مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

بررسی تاثیر انتخاب سنسورهای مختلف بر عملکرد مشاهده‌گر در سیستم تعلیق خودرو براساس آنالیز درجه مشاهده‌پذیری

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
1 گروه مهندسی مکانیک، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران
2 گروه مهندسی برق، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران
چکیده
در این مقاله به بررسی تاثیر انتخاب سنسورهای مختلف بر عملکرد مشاهده‌گر در سیستم تعلیق خودرو پرداخته شده است. برای این منظور از مفهوم درجه مشاهده‌پذیری برای توصیف کمی شدت و ضعف مشاهده‌پذیری استفاده شده و در این راستا روش جدیدی برای تعیین درجه مشاهده‌پذیری سیستم‌های خطی ثابت با زمان، توسعه داده شده است. در روش پیشنهادی، درجه مشاهده‌پذیری بر مبنای فاصله سیستم از مجموعه سیستم‌های هم‌مرتبه و مشاهده‌ناپذیر تعریف می‌شود. بزرگ‌بودن فاصله به‌معنی مشاهده‌پذیری قوی، کوچک‌بودن فاصله به‌معنی مشاهده‌پذیری ضعیف و صفربودن فاصله نشان‌دهنده مشاهده‌ناپذیری سیستم است. با توجه به اینکه فاصله سیستم از حالت‌های مختلف مشاهده‌ناپذیری به‌صورت جداگانه تعیین می‌شود، امکان بررسی همه جانبه مشاهده‌پذیری و تاثیر انتخاب خروجی بر عملکرد مشاهده‌گر فراهم می‌شود. در ادامه، تحلیل مشاهده‌پذیری سیستم تعلیق براساس روش پیشنهادی، انجام شده و تاثیر خروجی‌های مختلف بر عملکرد مشاهده‌گر مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان می‌دهند که با افزایش درجه مشاهده‌پذیری برای دستیابی به سرعت یکسان در مشاهده‌گر، بهره مشاهده‌گر کاهش می‌یابد و کاهش بهره مشاهده‌گر باعث کاهش حساسیت تخمین به نویز و خطای اندازه‌گیری سنسورها می‌شود که به‌تبع آن دقت تخمین در حضور خطای اندازه‌گیری سنسورها افزایش می‌یابد. همچنین با یک بررسی مقایسه‌ای نشان داده شد که برخلاف معیارهای قبلی که فقط جنبه خاصی از مشاهده‌پذیری را مد نظر قرار می‌دادند، روش پیشنهادی جامع‌تر و واقع‌بینانه‌تر است و نتایج به‌دست‌آمده از معیارهای قبلی به‌راحتی از روش پیشنهادی قابل دستیابی هستند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Investigating the Effect of Different Sensors on the Observer Performance in Vehicle Suspension System Based on the Observable Degree Analysis

نویسندگان English

T. Falahati Nodeh 1
M. Mirzaei 1
E. Babazadeh Mehrababni 1
M.J. Khosrowjerdi 2
1 Mechanical Engineering Department, Mechanical Engineering Faculty, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
2 Electrical Engineering Department, Electrical Engineering Faculty, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
چکیده English

In this paper, the effect of different sensors on the observer performance of vehicle suspension system is investigated. For this purpose, the concept of observable degree analysis is used to quantitatively measure the observability for different sensor choices. A new method, for determining the observable degree of linear time invariant (LTI) systems has been developed on the basis of distance of system from set of similar unobservable systems. A long distance is equivalent to a strong observability and a short distance is equivalent to a weak observability. The zero distance means that the system is unobservable. Since the distance to different unobservable modes can be determined separately, a comprehensive investigation of system observability and the effect of different sensor choices on the observer performance can be provided. In the following, the observable analysis of the suspension system was performed based on the proposed method and the effect of different outputs on the observer performance has been investigated. The results show that when the observable degree is increased for a specific sensor, the observer gain is decreased and consequently the sensitivity of observer relative to the noise and measurement errors is decreased. The increased accuracy of observer demonstrates a good conformity between observable degree analysis and observer performance. Also, a comparative study showed that, contrary to previous criteria that only considered a certain aspect of observability, the proposed method is more comprehensive and realistic, and the results obtained from the previous criteria can easily be achieved through the proposed method.

