КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Розмір шрифта: 
КОНТЕКСТНО-ЗАЛЕЖНА АДАПТИВНА РЕДУКЦІЯ ТА ЕКВІВАЛЕНТУВАННЯ МОДЕЛІ ЕЛЕКТРОМОБІЛЯ З ПЕРЕМИКАННЯМ РЕЖИМІВ РУХУ ДЛЯ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ
Богдан Володимирович Пасєка

Остання редакція: 2026-02-16

Анотація


У роботі запропоновано методологію контекстно-залежної адаптивної редукції математичної моделі електромобіля, що враховує динамічне перемикання режимів руху. Розроблено підхід до формування еквівалентних спрощених моделей, придатних для інтеграції в системи підтримки прийняття рішень реального часу. Обґрунтовано доцільність застосування гібридних комутаційних систем та визначено критерії перемикання між редукованими підмоделями залежно від контексту експлуатації. Наведено результати імітаційного моделювання в середовищі MATLAB/Simulink, що підтверджують зменшення обчислювальних витрат на 38–42 % при збереженні похибки відтворення динамічних характеристик у межах 3“5 %.


Ключові слова


електромобіль; математична модель; редукція моделі; еквівалентування; перемикання режимів; система підтримки прийняття рішень; адаптивне керування; гібридні динамічні системи

Посилання


1. Hu X., Moura S., Murgovski N., Egardt B., Cao D. Integrated optimization of battery sizing, charging, and power management in plug-in hybrid electric vehicles. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2016. Vol. 24, No. 3. P. 834–847. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/7185454

2. Gao B., Liang Q., Xiang Y., Guo L., Chen H. Gear ratio optimization and shift control of 2-speed I-AMT in electric vehicle. Mechanical Systems and Signal Processing. 2015. Vol. 50–51. P. 615–631. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888327014002751

3. Liberzon D. Switching in Systems and Control. Boston : Birkhäuser, 2003. 233 p.

4. Antoulas A. C. Approximation of Large-Scale Dynamical Systems. Philadelphia : SIAM, 2005. 479 p. URL: https://epubs.siam.org/doi/book/10.1137/1.9780898718713

5. Petreczky M., Bako L., Van Schuppen J. H. Realization theory for linear switched systems: formal power series approach. Systems & Control Letters. 2013. Vol. 62, No. 10. P. 880–888. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167691113001503

6. Lin H., Antsaklis P. J. Stability and stabilizability of switched linear systems: a survey of recent results. IEEE Transactions on Automatic Control. 2009. Vol. 54, No. 2. P. 308–322. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/4806347

7. Ehsani M., Gao Y., Longo S., Ebrahimi K. Modern Electric, Hybrid Electric, and Fuel Cell Vehicles. 3rd ed. Boca Raton : CRC Press, 2018. 546 p.

8. Onori S., Serrao L., Rizzoni G. Hybrid Electric Vehicles: Energy Management Strategies. London : Springer, 2016. 147 p. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4471-6781-5

9. Besselink B., Tabak U., Lutowska A., van de Wouw N., Nijmeijer H., Rixen D. J., Hochstenbach M. E., Schilders W. H. A. A comparison of model reduction techniques from structural dynamics, numerical mathematics and systems and control. Journal of Sound and Vibration. 2013. Vol. 332, No. 19. P. 4403–4422. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022460X13003209

10. Heemels W. P. M. H., De Schutter B., Bemporad A. Equivalence of hybrid dynamical models. Automatica. 2001. Vol. 37, No. 7. P. 1085–1091. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0005109801000590

11. Zhang S., Xiong R., Cao J. Battery durability and longevity based power management for plug-in hybrid electric vehicle with hybrid energy storage system. Applied Energy. 2016. Vol. 179. P. 316–328. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261916309126

12. Power D. J. Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers. Westport : Quorum Books, 2002. 272 p.

13. Tran M.-K., Panchal S., Chauhan V., Brahmbhatt N., Mevawalla A., Fraser R., Fowler M. Python-based scikit-learn machine learning models for thermal and electrical performance prediction of high-capacity lithium-ion battery. International Journal of Energy Research. 2022. Vol. 46, No. 6. P. 7967–7981. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/er.7706

14. Толочко О. І. Моделювання електромеханічних систем. Математичне моделювання систем асинхронного електроприводу : навч. посібник. Київ : НТУУ «КПІ», 2016. 150 с. URL: https://epa.kpi.ua/en/science/publications/2016y/modelyuvannya-elektromehanichnih-sistem-matematichne-modelyuvannya-sistem-asinhronnogo-elektroprivodu-navchalnij-posibnik/

15. Matviychuk Ya. Принцип редукції математичних моделей та його застосування. Фізико-математичне моделювання та інформаційні технології. 2023. Вип. 37. С. 17–21. URL: http://www.fmmit.lviv.ua/index.php/fmmit/article/view/297

16. Чорний О. П., Луговой А. В., Родькін Д. Й., Сисюк Г. Ю., Садовой О. В. Моделювання електромеханічних систем : підручник. Кременчук : КДПУ, 2004. 304 с. URL: https://elprivod.nmu.org.ua/files/modeling/


Повний текст: PDF