An energy efficiency analysis of the electrodynamic antispin regulation of the city electrobus

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The antispin regulation (ASR) operation, combined with an individual electric traction drive (IETD) of a city electrobus, may contribute to road safety improvement as well as to economy of electric energy, consumed by IETD from drive battery as a result of decreasing of drving wheels spin.

AIMS: Development of a new operation algorithm of the electrodynamic ASR of the rear axle driven electrobus, based on additional modulation of the vectoral PWM signal, applied to three-phase windings of a stator of a synchronous traction motor and helping to ensure electroenergy economy as a result of consumption decrease and partial energy return during driving wheels regenerative braking,as well as improvement of driving stability on slippery roads.

METHODS: The chosen criterion of operating capability of the ASR operation algorithm is absence of negative impact on road safety, which may consist in loss of course and trajectory driving stability and loss of mobility. Electrobus motion path was used as an integrational measuring tool for quality assessment of these performance characteristics. The chosen criteria of energy efficiency are the summarized averaged electric power, consumed by traction motors, and the summarized averaged electrical power of regeneration, returned by traction motors to the battery throughout the electrobus testing ride.

RESULTS: With simulation methods, it was found that the summarized averaged power of the electrobus, featured with the ASR, driving on slippery road, is 9.7% less than the power of the electrobus without the ASR in the same conditions.

CONCLUSIONS: The summarized economy, resulted from decreasing of energy consumption (driving wheels spin is eliminated) and partial energy return back to a battery during driving wheels regenerative braking, may be up to 26.8% of the summarized averaged electric power, consumed by traction motors of the electrobus with the ASR.

About the authors

Mikhail M. Zhileykin

KAMAZ Innovation Center

Author for correspondence.
Email: ZhileykinMM@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0002-8851-959X
SPIN-code: 6561-3300

Dr. Sci. (Tech.), Head of the Engineering Calculations Group

Russian Federation, Moscow

Alexandr V. Klimov

KAMAZ Innovation Center

Email: Aleksandr.Klimov@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0002-5351-3622
SPIN-code: 7637-3104

Cand. Sci. (Tech.), Head of the Electrified Car Service

Russian Federation, Moscow

Ivan K. Maslennikov

KAMAZ Innovation Center

Email: MaslennikovIK@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0003-3879-0098
SPIN-code: 5320-2940

Leading Software Engineer

Russian Federation, Moscow

References

  1. Zhan W, Liu C, Chan C-Y, et al. A non-conservatively defensive strategy for urban autonomous driving. 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). 2016:459–464.
  2. Paden B, Cap M, Yong SZ, et al. A Survey of Motion Planning and Control Techniques for Self-Driving Urban Vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. 2016;1(1):33–55. doi: 10.1109/tiv.2016.2578706
  3. Qian X, de La Fortelle A, Moutarde F. A hierarchical Model Predictive Control framework for on-road formation control of autonomous vehicles. 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). 2016. P. 376–381. doi: 10.1109/IVS.2016.7535413
  4. Kuwata Y, Karaman S, Teo J, et al. Real-Time Motion Planning With Applications to Autonomous Urban Driving. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2009;17(5):1105–1118. doi: 10.1109/tcst.2008.2012116
  5. Chang CS, Sim SS. Optimising train movements through coast control using genetic algorithms. IEE Proceedings – Electric Power Applications. 1997;144(1). doi: 10.1049/ip-epa:19970797
  6. Kotiev GO, Butarovich DO, Kositsyn BB. Energy efficient motion control of the electric bus on route. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018;315. doi: 10.1088/1757-899x/315/1/012014
  7. Zhileikin MM, Kotiev GO. Modelirovanie sistem transportnykh sredstv: uchebnik. Moscоw: Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana; 2020. (In Russ).
  8. Zhileikin MM. Teoreticheskie osnovy povysheniya pokazatelei ustoichivosti i upravlyaemosti kolesnykh mashin na baze metodov nechetkoi logiki. Moscоw: Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana; 2016. (In Russ).
  9. Afanas’ev BA et al. Proektirovanie polnoprivodnykh kolesnykh mashin: Uchebnik dlya vuzov. Moscоw: Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana; 2008. (In Russ).
  10. Anuchin AS. Sistemy upravleniya elektroprivodov: uchebnik dlya vuzov. Moscоw: Izd. dom MEI; 2015. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. The form of a relay function.

Download (26KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. The electrobus motion path in a turn with hdr=0.5.

Download (37KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. The summarized averaged electric power Wm, consumed by traction motors of the electrobus without the ASR.

Download (48KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. The summarized averaged electric power Wm, consumed by traction motors of the electrobus with the ASR.

Download (48KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. The summarized averaged electric power WPBS, returned by traction motors to a battery during the testing ride of the electrobus with the ASR.

Download (57KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. The motion path of the electrobus without the ASR.

Download (29KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. The wheels rotation rate of the electrobus without the ASR: 1 – front left wheel; 2 – rear left wheel; 3 – front right wheel; 4 – rear right wheel.

Download (73KB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. The motion path of the electrobus with the ASR.

Download (39KB)
Indexing metadata
10. Fig. 9. The wheels rotation rate of the electrobus with the ASR: 1 – front left wheel; 2 – rear left wheel; 3 – front right wheel; 4 – rear right wheel.

Download (89KB)
Indexing metadata
11. Fig. 10. The regenerative torque at the left driving wheel of the electrobus with the ASR.

Download (88KB)
Indexing metadata
12. Fig. 11. The regenerative torque at the right driving wheel of the electrobus with the ASR.

Download (75KB)
Indexing metadata
13. Fig. 12. The time-domain change of the parameter of the electrobus with the ASR.

Download (61KB)
Indexing metadata
14. Fig. 13. The time-domain change of the parameter of the electrobus with the ASR.

Download (58KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».