基于道路行驶工况辨识的重型载货汽车排气制动系统主动控制研究

针对长下坡路段行驶的重型载货汽车因驾驶人路况不熟悉而行车制动系统使用不当引发制动器热衰退风险的问题，本文提出了基于道路行驶工况辨识的重型载货汽车排气制动系统主动控制策略。考虑到山区路段道路纵向坡度信息难准确获取，且制动踏板动作特征与其他路段存在显著的差异，文中选取时间窗内制动踏板平均开度、持续作用时间和制动踏板作用时间比例分别建立了下坡路段行驶制动工况和其他路面制动工况，利用制动踏板动作与开启排气制动系统的因果关系建立了具有连续时间序列特性隐马尔可夫模型。考虑到时间窗长度对控制效果的影响，文中建立时间窗长度为30、60、90和120 s的4种模型，利用京昆高速雅安-西昌段K25-K174左线和右线试验数据进行离线训练和在线辨识验证。道路试验和仿真结果表明：文中提出的控制策略能够准确辨识车辆行驶工况，能够实现排气制动系统主动控制，降低了对驾驶人的高度依赖，从而提高了重型载货汽车下坡路段行驶安全性。     

多参数检测下载货汽车制动过程危险状态辨识

制动系统相关故障和行车间距不足是导致载货汽车追尾和侧翻事故的主要原因，通过制动危险状态及其影响因素的分析，搭建车辆在途状态检测装置，获取载货汽车载荷、车速、制动系统状态数据；基于传感器数据进行了制动蹄片磨损程度异常、制动蹄片温度异常状态和制动灯故障等单参数制动危险状态辨识；通过对制动过程中车辆进行动力学分析，建立了多参数制动距离计算模型，为标定模型参数，设计并完成了车辆滑行试验；通过仿真及实车试验，对载货汽车制动距离模型的有效性进行了验证。基于多参数制动距离模型，提出了一种检测载货汽车制动过程中的危险状态的方法。     

驾驶员制动意图对多轴车辆紧急制动迟滞特性的影响

制动踏板作为驾驶员制动意图的执行元件,其行程和速度会改变气压制动系统的迟滞特性,而制动的迟滞效应又严重影响车辆的紧急制动性能。本文中根据多轴车辆气压制动系统构成和系统子部件的动力学建模分析,搭建了八轴车辆气压制动系统测试台架。采用快速响应的伺服驱动机构控制制动踏板的行程与速度,以实现对驾驶员不同紧急制动意图的准确模拟。试验结果表明,制动踏板行程越大,回路迟滞时间越长,且二者成二次曲线关系;制动踏板速度越快,回路迟滞时间越短。另外,通过系统辨识的方法,建立了考虑驾驶员制动意图的多轴车辆气压制动系统各回路的1阶迟滞模型。     

用“三脚制动”法判断液压制动系统故障

汽车液压制动系统主要由制动踏板、助力器、制动总泵、液压管路及车轮制动器等组成。汽车制动时,踩下制动踏板后,推动助力器控制阀推杆向前移动．助力器产生助力作用后推动制动主缸推杆及活塞移动．将踏板力转变为制动油液压力．通过液压管路传至车轮制动器．     

基于驾驶人转向意图的双电机驱动电动汽车稳定性控制策略

为了使双电机驱动电动车在车辆稳定性控制过程中能够精确解读驾驶意图,使车辆实际行驶状态与驾驶意图期望的车辆行驶状态尽可能相符合,提出一种基于驾驶人意图辨识的稳定性控制策略.利用基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)得到的特征参数构建基于长短期记忆(LSTM)模型的驾驶人转向意图辨识模型;基于转向意图识别结果,以方向...     

HEV制动意图识别的研究

基于大量的工况数据建立辨识模型,实现了对制动意图的准确识别.在此基础上优化了再生制动的控制策略.仿真结果表明,通过制动意图识别可有效地优化混合动力汽车再生制动的控制策略,从而进一步改善混合动力汽车制动时的驾驶感觉和燃油经济性.     

