基于参数自整定模糊PID控制的汽车ABS系统分析与仿真

以Carsim软件中的仿真模型为基础,对汽车防抱死系统(ABS)的模糊控制策略进行研究。参数自整定PID控制具有较好的自适应能力,可根据事先制定好的模糊控制规则对PID参数实现实时修改。以ABS滑移率控制原理及模糊控制理论,制定了整车ABS模糊控制策略。利用CarSim中整车模型,应用Matlab/Simulink设计了ABS模糊控制器,搭建了ABS整车控制系统。借助CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台进行ABS控制策略的仿真实验验证。仿真试验结果表明:基于参数自整定模糊控制的ABS控制策略相对于无ABS控制和常规PID控制,提高了汽车行驶制动稳定性制动效能更加理想。     

汽车ABS控制策略的仿真研究

利用Matlab／Simulink软件建立汽车ABS系统仿真模型。分别采用Bang—Bang控制、PID控制以及模糊控制策略,选择合适的控制参数和模糊规则,对ABS控制系统进行仿真,并对其性能进行分析,以确定最优控制方法,目的在于为汽车ABS产品的开发提供借鉴和依据。     

驾驶机器人车辆的多模式切换控制EI北大核心CSCD

为实现不同驾驶工况下精确的车速与轨迹跟踪,提出了一种驾驶机器人车辆多模式切换控制方法。通过分析驾驶机器人操纵自动挡车辆踏板与转向盘的运动,建立了驾驶机器人加速与制动机械腿和转向机械手的运动学模型和车辆纵横向动力学模型。在此基础上,设计了加速/制动机械腿切换控制器、模糊PID/模糊PID+Bang-Bang车速切换控制器和模糊PID/模糊PID+Bang-Bang转向切换控制器。加速/制动机械腿切换控制器以目标车辆加速度为切换规则,协调控制加速和制动机械腿,车速切换控制器以车速误差作为Bang-Bang控制器的模式决策准则和模糊PID控制器的输入,转向切换控制器以轨迹跟踪侧向误差作为Bang-Bang控制器的模式决策输入,并以当前与下一个控制时刻横摆角速度之差作为模糊PID控制器的输入。仿真和试验结果验证了所提出方法的有效性。     

驾驶机器人车辆的多模式切换控制

为实现不同驾驶工况下精确的车速与轨迹跟踪,提出了一种驾驶机器人车辆多模式切换控制方法。通过分析驾驶机器人操纵自动挡车辆踏板与转向盘的运动,建立了驾驶机器人加速与制动机械腿和转向机械手的运动学模型和车辆纵横向动力学模型。在此基础上,设计了加速/制动机械腿切换控制器、模糊PID/模糊PID+Bang-Bang车速切换控制器和模糊PID/模糊PID+Bang-Bang转向切换控制器。加速/制动机械腿切换控制器以目标车辆加速度为切换规则,协调控制加速和制动机械腿,车速切换控制器以车速误差作为Bang-Bang控制器的模式决策准则和模糊PID控制器的输入,转向切换控制器以轨迹跟踪侧向误差作为Bang-Bang控制器的模式决策输入,并以当前与下一个控制时刻横摆角速度之差作为模糊PID控制器的输入。仿真和试验结果验证了所提出方法的有效性。     

汽车防抱死制动系统H_∞控制与PID控制的比较研究

控制方法是汽车防抱死制动系统的核心技术。为了提高ABS系统的鲁棒性能,在建立汽车防抱死制动系统数学模型的基础上,设计了H∞控制器,在Matlab/Simulink平台上对基于H∞控制器的ABS系统进行了动态仿真,并与基于传统PID控制器的ABS系统进行对比。通过对仿真结果进行比较发现,PID控制和H∞控制都能使ABS系统获得较好的制动性能;H∞控制响应迅速、具有优秀的稳定性和鲁棒性,总体控制效果优于PID控制。     

基于MATLAB的ABS控制仿真研究

ABS是一种变工况、非线性的系统,且建模难度大。分别采用PID控制、模糊PID控制两种方法对单轮汽车模型进行了模拟仿真。其中模糊PID控制可以利用模糊控制规则对PID参数进行在线修改,因而具有较好的自适应能力,可以达到非常好的控制效果。     

