bulanık sistemlere kıyasla, gerçek zamanlı olarak üyelik fonksiyonlarını ve kontrol kurallarını güncelleyerek çevresel değişkenliklere daha duyarlı kararlar üretebilmektedir. MATLAB/Simulink ortamında geliştirilen yarı-statik model, batarya, içten yanmalı motor, elektrik motoru ve transmisyon alt sistemlerini içerecek şekilde detaylandırılmıştır. Simülasyonlar, farklı eğim ve hız senaryolarını içeren dört özgün yol profili üzerinden yürütülmüş ve sistemin enerji verimliliği performansı, klasik PI kontrol yapıları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, önerilen uyarlamalı denetleyici sistem enerji tüketiminde ortalama %8,3 oranında iyileşme sağlamıştır. Ayrıca generatör seti (genset), yalnızca gerekli batarya eşik seviyelerinde devreye alınarak batarya ömrü ve sistem kararlılığı korunmuştur. Bu yönüyle çalışma, ağır tonajlı hibrit araçlarda verim odaklı ve dinamik koşullara duyarlı enerji yönetim sistemlerinin geliştirilmesine özgün bir katkı sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis study, an adaptive fuzzy logic-based energy management system was developed for a four-axle heavy-duty series hybrid electric vehicle. The system is capable of guiding the traction motor to operate within its most efficient region by performing online analysis of the motor's speed-torque-efficiency map, while also maintaining a user-defined target average speed. Compared to conventional fuzzy control systems that rely on static membership functions, the proposed control structure dynamically updates both its membership functions and rule base in real time, thereby enabling more responsive decisions under varying environmental conditions. A semi-static vehicle model was constructed in the MATLAB/Simulink environment, incorporating detailed subsystems including the battery, internal combustion engine, electric motor, and transmission. Simulations were carried out using four distinct road profiles representing different slope and speed scenarios, and the energy efficiency performance of the system was benchmarked against classical PI control strategies. According to the simulation results, the proposed adaptive controller achieved an average improvement of 8.3% in energy consumption. Furthermore, the generator set was activated only when the battery state-of-charge dropped below predefined thresholds, thereby contributing to extended battery life and overall system stability. In this context, the study presents a novel contribution to the development of efficiency-oriented and environment-adaptive energy management systems for heavy-duty hybrid vehicles.

Benzer Tezler

  1. Energy-efficient velocity trajectory optimization using dynamic programming for electric vehicles

    Elektrikli araçlar için dinamik programlama kullanılarak enerji verimli hız yörünge optimizasyonu

    ABDULLAH KIZIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  2. Predictive control of hybrid electric vehicle with adaptive prediction of torque

    Hibrid elektrik aracının adaptif tork tahmini yaparak MPC kontrolör tasarımı

    NASSER FAZLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN

  3. Karma filolu elektrikli araç rotalama problemi ve çözüm yaklaşımları

    Mixed fleet electric vehicle routing problem and solution methods

    SERCAN DÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FULYA ALTIPARMAK BAYKOÇ

    DOÇ. DR. ÇAĞRI KOÇ

  4. Extremum seeking method and its applications in automotive control

    Ekstremum arama metodu ve otomotiv kontrolu alanında uygulamaları

    ERKİN DİNÇMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ

    DOÇ. DR. TANKUT ACARMAN

  5. Equivalent consumption minimization strategy for plug-in hybrid electric vehicles

    Elektrik prizinden şarj edilebilir hibrit elektrikli araçlar için eşdeğer yakıt tüketimi minimizasyonu stratejisi

    FURKAN BİLGE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Otomotiv Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN TAHA ŞEN