مخطط تحكم عصبي-ضبابي تكيفي ومتناسب رنيني تكيفي لتطبيقات المركبات الكهربائية القائمة على محركات PMSM

رحلات كهربائية أكثر هدوءًا وسلاسة

السيارات الكهربائية بالفعل أنظف من مركبات البنزين، لكن طرق التحكم في محركاتها لا تزال تحتاج إلى تحسين. التوجّلات المفاجئة عند الضغط على دواسة التسارع، والطنين الخافت من المحرك، والطاقة المهدورة كلها تعود إلى مدى سرعة وسلاسة استجابة المحرك لتغيرات الطريق وحركة المرور. تستكشف هذه الورقة نهجًا جديدًا لـ«قيادة» المحرك من الداخل — باستخدام مزيج من الذكاء الاصطناعي ونوع خاص من تشكيل الإشارة — لجعل تسارع المركبات الكهربائية أكثر سلاسة، وتقليل الفاقد في الطاقة، وتحسين قدرتها على التعامل مع الاضطرابات الواقعية.

لماذا يهم التحكم بالمحرك على الطرق الحقيقية

تستخدم السيارات الكهربائية الحديثة غالبًا محركات ذات مغناطيس دائم لأنها مدمجة وفعالة وتوفر قدرة سحب قوية من السكون. لكن قيادة المدينة فوضوية: يتوقف السائقون ويبدأون عند إشارات المرور، ويتعرّجون عبر الازدحام، ويواجهون تلالًا وأحمالًا متغيرة. في هذه الظروف، قد يتجاوز سرعة المحرك الهدف أو يتأخر عن الطلب، ويمكن أن يظهر تموّج في عزم الدوران على العمود. هذه التموجات تظهر كاهتزاز وضوضاء وإجهاد إضافي على التروس والمحامل. دوائر التحكم التقليدية، التي تعتمد على إعدادات ثابتة، تعمل جيدًا فقط ضمن نطاق ضيق من الشروط وقد تتعثر عندما يتغير الطريق أو درجة الحرارة أو حمل المركبة.

مزيج التعلم والقواعد لتحكم أفضل بالسرعة

استبدل المؤلفون كتلة تحكم السرعة الخارجية التقليدية بنظام عصبي-ضبابي تكيفي — وهو متحكم يجمع بين قواعد المنطق الضبابي من نوع if–then وقدرة التعلم للشبكات العصبية. بدلاً من ضبطه يدويًا مرة واحدة في المصنع، يتعلم هذا المتحكم من بيانات أمثلة كيفية استجابة سرعة المحرك للأوامر والاضطرابات. يحول خطأ السرعة الخام (المسافة بين السرعة الفعلية والمرغوبة) ومعدل تغير هذا الخطأ إلى مجموعة من «الآراء» المتداخلة، ثم يمزجها إلى تصحيح دقيق. تُظهر نتائج التدريب والاختبار أن هذا المتحكم المتعلم يجد بسرعة إعدادات تقلل التجاوزات والنقص، وتقصّر المدة اللازمة للوصول إلى السرعة المستهدفة، وتحافظ على استقرار السلوك حتى عندما يكون النظام غير خطي ومعرضًا للتغير.

تشكيل التيار من أجل تشغيل هادئ ومنخفض الضوضاء

بينما تقرر الحلقة الخارجية سرعة دوران المحرك، تحدد الحلقة الداخلية كمية التيار الكهربائي المتدفقة إلى الملفات في كل لحظة. هنا، يقدم المؤلفون متحكمًا تناسبيًا رنينيًا تكيفيًا. بدلاً من التفاعل مع حجم الخطأ فقط، تم ضبط هذا المتحكم للتركيز بشكل خاص على التيارات عند التردد التبادلي الرئيسي للمحرك، حيث تكون التموجات غير المرغوب فيها أكثر ضررًا. من خلال اختيار بعض القيم الأساسية للعزل بعناية، يمنح قدرة تصحيح عالية جدًا عند ذلك التردد الأساسي مع تجنّب عدم الاستقرار في أماكن أخرى. النتيجة تيار يقترب من شكل موجة جيبية مثالية، مع عدد أقل بكثير من التعرجات الحادة التي كانت ستظهر كتموج عزم وأزيز مسموع.

اختبار الاستراتيجية الجديدة

يقيم الفريق تصميمهم ثنائي المراحل — تحكم السرعة العصبي-الضبابي في الحلقة الخارجية والتحكم الرنيني في التيار بالحلبة الداخلية — من خلال محاكيات حاسوبية مفصلة وتجارب «الأجهزة ضمن الحلقة» التي تحاكي مجموعة نقل حركة مركبة كهربائية حقيقية. يقارنونها مع ثلاث طرق معروفة: متحكم تناسبي–تكاملي تقليدي، ونظام يقرن ذلك المتحكم بحلقة داخلية رنينية، ونهج تنبؤي نموذجي. عبر مجموعة من السيناريوهات — بدء التشغيل من السكون، والسير المستمر تحت حمل، والتغيرات السريعة في السرعة عند حمل ثابت، والتغيرات المفاجئة في الحمل عند سرعة ثابتة — يصل المخطط الجديد باستمرار إلى السرعة المستهدفة أسرع، مع قمم وتناقصات أصغر. كما ينتج عزمًا أكثر سلاسة وتيارات أنظف، حتى عندما تُغيّر مقاومة المحرك ومحاثته اصطناعيًا لمحاكاة التسخين أو البيئات القاسية.

ما معناه ذلك لسيارات المستقبل الكهربائية

بعبارات بسيطة، تتيح هذه الاستراتيجية الهجينة للمحرك الكهربائي أن «يفكر» ويتكيف بدلاً من أن يتبع وصفة ثابتة بشكل أعمى. عبر تعلم كيفية رفض الاضطرابات على مستوى السرعة وعن طريق تشكيل أشكال موجة التيار داخل المحرك، تقلل المقاربة الاهتزاز والضوضاء والطاقة المهدرة. بالنسبة للسائقين، يُترجم ذلك إلى تسارع أكثر سلاسة، وثبات أكبر أثناء القيادة، ومجموعات نقل حركة تتحمّل مكونات متقادمة وظروف طقس متغيرة بشكل أفضل. بينما لا تزال الطريقة تفترض تردد تشغيل ثابتًا في بعض الأجزاء، تشير النتائج إلى أن إضافة الذكاء والتحكم الواعي بالتردد إلى محركات القيادة يمكن أن تكون خطوة رئيسية نحو مركبات كهربائية أكثر أناقة وديمومة وكفاءة.

الاستشهاد: Sangeetha, E., Ramachandran, V.P. A novel adaptive neuro-fuzzy and adaptive proportional resonant control scheme for PMSM based electric vehicle applications. Sci Rep 16, 8023 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35363-2

الكلمات المفتاحية: محركات المركبات الكهربائية, التحكم العصبي الضبابي, محرك متزامن ذو مغناطيس دائم, تقليل تموج العزم, محركات متقدمة