Система электронного дифференциала на основе нейронных сетей для электромобилей: развитие, адаптация и перспективы применения
- Авторы: Лисов А.А.1, Возмилов А.Г.1
-
Учреждения:
- Южно-Уральский государственный университет
- Выпуск: Том 11, № 1 (2025)
- Страницы: 24-42
- Раздел: Оригинальные статьи
- URL: https://bakhtiniada.ru/transj/article/view/289342
- DOI: https://doi.org/10.17816/transsyst659809
- ID: 289342
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Цель. Анализ возможностей и перспектив развития системы электронного дифференциала (СЭД) для электромобилей, основанной на использовании искусственных нейронных сетей (ИНС).
Материалы и методы. Обсуждаются ключевые преимущества предложенной системы, такие как ее адаптивность к различным конструктивным конфигурациям автомобиля, интеграция дополнительных датчиков, поддержка беспилотного режима и возможность взаимодействия с системой ABS.
Результаты. Рассмотрены пути совершенствования модели, включая внедрение самообучающихся алгоритмов, оптимизацию инверторных схем для управления несколькими двигателями и реализацию полноприводных конфигураций. Также обсуждается адаптация СЭД для работы на маломощных устройствах с использованием методов квантизации, прореживания (pruning) и упрощения архитектуры.
Заключение. Предложенные подходы и алгоритмы имеют потенциал для широкого внедрения в индустрии электромобилей, открывая новые возможности для развития интеллектуальных систем управления транспортными средствами.
Ключевые слова
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Андрей Анатольевич Лисов
Южно-Уральский государственный университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: lisov.andrey2013@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7282-8470
SPIN-код: 1956-3662
аспирант
Россия, ЧелябинскАлександр Григорьевич Возмилов
Южно-Уральский государственный университет
Email: vozmiag@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-1292-3975
SPIN-код: 2893-8730
профессор, д.т.н
Россия, ЧелябинскСписок литературы
- Lisov AA. Development of an electronic differential system for electric vehicles based on deep neural network. Modern Transportation Systems and Technologies. 2024;10(3):351–367. (in Russ.) doi: 10.17816/transsyst634127
- Lisov AA, Panishev SA, Gundarev KA. Development of an Electronic Differential System Based on Artificial Neural Networks for Electric Transport. In: 2024 International Ural Conference on Electrical Power Engineering (UralCon). 2024;192–196. doi: 10.1109/UralCon62137.2024.10718938
- Yildirim M, Kurum H. Electronic differential system for an electric vehicle with four in-wheel PMSM. In: Proceedings of the 2020 IEEE 91st Vehicular Technology Conference (VTC2020-Spring). 2020;1–5. doi: 10.1109/VTC2020-Spring48590.2020.9129139
- Vozmilov AG, Urmanov VG, Lisov AA, Ilimbetov RYu. Development and simulation of the proportional and integral regulator for the electronic differential of an electric farm tractor. Bulletin of the Bashkir State Agrarian University. 2022;2(62):119–124 (In Russ.). doi: 10.31563/1684-7628-2022-62-2-119-124
- Rigas ES, Ramchurn SD, Bassiliades N. Managing electric vehicles in the smart grid using artificial intelligence: A survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2014;16(4):1619–1635. doi: 10.1109/TITS.2014.2376873
- Nguyen DH, Widrow B. Neural networks for self-learning control systems. IEEE Control Systems Magazine. 2002;10(3):18–23. doi: 10.1109/37.55119
- Li SE. Deep reinforcement learning. In: Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control. Singapore: Springer Nature Singapore. 2023:365–402. doi: 10.1007/978-981-19-7784-8_10
- Hizume M. Independent vector control of parallel-connected two induction motors by a five-leg inverter. In: Proceedings of the 10th European Conference on Power Electronics and Applications. 2003;778.
- Nozawa Y. Independent position control of two permanent magnet synchronous motors with five-leg inverter by the expanded two arm modulation method. JIASC. 2005;79.
