基于LuGre轮胎动力学摩擦模型的路面估计与车辆自适应制动控制

为了实现车辆的制动最优控制,利用LuGre轮胎动力学摩擦模型,建立车辆的系统动力学模型,首先分析模型参数对地面附着系数与滑移率关系曲线的影响,明确所需估计参数;然后对输入压力采取增压、保压、减压三种方式,在车速、轮速、纵向加速度可测的情况下,采用参数自适应算法在线估计路面参数,并基于滑移率设计制动控制器;最后运用simulink实现车辆的制动过程仿真,得到不同路面的车辆制动输出响应曲线及路面参数估计值,结果表明基于该模型实现车辆制动控制,能使制动策略适应路面参数的随机及连续变化和地面附着能力随车速的变化情况,以提高制动效果.     

考虑路面不平度的路面识别方法

基于滑移率控制的汽车电控制动系统实现的难点在于确定不同路面下的最佳滑移率。不平路面上路面不平度引起的动载荷会对汽车车轮速度、滑移率、制动力系数等参数带来波动,间接影响路面识别。在两种轮胎模型的基础上,将汽车平日里行驶的路面划分为6种类型,提出一种能适应不平路面的识别算法。依据路面最佳滑移率前制动力系数-滑移率曲线下的封闭面积构造一个能代表典型路面特征参数的特征值,给出6种典型路面的特征值区间并据此识别汽车当前行驶路面。建立含路面不平度激励的14自由度汽车动力学模型,通过在单一路面和对接路面上的汽车制动模拟试验验证了识别算法的有效性。结果表明算法能在不平路面上较准确、快速地识别当前给定路面状态并将识别结果便捷地用于汽车电控制动系统的最佳滑移率控制。     

基于变路面SBC最佳滑移率的研究

滑移率控制对汽车电子感应制动系统在变路面下实现快速响应和提高制动性能有重要作用。根据当前制动力系数,采用对路面进行分级的逐步搜索最佳滑移率的方法来确定各种路面下的最佳滑移率,设计了模糊控制器,针对不变路面和变化路面进行了计算机仿真。结果表明,该方法对车速和路面变化引起的最佳滑移率和峰值附着系数的改变具有良好适应性,确定最佳滑移率时,计算量小、准确性高、实时性强。     

基于LuGre轮胎动力学摩擦模型的路面估计与车辆A适应制动控制

为了实现车辆的制动最优控制，利用LuGre轮胎动力学摩擦模型，建立车辆的系统动力学模型，首先分析模型参数对地面附着系数与滑移率关系曲线的影响，明确所需估计参数；然后对输入压力采取增压、保压、减压三种方式，在车速、轮速、纵向加速度可测的情况下，采用参数自适应算法在线估计路面参数，并基于滑移率设计制动控制器；最后运用simulink实现车辆的制动过程仿真，得到不同路面的车辆制动输出响应曲线及路面参数估计值，结果表明基于该模型实现车辆制动控制，能使制动策略适应路面参数的随机及连续变化和地面附着能力随车速的变化情况，以提高制动效果。     

汽车防抱死制动系统分级智能控制

在分析车辆制动时轮胎与地面接触力学特性的基础上,提出一种用轮速峰值连线来求解参考车速和参考滑移率的方法。为了解决汽车防抱死制动系统(ABS)在各种条件下复杂的控制问题,设计出一种由运行控制、参数校正和组织协调构成的分级智能控制系统。在运行控制级,给出参考滑移率误差的目标轨迹,建立特征模型、控制模态集和推理规则集,以此设计出基于参考滑移率的仿人智能控制器。在参数校正级,为了弥补只针对参考滑移率控制的不足,用车轮角减速度对仿人智能控制量进行校正。在组织协调级,设计出基于轮减速度和参考滑移率的模糊智能控制器来自动辨别制动时的路面信息,给出四轮制动的协调控制规则。运用Matlab进行汽车ABS的仿人智能控制系统研究,搭建出汽车ABS全车测控系统,参照国际标准,在不同条件下进行道路试验。试验结果表明,相对于逻辑门限控制,ABS分级智能控制具有良好的制动平稳性和自适应性,可提高控制精度,是一种有效的新的ABS控制方法。     

