Industria automobilelor este considerată legendară pentru conservatorismul său, dar în ultimii ani ea a devenit unul dintre sectoarele industriale cele mai inovatoare, cu multe programe de dezvoltare în toată lumea, capabile să transforme automobilul secolului 21. Mare parte din acest progres depinde de electronică, care, în schimb, depinde de dezvoltarea de noi soluţii semiconductoare. În acest articol, vom examina una din căile prin care ST răspunde provocării de a face maşinile mai sigure şi mai confortabile prin proliferarea largă a sistemelor de suspensie inteligente.
Sistemele de suspensie tradiţionale “pasive”, dezvoltate la sfârşitul secolului 19, combină un arc şi un absorbant de şoc, cu arc fix şi coeficienţi de amortizare aleşi să realizeze un compromis specific între confort şi abilitatea de menţinere pe şosea în condiţii “tipice” de conducere. Condiţiile de conducere “tipice” înseamnă conducerea unui vehicul neîncărcat pe o stradă dreaptă şi netedă, deci, în practică, maşinile sunt conduse adesea în condiţii atipice. Desigur, răspunsul la această problemă îl constituie sistemele de suspensie “inteligente”, unde coeficienţii de amortizare pentru fiecare roată sunt ajustaţi continuu în timp real pentru a asigura că este totdeauna asigurat cel mai bun compromis între confort şi stabilitate. Beneficiile sunt destule, dar, pentru început, totul este considerat un lux costisitor.
Tendinţele cele mai recente sugerează că va deveni tot mai mult o cerinţă. Unul dintre factorii cei mai importanţi este tendinţa continuă către maşini mai uşoare, impusă de nevoia de a creşte eficienţa combustibilului. Deoarece masa maşinii neîncărcate descreşte, efectul încărcării ulterioare creşte; în timp ce greutatea maşinii neîncărcate a fost cândva cel mai important factor ce guverna parametrii sistemului de suspensie, maşinile moderne sunt tot mai sensibile la variabile ca numărul pasagerilor, unde sunt ei aşezaţi şi cât de multe bagaje sunt în portbagaj.
O provocare cheie este, de aceea, reducerea costului implementării sistemelor de “suspensii inteligente” astfel încât ele să fie din ce în ce mai mult accesibile noilor maşini. Totuşi, există câteva obstacole. De exemplu, există o incompatibilitate fundamentală între confortul pasagerilor, care implică o suspensie mai degrabă moale, sub-amortizată, şi abilitatea de menţinere pe şosea, care necesită o suspensie mai rigidă şi supra-amortizată pentru a garanta stabilitatea. Complicaţii suplimentare apar datorită numărului mare de intrări ce trebuie să fie măsurate, digitalizate şi transmise procesorului de control şi datorită caracteristicilor neliniare ale sistemului, care face ca algoritmii convenţionali să consume foarte multe resurse ale computerului.
ST are o experienţă considerabilă în dezvoltarea şi aplicarea de noi metodologii, cum ar fi optimizarea multi-obiectiv care se adresează problemei de găsire a “celei mai bune soluţii” în sistemele complexe unde este necesară optimizarea mai multor variabile diferite. Întregul set de algoritmi este oferit de Soft Computing, (ex. Neural Network, Genetic Algorithms,) care se adresează problemelor care nu pot fi eficient rezolvate folosind arhitectura şi algoritmii tradiţionali. Această experienţă a fost aplicată provocării “suspensiei inteligente”, cu scopul de a rezolva patru dintre cele mai importante probleme.
Problema 1
Sistemul este foarte complex şi neliniar
Sistemele de acest tip nu sunt în mod obişnuit cel mai bine abordate folosind tehnicile de calcul tradiţionale. Chiar dacă este disponibil un model analitic, resursele sistemului de calcul cerute să execute algoritmii în timp real sunt adesea extrem de costisitoare. Aceasta este o zonă unde limbajul natural de bază în calculatoare – care descrie în mod esenţial sistemul în termeni “IF … THEN” – devine propriu. O astfel de abordare este ideală în situaţii unde regulile experienţei sunt mai folositoare decât legile fizicii, nu numai pentru că poate conduce la o prelucrare mai rapidă a datelor (datorită acceleratoarelor hardware dedicate), dar, de asemenea, şi pentru că permite ca algoritmul să fie specificat într-o manieră naturală, lingvistică, care, adesea, reduce foarte mult timpul necesar dezvoltării soluţiei.