- Oka K. Improved method of voltage transfer ratio for five-leg inverter. JIASC2005. 2005;75.
- Gulbudak O, Gokdag M. Dual-hysteresis band control of nine-switch inverter to control two induction motors. IEEE Transactions on Energy Conversion. 2021;37(2):788–99. doi: 10.1109/TEC.2021.3131385
- Krishnakumar V, Kamaraj V, Perianayagam CA. An integrated drive for two PMSMs involved automotive applications and development of current reference expanded two arm modulation technique. Circuits and Systems. 2016;7(08):1794–1799. doi: 10.4236/cs.2016.78155
- Pao YH, Phillips SM. The functional link net and learning optimal control. Neurocomputing. 1995;9:149–164. doi: 10.1016/0925-2312(95)00066-F
- Radunovic B, Le Boudec JY. A unified framework for max-min and min-max fairness with applications. IEEE/ACM Transactions on networking. 2007;15(5):1073–1083. doi: 10.1109/TNET.2007.896231
- Razaviyayn M, Huang T, Lu S, Nouiehed M, Sanjabi M, Hong M. Nonconvex min-max optimization: Applications, challenges, and recent theoretical advances. IEEE Signal Processing Magazine. 2020;37(5):55–66. doi: 10.1109/MSP.2020.3003851
- Kim N, Bae J, Kim C, et al. Object distance estimation using a single image taken from a moving rolling shutter camera. Sensors. 2020;20(14):3860–3870. doi: 10.3390/s20143860
- Zhu W, Anderson B, Zhu S, Wang YA. computer vision-based system for stride length estimation using a mobile phone camera. In: 18th International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility. 2016:121–130. doi: 10.1145/2982142.298215
- Gholami A, Kim S, Dong Z, et al. A survey of quantization methods for efficient neural network inference. Low-Power Computer Vision. 2022:291–326.
- Guo Y. A survey on methods and theories of quantized neural networks. arXiv preprint arXiv:1808.04752. 2018. doi: 10.48550/arXiv.1808.04752
- Blalock D, Gonzalez Ortiz JJ, Frankle J, Guttag J. What is the state of neural network pruning? Proceedings of machine learning and systems. 2020;2:129–146.
- Cheng H, Zhang M, Shi JQ. A survey on deep neural network pruning: Taxonomy, comparison, analysis, and recommendations. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2024. doi: 10.1109/TPAMI.2024.3447085
- Cheng Y, Wang D, Zhou P, Zhang T. Model compression and acceleration for deep neural networks: The principles, progress, and challenges. IEEE Signal Processing Magazine. 2018;35(1):126–36. doi: 10.1109/MSP.2017.2765695
- Deng L, Li G, Han S, et al. Model compression and hardware acceleration for neural networks: A comprehensive survey. Proceedings of the IEEE. 2020;108(4):485–532. doi: 10.1109/JPROC.2020.2976475
- Burgueno L, Cabot J, Li S, Gérard S. A generic LSTM neural network architecture to infer heterogeneous model transformations. Software and Systems Modeling. 2022;21(1):139–156. doi: 10.1007/s10270-021-00893-y
- Burgueno L, Cabot J, Li S, Gérard S. An LSTM-based neural network architecture for model transformations. ACM/IEEE 22nd International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS). 2019:294–299. doi: 10.1016/j.cola.2022.101174
- Bulat A, Kossaifi J, Tzimiropoulos G, Pantic M. Matrix and tensor decompositions for training binary neural networks. arXiv preprint arXiv:1904.07852. 2019. doi: 10.48550/arXiv.1904.07852
- Chen S, Zhou J, Sun W, Huang L. Joint matrix decomposition for deep convolutional neural networks compression. Neurocomputing. 2023;516:11–26. doi: 10.1016/j.neucom.2022.10.021
- Capra M, Bussolino B, Marchisio A, et al. Hardware and software optimizations for accelerating deep neural networks: Survey of current trends, challenges, and the road ahead. IEEE Access. 2020;8:225134–225180. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3039858
Дополнительные файлы
