2020 Fiscal Year Annual Research Report
Energy-saving optimal trajectories for Electric Vehicles drive considering the load characteristics
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18K04091
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
井上 馨 同志社大学, 理工学部, 教授 (60343662)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 利次 同志社大学, 理工学部, 教授 (40148375)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 三次元損失マップ / 最適軌道 / 駆動条件 / 電動機 / 遺伝的アルゴリズム / 負荷特性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は３年計画の最終年であり，その目的は，電動車両（電気自動車，鉄道，無人搬送車，などのモータを用いて走行する車両）の自動走行もしくは走行アシストにおいて，各種の駆動条件（時間，速度，移動距離，ジャーク，など）を満足しつつ，省エネルギーとなる最適な軌道（速度，移動距離，モータトルク，などの時間波形）を求める際に，負荷特性を考慮した軌道生成を効率的に行うことにある。
負荷特性を考慮した軌道生成を行う場合において，風損など非線形な特性を加味して最適化を行う場合には動作点近傍で線形化して軌道を求める方法が考えられるが，動作点を増やすと解くべき方程式の数が増大し，結果として計算時間が長くなる。そこで，遺伝的アルゴリズム(GA)を応用して，効率的に軌道を求める方法の検討を行った。一方で，解析的手法である変分原理を各動作点に適用し，各動作点毎の解軌道をなめらかに接続する方法についても昨年度から引き続き検討を行った。
また，損失マップ測定で用いた埋込型同期電動機が発生するトルクは動作点によって変化するため，軌道の導出過程においては３次元のトルクマップを作成しデータ参照していた。しかしながら計測により得たトルクマップのデータには，どうしても計測時の誤差が存在し，これが導出する軌道に影響を与え，歪のある軌道となる場合がある。軌道が滑らかでなく歪があると，その軌道に追従させるために結果として省エネルギー性に影響を与える。そこで，計測により得たトルクマップのデータを，最小二乗法を用いて理論式にフィッティングさせることで，歪を除去するとともに式ベースでトルク計算を行えるようにした。
これまでの研究で得られた知見とあわせて，最適軌道に基づく駆動制御法が電動車両の自動走行・走行アシストにおいて，有用であるかどうかの検討を行った。
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