基于主成分分析法和支持向量机算法的驾驶人疲劳检测方法

汽车驾驶人的疲劳程度识别对于预防交通事故具有十分重要的意义。设计了实车驾驶实验，采集了20名汽车驾驶人在疲劳驾驶状态下的眼动特征参数，将汽车驾驶人的疲劳等级分为警觉、轻度疲劳、深度疲劳和嗜睡四个级别。利用主成分分析法（PCA）预处理了所采集的眼动特征数据，并利用支持向量机（SVM）算法建立了PCA-SVM疲劳检测模型。实验结果表明，该模型能够高精度地识别驾驶人的四种疲劳状态。     

考虑前车制动意图的自动紧急制动策略及其测试评价方法

为提高车辆自动紧急制动（AEB）系统的避撞性能,提出了一种考虑前车制动意图的AEB策略及其测试评价方法。通过搭建“PreScan+Simulink+驾驶模拟器”联合仿真平台采集驾驶人制动数据,基于K-均值（K-Means）聚类方法对制动意图进行分类,采用滑动时间窗口提取了意图识别模型训练数据集;通过双层隐马尔可夫模型识别前车制动意图,主车根据不同制动意图计算临界安全距离阈值并制定避撞控制策略;建立PreScan+Simulink虚拟仿真测试环境,提出了基于层次分析法的AEB策略综合评价方法,通过与4种典型AEB控制模型进行对比,验证了所提出方法在不同制动程度场景下均可及时触发制动以避免碰撞,同时可减少过早制动造成的驾驶不适感。     

汽车制动踏板特性仿真及踏板感觉优化

围绕汽车的制动踏板特性展开研究,揭示了制动减速度、制动管路压力、踏板位移以及踏板力之间的变化关系。建立面向制动踏板感觉的制动系统各元件的动力学模型,并在AMESim软件中建立相应的静态/动态仿真模型,结合实车试验验证了仿真模型。基于模型研究了橡胶反作用盘刚度以及制动软管变形对踏板特性的影响。采用制动踏板感觉指数(Brake Feeling Index,BFI)评价体系对试验样车的制动踏板进行客观评价,并提出了优化方案。优化结果表明,通过减小制动盘与制动块之间的间隙,提高制动软管杨氏模量以及橡胶反作用盘刚度等措施,能够显著改善现有的制动踏板感觉,从而为设计出具有良好踏板感觉的制动系统奠定理论基础。     

汽车制动系统试验装置的开发及应用

研究和开发了基于GB12676－1999标准的汽车制动系统试验装置，该试验装置所测量的参数有：车轮的转速、转矩，整车速度，制动管路压力，踏板力，制动蹄片的温度等。为具备这些功能，本装置由传感器部分、信号处理部分、数据采集部分构成。对汽车制动时车轮转矩的测量进行了深入分析，并编制了相应的采集处理软件，进行了系统的实车试验。     

驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿

为了减小长期自动驾驶过程中制动性能下降带来的影响,提出了一种驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿方法。首先建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的驾驶机器人车辆制动性能离线自学习模型。然后考虑到驾驶机器人车辆长期自动驾驶导致离线自学习模型可靠性下降,建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的扩展自回归在线辨识模型,并采用模糊变遗忘因子递推最小二乘法进行参数辨识。模糊变遗忘因子递推最小二乘法通过引入遗忘因子的方式,对数据施加时变加权系数,以避免出现数据增长导致的数据饱和现象。模糊变遗忘因子控制器以制动力矩辨识误差为输入,经模糊规则推理实时输出合适的遗忘因子进行参数辨识,能够有效均衡驾驶机器人车辆制动性能参数辨识的稳定性与收敛速度。驾驶机器人车辆自动驾驶过程中,根据当前车速与目标车速的大小计算出所需的制动力矩,加上反馈回来的制动力矩误差,并结合当前时刻的车速,利用制动性能离线自学习模型与机械腿逆向运动学模型实时计算出制动电机输出位移量,实现对驾驶机器人车辆制动力矩的在线补偿。仿真与试验结果表明:利用所提出的方法对车辆动态制动力矩进行辨识时,通过调节遗忘因子,辨识结果能够快速收敛且辨识误差较小。在此基础上,控制驾驶机器人车辆进行纵向车速跟踪时,能够有效减小制动性能下降造成的影响,保证控制车速跟踪误差在±1km·h-1之内。     

