电动汽车连续再生制动系统防抱死制动试验研究

电动汽车通过常规摩擦制动和驱动电机再生制动实现防抱死功能。本文中分析了防抱死制动系统的优点和不足,提出基于PI控制的防抱死控制系统,并在实车上进行试验验证。设计了3组不同结构配置的防抱死制动系统:仅有液压防抱死系统;仅前轴有再生防抱死系统;前轴有液压和再生防抱死系统、后轴有液压防抱死系统。评估了3组系统的制动性能。液压防抱死系统以规则控制器为基础;连续再生防抱死制动系统通过目标增益、比例积分和前馈与反馈控制系统控制滑移率。低附路面的试验结果表明:再生防抱死制动系统在制动过程中能准确跟踪理想车轮滑移率曲线,降低车身振动频率,提高了行驶舒适性。     

基于电控助力制动级联制动防抱死控制策略

电控助力制动器(Ebooster)通过伺服电机控制实现主缸压力调节,可为防抱死制动系统(anti-lock brake system, ABS)提供部分冗余功能。本文中提出了一种用于传统电磁阀式ABS故障时的基于非解耦式Ebooster的3层级联制动防抱死冗余控制架构,包括滑模变结构控制层、压力-伺服控制层和电机控制层。基于dSPACE搭建了Ebooster硬件在环试验平台,进行算法测试与验证。结果表明:在ABS失效时,基于Ebooster的制动防抱死冗余控制策略能有效地实现滑移率控制,提高车辆制动稳定性。     

基于路面附着系数曲线的最佳滑移率计算方法

滑模控制应用于ABS系统中可较好地跟踪任意指定滑移率,但最佳滑移率却随着路面情况而变化。从单轮制动时动力学模型着手,提出了基于附着系数曲线求取最佳滑移率的防抱死制动方法,间接实现了滑模控制器对最佳滑移率的跟踪控制,并通过计算机仿真,验证了此方法的可行性和有效性。     

ABS数据采集与算法仿真软件开发

为了更好地进行ABS的研究与开发，设计并不开发出ABS数据采集与算法仿专用软件。该软件提供了高速数据采集、轮速计算与滤波、参考车速和滑移率计算、轮加速度计算和防抱死制动控制逻辑分析等功能，为ABS的测试分析、研究开发提供了方便有的工具。经过仿调试和实车试验，软件实现了预期的防抱死控制效果，证明了软件中滑移率计算的正确性和防抱死制动控制逻辑设计的合理性。     

基于最优滑移率控制策略的ABS联合仿真

在分析整车多体动力学模型的基础上,设计了基于最优滑移率的制动防抱死系统（ABS）控制模块;通过分析控制系统参数对控制效果的影响,选择最优控制参数进行整车联合仿真。仿真结果表明,其附着系数利用率较好地符合国家制动系统测试标准,验证了基于最优滑移率的ABS控制方法的可行性。     

基于遗传算法的ABS模糊控制器的设计

针对汽车防抱死制动系统(ABS)的强非线性,采用基于滑移率的模糊控制策略建立了ABS的仿真模型。利用遗传算法具有全局并行搜索能力的特点,对模糊控制器的隶属度函数进行优化设计。通过仿真对优化结果与原设计值的控制效果比较,表明遗传算法可以有效地用于模糊控制器的设计过程。     

混合动力汽车回馈制动与防抱死制动协调鲁棒控制

提出了一种并联式混合动力汽车防抱死制动系统(ABS)和能量回馈制动的协调控制策略。针对防抱死制动系统的强非线性和时变特征,设计了基于滑移率切换面的ABS滑模变结构控制器。为削弱传统滑模控制中的颤振和补偿模型的不确定性,采用指数趋近率方法来改善滑模运动段的动态品质和鲁棒性;能量回馈制动系统中,电池SOC、电机转速和制动强度等动态参数的影响较大,因此,采用T-S模糊逻辑控制策略动态调节电机制动转矩来提高制动能量的回收率。在Matlab/Simulink环境中建立整车制动系统模型,对所提出的协调控制策略在紧急制动和NEDC工况下进行仿真。结果表明:该策略在保证车辆制动稳定性的同时,能有效地提高制动能量的回收率,且具有较强的鲁棒性。     

一种附着系数-滑移率曲线的测定方法

汽车防抱死制动系统（ABS）依据附着系数-滑移率曲线对车辆轮速进行调节,使车辆达到最好的制动效果。但不同路面的附着系数-滑移率曲线不同,且附着系数的峰值和对应的最佳滑移率也不同。为便于车辆在不同路面均达到更好的ABS控制效果,文章提出一种附着系数-滑移率曲线的测定方法,可实时计算附着系数-滑移率曲线。     

分布式驱动电动汽车电液复合ABS控制研究

针对分布式驱动电动汽车四轮电机回馈制动力矩和液压制动力矩均独立可调的特点,提出了一种电液复合防抱死制动分层控制策略。上层为基于积分滑模的滑移率控制,下层为基于模式切换的电液制动力矩分配,根据调节系数、力矩调节需求量、最大回馈制动力矩以及液压制动门限值等参数,将力矩分配分为7种模式,并通过仿真验证了不同车速高、低附着路面下的控制策略,结果表明,所提出的控制策略实现了液压制动维持相对稳定值和回馈制动快速补偿剩余值的设想,改善了滑移率控制精度。     

摩托车液压防抱制动控制器的研制与试验

介绍专利产品“摩托车车防抱死控制器”的研究开发过程。提出了针对路面条件通过控制器调节制动压力输出特性使车轮滑移率处于理想的范围，以实现防抱死制动的原理。试验结果与理论分析基本吻合。     

