2012-2016年中国烘干机产业市场研究与投资前景预测报告

1、二一四二一五学年 第一学期信息科学与工程学院自动化系关于汽车防抱死系统智能控制读书报告姓 名： 林嫄 学 号： 201204134003 班 级： 自动化1201班 课程名称： 智能控制系统 指导教师： 赵明旺 0关于汽车防抱死系统智能控制读书笔记1、 汽车防抱死制动系统工作原理简述 在制动时，ABS根据每个车轮速度传感器传来的速度信号，可迅速判断处车轮的抱死状态，关闭开始抱死车轮上面的常开输入电磁阀，让制动力不变，如果车轮继续抱死，则打开常闭输出电磁阀，这个车轮上的制动压力由于出现直通制动液贮油箱的管路而迅速下移，防止了因制动力过大而将车轮完全抱死。在此同时，主控制阀通电开启，动态压力的制动

2、液可进入制动阀，动态压力的制动液从动态助力管路通过主控制阀、制动总泵密封垫外缘到达前轮输入管路如此反复地工作（工作频率312次/秒），让制动状态始终处于最佳点（滑移率S为20%），制动效果达到最好，行车最安全。 图1 ABS系统工作原理示意图 百度文献资料二、控制问题简述目前，国内外对ABS的控制研究开展了许多工作，大都采用逻辑门限控制，其门限值是固定的，电子控制单元(很难对不同的路面情况做出适当的调整，控制的自适应性不强，需要通过大量道路试验进行参数匹配。但一般都通过单一的控制方式来实现，因此往往很难兼顾控制的鲁棒性、精度和稳定性。采用现有的单一控制难以消除模型不确定性和复杂制动条件对控制系

3、统的影响，且实际产品为提高性价比，往往只用轮速传感器来获取制动信息。因此，有必要从轮胎与地面接触的力学特性分析着手，探索一种不依赖于精确系统模型的，能从有效提取轮速传感器信息来辨别制动环境和制动特性变化的，在不同控制层面上采用不同。控制策略的分级智能控制来寻求解决ABS复杂控制问题。3、 智能控制系统结构 汽车ABS是复杂的非线性时变系统，对其难以建立精确数学模型，涉及制动环境的智能辨识、控制策略的自适应性、控制参数校正与优化等难题，直接获取的制动信息非常有限，但在不同控制要求下所需的制动信息量又有差异。不依赖精确数学模型的分级智能控制非常适合解决这类复杂控制问题。这里，设计了汽车ABS分级智

4、能控制系统，见图2。图2 汽车ABS分级智能控制系统图2把ABS复杂制动求解分成3个相互联系的控制级别，在各个级别上按所需知识(智能程度)的多少，单独配置控制器，便于直接进行控制，使得复杂控制问题在很大程度上得到了简化。1. 运行控制级 充分利用制动时车轮与地面的附着系数，使制动车辆保持在一定路面下的最佳滑移率，是运行控制级追求的目标。针对该目标，把制动中的汽车看作快速移动的机器人，设计拟人思维的仿人智能控制器。12建立仿人智能控制的特征模型 运行控制级包括4个车轮制动的仿人智能控制器。设E、或分别表示第刀次采样计算得到的参考滑移率误差和误差变化，可得仿人智能控制的特征基元集 （1） 在此基础

5、上，设计出仿人智能控制的特征模型为 （2）13设计控制模态集和控制推理规则集 在对特征模型中的不同特征区域进行控制时，应该采用不同的控制模态。这里，设计仿人智能控制的控制模态集为 （3） 式中 u(n)仿人智能控制器的第n次输出umax仿人智能控制器输出的最大值Kp比例系数Kd微分系数 在已有特征模型和控制模态集的基础上，设计出仿人智能控制的推理规则集 （4） 2.参数校正级设计基于参考滑移率的仿人智能控制器时，所用参考滑移率与实际的滑移率有一定差异，且运行控制级只采用了4种有限的控制模态。实际中，为了使汽车在某一特定路面下制动时尽可能保持最佳滑移率，还应该考虑对运行控制级中仿人智能控制的某些

6、控制模态和控制量进行必要的校正。由于车轮角速度是从轮速传感器中得到的最直接的制动信息，又由式知，车轮角减速度能够表征地面摩擦力与制动力之间的关系，而制动力又和电磁阀的被控状态是直接联系在一起的，因此这里用车轮角减速度来进行参数校正。下面给出用车轮角减速度(）修改控制模态和控制量的校正规则（）。其中为经参数校正后的第n次输出。(1) 如果，并且，那么，(2) ，并且，那么，(3) ，并且，那么，(4) 其他情况下，23组织协调级231路面辨识将第21节的运行控制和第22节的参数校正相结合，可望在某一特定路面下保持最佳滑移率，但不能保证在不同路面下ABS都具有优良的制动性能。因此，还必须根据轮速传

