Salı, Temmuz 23, 2024

ÇOK OKUNANLAR

İLGİLİ YAZILAR

Elektrikli Araçlarda Tork Hatası Telafisi: Yeni Bir Araştırma

Önemli Noktalar

  • Elektrikli araçlarda tork dalgalanması azaltılıyor.

  • Yüksek hızlarda bile sürücü sistemi verimli kalıyor.

  • Denizanası arama algoritması, kontrolde yüksek doğruluk sağlıyor.

Son dönemde yapılan bir araştırma, elektrikli araçlardaki anahtarlama direnci motor sürücülerinin kontrolünde yenilikçi bir yaklaşımı ele alıyor. Bu teknik, tork dalgalanmasını azaltmayı, tork başına torku artırmayı ve EV’lerin hız aralığını genişletmeyi hedefliyor. Araştırmacılar, analitik tasarım ve modifiye edilmiş tork paylaşım fonksiyonlarını (TSF) kullanarak SRM sürücülerinin performansını optimize etmeyi amaçlıyorlar. Denizanası arama (JS) algoritması, kontrol parametrelerini ayarlamada kritik bir rol oynayarak SRM sürücü kontrol sistemlerinin verimliliğini ve etkinliğini yeni bir boyuta taşıyor.

Metodoloji ve Sonuçlar

Önerilen metod, SRM sürücüler için tork paylaşım fonksiyonunu kullanan dolaylı anlık tork kontrol stratejisi etrafında şekilleniyor. İlk olarak, tork üretimi için optimal açma açısını belirlemek üzere temel bir analitik tasarım uygulanıyor. Ardından, tork izleme hatalarını ele almak için modifiye edilmiş bir TSF uygulanıyor. Araştırmacılar kapsamlı bir makine modeli geliştirdi ve yaklaşımlarını doğrulamak için gerekli simülasyonları gerçekleştirdi. Tork hatalarını değerlendirerek, faz alımını ayarlayarak bu hataları azaltan uyarlanabilir TSF kullandılar, böylece minimum akı flux varyasyonunu sağladılar.

Karşılaştırmalı İçgörüler

Önceki araştırmalar genellikle SRM sürücülerini kontrol etmek için geleneksel yöntemlere odaklanmış, genellikle ya tork dalgalanmasını azaltmayı ya da tork başına tork optimizasyonunu vurgulamış, ancak nadiren her ikisini aynı anda ele almıştır. Bazı çalışmalar, kontrol stratejilerini geliştirmek için genetik algoritmalar ve parçacık sürü kalabalığı optimizasyonunu kullanmıştır. Ancak, bu teknikler sınırlı sayıda iterasyon içinde yüksek doğruluk elde etmekte zorlanmıştır. Denizanası arama algoritmasını entegre ederek, mevcut çalışma daha az iterasyon içinde daha iyi performans metrikleri elde eden daha sağlam bir çözüm sunuyor.

Son çalışmada belirtilen başka bir önemli iyileştirme, EV’lerin hız sınırlarını genişletme yeteneğidir, bu da önceki yöntemlerde bir kısıtlama olmuştur. Geçmiş yaklaşımlar, yüksek hız operasyonlarının dinamik performans ihtiyaçlarını yeterince ele alamamıştır. Önerilen teknik, hem analitik tasarım hem de uyarlanabilir TSF vurgusuyla, sürücü sisteminin daha yüksek hızlarda bile verimli ve etkili kalmasını sağlayarak soruna daha kapsamlı bir çözüm sunuyor.

Analitik tasarım, TSF ve JS algoritmasını birleştiren kapsamlı yaklaşım, geleneksel yöntemlere göre önemli avantajlar sunuyor. Tork hatalarını azaltır ve SRM sürücü sisteminin dinamik tepkisini iyileştirir. Ayrıca, yöntemin farklı çalışma koşullarında performansı optimize etme yeteneği, EV verimliliğini artırmak için çok yönlü bir araç haline getirir. Bu araştırma, SRM sürücüler için daha verimli ve doğru bir kontrol stratejisi sağlayarak elektrikli araç teknolojisini geliştirme çabalarına katkıda bulunuyor.

  • Elektrikli araçlarda tork dalgalanması azaltılıyor.
  • Yüksek hızlarda bile sürücü sistemi verimli kalıyor.
  • Denizanası arama algoritması, kontrolde yüksek doğruluk sağlıyor.
Bizi Facebook ve Twitter ( X ) hesaplarımızdan takip edebilirsiniz.
Web’s Editör
Web’s Editör
Web'in Dijital Sesi sloganıyla 2020 yılından bu yana yayın yapan websesi.com, teknoloji haberleri, trend teknolojik gelişmeler, oyunlar, girişim hikayeleri ve dünya çapında ses getiren her konuda seni bilgilendirmek için burada.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

POPÜLER İÇERİKLER