基于混杂理论的电磁与摩擦集成制动方法

鉴于传统电子液压制动系统连续制动易产生"热衰退"现象，结构缺陷导致的制动响应慢，制动系统与电控系统衔接差等缺点，提出了一种基于混杂自动机模型的电磁与摩擦集成制动方法。首先分析集成制动器制动时的工作特点以及不同情况下对应的工作模式（纯电磁制动、纯摩擦制动以及集成制动），并确定3种制动模式的切换条件，通过逻辑门限算法将其实现。根据制动时车辆既具有连续运动状态又有离散状态的混杂特性，使用MATLAB/Stateflow建立基于制动模式切换系统的推广自动机模型，并根据制动模式切换控制策略，对3种制动模式切换进行试验，验证制动模式切换控制策略的合理性。最后选取车辆制动初速度为28 m·s^-1的直线制动工况，分别在高附着系数（0.85）以及低附着系数（0.3）的路面条件下，通过试验平台对控制算法和制动系统性能进行试验验证。研究结果表明：所提出的汽车混杂理论模型以及优化方法在在低附着系数（0.3）路面条件下，集成制动方法较传统液压制动系统缩短5.12%的制动距离，缩短制动时间0.3 s；在高附着系数（0.85）路面条件下，集成制动方法较传统液压制动系统缩短5.66%的制动距离，缩短制动时间0.2 s，能有效提高制动效能。     

基于主成分分析和学习向量量化神经网络的制动工况路面识别与验证

开展车辆制动时路面类型识别的研究，提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络 （Principal Component Analysis - Learning Vector Quantization，PCA-LVQ） 的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理，提取能表征路面特征的主要成分，采用学习向量量化神经网络对降维处理后的驾驶数据进行训练，并用于路面特征分类，使用制动工况下实车试验数据和硬件在环仿真数据进行验证。结果表明，所提出的 PCA-LVQ算法能准确识别路面类型特征，路面识别的精度达到 97%，与传统 BP神经网络的路面类型特征识别精度提升 7%；同时，在不同车速下，基于PCA-LVQ算法也能较准确地识别路面类型特征。     

乘用车制动踏板感觉的综合评价

通过对车辆制动踏板的整车道路试验、分析及踏板感觉的主观评价,提出了对车辆制动踏板感觉综合评价的方法——制动感觉指数。通过该指数全面地分析车辆在制动过程中驾驶员脚下的感受,包括踏板力、踏板行程和制动减速度等,以量化参数的方法来描述制动感觉所涉及的各项指标,给工程设计和用户实际感受之间提供了转换的桥梁。     

ISG hybrid powertrain: a rule-based driver model incorporating look-ahead information

According to European regulations, if the amount of regenerative braking is determined by the travel of the brake pedal, more stringent standards must be applied, otherwise it may adversely affect the existing vehicle safety system. The use of engine or vehicle speed to derive regenerative braking is one way to avoid strict design standards, but this introduces discontinuity in powertrain torque when the driver releases the acceleration pedal or applies the brake pedal. This is shown to cause oscillations in the pedal input and powertrain torque when a conventional driver model is adopted. Look-ahead information, together with other predicted vehicle states, are adopted to control the vehicle speed, in particular, during deceleration, and to improve the driver model so that oscillations can be avoided. The improved driver model makes analysis and validation of the control strategy for an integrated starter generator (ISG) hybrid powertrain possible.     

