基于ADAMS与Simulink的汽车ABS控制联合仿真

基于ADAMS与SIMULINK的汽车ABS控制联合仿真李志高薛亮钟绍华武汉理工大学汽车工程学院，武汉430070【摘要】利用ADAMSCAR建立整车动力学模型，并在MATLABMULINK中设计基于滑移率的ABS模糊控制系统，最后通过ADAMSCONTROLS接口建立联合仿真模型并仿真。仿真结果表明ABS模糊控制系统在制动过程中取得了很好的防抱死效果，同时也说明了联合仿真在ABS控制系统开发中的可行性。【ABSTRACT】INTHISPAPER，AVEHICLEDYNAMICMODELISESTABLISHEDINADAMSCARMODULE，ANDAABSFUZZYCONTROLSYSTEMBASEDONTHESLIPRATIOISESTABLISHEDINMATLABSIMULINKTHETWOMODELSAREINTEGRATEDBYADAMSCONTROLSINTERFACEANDCOSIMULATEDTHESIMULATIONRESULTSSHOWTHATTHEABSFUZZYCONTROLSYSTEMHASBETTEREFFECTINTHEPROCESSOFBRAKINGMEANWHILE，ITILLUSTRATESTHEFEASIBILITYOFCOSIMULATIONINTHEPROCESSOFABSCONTROLSYSTEMDEVELOPMENT【主题词】模糊控制ABS联合仿真0引言模糊控制采用类似于人脑的模糊推理方法，遵循一定的控制规则，结合实际经验，对系统进行动态调控，具有不依赖对象的数学模型、便于利用人的经验知识、鲁棒性好、简单实用等优点，是现在ABS控制中的比较优秀的算法，国内很多科研单位都对其进行了比较深人的研究。然而由于在MATLABSIMULINK中建立汽车整车模型是一个非常繁琐和困难的事情，因此大部分研究采用的是单轮车辆模型进行仿真分析。由于没有考虑车辆制动过程中轴荷的转移等因素的影响，单轮模型与真实的情况有较大的差别。为了让仿真分析更加符合实际情况，本文在ADAMSCAR平台上建立了整车模型，然后再与MATLABSIMULINK中建立的模糊控制防抱死系统进行联合仿真，结果表明ABS模糊控制系统在整车制动过程中能够得到比较满意的防抱死效果。收稿日期20100810141整车虚拟样机建模本文以某前驱轿车作为对象建立整车模型，首先在ADAMSCAR的模板界面下调用各模板进行参数的修改和调节，然后建立相应的子系统，最后将所有已创建的子系统装配成目标虚拟样机。建成的虚拟样机包含底盘、前后悬架、动力总成、转向系、制动系以及轮胎，如图I所示。整车模型的前悬架为麦弗逊悬架，后悬架为双横臂独立悬架。轮胎选用的是HBPACEJKA教授提出的基于魔术公式的PACEJKA89轮胎模型，因为魔术公式是基于试验数据拟合而成，它对车轮纵向力、侧向力等拟合精度较高。为了尽量接近实车，模型中使用了较多衬套，充分考虑了前后悬架与各机构间的非线性关系以及动力系统悬置和转向系统悬置刚度的影响。为了实现车辆制动力控制的需要，对制动系统设置了输人、输出参数来模拟制动液压系统的增压、减压、保压等操作。上海汽车201011图1整车模型2ABS联合仿真系统建模21ABS模糊控制策略基于滑移率的ABS控制系统其实质就是让车轮的滑移率维持在最佳滑移率附近，以便获得最大纵向附着系数，防止汽车侧滑或失去转向能力，同时获得适当的侧向附着系数保证汽车的制动方向稳定性，防止产生侧滑和跑偏。滑移率与汽车和地面间的纵向附着系数及侧向附着系数的关系如图2所示，图中所对应的滑移率为最佳滑移率。各种路面的最佳滑移率一般在825之间，本文选取参考滑移率为20。1OO8辐06榔莲0402滑移率图2附着系数与滑移率曲线基于滑移率的ABS模糊控制器为典型的双输入单输出的控制系统。该模糊控制系统所涉及精确量的模糊化有2个输入量和1个输出量输入量为滑移率误差E、滑移率误差变化率EC，输出量上海汽车201011为制动压力控制量。由于滑移率的变化范围为0，1且设定的期望滑移率为02，则滑移率的误差E的变化范围为一02，08，将滑移率误差E的语言变量分为6档负大NB、负中NM、零ZE、正小PS、正中PM、正大PB，每一档的隶属度函数在论域上为三角形分布，如图3所示。