基于模糊自适应的汽车ABS路面辨识技术

实时有效辨识路面对防抱死制动系统(ABS)的制动安全性具有重要意义。分析了车辆制动特性,提出了 一种用轮速峰值连线求解参考车速的方法。为了有效辨别制动时的路面信息,在设计基于轮减速度和参考滑移率 的模糊智能推理算法的基础上,给出了用仿人智能思想来在线修改模糊控制参数的自适应推理算法。车的实时 (ABS)道路测试表明,模糊自适应路面辨识技术具有良好的制动平稳性和自适应性,提高了辨识路面突变的实时性, 简单实用,是一种新的有效ABS路面辨识法。     

汽车ABS模糊神经网络控制系统

针对汽车的防抱死制动系统（ＡＢＳ）工作特点和性能要求，在模糊自适应控制（ＦＡＣ）和神经网络控制的基础上，采用模糊神经网络控制（ＦＮＣ）方案对汽车ＡＢＳ控制系统进行了研究，比较了ＦＡＣ和ＦＮＣ方案．结果显示，汽车ＡＢＳ的ＦＮＣ是成功有效的．且在设计模糊控制器时采用了本文提出的推理轨迹的方法，使模糊控制系统的优化设计更为便捷有效．     

基于竞争神经网络的ABS路面辨识

在传统的防抱死系统中,由于没有额外的传感器测试更多的参数,以及路面的不平度、信号的干扰等原因,至使路面辨识非常困难·针对以上问题,通过对整车制动模型和ABS制动模型的研究,建立了基于竞争神经网络的ABS路面辨识模型,此路面辨识模型是通过对标准信号进行反复学习记忆,用非线性映射方法进行特征抽取并存储于网络的各节点上·工作时,当输入信号存在变形或噪声时,该模型通过联想记忆对输入信号进行聚类分析,得出正确的判断·实验表明,该辨识过程是一种高层次的认知过程且便于批量生产、升级、更新和维护·     

基于路面识别的复合制动与ABS集成控制策略

为了使电动汽车在制动时既能充分回收制动能量,又能兼顾制动稳定性,针对四轮轮毂电动机驱动电动汽车,提出了一种基于路面识别的复合制动与ABS集成控制策略.以单轮制动模型为研究对象,利用Lagrange插值法估算当前路面的峰值附着系数和最优滑移率;通过比较目标制动强度与峰值附着系数,将制动工况分为常规制动和防抱死制动;针对常规制动向防抱死制动过渡的工况,通过一种在ABS触发前合理减少再生制动的方法,避免直接撤销再生制动带来的ABS频繁退出和启动.在MATLAB/Simulink环境下建立了仿真模型,仿真结果表明:路面识别算法识别准确度较高;复合制动与ABS集成控制策略能够合理地分配再生制动力与液压制动力,实现车轮的防抱死控制.     

汽车ABS/ASR技术及发展趋势

防抱死制动系统(Anti-lock Brake System简称ABS),是基于汽车轮胎与路面之间的附着性能随滑动率改变的基本原理而开发的高技术系统,它从防止制动过程中车轮"抱死"的机理出发,避免汽车后轮侧滑和前轮丧失转向能力,以达到提高汽车行驶稳定性、操纵性和制动安全性的目的.20世纪80年代中期,在ABS的基础上又发展了驱动防滑系统(Anti-skidding Restraint,简称ASR),它包括制动防滑和牵引控制两部分.     

汽车ABS控制方式探讨

汽车防抱死制动系统(简称ABS:Anti-Lock Brake System)是基于汽车轮胎与路面之间的附着特性开发的高技术制动系统,充分利用轮胎与地面的附着系数,依据ABS的工作原理,本文分析研究了ABS的控制方式,ABS的控制方式包括逻辑门限值控制、滑动模态变结构控制等。并通过对这些控制方式的研究,提出了自己的改进理论。     

基于神经网络路面识别的电动汽车ABS控制研究

为了充分利用路面附着能力以提高电动汽车的制动安全性,文章提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络路面识别的电动汽车制动防抱死系统(anti-lock braking system,ABS)控制方法。采用RBF神经网络进行路面识别,将识别出的最优滑移率作为目标参数,以此设计了一种模糊控制与预测控制相结合的ABS控制策略,同时制定了制动力矩分配策略,从而确保制动系统可靠工作并实现制动能量回收,最后基于CarSim与Matlab/Simulink仿真平台进行了实例样车仿真分析。仿真结果表明,该路面识别方法可以准确识别当前路面状态,ABS控制策略下的制动距离相对于模糊控制策略缩短了6.57%,制动能量回收提高了3.9%。     

一类非线性系统的模糊自适应辨识及稳定性分析

针对一类含未建模动态的非线性系统,提出了一种模糊自适应辨识及稳定性分析方法.该方法首先设计模糊辨识器对系统未知部分进行辨识,然后设计控制器使系统稳定.控制器中的状态反馈控制器使系统的线性部分稳定,而基于辨识器的补偿器则用来消除未建模动态.仿真研究结果表明:该方法可以对非线性系统进行辨识,并使得整个系统稳定.     

基于自适应神经模糊网络的路面识别技术

以路面识别为目的,利用自适应神经模糊网络(ANFIS)进行路面不平度激励时域估测研究. 首先建立车辆1/4模型运动微分方程,并使用白噪声信号激励车辆模型,利用激励产生的模型动力学响应进行自适应神经模糊系统训练. 之后对训练获得的逆向车辆动力学模型进行分析并利用随机路面激励产生的系统响应进行随机路面时域估测. 最后对自适应神经模糊网络系统隶属函数个数及输入数据组合进行分析比较. 仿真结果显示,自适应模糊神经网络系统能够以较高的精度完成路面时域估测.      