汽车主动前轮转向与防抱死制动系统集成控制研究

以车辆动力学软件Carsim和Matlab/Simulink为平台,分别建立了基于滑模变结构控制的主动前轮转向(AFS)和滑移率门限控制的防抱死制动系统(ABS)控制器模型,并将2种控制系统进行了集成,建立了联合仿真模型。仿真结果表明,在分离路面紧急制动工况下,通过将AFS与ABS进行集成控制,能够进一步提高ABS的制动效能,在保持车辆制动稳定性的同时缩短了制动距离。     

前驱电动汽车防抱死制动中滑移率控制的动态负载模拟

本文中旨在研究在试验室台架上准确模拟电动汽车防抱死制动过程电制动系统的动态机械负载,实现滑移率控制策略的台架测试。针对某一前轴驱动式电动汽车,在MATLAB/Simulink平台上建立了考虑传动系半轴特性的整车动力学模型和台架模型,选取了一种电机与液压制动力共同完成滑移率调节的控制策略作为测试对象。在此基础上提出了两种动态负载模拟方法,即前馈法和逆模型法,进行了不同路面滑移率控制效果台架测试的仿真,并与负载模拟PI法进行了对比。结果表明,前馈法和逆模型法的滑移率模拟误差大幅减小,提升了防抱死制动的台架测试精度,使滑移率控制效果能得到正确评价。     

摩托车制动防抱死系统设计

摩托车的制动系统对其行驶安全有着重要影响。本文通过对制动系统的性能要求分析，设计了一种基于液压控制的制动防抱死系统。由霍尔传感器测量前后车轮的轮速，通过电子控制单元调节液压系统，进而使前轮和后轮的主缸和轮缸的压力合理变化，在紧急制动时不会出现抱死状态。通过试验，验证了紧急制动时，ABS系统对横摆角和抱死的影响。结果表明，该制动防抱死系统设计合理，能够解决摩托车在紧急制动时存在的制动距离长、横摆角大、制动抱死等问题。     

基于ABS的汽车能量再生制动集成控制研究

提出一种基于ABS系统的能量再生制动集成控制方式,将汽车再生制动融合到ABS制动系统中,再生制动电机参与防抱死控制,制动中在保证制动安全前提下尽可能优先采用再生制动.并设计了基于TMS320C6713芯片的集成控制器.相关试验表明,该控制方式不仅能实现再生制动与液压ABS制动系统协调兼容,提高能量回收率,还可以充分利用电机制动响应快的优点,更好地实现车辆制动防抱死控制.     

基于MATLAB的制动防抱死系统的建模与仿真

通过在MATLAB上建立整车模型来模拟制动防抱死的控制过程。利用逻辑门限控制方法,实现液压系统对制动力的控制。并按照80km/h,60km/h,30km/h三种车速和三种不同制动强度z=0.7,z=0.5,z=0.1下的,仿真分析了制动强度,前后轮轮速和车速的变化,滑移率的变化等制动性指标。     

插接器连线折断引起的故障

该车的防抱死制动系统为车轮减速控制式，其工作原理（图1）是：当驾驶员踩下制动踏板制动时，制动主缸将制动液加压，通过液压调节器分配给各车轮制动轮缸，推动制中动蹄压紧制动鼓（盘），完成对汽车的制动，装在前、后轮上的速度传感器，将各车轮的转速信号输送给ECU，ECU将这些信号经过计算后适时向液压调节器中的电磁阀发出指令，以控制滑移率。     

初驾ABS车辆五不要

装有ABS(防抱死制动系统)的车辆在制动时,车辆制动器中的压力由电脑根据车轮滑移率并通过液压控制系统实现自动控制.由于制动管路中的油压不断变化(变化频率高达10次/秒),因而使车轮能一直保持滚动而不抱死,使车辆达到最佳制动效果,避免侧滑和方向失控,鉴于ABS结构的特点,在初驾ABS车辆时应注意以下五不要:     

汽车ABS中的模糊神经网络模型参考自适应控制策略

针对汽车制动的特点以及汽车防抱死制动系统的性能要求,建立了汽车的数学模型,提出一种模糊神经网络的自适应控制方案,构建了基于模糊神经网络的控制器和辨识器的结构模型。通过对网络参数的离线训练得出其初值,在控制过程中对网络参数进行在线微调,实现对汽车制动过程的有效控制。仿真结果表明:在不同的路面,汽车均能保持在最佳滑移率附近进行制动,制动时间及距离比较理想,满足ABS的安全性能要求。     

初驾ABS车辆五不要

装有ABS(防抱死制动系统)的车辆在制动时,车轮制动器中的压力由电脑根据车轮滑移率并通过液压控制系统实现自动控制.由于制动管路中的油压不断变化(变化频率高达10次/S),因而使车轮能一直保持滚动而不抱死,使车辆达到最佳制动效果,避免侧滑和方向失控.鉴于ABS结构的特点,在初驾ABS车辆时应注意以下五不要:     

汽车ABS系统智能滑模控制器的研究与设计

文章首先分析了车辆制动系统的主要结构,并建立了其主要功能模块的数学模型;而后在对系统可观测性论证的基础上,将神经网络理论方法和滑模控制理论方法相融合,设计一种基于滑移率的智能滑模控制器,提出了车轮最佳滑移率的离线辨识方法;并将智能滑模控制器和最佳滑移率的离线辨识方法应用于改善车辆ABS系统刹车性能,提高安全控制效果上。对单轮系统车辆的仿真表明:所设计的控制器控制效果具有较强的鲁棒性,无论何种路面车速如何相对于普通的滑模控制器,该智能滑模控制器都能更好地控制车辆使滑移率保持在更佳的数值,从而提高了制动效率,缩短了刹车时间缩小了制动距离。