This paper discusses the maneuvering control algorithm based on all-wheel independent driving and steering control techniques for special purpose 6WD/WS vehicles. The maneuvering control algorithms considering superior dynamic characteristics of high power in-wheel motors and independent steering system are designed to perform driving, steering, vehicle stability, and fault tolerant control. The maneuvering controller applies sliding and optimal control theories considering optimal torque distribution and friction circle related to the vertical tire force. The fault tolerant control algorithm is applied to obtain the similar maneuverability to that of the non-faulty vehicle. The simulations using the Matlab/Simulink dynamics model and experiments using HIL simulator mounting the real controllers with the designed control algorithms prove the improved performances in terms of vehicle stability and maneuverability.
Anti-lock brake system(ABS) are designed to prevent wheel lock on all wheels of the vehicle by sensing wheel angular speed, processing the speed sensor signals in suitable digital electronic control circuits and comanding electrohydraulic actuators to control brake pressure. This study considers a control of ABS using wheel circumferential acceleration thresholds which avoids dangerous wheel locking due to excessive brake pressure during the vehicle braking and discusses the 3-channels, 3-sensors ABS system that employs "independent control" technique for the front wheels and "select low" technique for the rear wheels. The validities of the ABS such as vehicle stability, steerability and stopping distance during braking are assured through the vehicle tests on uniform asphalt straight roads.
In this paper, we address vehicle modeling and dynamic analysis of four wheel steering systems (4WS). 4WS is one of the devices used for the improvement of vehicle maneuverability and stability. All research done here is based on a production vehicle from a manufacturer. To study actual system response, a three dimensional, full vehicle model was created. In past research of this type, simple, two dimensional, bicycle vehicle models were typically used. First, we modelled and performed a dynamic analysis on a conventional two wheel steering(2WS) vehicle. The modeling and analysis for this model and subsequent 4WS vehicles were performed using ADAMS(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems) software. After the original vehicle model was verified with actual experiment results, the rear steering mechanism for the 4WS vehicle was modelled and the rear suspension was changed to McPherson-type forming a four wheel independent suspension system. Three different 4WS systems were analyzed. The first system applied a mechanical linkage between the front and rear steering mechanisms. The second and third systems used, simple control logic based on the speed and yaw rate of the vehicle. 4WS vehicle proved dynamic results through double lane change test.
The bi-modal tram guided by the magnetic guidance system has two car-bodies and three axles. Each axle of the vehicle has an independent suspension to lower the floor of the car and improve ride quality. The turning radius of the vehicle may increase as a consequence of the long wheel base. Therefore, the vehicle is equipped with the All-Wheel-Steering(AWS) system for safe driving on a curved road. Front and rear axles should be steered in opposite directions, which means a negative mode, to minimize the turning radius. On the other hand, they also should be steered in the same direction, which means a positive mode, for the stopping mode. Moreover, only the front axle is steered for stability of the vehicle upon high-speed driving. In summary, steering angles and directions of the each axle should be changed according to the driving environment and steering mode. This paper proposes an appropriate AWS control algorithm for stable driving of the bi-modal tram. Furthermore, a multi-body model of the vehicle is simulated to verify the suitability of the algorithm. This model can also analyze the different dynamic characteristics between 2WS and AWS.
The bi-modal tram guided by the magnetic guidance system has two car-bodies and three axles. Each axle of the vehicle has an independent suspension to lower the floor of the car and improve ride quality. The turning radius of the vehicle may increase as a consequence of the long wheel base. Therefore, the vehicle is equipped with the All-Wheel-Steering(AWS) system for safe driving on a curved road. Front and rear axles should be steered in opposite directions, which means a negative mode, to minimize the turning radius. On the other hand, they also should be steered in the same direction, which means a positive mode, for the stopping mode. Moreover, only the front axle is steered for stability of the vehicle upon high-speed driving. In summary, steering angles and directions of the each axle should be changed according to the driving environment and steering mode. This paper proposes an appropriate AWS control algorithm for stable driving of the bi-modal tram. Furthermore, a multi-body model of the vehicle is simulated to verify the suitability of the algorithm. This model can also analyze the different dynamic characteristics between 2WS and AWS.
The bi-modal vehicle is composed of two car-bodies and three axles. Each axle of the vehicle has an independent suspension and all wheels are steerable. Since the bi-modal vehicle has longer wheelbase than most urban buses, the All-Wheel-Steering(AWS) system is adapted for to ensure safe driving and proper turning radius on a curved road. This paper proposes an AWS control algorithm for stable driving of bi-modal vehicle. Steering angles and directions of each axle of bi-modal vehicle changed according to the driving environment and steering modes. In the case that front and rear axles should be steered in opposite directions is a negative mode, and the other case that the axles should be steered in the same direction is a positive mode. For example, in the positive mode, front and real axles are steered in the same direction, while in the negative mode, they are steered in the opposite direction. A multibody model of the vehicle is used to verify the performance of the steering algorithm and simulation results of 2WS are compared with those of AWS under the same condition.
Marionette controlling robot has a problem that generates interference in rotation and intersection, therefore, the research on the independent shifter to move freely on the stage is required. Connecting omni-directional mobile robot with marionette controlling robot can solve this problem. Omni-directional mobile robot makes itself rotate and translate in 2D plane freely. Magnetic device is used to connect the moving part with the control part of the robot to minimize the intereference generated by the movement of robot. When robot moves, it can move to all directions with the suitalbe setting of banlance power. The moment of inertia is minimized by dividing the robot to the upper and lower parts in the marionette performance stage. Rotation and interference problem of independent omni-wheel Robot can be solved by using the permanent magnet. The efficiency and safety of the marionette controlling robot is proved by the experiment.
The introduction of the eddy current braking(ECB) system in HSRT(high speed railway train) is known to be advantageous, in that the system is independent on wheel-rail adhesion coefficient which is greatly affected by weather condition. It also minimize the maintenance of the brake system and does not require any additional electric energy because it is powered form the regenerated power at the time of the braking. In this study, the braking and attraction forces of the ECB are simulated by 2-D FEM and are experimentally verified on a down-scaled prototype. A control algorithm of the ECB is proposed to generate constant braking torque using linear variation of the reference current according to speed. Experimental results shows that the constant torque is generated over all operating speed region by developed control algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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