基于自适应模糊PID控制的ABS仿真研究

在Matlab/Simulink中建立一种两轮的汽车动力模型,以自适应模糊PID和道路识别控制器作为控制模块,通过在高低附着路面和高低附着对接路面进行紧急制动仿真的研究。仿真结果表明道路识别控制器能够快速准确的识别路面不同附着路面最优滑移率,自适应模糊PID控制的ABS相于常规制动性能有了很大程度的提高,具有在线自整定参数的特点,具有很好的稳定性、适应性和鲁棒性。     

基于Matlab的ABS不同控制方式的仿真

汽车防抱制动系统（ABS）能实时控制车辆产生最佳的制动力矩,避免产生过大的车轮滑移,从而保持汽车的操纵性和稳定性。文中分别采用PID控制、逻辑开关控制两种方法对单轮汽车模型进行了模拟仿真。然后与没有ABS的情况进行对比,通过对仿真图形曲线的分析,得出ABS的防抱死效果明显。     

基于Matlab的ABS不同控制方式的仿真

汽车防抱制动系统(ABS)能实时控制车辆产生最佳的制动力矩,避免产生过大的车轮滑移,从而保持汽车的操纵性和稳定性.文中分别采用PID控制、逻辑开关控制两种方法对单轮汽车模型进行了模拟仿真.然后与没有ABS的情况进行对比,通过对仿真图形曲线的分析,得出ABS的防抱死效果明显.     

基于模糊PID控制的汽车防抱制动系统控制算法研究

提出一种基于模糊PID控制的防抱制动系统控制方式。针对简化的汽车纵向双轮模型,设计了模糊PID控制器,讨论了模糊 PID控制切换参数的选取,并具体介绍了模糊控制器的设计。仿真对比试验验证了模糊PID控制性能优于单一的PID控制和模糊控制。     

基于模糊控制方法的防抱控制系统的研究

本文采用模糊控制方法对车辆防抱制动系统进行了模拟研究，采用单轮的车辆模拟模型，用两种方法研究了防抱系统，即基于车轮滑移率的连续控制系统和基于车轮加减速度及参考滑移率的非连续控制系统。     

基于路面自动识别的ABS自适应神经模糊控制器仿真研究

有效、快速的道路状况自动识别对于提高ABS性能具有重要意义。通过仿真试验分析,提出了一种比传统方法更快更高效的路面识别方法,并设计了以滑移率为控制目标的ABS模糊神经网络控制器。结合车辆模型熏对单一附着系数路面和变附着系数路面进行了ABS制动模拟试验。结果表明熏基于路面自动识别ABS模糊控制系统能快速、准确判断出路面状况的变化熏自动调整、优化控制器控制参数熏使车辆获得最大地面制动力,与传统利用车身加速度进行路面识别的逻辑门限控制器相比,该控制器反应更灵敏,控制更精确。     

汽车ABS转弯制动控制模式的研究

简述了防抱死制动系统的工作原理,分析了车辆转弯制动时的动力学模型及模糊控制理论的特点。借助于MATLAB—SIMULINK仿真,得出实验仿真结果。     

ABS自适应PID控制算法的仿真研究

现在汽车上采用的ABS产品都采用逻辑门限值控制方式，以德国BOSCH公司开发的ABS产品为例，详细阐述了这种控制方式的控制过程，然而逻辑门限值控制方式对于不同车型的逻辑门限值的要求有所不同，因此通用性能差。这里介绍了一种自适应的PID控制方式，在模型未知的情况下能很好地调整比例、微分、积分三个参数，将其应用于ABS上，可获得更好的制动效果。     

Improvement of drivability and fuel economy with a hybrid antiskid braking system in hybrid electric vehicles

When braking on wet roads, Antilock Braking System (ABS) control can be triggered because the available brake torque is not sufficient. When the ABS system is active, for a hybrid electric vehicle, the regenerative brake is switched off to safeguard the normal ABS function. When the ABS control is terminated, it would be favorable to reactivate the regenerative brake. However, recurring cycles from ABS to motor regenerative braking could occur. This condition is felt to be unpleasant by the driver and has adverse effects on driving stability. In this paper, a novel hybrid antiskid braking system using fuzzy logic is proposed for a hybrid electric vehicle that has a regenerative braking system operatively connected to an electric traction motor and a separate hydraulic braking system. This control strategy and the method for coordination between regenerative and hydraulic braking are developed. The motor regenerative braking controller is designed. Control of regenerative and hydraulic braking force distribution is investigated. The simulation and experimental results show that vehicle braking performance and fuel economy can be improved and the proposed control strategy and method are effective and robust.