7、感器获得的信息，识别路面等外界制动条件的变化。目前，在路面辨识上比较有代表性的有神经网络技术，基于对比车轮理论减速度与车轮实际减速度的方法，基于GPs的方法辨识轮胎与地面的摩擦因数等。然而，基于神经网络的方法需要大量的样本数据对网络进行训练；对比车轮理论减速度与车轮实际减速度的方法需要知道汽车的质量，而实际的ABS很难判断出汽车装载任意质量后的总质量；基于GPs的方法成本高昂。由式、，可得制动时的车身减速度为 （5）式中g重力加速度由轮胎双线性模型可知，不同路面下的附着系数和最佳滑移率都是有明显差异的，结合式(5)分析可知，在车轮制动不抱死的情况下，车身最大减速度在干路面约为8ms2在湿路面约

8、为4ms2，而在冰雪路面约为2m/s2。在路面突变时，实际车速、参考车速及参考滑移率都有不同程度的变化，但很难为这种变化建立一个精确的模型。模糊智能推理非常适合于参数具有时变性且难以建立精确模型的控制场合，这里用它来实现路面辨识。采用合适的模糊推理方法得到模糊控制器的输出后，可以辨识出路面信息，以此传给运行控制级和参数校正级，实时修改运行控制的最佳滑移率值、特征模型阈值和参数校正中车轮角减速度阈值，使ABS在不同路面下具有良好的适应性。232协调控制前面为4个车轮设计了独立的制动控制器，为防止各轮抱死时间不一致，提高整车制动的平稳性，可以采用对各独立控制器进行协调控制的方式。协调控制规则如下所

9、述。(1) 规则l。如果在某时段内，某车轮的参考滑移率满足，则不进入运行控制和参数校正，直接让控制力。(2) 规则2。如果，那么，且。如果，那么，且。如果，那么，且。如果，那么，且。 以上规则中，分别表示前面两轮、后面两轮、左边两轮和右边两轮各自参考滑移率的平均值。、分别表示经过参数校正和协调控制后各轮第一次的控制力。当i=1,2,3,4时，依次对应前左、前右、后左、后右这4只车轮。然后，用经过协调控制后的计算量来决定电磁阀的状态。设为分级智能控制器能输出的最大力值，为了控制的精确性，把被控的电磁阀分为增、慢增、保、慢减、减压等5种状态：,增压；，慢增压；，保压；，慢减压；，减压。另外，组织协

10、调级中还设置了ABS制动开始和结束条件，当车轮减速度值达到一5 ms2且参考滑移率达到O15时进入制动控制，参考车速小于7 kmh退出控制。轮速传感器输出信号调理，参考车速和参考滑移率的计算等都包含在组织协调级中。 李锐等 汽车防抱死制动系统分级智能控制四、主要的智能控制策略1.单轮系统模型的建立11物理模型为简化研究，采用车辆单轮模型，并忽略迎风阻力和车轮滚动阻力，其运动方程为 （6） （7） （8）式中，为车轮角速度；I为车轮的转动惯量；FbR为车轮转矩；R为作用在车轮上地面制动力；Mb为制为动器制动力矩；m为作用在车上的垂直荷载，s为车辆滑移率。12滑移率与道路附着系数的关系这里使用比较

11、经典的车轮与道路的附着系数模型：魔术公式。其方程为： （9）一般的，U。=0。本次仿真需要的5种典型的路面对应的魔术公式中的A、B、C、D值分别为：(1) 高附着系数路面：o95，22，55，090；(2) (2)中高附着系数路面：o80，23，55，090；(3)中附着系数路面：o60，24，60，0963；(4)低附着系数路面：o40，26，72，1002；(5)冰面附着系数路面：o20，30，10，1013。一般道路最佳滑移率在005021的范围内，且随着最大附着系数的降低而降低。 113模型一实际制动力矩差Mb由公式(7)得： （10） （11）式中，Mb1，为实际制动压力矩，Mb2为

12、模型计算制动压力矩，1为实际附着系数，2为模型计算附着系数。将两式相减，得： （12）式中，MB为仿真系统中的制动力矩误差，作为路面识别器的模糊控制输入值。 蒋顺文等 ABS智能控制设计与仿真2.基于目标滑移率的积分分离PID控制器设计21 PID控制器的传递函数形式PID控制器根据给定的输入值与实际输出值构成的控制偏差信号反馈进行控制，由比例、积分和微分这3个参数来确定控制效果。其传递函数形式为 （13）式中：Kp，为比例系数；Ti为积分时间常数；Td为微分时间常数，并对连续的PID控制采用离散化：一般采用位置式PID算法。离散PID控制器可由由仿真模块给出。在单轮ABS仿真系统中进行调试，

