基于纵向车速估算的商用车ABS神经网络滑模控制

针对商用车防抱死制动系统(ABS)控制中纵向车速难以直接获得,提出了强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)算法对制动过程中的纵向车速进行估算。然后根据ABS控制需求,提出了商用车ABS神经网络滑模控制算法,利用滑模算法对ABS的滑移率进行控制,再利用神经网络对滑模控制器的参数进行自适应调节。最后通过Matlab/Simulink与TruckSim联合仿真,分别在高、中、低附着系数路面和对开路面上进行仿真验证。仿真结果表明:强跟踪容积卡尔曼滤波算法对纵向车速的估算较为精确,ABS神经网络滑模控制效果良好。