商用车RBF幂次滑模变ABS控制研究

针对商用车防抱死制动系统(ABS)的控制需求提出了商用车RBF幂次滑模变控制器;通过TruckSim软件建立了车辆多自由度动力学模型,同时通过Matlab/Simulink建立了RBF自适应调节的幂次滑模变控制器,通过RBF神经网络的自适应特性对滑膜变控制器的趋近率参数进行自适应调节;通过TruckSim与Matlab/Simulink联合仿真对ABS控制策略在高附着、低附着、对开路面工况下的制动控制进行了模拟与验证;仿真结果表明,在高附着、低附着、对开路面工况下制动时,该控制方法具有良好的控制效果。

纯电动公交客车再生制动控制策略研究

纯电动公交客车具备再生制动功能,再生制动的两个主要目标:保持良好的制动安全性和提高制动能量回收率。考虑了国家安全法规和纯电动公交客车实际运行工况的前提下,提出了一种可以大幅度提高制动能量回收率的制动力分配控制策略。然后考虑再生制动过程中制动模式切换时的舒适性,对再生制动中模式切换条件:电池SOC影响系数和车速影响系数进行优化控制。最后制动控制策略在MATLAB/SIMULINK平台上建立,整车动力学模型在CRUISE软件中建立,通过CRUISE和MATLAB/SIMULINK联合仿真进行验证,仿真结果表明:此控制策略既能满足国家安全法规的要求,又能较大程度的回收制动能量,而且还能使车辆在再生制动过程中的制动性能和不进行再生制动的制动性能基本保持一致。

电动大客车比例继动阀仿真控制研究

在电动大客车的电控制动系统中,一个关键部件就是比例继动阀,通过比例继动阀可以实现对前轴制动压力的精确调节。但是比例继动阀本身结构复杂,具有高度非线性,常规控制方法无法满足比例继动阀的实际工作需求。为解决上述问题,文中首先对比例继动阀的结构及其工作原理进行详细介绍,并在AMESim软件中搭建比例继动阀模型,然后在传统PID控制的基础上提出了一种神经网络PID交互控制算法,并在MATLAB/Simulink软件中搭建该控制算法模型,最后通过MATLAB/Simulink与AMESim联合仿真对控制策略进行验证,仿真结果表明:比例继动阀在神经网络PID交互算法的控制下,响应较快、控制精度较高并且基本没有超调。

公交客车纵向车速估算研究

公交客车在ABS工况下轮胎产生较大的滑移,这时纵向车速和轮速相差较大,不能通过轮速来估算车速。为了研究公交客车纵向车速估算问题,文中先建立七自由度整车模型和综合工况下的轮胎模型;然后引入CKF(容积卡尔曼滤波)算法,结合上述整车模型和轮胎模型,推导出CKF算法的系统状态方程和测量方程;最后在MATLAB/SIMULINK中建立CKF算法和系统模型,在TruckSim中设置仿真工况并对真实车辆进行模拟,然后通过MATLAB/SIMULINK和TruckSim联合仿真进行验证,仿真结果表明:CKF算法估算的车速与TruckSim整车模型中计算的车速基本保持一致,从而说明公交客车的纵向车速估算采用CKF算法是有效的。

基于纵向车速估算的商用车ABS神经网络滑模控制

针对商用车防抱死制动系统(ABS)控制中纵向车速难以直接获得,提出了强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)算法对制动过程中的纵向车速进行估算。然后根据ABS控制需求,提出了商用车ABS神经网络滑模控制算法,利用滑模算法对ABS的滑移率进行控制,再利用神经网络对滑模控制器的参数进行自适应调节。最后通过Matlab/Simulink与TruckSim联合仿真,分别在高、中、低附着系数路面和对开路面上进行仿真验证。仿真结果表明:强跟踪容积卡尔曼滤波算法对纵向车速的估算较为精确,ABS神经网络滑模控制效果良好。