滑移率误差的变化率EC取一6，6，将其语言变量分为7档负大NB、负中NM、负小NS、零ZE、正小PS、正中PM、正大PB，每一档的隶属度函数在论域上为三角形分布，如图4所示。制动压力控制量的取值区间为0，1，将其语言变量分为6档负大NB、负中NM、负小NS、正小PS、正中PM、正大PB，每一档的隶属度函数在论域上为三角形分布，如图5所示。图3滑移率误差E隶属度函数图4滑移率误差变化率EC隶属度函数图5制动压力控制量U隶属度函数根据实际制动压力调节情况及对仿真结果分15析比较，最终建立反映滑移率误差及其变化率与控制压力之间关系的模糊控制规则，如表1所示。模糊逻辑推理方式采用MAMDANI极大极小推理，控制器解模糊判决方式采用重心法31。表1模糊控制规则ECUNBNMNSZEPSPMPBNBPBPBPMPMPSPSNSNMPBPBPMPSNSNSNMZEPBPMPSNSNSNSNMEPSPBPMPSNSNSNMNBPMPMPSPSNMNMNBNBPBPSPSNSNBNBNBNB22联合仿真控制模型通过ADAMS提供的CONTROLS模块，可以将ADAMS同控制仿真软件MATLABSIMULINK有机地连接起来，从而将复杂的控制添加到虚拟样机模型中，通过定义输入和输出实现ADAMS虚拟样机模型和控制程序之间的闭环控制联合仿真分析。在ABS控制系统中是通过调整制动压力来改变滑移率的大小从而实现防抱死功能，因此在控制过程中涉及到的状态变量有车轮的轮速、车速和制动压力。针对ABS控制系统中的需求，在整车的ADAMS虚拟样机模型中设置了4个输入变量和5个输出变量。4个输入变量分别为4个车轮的制动压力控制量、。这4个变量是通过在MATLABSIMULINK中建立的ABS模糊控制器根据4个车轮的实时滑移率情况传递出来的。5个输出变量分别为4个车轮的轮速、和车速。在仿真过程中通过将这5个变量传人到滑移率计算模块得到4个车轮的滑移率，再将得到的4个滑移率送人ABS模糊控制器中让其输出得到相应的车轮制动压力控制量。由于实际ABS液压系统动态特性造成制动力矩相对于控制指令有一定的迟滞，因此在控制系统中设置了迟滞时间约为10MS。完整的ABS联合仿真控制模型如图6所示。3联合仿真及结果分析本文将联合仿真模型分别在高附着系数路面16图6ABS联合仿真控制模型附着系数为08和高低附着系数对接路面附着系数从08突变到03上进行直线制动仿真。整车仿真的初始车速为80KMH，制动踏板在05S内被完全踩死，其制动强度为I00。联合仿真结果及其与常规制动的对比如图712所示。三褪督曩互一袋一常规制动二鎏二J二二_一一RFJ时间S图7高附着系数路面下的制动距离时间S图8高附着系数路面下的车速与轮速由高附着系数路面仿真结果可知，与常规制动相比ABS模糊控制系统使汽车的制动距离缩短了34IN，制动时间缩短了035S，制动过程中未发生车轮抱死现象，车轮的滑移率在制动过程中很好地维持在期望滑移率02附近，虽然在制动的上海汽车201011一斛艇言褪需嚣；褂建I。图9高附着系数路面下的车轮滑移率一篓L一一一1一雨，剜叨R，二，一11IJ，L最后阶段滑移率大小振荡比较大，然而由于此时汽车车速已经很小，所以在这个阶段轮速的振荡不明显，它对整个制动过程的影响非常小。总的来说，ABS模糊控制系统保证了汽车制动时具有较好的制动性能，达到理想的制动控制效果。由高低附着系数对接路面仿真结果可知，与常规制动相比汽车的制动距离缩短了114IN，制动时间缩短了151S，整个制动过程中未发生车轮抱死现象，车轮滑移率在高附着系数路面很好地维持在期望滑移率02附近，当路面附着系数突然降低时滑移率有所波动，但当车辆完全过渡到低附着系数路面之后，滑移率在025附近趋于稳定。整个制动过程比较平稳，达到了比较理想的制动控制效果，这说明了ABS模糊控制系统对不同的制动工况有较强的适应能力。图10高低附着系数对接路面下的制动距离4结语1模嘲控制车速III。模朔控制轮I常I见制动轮1、一图11高低附着系数对接路面下的车速与轮速图12高低附着系数对接路面下的车轮滑移率上海汽车201011本文将ADAMS中建立的整车模型和在MATLABSIMULINK中建立的基于滑移率的ABS模糊控制系统进行了联合仿真，由仿真结果可知ABS模糊控制系统在整车的制动过程中起到了很好的制动防抱死效果。由于本文采用的联合仿真方法充分利用了各自软件的优点，因此建模更加方便和精确，