Torque Vectoring Development for Formula Student Vehicle

Abstract

Työn tavoitteena oli suunnitella torque vectoring- ja vetoluistonestojärjestelmä Metropolia Motorsportin tulevaan nelivetosähköautoon. Näiden järjestelmien tehtävänä on avustaa kuljettajaa ajoneuvon hallinnassa ja ohjauksessa. Koska kyseessä on kilpa-auto, tarkoituksena oli myös parantaa kierrosaikaa, jolla ajoneuvosta saataisiin kilpailukykyisempi. Tämä työ aloitettiin tutkimalla torque vectoringin ja vetoluistoneston eri toteutustapoja ja niihin liittyviä ohjausjärjestelmiä. MATLAB Simulink -ohjelmointiympäristöön kehitettiin seitsemän vapausasteen ajoneuvomalli, jolla ohjausjärjestelmiä voitaisiin kehittää ja testata simuloinneissa. Varsinainen ohjausjärjestelmän suunnittelu tehtiin MATLAB Simulink -ohjelmointiympäristössä. PID-säätimen säätämistä varten kehitettiin myös tila-avaruusmalli, jolla PID-säätimen parametreja voidaan säätää. Vetoluistoeston järjestelmää varten kehitettiin myös sumeaan logiikkaan perustuva säädin, joka rajoittaa pyörien luistoa kiihdytys- tai alhaisen pidon tilanteissa. Järjestelmien testaaminen ja ajoneuvon simulointi tapahtui MATLAB Simulink -ohjelmointiympäristössä sekä IPG Carmaker -simulointiympäristössä. Pyörien rengasvoimien simuloinneissa käytettiin Pacejkan kehittämää Magic Formula -rengasmallia. Torque vectoring -järjestelmää simuloitiin askelvasteena sekä Autocross testissä. Vetoluistonestoa simuloitiin kiihdytystilanteessa, joka vastaa kilpailun Acceleration-osiota. Näiden testien tulokset esitellään työssä. Työn tuloksena saatiin toimiva torque vectoring- ja vetoluistonestojärjestelmä, joka paransi kierrosaikaa simuloinneissa. Tulosten pohjalta esitettiin myös parannusehdotuksia jatkokehitystä varten.

The aim of this thesis was to design baseline torque vectoring and traction control systems for the Metropolia Motorsport upcoming AWD electrical vehicle. The objective of these systems was to assist the driver in handling and steerability of a race car, and to increase vehicle lateral performance of the vehicle, and thus, reduce lap time.

The thesis was started by studying different torque vectoring and traction control systems, implementation strategies and different controller types for these systems. A 7DOF vehicle model was developed to test torque vectoring and traction control systems with MATLAB Simulink.

Control systems were developed in MATLAB Simulink simulation environment. To tune PID controller, state space model of linear single­track model was used to obtain PID controller gains. For traction control system fuzzy logic controller was developed to reduce wheel slip in acceleration or low friction situations.

Control systems and vehicle simulation was carried in MATLAB Simulink and in IPG Carmaker simulation environment. To simulate tire force, simplified Pacejka Magic Formula tire model was used. Torque vectoring system was simulated in step steer, Skidpad and Autocross tests. Traction control system was simulated in Acceleration event test. Results of these tests were briefly analyzed.

As a result of this thesis, working torque vectoring and traction control system were developed. Although vehicle was faster in simulations, real testing would need to be performed to validate simulation results. Also, few proposals for improving torque vectoring were discussed.