汽车纵横向与垂向动力学统一模型的建模与仿真分析

应用达朗贝尔基本原理,建立了两轴汽车的操纵与制动全工况下的统一动力学数学模型,全面考虑了车辆纵向、横向与垂向动力学相互作用的耦合关系,通过MATLAB/Simulink对车辆在不平路面上的转弯制动工况进行了相应的仿真分析,并与水平路面上的转弯制动情况进行比较。仿真计算结果表明,该模型能够较好地同时反映车辆的纵横向和垂向运动特性,与水平路面上结果相比,在不平路面上的转弯制动时间和制动距离均有少量增加,而车辆平顺性则出现明显恶化。     

基于鲁棒积分滑模的四轮轮毂电机驱动电动汽车电液复合制动防抱死控制研究

为了充分发挥四轮轮毂电机驱动电动汽车电机制动与液压摩擦制动响应快且独立可控的优势,提高紧急制动时车辆稳定性与安全性,提出一种基于鲁棒积分滑模的电液复合制动防抱死控制策略。采用分层控制架构,上层控制器为基于鲁棒积分滑模的车轮滑移率控制,下层控制器为电液复合制动力协调分配。建立整车动力学与电液复合制动系统模型,基于Simulink-AMESim-Carsim联合仿真平台,在四种典型制动工况下对上述电液复合制动防抱死控制策略进行仿真验证。结果表明,在无需实时获取路面附着系数与轮胎纵向力的情况下,所提出的控制策略仍能消除外界干扰使车轮滑移率收敛至期望值,适用于多种紧急制动工况,响应迅速且鲁棒性强;电机再生制动与液压摩擦制动可稳定协同工作,在保证制动可靠性的同时提升了乘坐舒适性。     

湿滑路面轮胎制动距离有限元仿真分析

对配有ABS系统的汽车在湿滑路面上的制动距离进行了仿真研究。基于有限元商业软件ABAQUS,采用制动过程离散分析方法,考虑ABS功能和路面积水与轮胎间的流固耦合作用,仿真研究了某纵向沟槽花纹子午线轮胎在10mm积水路面各离散速度下的制动情况。根据有限元仿真结果,使用相关分析方法,获得了该轮胎的制动时间和制动距离。对干、湿路面轮胎制动性能仿真结果进行了比较,验证了轮胎湿滑路面制动性能仿真评价方法的有效性。     

自适应插值BP神经网络的ABS纵向车速估计

ABS作用下的纵向车速估计是实现汽车主动安全控制的基础。根据轮胎特性,确定最佳滑移率与路面附着系数的线性关系,将路面附着系数设为ABS控制的唯一输入,提出基于最佳滑移率的路面自适应ABS控制,仿真结果显示控制方法简单可行。针对传统BP算法的缺陷,给BP神经网络增加输入延时并采用粒子群算法优化BP网络的初始权值,提出了基于路面插值的BP网络车速估计算法,根据实时辨识的路面附着系数,对两个不同路面下网络的输出进行插值获取估计车速,验证不同路面和初始车速共25种工况下的车速估计绝对误差小于1.5m/s,相对误差小于5%。     

基于EMB和路面自动识别的汽车ABS仿真

针对电子机械制动系统(EMB)车辆进行研究,给出了简化的车辆仿真模型和EMB制动器仿真模型,并结合路面识别技术为之设计了相应的ABS模糊PID控制器仿真模型.ABS制动控制器模型采用基于车轮最优滑移率的控制策略,最优滑移率由路面自动识别系统准实时的得出,ABS控制算法采用模糊PID控制,对EMB制动器进行滑移率S和制动压力F的闭环控制.仿真采用Matlab中的simulink工具箱建模,仿真结果证明路面识别系统能够正确识别路面并确定最优滑移率,基于EMB制动控制器的车辆的ABS控制器始终将制动过程滑移率控制在路面识别系统确定的最优滑移率附近.