13、得到合适的参数值分别为：Kp=600；Ti=0.8；Td=30.22积分分离式的单轮ABS PID控制器积分分离式PID的基本控制思路：当被控量与设定值偏差较大时，取消积分作用，抑制超调；当被控制量接近给定值时，引入积分控制，提高控制精度。其具体方法如下：(1)根据具体情况，设定阈值Ko；(2)当K时，采用PD控制，可避免产生过大的超调，又使系统有较快的响应；(3)当=K时，采用PID控制，以保证系统的控制精度。这里，由于模拟的精度较高，将K的值设为002。蒋顺文等 ABS智能控制设计与仿真3.模糊路况识别及最佳滑移率调整根据以上的单轮模型,建立模糊路况识别系统,其控制流程图如图3所示 。图3

14、 模糊控制流程图3.1模型参数的设定根据以上算法，应用SIMULINK建立相应的控制系统模型，仿真模型的参数为：重力加速度g=9.8ms2；车辆初速Vn=72 kmh；车轮半径R = 0.3 75m ;系统质量m=310kg；最大制动压力 PBmax:1500Mpa；液压系统的滞后时间0.01S；转动惯量 I = 2 15kg m 2 。通过改变这些参数，可模拟不同路面附着系数 。 3.2路面模糊识别器设计路面识别器模糊规则设计：糊控制器根据制动力矩误差反向调节，将其值稳定在合理的误差范围内，控制系统的目标滑移率向最佳滑移率收敛。第一个输入值MB，为实时力矩误差值；第二个输入值Sk通过逻辑判断

15、来加速制动力矩误差的收敛。具体设计规则见表1。表1 路面识别模糊规则设计 吕立亚,朱伟兴 模糊智能控制在ABS中的应用以车轮切向减速度为主，辅以参考滑移率，作为模糊控制器的输入变量，路面作为输出变量。车轮切向减速度的模糊子集为v，相应的语言值为：负最大NL，负大NB，负中NM，负小NS，零zE，参考滑移率和路面附着系数的模糊子集分别为S、u，相应的语言值为：零zE，正小PS，正中PM，正大PB，正最大PL，根据前面的分析和已有的经验得到模糊控制规则，见表2。表2 路面识别的模糊控制规则其它控制设定：当车速小于 5 kmh 时，ABS系统不起作用(即保持制动状 态)；系统采样时间0.01s控制时

16、间间隔为0.05s。采用合适的模糊推理方法得到模糊控制器的输出后，可以辨识出路面信息，以此传给运行控制级和参数校正级，实时修改运行控制的最佳滑移率值、特征模型阈值和参数校正中车轮角减速度阈值，使ABS在不同路面下具有良好的适应性。 李锐等 汽车防抱死制动系统分级智能控制五、汽车防抱死控制系统的实现与应用1.试验条件 为了提高计算处理能力，采用了Microchip公司的dsPICl6位数字信号控制器芯片做控制器(ECU)。设计了汽车ABS分级智能控制软件和试验数据分析软件，加上4个磁阻式轮速传感器、ECU、数据采集箱等，构建成汽车ABS测试控制系统，见图4。图4 ABS测试系统2.试验结果分析

17、分析测试数据后发现，在不同路面和车速下，分级智能控制的汽车在制动过程中没出现车轮抱死和跑偏现象，且一致性较好，符合汽车制动安全的要求。由于篇幅所限，给出了在初速为80 lcInh时，汽车在高附着系数路面和高低附着系数对接路面制动下测试的轮速和参考滑移率，见图5。图5 不同路面下逻辑门限和分级控制效果对比 从图5a、5c可见，分级智能控制使ABS具有很好的制动平稳性，极大地改善了传统逻辑门限控制在制动时产生的轮速波动特性。从图5b、5d可见，分级智能控制能够使汽车在制动时更快达到最佳(参考)滑移率，且能够稳定保持最佳(参考)滑移率。图5c、5d反映出，当汽车制动由高附着系数路面进入低附着系数路面，即路面有突变时，分级智能控制能够通过组织协调级更快识别出路面变化，并迅速进入相应的控制算法中，避免了逻辑门限控制在路面突变时可能带来的车轮制动抱死。另外，给出了在制动初速为80km/s,40km/s时，几种典型路面下汽车ABS试验控制效果的评价，见表3表3 汽车ABS道路试验控制效果评价 从表3中可以看出，在所示的不同制动初始车速和制动路面下，分级智能控制在一定程度上缩短了制动距离，提高了充分发出的平均减速度和附着系数利用率，并在路面有突变(对接路面)时效果尤为突出。这说明分级智能控制更充分地利用了车轮和地面之间的附着系数，适应性好且提高了制动平稳性。李锐等 汽车防抱死制动