汽车防抱死制动系统神经网络自适应控制

针对汽车ABS系统在冰雪等湿滑不平的路面上制动效能下降的情况,本文在对ABS制动特性进行分析的基础上,建立了其数学模型,提出了一种基于神经网络的汽车ABS系统自适应控制方案。控制器由标称控制律和补偿控制律组成,并在Matlab/Simulink环境中进行仿真模拟。为检验控制策略合理性和控制软件可行性以及自主设计ECU的可靠性,进行了装车对比试验。理论分析和仿真计算、试验结果均证明:本文提出的控制策略具有更好的控制效果和鲁棒性,汽车在不良路面上的制动效能也得到明显改善。     

汽车ABS和ABS控制过程仿真研究

阐述了ABS(防抱死制动系统)的基本结构、原理和控制特点,描述了通用的ABS模型以及在仿真中用到的模型参数.对ABS模型在不同附着系数路面上的制动过程进行了仿真和试验比较,还运用ABS模型,得出了直线制动和转弯制动两种工况下的ABS作用效果的仿真结果.     

不平路面上拖拉机—挂车机组制动过程建模与分析

建立了拖拉机－挂车机组在不平路面上制动过程的动力学模型，提出了符合车辆在不平路面上制动特征的自适应轮胎模型，仿真分析了随机路面上的制动过程，得出当路面不平度增大时，拖拉机－挂车机组的制动距离增长，制动加速度减小等有价值的结论。     

基于电磁机械耦合再生制动系统的ABS控制

针对现行电动汽车再生制动的不足,提出一种新型电磁机械耦合再生制动系统(EMCB),进行了动力学分析和耦合机理研究;针对目前传统ABS离散开关控制的不足,基于EMCB系统和模糊自适应滑模控制提出了一种连续状态控制的ABS控制策略,以对接路面下的车辆直行制动工况和低附路面下的弯道制动工况为例,对车轮滑移率、制动能回收率、制动稳定性等进行了仿真分析。研究结果表明,所提出的ABS控制策略具有良好的响应性、鲁棒性和滑移率控制性能,既保证了制动稳定性和制动效能,又提高了制动能回收率,有效增加了电动汽车的续驶里程。     

汽车ABS和ABS控制过程仿真研究

阐述了ABS（防抱死制动系统）的基本结构、原理和控制特点，描述了通用的ABS模型以及在仿真中用到的模型参数。对ABS模型在不同附着系数路面上的制动过程进行了仿真和试验比较，还运用ABS模型，得出了直线制动和转弯制动两种工况下的ABS作用效果的仿真结果。     

再生制动与ABS匹配性控制策略研究

提出一种基于再生制动系统与ABS系统的集成控制方式,将汽车的再生制动融入到ABS制动防抱死系统中。在非紧急制动的过程中,优先采用再生制动力来提供汽车所需的制动力;而在紧急制动时,为了保障制动安全,撤出再生制动力。在Simulink中搭建仿真模型,并选择中低附着系数路面中度制动车轮抱死工况和对接路面中度制动两种工况进行模拟,仿真结果表明,该控制策略既可以保证制动安全,又可以回收制动能量,实现了再生制动系统与ABS制动系统良好匹配。     

基于道路自动识别ABS模糊控制系统的研究

道路状况自动识别是保证车辆防抱制动系统（ABS）正常工作的前提，本文提根据制动压力，滑移率和车轮减速度进行道路自动识别的方法，并依此设计了ABS模糊控制器，结合7自由度车辆模型，考虑悬架和轮胎的非线性影响，对单一附着系数路变附着系数路面进行了ABS制动模拟试验，试验结果表明，基于路面自动识别ABS模糊控制系统能准确判断出路面状况的变化，据此调整控制策略，使车辆获得最大地面制动力和较好的横向稳定性，对比试验证明它优于传统PID控制，且具有较强的鲁棒性。     

基于道路自识别的汽车ABS模糊PID控制仿真

针对汽车防抱死系统控制问题,基于CarSim软件建立汽车动力学模型,应用Matlab/Simulink设计了ABS模糊PID控制器,搭建了路面识别控制器模型,分别在高低对接路面和高低对开路面上通过carsim与Matlab/Simulink联合仿真实验进行ABS控制策略仿真实验验证。仿真实验结果证明,基于道路自识别的模糊控PID制相对无路面识别固定滑移率控制的汽车缩短了制动时间和距离,提高了汽车制动的稳定性。     

