汽車ABS的車輪滑移率魯棒控制方法研究

汽車ABS的車輪滑移率魯棒控制方法研究

比較了兩種防抱死制動控制系統(tǒng)（ABS）的輪胎滑移率跟隨理想滑移率曲線的能力。這兩種控制系統(tǒng)分別為模糊邏輯控制和神經(jīng)預(yù)測控制。首先，建立一個單軌車輛模型以獲得廣泛的制動系統(tǒng)仿真數(shù)據(jù)。然后，建立液壓制動系統(tǒng)的動力學(xué)模型，采用兩個電磁閥控制液壓油流通，制動壓力視每個閥門打開情況確定。最后，進行ABS設(shè)計，非線性系統(tǒng)控制器設(shè)計采用模糊控制邏輯進行。建立制動系統(tǒng)的多層感知機模型，由隱藏層和輸出層組成。隱藏層的節(jié)點接受數(shù)據(jù)后向下一節(jié)點傳送。通過制動系統(tǒng)的感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對該制動系統(tǒng)模型進行辨識，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程采用離線的梯度離散反向傳播算法。同時，為減少計算時間，提高閉環(huán)控制系統(tǒng)的魯棒性，一個在線運行的感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適時性地產(chǎn)生最優(yōu)控制行為。仿真結(jié)果顯示，雖然制動系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的辨識誤差較小，但伴隨預(yù)判范圍的誤差累積使得預(yù)判范圍變小。模糊邏輯控制系統(tǒng)的計算耗時更少，但其對理想曲線的跟隨性較差，相比感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，其需要更大的制動力矩。研究結(jié)果顯示，感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的制動時間和制動距離均比模糊邏輯控制系統(tǒng)更理想，所以該方法在ABS中的應(yīng)用更為有效。

刊名：Nonlinear Dyn（英）

刊期：2014年第3期

作者：Tohid Sardarmehni et al

編譯：吳玉杰