基于ABS制动过程特征参数的路面附着识别

利用轮速信号和防抱死制动系统(ABS)控制器提供的压力调节状态确定ABS减压过程的最大滑移率和轮速回升阶段的最大车轮角加速度,提出了一种基于这两个特征参数的路面附着识别算法。通过实车ABS道路试验,获得不同路面附着条件下这两个特征参数在坐标平面内的分布,并根据特征参数点在该平面内的分布规律确定能够区分高、低附着路面的分界线。为防止误判,根据由参考车速确定的制动减速度对识别得到的路面附着进行修正。采用不同附着路面条件下的ABS制动试验实测数据对算法进行验证,结果表明在仅测量轮速的情况下可有效识别高、低附着路面。     

汽车防抱制动系统控制理论研究

讨论了汽车防抱制动系统模糊控制器的设计问题,以进一步提高防抱制动系统的制动效果．文中以双参数逻辑门限控制方法为基础提出了新的模糊控制逻辑,设计了基于车轮角加速度的两级模糊防抱控制器;使用Matlab 6．0建立了模糊控制器的仿真模型,并进行了仿真分析．分析结果表明该控制器能有效地适应不同的路况,与传统的控制器相比有更好的鲁棒性和制动效果,具有一定的应用价值．     

ABS整车布置方式对制动性能的影响

为分析防抱死系统的不同控制方式对整车制动性能的影响,基于滑移率的智能权函数模糊防抱死控制思想建立防抱死系统数学模型．通过Matlab／Simulink模决,建立了采用不同ABS控制方式的整车系统模型．利用该模型针对特定的工况进行了整车制动性能的仿真,并给出了ABS的布置方式．结果表明：独立和高选控制的布置方式能够充分利用路面条件进行制动,但车辆的稳定性被破坏;而低选控制方式的制动效能不及上述两种布置方式,但能保证车辆有较好的制动稳定性．     

基于路面识别的重载车ABS控制与硬件在环试验

建立了整车多体动力学模型,提出了路面附着系数估计算法,在Matlab/Simulink中搭建了路面识别模块和ABS制动模块以及制动压力模块,应用自适应的控制策略对整车的制动性能进行仿真分析.在三轴汽车底盘实验台上进行了硬件在环测试,验证了含有路面识别的ABS控制系统的车辆制动距离明显小于无路面识别的ABS控制系统的车辆制动距离,具有良好的自适应性和控制精度.     

汽车ABS逻辑门限值控制方法研究

在逻辑门限值法中,轮速信号处理的好坏将直接影响到整个ABS( anti-lock braking system)的控制过程.提出一阶滤波系数自适应法对轮速信号进行平滑滤波处理,并针对试验中车辆跑偏现象,分别对前后轮的控制策略进行了设计.道路试验结果表明:经过滤波后的轮速信号较为光滑,能满足实时控制的要求,汽车在制动过程...     

单神经元PSD控制在汽车ABS上的应用

通过对某轿车的防抱死制动过程进行动力学分析,设计了一种单神经元PSD控制器,建立了该轿车的ABS单神经元PSD控制系统的数学模型,并在MATLAB/SIMULINK仿真软件下进行了计算机仿真。结果表明,将单神经元自适应PSD控制理论应用于汽车ABS制动系统中,可以在不同的制动工况下,对滑移率实现在线调整,进而达到更好的控制效果。     

汽车ABS/ASR集成系统控制逻辑研究

为了改善和提高车辆的主动安全性能,进行了ABS/ASR集成系统控制逻辑的研究.该控制程序针对车辆的各种工况和ABS/ASR集成系统的执行机构,将成熟的ABS和ASR控制逻辑有机结合起来,并将制动操作的优先级设置为最高,避免了由于误操作造成的安全隐患,最后通过实车试验对控制逻辑进行了验证.试验结果表明该逻辑设计合理,集成系统能够满足各种实时工况的要求,达到提高车辆的主动安全性能的目的.     

汽车ABS动态试验台的开发设计

针对目前防抱死制动系统（ABS）产品试验过程中存在的弊端,对汽车、摩托车ABS性能试验台作了深入研究,为了给汽车ABS提供一种在实验室环境下经济高效合理的测试手段,提出一种能够较为准确地模拟汽车实际工作情况的动态试验台设计思路．介绍了该试验台的结构特点、设计原理及关键技术．实现了对ABS产品的室内测试,为汽车、摩托车ABS的试验提供了新的解决方法．     

特殊工况下的ABS控制算法

为保证汽车防抱死制动系统（ABS）在特殊工况下的控制效果和可靠性,研究了不平路面制动、低速状态制动、转向制动、过沟坎制动4种典型ABS特殊工况,根据特殊工况的识别、控制量计算补偿和控制流程调整的思路,提出通过轮加速度信号识别路面不平度的不平路面补偿控制算法、上升下降沿同时采样的低速补偿控制算法、转向识别补偿算法和沟坎识别防止ABS误动作补偿算法．经过实车试验验证,该算法实用性好,能保证ABS在几种典型特殊工况下的控制效果．     

模糊PI参数自适应永磁同步电机矢量控制系统的研究

利用控制对象的非线性、参数时变性的特性,将基于模糊推理的模糊PI控制器加入到永磁同步电机控制系统中,在MATLAB／Simulink中建立相应的仿真模型．仿真结果显示,该系统具有反应速度快、超调小、动态性能好等优点．