Adaptive online parameter optimization of vehicle control module to satisfy varying performance and drivability metrics

Abstract

Otomotiv kontrol modüllerinde, sistem kontrolü için kalibrasyon parametreleri kullanılmaktadır ve ödünleşimlerden dolayı optimum performans için optimizasyon yöntemleri kullanılarak optimize edilmeleri gerekmektedir. Ancak parametre optimizasyonu aracın geliştirmesi aşamasında çok zaman alan bir adım olması yanı sıra üretimden sonra da gerekli hale gelmiştir. Araçların başlangıç performansları ve sürülebilirlikleri, kullanım mesafesi ve şartlarına bağlı olarak ortaya çıkan yıpranmalardan olumsuz etkilenir. Fakat mevcut motor kontrol ünitelerinin yazılım yapısı, güç aktarım sisteminin işleyişindeki değişikliklerin izlenmesine izin vermemektedir. Bu çalışmanın özgün yönü, mekanik aşınma ve yaşlanma nedeniyle meydana gelen olumsuz değişikliklere karşı aracın ömrü boyunca optimize edilmiş performans ve sürülebilirlik sağlayan ve sistemi kendi kendine kalibre etmesi prensibine dayanan bir algoritma önermesidir. Sürücü memnuniyeti için gerek sürülebilirlik gerekse performans özellikleri dikkate alınmalıdır. Araç değerlendirmeleri için nesnel metriklerin mevcut olmaması ve uygulamada öznel değerlendirme kullanılması nedeniyle, sürülebilirlik ve performans özelliklerinin onayı hem zaman almakta hem de uzmanlık gerektirmektedir. Çalışmanın özgün bir diğer yönü, performans ve sürülebilirlik özellikleri için birleşik bir maliyet fonksiyonunun belirlenmesidir. Algoritmanın çalıştığını göstermek için yavaşlama esnasında gaz pedalına hızlı basış manevrası seçilmiş ve seçilen manevraya uygun deney tasarımı hazırlanarak küçük binek ve hafif ticari araçlarla kontrollü ortamda testler gerçekleştirilmiştir. Nesnel verilerle öznel değerlendirmeleri ilişkilendirmek için yanıt yüzeyi metodolojisi kullanılmış ve nesnel kriter fonksiyonları elde edilmiştir. Birleşik nesnel değerlendirme için, genel manevra notlandırması kriter notları ve her bir kriterin ağırlık faktörleri kullanılarak formüle edilmiştir. Optimizasyon için altın kesit algoritması kullanılmıştır. Önerilen metodoloji bir prototip araçta uygulanmış, araç değerlendirmeleri ve çevrimiçi optimizasyonda başarılı olduğu doğrulanmıştır. Ek olarak, araç ve elastik aktarma organları modeli geliştirilmiştir ve tork kontrol modeli ile entegre edilmiştir. Test araçlarından alınan veriler ile sistem tanımlama yapılmış ve geliştirilen model ile simülasyonlar koşularak test verileri ile karşılaştırılmıştır. Son olarak, fizibilite ve gelecekte yapılabilecek potansiyel çalışmalar tartışılmıştır.In automotive control modules, lookup tables are used for system control and parameter optimization is necessary since there are trade-offs and optimization methods are needed to be applied for optimum performance. However, it is very time-consuming step in development phase and has become necessary after the production. The initial performance and drivability of vehicles are adversely affected depending on the distance and conditions of use; however, current engine control unit software structure does not allow tracking changes in powertrain system control. This thesis proposes a self-tuning algorithm that yields optimized performance and drivability throughout the life span of the vehicle over against changes due to mechanical wear and aging. Besides, for customer satisfaction both drivability and performance attributes must be considered and there are trade-offs between them. Optimization takes time and requires expertise for drivability and performance attributes since objective metrics are not available and generally subjective assessment is used for signoff. Therefore, another challenging aspect of this study is determination of a combined cost function for performance and drivability attributes. Tip-in maneuver is selected, and design of experiments is prepared and performed with small passenger and light commercial vehicles in controlled environment in a test track. Response surface methodology is adopted to correlate objective data and subjective assessments, and objective criteria functions are obtained. For combined objective evaluation, overall tip-in rating is also formulated from criteria ratings using correction factors for each rating and weight factors of each criterion. Golden section algorithm is used for optimization. The proposed methodology is applied and validated in a prototype vehicle and results are presented. In addition, vehicle and elastic driveline plant model is developed and tip-in torque control is integrated to the model. For system identification data obtained from the test vehicles were used. Simulations were run and compared with the test data. Finally, feasibility and potential areas of future work are discussed.