کلیدواژه‌ها English

Vehicle suspension system
Sensor selection
Observable degree analysis
Observer performance
Sensor measurement error
Ge Q, Ma J, Chen Sh, Wang Y, Bai L. Observable degree analysis to match estimation performance for wireless tracking networks. Asian Journal of Control. 2017;19(4):1259-1270. [Link] [DOI:10.1002/asjc.1386]
Dhingra NK, Jovanović MR, Luo ZQ. An ADMM algorithm for optimal sensor and actuator selection. 53rd IEEE Conference on Decision and Control, 15-17 Dec 2014, Los Angeles CA, USA. Piscataway: IEEE; 2014. [Link] [DOI:10.1109/CDC.2014.7040017]
Argha AR, Su SW, Savkin A, Celler B. A framework for optimal actuator/sensor selection in a control system. International Journal of Control. 2019;92(2):242-260. [Link] [DOI:10.1080/00207179.2017.1350755]
Healey M, Mackinnon DJ. A quantitative measure of observability for a linear system. International Journal of Control. 1975;22(3):421-426. [Link] [DOI:10.1080/00207177508922094]
Hamdan AMA, Nayfeh AH. Measures of modal controllability and observability for first- and second-order linear systems. Journal of Guidance Control and Dynamics. 1989;12(3):421-428. [Link] [DOI:10.2514/3.20424]
Müller PC, Weber HI. Analysis and optimization of certain qualities of controllability and observability for linear dynamical systems. Automatica. 1972;8(3):237-246. [Link] [DOI:10.1016/0005-1098(72)90044-1]
Damak T, Babary JP, Nihtilä MT. Observer design and sensor location in distributed parameter bioreactors. Dynamics and Control of Chemical Reactors Distillation Columns and Batch Processes. 1993;87-92. [Link] [DOI:10.1016/B978-0-08-041711-0.50015-5]
Dochain D, Tali-Maamar N, Babary JP. On modelling, monitoring and control of fixed bed bioreactors. Computers & Chemical Engineering. 1997;21(11):1255-1266. [Link] [DOI:10.1016/S0098-1354(96)00370-5]
Waldraff W, Dochain D, Bourrel S, Magnus A. On the use of observability measures for sensor location in tubular reactor. Journal of Process Control. 1998;8(5-6):497-505. [Link] [DOI:10.1016/S0959-1524(98)00017-1]
Van Den Berg FWJ, Hoefsloot HCJ, Boelens HFM, Smilde AK. Selection of optimal sensor position in a tubular reactor using robust degree of observability criteria. Chemical Engineering Science. 2000;55(4):827-837. [Link] [DOI:10.1016/S0009-2509(99)00360-7]
Ham FM, Grover Brown R. Observability, eigenvalues, and Kalman filtering. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 1983;AES-19(2):269-273. [Link] [DOI:10.1109/TAES.1983.309446]
Cheng XH, Wan DJ, Zhong X. Study on observability and its degree of strapdown inertial navigation system. Journal of Southeast University. 1997;(6):6-11. [Link]
Dong JL, Mo B. The method of system observability analysis using pseudo-inverse of system observability matrix. Proceedings of the 32nd Chinese Control Conference, 26-28 July 2013, Xi'an, China. Piscataway: IEEE; 2013. [Link]
Chen Y, Zhao Y, Li QS. Observable degree analysis method and its application in transfer alignment. Journal of Chinese Inertial Technology. 2013;(4):467-471. [Link]
Zhuo P, Ge Q, Shao T, Wang Y, Bai L. Observable degree analysis using unscented information filter for nonlinear estimation systems. 10th International Conference on Information, Communications and Signal Processing (ICICS), 2-4 Dec 2015, Singapore, Singapore. Piscataway: IEEE; 2015. [Link] [DOI:10.1109/ICICS.2015.7459932]
Lystianingrum V, Hredzak B, Agelidis VG, Djanali VS. Observability degree criteria evaluation for temperature observability in a battery string towards optimal thermal sensors placement. IEEE Ninth International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing (ISSNIP), 21-24 April 2014, Singapore, Singapore. Piscataway: IEEE; 2014. [Link] [DOI:10.1109/ISSNIP.2014.6827641]
Ma J, Ge Q, Wang Y, Bai L. Comparison on system observable degree analysis methods for target tracking. IEEE International Conference on Information and Automation, 8-10 Aug 2015, Lijiang, China. Piscataway: IEEE; 2015. [Link] [DOI:10.1109/ICInfA.2015.7279439]
Eising R. The distance between a system and the set of uncontrollable systems. In: Fuhrmann PA, editor. Mathematical theory of networks and systems, lecture notes in control and information sciences. 58th Volume. Berlin/Heidelberg: Springer; 1984. pp. 303-314. [Link] [DOI:10.1007/BFb0031061]
Van De Wal M, De Jager B. Selection of sensors and actuators for an active suspension control problem. Proceeding of the 1996 IEEE International Conference on Control Applications IEEE International Conference on Control Applications held together with IEEE International Symposium on Intelligent Control, 15 Sept-18 Nov 1996, Dearborn, MI, USA. Piscataway: IEEE; 1996. [Link]
Sarshari E, Khaki Sedigh A. Selection of sensors for hydro-active suspension system of passenger car with input-output pairing considerations. Journal of Dynamic Systems Measurement and Control. 2013;135(1):011004. [Link] [DOI:10.1115/1.4006625]
Malekshahi A, Mirzaei M, Aghasizade S. Non-linear predictive control of multi-input multi-output vehicle suspension system. Journal of Low Frequency Noise Vibration and Active Control. 2015;34(1):87-105. [Link] [DOI:10.1260/0263-0923.34.1.87]
Malekshahi A, Mirzaei M. Designing a non-linear tracking controller for vehicle active suspension systems using an optimization process. International Journal of Automotive Technology. 2012;13(2):263-271. [Link] [DOI:10.1007/s12239-012-0023-6]