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(dòng)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(cè)控制。首先，建立一個(gè)單軌車輛模型以獲得廣泛的制動(dòng)系統(tǒng)仿真數(shù)據(jù)。然后，建立液壓制動(dòng)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型，采用兩個(gè)電磁閥控制液壓油流通，制動(dòng)壓力視每個(gè)閥門打開情況確定。最后，進(jìn)行ABS設(shè)計(jì)，非線性系統(tǒng)控制器設(shè)計(jì)采用模糊控制邏輯進(jìn)行。建立制動(dòng)系統(tǒng)的多層感知機(jī)模型，由隱藏層和輸出層組成。隱藏層的節(jié)點(diǎn)接受數(shù)據(jù)后向下一節(jié)點(diǎn)傳送。通過制動(dòng)系統(tǒng)的感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)該制動(dòng)系統(tǒng)模型進(jìn)行辨識(shí)，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(shí)，為減少計(jì)算時(shí)間，提高閉環(huán)控制系統(tǒng)的魯棒性，一個(gè)在線運(yùn)行的感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適時(shí)性地產(chǎn)生最優(yōu)控制行為。仿真結(jié)果顯示，雖然制動(dòng)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的辨識(shí)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(jì)算耗時(shí)更少，但其對(duì)理想曲線的跟隨性較差，相比感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，其需要更大的制動(dòng)力矩。研究結(jié)果顯示，感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的制動(dòng)時(shí)間和制動(dòng)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