Sistema de Torque Vectoring basado en técnicas de control inteligente para vehículos eléctricos con motores en rueda

  1. Alberto Parra 1
  2. Asier Zubizarreta 2
  3. Joshué Pérez 1
  1. 1 Tecnalia
    info

    Tecnalia

    Derio, España

  2. 2 Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
    info

    Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

    Lejona, España

    ROR https://ror.org/000xsnr85

Libro:
XXXIX Jornadas de Automática: actas. Badajoz, 5-7 de septiembre de 2018
  1. Inés Tejado Balsera (coord.)
  2. Emiliano Pérez Hernández (coord.)
  3. Antonio José Calderón Godoy (coord.)
  4. Isaías González Pérez (coord.)
  5. Pilar Merchán García (coord.)
  6. Jesús Lozano Rogado (coord.)
  7. Santiago Salamanca Miño (coord.)
  8. Blas M. Vinagre Jara (coord.)

Editorial: Universidad de Extremadura

ISBN: 978-84-9749-756-5 978-84-09-04460-3

Año de publicación: 2018

Páginas: 858-865

Congreso: Jornadas de Automática (39. 2018. Badajoz)

Tipo: Aportación congreso

DOI: 10.17979/SPUDC.9788497497565.0858 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openRUC editor

Objetivos de desarrollo sostenible

Resumen

La electrificación en el transporte es actualmente una prioridad tanto para los fabricantes como para los organismos públicos. El desarrollo de vehículos eléctricos es un aspecto clave en esta estrategia, existiendo una necesidad de seguir investigando en el aumento de la eficiencia y el comportamiento dinámico de estos vehículos. A tal fin, el desarrollo de sistemas de ayuda a la conducción (ADAS) adaptados a las topologías multimotor que ofrecen los vehículos eléctricos es fundamental. En este trabajo se propone un sistema de Torque Vectoring basado en técnicas inteligentes que combina un estimador neuro borroso para las fuerzas verticales en los neumáticos y un controlador borroso para el control del momento de rotación del vehículo. El algoritmo propuesto es comparado con controladores tradicionales a través de un simulador de dinámica vehicular de alta fidelidad. Los resultados demuestran que el controlador es capaz de mejorar el comportamiento dinámico del vehículo y aumentar un 10% su eficiencia.