Development of a semi-empirical program for predicting the braking performance of a passenger vehicle

Since the invention of automobiles, the need to know the braking performance of vehicles has been acknowledged. However, because there are numerous design variables as well as nonlinearities in the braking system, it is difficult to predict the performance accurately. In this paper, a computational program is developed to estimate the braking performance numerically. This synthetic braking performance program accounts for pedal force, pedal travel and deceleration of braking parts, such as master cylinder, booster, valve, brake pad, rotor, and hoses. To improve the accuracy of program, a semi-empirical model of a braking system is introduced by using the empirical test data of pad compression, hose expansion and the friction coefficient between the pad and rotor. The accuracy of the estimation is evaluated by comparing it to the actual vehicle test results. The developed program is easy for the brake system engineers to manipulate and it can be used in the development of new vehicles by incorporating the graphical presentations.     

基于交通信息的电动汽车制动策略及仿真

为了提高滑行能量回收经济性和踏板制动安全性、舒适性,基于交通信息,提出了电动汽车(EV)制动协调策略。分析了滑行制动的经济性,由交通信息和汽车行驶状态确定滑行制动强度;由道路信息和前方车辆信息建立汽车安全距离模型和碰撞预警策略,利用预警信息对滑行制动和踏板制动强度进行协调。对本策略进行仿真验证。结果表明:利用交通信息的滑行策略,在通行良好工况下综合能耗减少1.1%,拥堵工况下减轻驾驶员的制动疲劳;预警和协调策略避免了频繁预警,减小了紧急避撞触发几率。因此,利用交通信息能够辅助驾驶员进行更加合理的制动。     

Energy recovery based on pedal situation for regenerative braking system of electric vehicle

ABSTRACT

Energy recovery is a key technology to improve energy efficiency and extend driving range of electric vehicle. It is still a challenging issue to maximise energy recovery. We present an energy recovery mode (mode A) which recovers braking energy under all situations that accelerator pedal (AP) is lifted, brake pedal (BP) is depressed, as well as AP and BP are released completely; and propose a control strategy of regenerative braking based on driver's intention identified by a fuzzy recognition method. Other two modes: (1) recovery braking energy only the BP is depressed (mode B), (2) no energy recovery, have been studied to compare with mode A. Simulations are carried out on different adhesion conditions. Recovered energy and driving range are also obtained under FTP75 driving cycle. Road test is implemented to validate simulation results. Results show that mode A can improve energy recovery by almost 15.8% compared with mode B, and extend driving range by almost 8.81% compared with mode B and 20.39% with the mode of no energy recovery; the control strategy of regenerative braking can balance energy recovery and braking stability. The proposed energy recovery mode provides a possibility to achieve a single-pedal design of the electric vehicle.     

一种汽车ESP仿真模型的研究

基于Pacejka的"魔术公式"轮胎模型,建立了包括汽车纵向与横向移动、横摆、侧倾和4个车轮的转动的8自由度动力学模型.设计了由汽车仿真模型和驱动系统、四通道制动系统、制动踏板、转向盘与油门踏板等实物以及控制器(ESP)等部分组成的半实物仿真平台.以侧向加速度与横摆角速度为仿真控制变量对模型进行仿真测试.仿真与实车测试数据相当接近,为ESP的研究提供了有效的模型.     

某重型自卸车排气辅助制动效果不良的探索和改进

文章针对某重卡6×4自卸车出现辅助制动效果不良的现象,结合此车型对排气辅助制动器参数进行理论校核计算,发现按照理论参数进行匹配设计并不能有效地提高排气辅助制动性能：同时与市场上反映使用效果较好的同等竞品车型进行对比分析,找出导致该重型自卸车排气辅助制动效果不良的主要原因,并对该自卸车排气辅助制动系统进行优化;通过试验验证表明,改进后的辅助制动性能得到明显提升,并优于同等竞品车型。