这学期上李亮老师的汽车动力学,最后的大作业是做了一个ABS的控制模型,有一些东西总结在此。(李老师帅图镇楼)

对于汽车ABS的控制,主要有一下几个核心点:

1. ABS控制的核心是滑移率的控制,但是并不意味著一定要将滑移率非常精确地控制到最佳滑移点,而是应该控制在最佳滑移率附近

2. 在实际的汽车ABS系统的设计过程中国,控制演算法却是最简单的很小的一部分,实际上往往是需要控制器去适应执行器,因为由于实际的机械结构的设计特性、制造成本的原因难以实现最优控制,特别是滑模控制中的抖振现象是完全无法承受的,这也其实为什么在现有的博世的ESP控制的ABS逻辑是采用逻辑门限控制的

3. 在控制中我们发现,理论上需要实现对于车速、路面附著(最佳滑移率、峰值附著系数)进行识别,但是其实在实际的控制中国并不需要得到峰值附著系数,这是因为实际的物理模型的运行就是在实际的附著下,只要滑移率可以控制在最优滑移率,那么实际上的附著系数就是峰值附著系数。李亮老师也指出,在实际的ABS控制中,进行附著系数的识别是为了判定进入逻辑门限的高附和低附的控制判断

4. 在实际的控制中,起初我们采用了PI控制器,发现除了其需要一个准确的模型参数之外,会出现一个轮加速度的振动比较大的情形,这个时候李亮老师指出,我们需要降低一定的控制精度,因为实际上车辆的ABS的平顺性也是需要考量的,这样的控制是有著最佳的制动性能,但是实际的乘用车辆需要考量驾驶员的体验,而不能有一抖一抖的问题

5. 对于控制模型甚至整车模型的的选取,实际上并不是越准确、越复杂越好而是要考虑诸多实际的控制因素,诸如控制部件的设计、车辆的其他特性诸如稳定性和平顺性等,这也其实是车辆电子系统设计需要一直注意的准则。顺便说一下,对于车辆动力学控制,主要注意的是,不仅仅是其非线性特性需要被注意,动态系统和静态系统的根本性的区别就导致了一些基于模型的最优控制很难取得很好的结果。但是另一方面而言,如果能将模型做的非常好,那么这些最优控制也是未尝不可以的

6. 另外在实际的设计中,需要保证即使识别参数错误,也应该能进行控制,只是可能控制的效率和效果比较差,这是很多最优控制难以保证的,而在逻辑门限的控制中也需要进行准确的标定和设计。而ABS也必须要在各种道路条件、各种行驶工况下的保证制动的稳定性和安全性,这是检验控制演算法的唯一准绳


我们的工作主要是分为下面几个部分:

  1. 车速观测和路面识别
  2. 基于前述车速观测和路面识别的光滑滑模控制
  3. 对于实际控制中的逻辑门限的实现
  4. 探索性的实现模糊滑对于模糊滑模和M控制的尝试

部分代码:

逻辑门限控制

滑模控制和路面识别

滑模控制和路面识别的jupyter notebook:

jupyter-notebook

下面是PPT:

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