半挂汽车列车制动中载荷转移对制动性能的影响

在建立的半挂汽车列车制动模型的基础上,分析了制动过程中载荷转移随制动减速度的变化情况。同时,利用Matlab/Simulink软件建立仿真模型,通过与道路试验结果的对比,研究并验证了载荷转移对车轮抱死顺序的影响,并分析了ABS布置形式对制动性能的影响。     

基于Matlab/Simulink的车辆防抱死制动仿真系统

基于Matlab/Simulink仿真技术,建立了一种四轮车辆制动防抱死系统(ABS)的车辆动力学模型,嵌入了气压制动系统和ABS控制逻辑模型;对不同汽车在各种路况制动时的运动状态进行模拟。用户可方便地通过窗口输入车辆、路面参数及车轮转角等车辆行驶动态参数,便可完成对目标车辆制动时运动轨迹的动态仿真,为ABS产品的开发和与目标车辆的匹配提供了依据。     

车辆防抱制动系统与主动悬架联合控制

提出了车辆防抱制动系统与主动悬架联合控制的策略：法车辆制动时，主动悬架控制系统不再以乘坐舒适性为主要控制目标，而是作为调节轮胎法向反力变化的工具，使得轮胎法向反力在车轮滑移率达到最优时也达到最大值，从而获得最大地面制动力。结合7自由度非线性车辆模型，考虑轮胎动态特性的影响，利用基于滑模变结构控制理论联合控制策略进行了车辆制动模拟试验。试验结果表明，车辆采用防抱制动系统与主动悬架联合控制，在保证车辆制动稳定性的同时充分利用路面提供的最大附着系数，获取最大地面制动力，从而显著提高了车辆制动性能。     

基于Simulink农用车辆ABS滑移率控制分析

针对滑移率与不同路面附着系数关系对各种路面制动工况进行分析研究,以完善全工况类型路面农用车辆防抱制动系统仿真内容为目的,设计滑移率为控制门限值的复杂路面制动仿真试验。利用MATLAB/Simu-link仿真软件,建立了滑移率模型、复杂路面模型、滑移率控制策略模型和复杂路面仿真模型。通过设定控制滑移率门限值得到单轮农用车辆附着系数交变制动时车速与轮速曲线变化情况。滑移率变化值处在最佳滑移率预定范围内,仿真试验验证了复杂路面车辆防抱制动系统滑移率控制的可靠性。     

车辆ABS控制算法的理论分析与试验研究

采用车辆动力学分析的方法，分析了逻辑门限值和滑移率ABS控制算法的不足，并提出了基于路面附着系数的ABS控制算法。设计和开发了适应于BJ2020车型的单轮防抱制动系统的硬件和软件，并在转鼓试验台架上进行了一系列试验。通过仿真计算和试验研究，证实了该控制算法的有效性，为防抱制动系统的研究提供了切实可行的途径。     

汽车ABS免疫PID控制控制算法

在建立汽车车轮制动数学模型的基础上,针对汽车防抱制动系统,提出了一种基于生物免疫机理的免疫PID控制算法。与传统的PID控制及模糊控制算法进行仿真比较,结果表明免疫PID控制算法稳定时间短,系统输出的超调量小,响应时间少,制动距离短,优于传统PID和模糊控制算法,具有较高的应用价值。     

汽车ABS免疫PID控制算法

在建立汽车车轮制动数学模型的基础上，针对汽车防抱制动系统，提出了一种基于生物免疫机理的免疫PID控制算法。与传统的PID控制及模糊控制算法进行仿真比较，结果表明免疫PID控制算法稳定时间短，系统输出的超调量小，响应时间少，制动距离短，优于传统PID和模糊控制算法，具有较高的应用价值。     

基于滑模极值搜索算法的车辆驱动防滑控制策略

为了提高车辆的驱动防滑能力,提出了一种基于滑模极值搜索算法的驱动防滑控制策略。采用滑模极值搜索算法作为一种自寻优方法找到轮胎力-滑转率曲线的极值点,无需估计路面附着系数和建立理想参考模型就可以将轮胎的滑转率控制在最优滑转率附近,提高车辆的动力性和方向稳定性。在Matlab/Simulink中建立车辆系统仿真模型。仿真结果表明,此控制策略能使车辆在驱动过程中快速达到实时路面条件下的最优滑转率,增强了车辆的动力性能。     

ABS路面识别的仿真分析

实时有效识别路面对防抱死制动系统(ABS)的制动安全性具有重要意义。通过以3种不同路面作为研究对象进行基准分析,利用Matlab/Simulink建立路面识别的仿真模型。仿真结果表明,最佳滑移率与路面基本相适应。