汽车ABS模糊控制最佳滑移率的研究

基于滑移率控制的防抱制动系统(ABS)实现的难点在于确定各种路况下的最佳滑移率。本文根据滑移率λ的变化方向和附着系数μ变化量及其变化方向,提出一种识别路面最佳滑移率的简易方法。设计了模糊控制器,针对不变路面和变化路面的识别问题进行了计算机仿真,作了对比分析。结果表明,该方法对于最佳滑移率的识别,准确率高,计算工作量小,实时性强。     

基于路面识别的汽车ABS模糊控制仿真

汽车防抱制动系统（ABS）通过在制动过程中自动控制车轮的制动力矩,从而防止了车轮抱死。为了进一步提高汽车ABS的性能,在对汽车制动过程进行动力学分析的基础上,建立了ABS系统的模糊控制模型;采用路面识别方法,对变附着系数路面进行了ABS制动模拟仿真。仿真结果表明,基于路面识别的模糊控制防抱制动系统能取得较好的控制效果,并具有一定的自适应能力。     

电动车ABS滑移率识别的控制系统研究

本文论述了电动车的ABS制动系统的重要性,分析了ABS制动系统的工作原理。根据目前的最佳滑移率0.2作为不同路面的最佳滑移率,提出了ABS滑移率识别的模糊控制策略,这种控制策略是在车辆在行驶过程中,每个车轮的附着系数的不同,通过模糊控制系统中的路面附着系数计算滑移率模块,计算出实时的每个车轮的最佳滑移率,并且将车轮滑移率控制在此滑移率附近。结果表明可以提高ABS制动系统的制动效果。     

汽车ABS滑移率的计算研究

汽车ABS主要通过调节制动力来控制制动滑移率,获得较高的附着利用率,达到缩短制动距离,并且保持一定方向可操纵性的目的。一般的ABS是通过大量道路试验求得滑移车的控制,而这里是对基于制动轮缸压力的汽车ABS制动滑移率的算法进行研究开发,经过实验证明了其合理性。     

汽车ABS控制系统关键技术研究综述

为了深入研究和比较汽车ABS控制系统的关键技术,根据汽车ABS技术发展的背景和ABS控制系统的工作原理,对汽车ABS控制系统的参考车速估计和最佳滑移率估计两项关键技术进行了总结。通过比较几种参考车速估计技术的实现原理和优缺点发现,模糊卡尔曼滤波法在计算复杂性、求解精度、鲁棒性和实用性等方面是一种比较理想的车速估计方法;通过比较最佳滑移率估计技术的实现原理和优缺点发现,斜率法和函数极值法是比较理想的估计方法,而同时采用这两种方法进行估计,然后进行估计结果的互相验证,将是一种更理想的估计方法。     

热水器温度自调整因子模糊控制

提出全论域范围内带有自调整因子的模糊化控制算法,这种算法可以克服常规模糊控制的缺点,而且自调整过程符合人在控制决策过程中的思维特点,具有优化的特性。同时采用单片机C8051F040来实现对热水器温度的模糊控制,具有硬件电路简单,调温速度快,稳定性好等优点。     

计及路面和悬架影响的大客车ABS模糊控制

客车在制动过程中,车身和车轮的运动是个很复杂的过程,要用简单的动力学模型来模拟几乎是不可能的。因此在制动系统模型的的建立过程中,在不影响分析准确性的条件下,应对系统适当简化。而在对整车制动系统与空气悬架系统协调控制分析之前,也需要从单轮制动模型出发,对单轮制动控制策略进行分析研究,以提高ABS制动系统的准确性、安全性和灵活性[1]。根据这一特点,文章建立了计及路面和空气悬架影响的大客车单轮制动模型,并设计了基于滑移率偏差和滑移率偏差变化率的模糊控制器,并在Matlab/simulik中对其进行了仿真分析。     

基于自调整模糊控制的直线电机矢量控制系统研究

针对直线感应电机矢量控制系统因电机参数变化和负载波动等因素而性能变差的问题,提出了一种参数自调整模糊控制方法.该方法根据直线电机速度误差E和误差变化率EC的大小来自动修正速度模糊控制器的量化因子和比例因子,同时改变了E和EC作用的权重.应用MATLAB软件设计基于自调整模糊控制器的直线感应电机矢量控制系统仿真模型并进行仿真研究.仿真结果说明,这种参数自调整模糊控制方法能使直线电机控制系统的动态和稳态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性.     

