本文關(guān)鍵詞：基于路面在線識別的線控制動系統(tǒng)制動力控制策略研究

  更多相關(guān)文章： 電子機(jī)械制動 卡爾曼濾波器 最佳滑移率辨識 模糊滑�？刂� 硬件在環(huán)

【摘要】：隨著以電動汽車為主體的新能源汽車產(chǎn)業(yè)的大力發(fā)展,汽車已經(jīng)成為典型的機(jī)電一體化集成系統(tǒng),再加上現(xiàn)代汽車對于安全性能的要求越來越高,汽車制動系統(tǒng)已經(jīng)逐步走向全電子化的道路。線控制動作為一種先進(jìn)的電控制動系統(tǒng),是汽車制動系統(tǒng)未來的發(fā)展方向。然而,其特殊的制動方式給控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提出許多新的要求,國內(nèi)外的研究還尚未成熟,因此,開發(fā)出穩(wěn)定、高效、安全的控制系統(tǒng)已經(jīng)成為亟需解決的關(guān)鍵問題。本文按照線控制動系統(tǒng)的控制要求,重點(diǎn)研究了線控制動系統(tǒng)的制動力控制策略。主要研究內(nèi)容包括:構(gòu)建了1/2車輛、輪胎以及電子機(jī)械制動系統(tǒng)動力學(xué)模型,提出了基于滑移率的電子機(jī)械制動控制系統(tǒng)架構(gòu),該控制系統(tǒng)架構(gòu)分為制動意圖識別模塊、制動工況判別模塊、制動力分配模塊、制動力控制模塊和在線傳感檢測模塊。采用降維的方法分別構(gòu)建了基于卡爾曼濾波理論的縱向車速觀測器和輪胎縱向制動力觀測器。以車輪滑移率和制動力系數(shù)作為輸入,設(shè)計(jì)了基于最小制動力系數(shù)偏差的路面最佳滑移率辨識器。Car Sim和Simulink聯(lián)合仿真結(jié)果表明了本文設(shè)計(jì)的縱向車速觀測器、輪胎縱向制動力觀測器和路面最佳滑移率辨識器具有良好的觀測精度與穩(wěn)定特性。分析了電子機(jī)械制動系統(tǒng)的非線性特性,設(shè)計(jì)了基于滑移率的電子機(jī)械制動模糊滑�？刂破�。該控制器基于狀態(tài)觀測計(jì)算滑模等效控制律,采用模糊校正器調(diào)整滑模切換控制律。仿真結(jié)果表明了該控制器與PID控制和滑�？刂葡啾�,性能更優(yōu)越,對各種路況及工況的適應(yīng)性更好。構(gòu)建了電子機(jī)械制動系統(tǒng)硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)平臺,開發(fā)了d SPACE實(shí)時仿真模型,設(shè)計(jì)了控制器的控制程序、主機(jī)在線監(jiān)控和數(shù)據(jù)記錄軟件。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模糊滑模控制器的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：電子機(jī)械制動 卡爾曼濾波器 最佳滑移率辨識 模糊滑�？刂� 硬件在環(huán)
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-20
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 線控制動系統(tǒng)概述12-14
• 1.2.1 電子液壓制動系統(tǒng)12-13
• 1.2.2 電子機(jī)械制動系統(tǒng)13-14
• 1.3 電子機(jī)械制動控制技術(shù)的研究現(xiàn)狀14-19
• 1.3.1 車輛行駛狀態(tài)估計(jì)的研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3.2 路面工況辨識的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3.3 制動力控制算法的研究現(xiàn)狀18-19
• 1.4 論文研究的主要內(nèi)容19-20
• 第2章 電子機(jī)械制動系統(tǒng)設(shè)計(jì)及建模20-31
• 2.1 電子機(jī)械制動系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)20-21
• 2.1.1 EMB系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)20
• 2.1.2 EMB系統(tǒng)各主要功能模塊20-21
• 2.2 系統(tǒng)動力學(xué)建模21-27
• 2.2.1 1/2 車輛制動模型21-23
• 2.2.2 輪胎模型23-24
• 2.2.3 EMB制動器模型24-27
• 2.3 基于滑移率的電子機(jī)械制動控制系統(tǒng)27-30
• 2.3.1 制動意圖識別模塊27-28
• 2.3.2 制動工況判斷模塊28-29
• 2.3.3 制動力分配模塊29
• 2.3.4 制動力控制模塊29
• 2.3.5 在線傳感檢測模塊29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第3章 EMB車輛的狀態(tài)觀測器設(shè)計(jì)31-47
• 3.1 基于卡爾曼濾波理論的縱向車速和制動力估計(jì)31-36
• 3.1.1 卡爾曼濾波理論31-33
• 3.1.2 縱向車速觀測器設(shè)計(jì)33-34
• 3.1.3 輪胎縱向制動力觀測器設(shè)計(jì)34-36
• 3.2 路面最佳滑移率辨識器設(shè)計(jì)36-39
• 3.2.1 路面識別模塊輸入?yún)?shù)計(jì)算36-37
• 3.2.2 路面識別模塊算法設(shè)計(jì)37-39
• 3.3 EMB車輛狀態(tài)觀測器仿真研究39-46
• 3.3.1 Car Sim與Simulink聯(lián)合仿真設(shè)計(jì)39-42
• 3.3.2 仿真結(jié)果與分析42-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第4章 基于狀態(tài)觀測的EMB控制器設(shè)計(jì)47-60
• 4.1 基于滑移率的EMB制動力控制技術(shù)47-49
• 4.1.1 EMB系統(tǒng)的非線性特性分析47
• 4.1.2 常用的滑移率控制方法47-49
• 4.2 滑模與模糊控制方法49-51
• 4.2.1 滑�？刂品椒�49-50
• 4.2.2 模糊控制方法50-51
• 4.3 EMB模糊滑�？刂破髟O(shè)計(jì)51-55
• 4.3.1 EMB系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述51-52
• 4.3.2 滑模控制器設(shè)計(jì)52-53
• 4.3.3 等效控制律求解53
• 4.3.4 模糊校正器設(shè)計(jì)53-55
• 4.3.5 穩(wěn)定性分析55
• 4.4 基于狀態(tài)觀測的EMB模糊滑�？刂破鞣抡嫜芯�55-59
• 4.4.1 仿真模型及參數(shù)55-56
• 4.4.2 仿真結(jié)果及分析56-59
• 4.5 本章小結(jié)59-60
• 第5章 EMB模糊滑�？刂破鞯膶�(shí)驗(yàn)驗(yàn)證60-69
• 5.1 EMB系統(tǒng)硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)60-65
• 5.1.1 硬件系統(tǒng)60-62
• 5.1.2 軟件系統(tǒng)62-65
• 5.2 硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析65-67
• 5.2.1 EMB制動器特性測量實(shí)驗(yàn)65
• 5.2.2 算法實(shí)時性實(shí)驗(yàn)65-66
• 5.2.3 控制器性能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)66-67
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論67-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 結(jié)論與展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-76
• 致謝76-77
• 附錄A（攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄）77

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本文編號：933694