De exemplu, într-un sistem de suspensie auto semi-activ, rigiditatea suspensiei poate fi făcută să depindă de parametrii ca acceleraţia verticală a roţii, viteza de rotaţie a motorului şi a roţii, poziţia şi viteza de conducere, prin intermediul unui algoritm bazat pe un set de reguli simple, cum ar fi: “DACĂ acceleraţia verticală ESTE Mare şi viteza de deplasare ESTE Medie ATUNCI rigiditatea suspensiei ESTE mică”.
Problema 2
Strategia de control necesită un compromis între obiectivele în conflict
Proiectarea optimă a strategiei de control este realizată folosind teoria optimizării multi-obiective legată de calcularea evolutivă. Alegerea parametrilor controlerului este astfel o combinaţie între experienţa proiectantului şi rezultatele algoritmilor de optimizare multi-obiective. Când obiectivele conflictuale de stabilitate şi confort sunt considerate ca obiective de optimizare, algoritmul bazat pe evoluţia strategiei produce un set de soluţii de compromis optime, cunoscute sub numele de soluţiile optime Pareto. De la acestea, proiectantul uman poate apoi să aleagă pe cea mai potrivită. În viitor, poate să fie posibilă automatizarea alegerii finale.
Problema 3
Sistemul trebuie să facă faţă îmbătrânirii părţilor mecanice
În domenii ca sistemele de control auto sau industrial, condiţiile de operare ale sistemelor se pot schimba frecvent, fie datorită îmbătrânirii, fie datorită defectării componentelor. Pentru a ne asigura că sistemul are aceleaşi performanţe în toate condiţiile de funcţionare, sistemul de control necesită o capacitate de adaptare. Acesta este un domeniu în care Neural Networks şi-a demonstrat utilitatea. Metodologia Neural Network permite ca parametrii interni ai algoritmului să fie up-dataţi pentru a menţine relaţia dorită între intrări şi ieşiri.
Problema 4
Costul senzorului trebuie să fie minimizat
Sistemele de suspensie inteligente de astăzi necesită, în principiu, un mare număr de senzori, măsurând parametrii cum ar fi viteza de deplasare şi acceleraţia maşinii, acţiunea forţelor verticale ce acţionează pe fiecare din cele patru roţi şi patru semnale ale vitezelor de amortizare (deoarece forţa de amortizare este o forţă ne-liniară a vitezei de amortizare).
Metodologiile bazate pe modelul Soft Computing oferă o alternativă şi posibilitate mult mai ieftină care exploatează faptul că şi în sistemele foarte ne-liniare, cum ar fi un sistem de suspensie al unei maşini, cele mai multe dintre variabile sunt substanţial cuplate. În locul utilizării unui senzor real pentru a măsura fiecare semnal, este posibilă extragerea anumitor proprietăţi fizice ale sistemului de la alţi senzori, aparent fără legătură, pe care să le combinăm cu măsurători de la câţiva senzori noi, aleşi cu grijă, pentru a obţine informaţii care au fost ascunse în alte măsurători. În acest fel, este posibilă re-utilizarea datelor de la senzori deja echipaţi pe maşină.
Aceste probleme pot fi toate efectiv rezolvate prin integrarea pe un singur chip a unui microcontroler de înaltă performanţă şi a unui procesor Knowledge Based (KB), împreună cu o memorie Flash embedded şi toate funcţiile de I/O şi periferice necesare. Procesorul KB integrat oferă acceleraţie hardware a algoritmilor ce iau decizii, bazaţi pe regulile “IF…THEN” şi lucrează în tandem cu controlerul. În acest fel, proiectanţii pot profita de eficienţa metodologiei “algoritmilor inteligenţi” în timp ce menţin controlul complet asupra parametrilor critici, cum ar fi densitatea codului şi performanţa în timp real. În plus la posibilitatea utilizării de senzori virtuali, KB poate fi, de asemenea, utilizat pentru interpolare şi clasificare, facilitând comprimarea hărţilor şi tablourilor, care sunt utilizate în mod particular în aplicaţiile din domeniul auto.
Ca parte a efortului mare de dezvoltare, care include experţi din dinamica vehiculelor de la parteneri de cercetare din domeniu, experţi din noile tehnici matematice, cum ar fi “optimizarea multi-obiectiv” şi proiectanţi de chipuri, ST este în mod curent în fruntea acestui domeniu excitant, care promite să furnizeze un nou gen de soluţii sistem on-chip pentru automobile şi va ajuta să re-definească automobilul secolului 21.
Mai multe informaţii:
www.st.com
www.stmcu.com
www.vitacom.ro
st@vitacom.ro