基于制动时间间隔的ABS控制策略研究

制动强度大小是影响汽车制动安全性的重要因素.通过对制动过程的分析与仿真,提出了一种基于制动时间间隔为控制参数的ABS控制策略.制动过程中,通过改变制动力作用的时间间隔,使制动力的平均值变化.适应不同路面对制动强度的要求,达到防止车轮抱死,提高汽车制动时车辆的稳定性和操纵性的目的.     

基于模糊控制理论的ABS仿真研究

根据ABS控制系统的组成,在认真总结了已有文献模糊控制方法的基础上,通过分析比较建立了适宜的模糊控制规则,进行了模糊控制器的设计.结合1/4车轮的ABS数学模型,在MATLAB/Simulink环境下构建完成了仿真系统.对30km/h的中低速、90km/h和140km/h高速行驶情况下的紧急制动过程进行了仿真研究,通过和没有ABS车辆的比较研究证明,所建立的模糊控制策略可以有效的缩短制动距离和时间,提高车辆行驶的安全性.     

基于模糊控制下的汽车ABS系统研究

基于汽车ABS系统的工作原理和模糊控制理论,应用模糊控制理论研究汽车ABS系统,同时,设计模糊控制逻辑规则.     

基于路面识别的汽车ABS滑模控制方法的研究

为了提高汽车的制动效能和行驶安全性,针对目前常用的汽车ABS控制方法,在没有考虑道路状况变化对汽车滑移率及减速度等参量变化的影响而容易引起汽车侧滑、甩尾等不良状况,提出了基于路面识别的汽车ABS滑模控制方法,该方法根据制动过程中的汽车滑移率及减速度来进行路面识别,动态地获取汽车最佳滑移率,并以此对汽车ABS进行滑模控制;然后以单轮整车制动模型为对象,利用MATLAB/Simulink软件对该控制方法进行计算机仿真实验分析;结果表明,与常用的汽车ABS逻辑门限值及无路面识别的滑模控制方法相比,该方法可以使汽车制动时间减少5%～12%,从而使汽车制动效能和行驶安全性得以提高。     

基于EMB和路面自动识别的汽车ABS仿真

针对电子机械制动系统(EMB)车辆进行研究,给出了简化的车辆仿真模型和EMB制动器仿真模型,并结合路面识别技术为之设计了相应的ABS模糊PID控制器仿真模型.ABS制动控制器模型采用基于车轮最优滑移率的控制策略,最优滑移率由路面自动识别系统准实时的得出,ABS控制算法采用模糊PID控制,对EMB制动器进行滑移率S和制动压力F的闭环控制.仿真采用Matlab中的simulink工具箱建模,仿真结果证明路面识别系统能够正确识别路面并确定最优滑移率,基于EMB制动控制器的车辆的ABS控制器始终将制动过程滑移率控制在路面识别系统确定的最优滑移率附近.     

基于环境刚度模糊自适应估计的机器人力控制

在未知环境中为实现精确的接触力控制,需要力控制器能够适应环境的变化。该文将多模型模糊控制器引入到机器人力控制中来适应未知环境的变化,针对几种典型的接触环境刚度设计相应的模糊控制器。由于在环境变化时,很难得到精确的环境刚度值,该文对环境刚度进行模糊自适应估计,进而确定各个模糊力控制器的加权系数,模糊力控制器生成机器人位置控制系统的输入指令。仿真研究表明所设计的控制器是可行和有效的。     

Modeling and control compensation of nonlinear friction using adaptive fuzzy systems

System performance in terms of control accuracy and stability is usually negatively affected by friction occurrences in mechanical systems. Thus, it is important to model the friction properly so that it can be used in controller design. This paper employs adaptive fuzzy systems to approximate unknown nonlinear friction functions, and applies the estimation of friction in proportional-derivative (PD) control law to enhance the control performance. On the basis of Lyapunov stability theory, a bound of tracking errors of the closed-loop control system is derived. Techniques proposed in this paper have been applied to a typical motion control system for simulation studies. The results obtained demonstrate that our proposed method in this paper has good potential in controlling many mechanical systems with unknown nonlinear friction.     

基于模糊神经网络的梭式窑自适应控制系统应用研究

针对梭式窑温度控制过程存在非线性、时变性和不确定性等情况,设计了基于模糊神经网络的自适应控制(MRAC)系统并运用于梭式窑中,即采用RBF径向基网络作为梭式窑温度对象的辨识网络,它产生的Jacobin信息与控制误差一起提供给模糊神经网络控制器作为其学习信号,经过MATLAB仿真调整初始参数。最后运用VC++软件结合数据采集卡对燃气梭式窑进行控制。该控制系统能辨识出梭式窑时变性、非线性、长滞后性的对象特性,实时修正控制器参数,以适应对象特性的变化,在实际应用中取得了良好的控制效果。