CN101825510B - 一种汽车制动压力和路面峰值附着系数估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于汽车制动技术领域，具体涉及一种汽车制动压力和路面峰值附着系数估计方法，目的是提供一种在不引入制动压力测量元件的条件下，基于轮速和压力控制状态信息的汽车制动压力和路面峰值附着系数估计方法。它包括路面峰值附着系数和制动压力分级和估计路面峰值附着系数和轮缸初始制动压力步骤。本发明通过估计路面峰值附着系数和轮缸初始制动压力，在不引入制动压力测量元件的条件下估计汽车制动压力和路面峰值附着系数，为提高ABS系统的制动效能和故障防护功能提供有力支撑。验证表明，制动器轮缸压力估计值和实测值最大相对误差在10％以内，能满足ABS的控制需求。降低了成本，易于ABS在制动领域的推广，有益于提高交通安全性。

Description

一种汽车制动压力和路面峰值附着系数估计方法

技术领域

本发明属于汽车制动技术领域，具体涉及一种汽车制动压力和路面峰值附着系数估计方法。

背景技术

ABS(Anti-lock Braking System，制动防抱死系统)是目前汽车上装备的辅助制动装置，它是一种用于制动时防止车轮抱死并最大限度地利用路面附着系数的自动控制装置。随着人们对人身安全的日益重视，对ABS系统的制动效能及其对路面附着条件的适应性提出了更高的要求。ABS不仅应该在路面附着状况良好的高附着路面上具有较高的制动效能，而且在低附着系数路面、附着系数发生突变的对接路面和左右附着系数差异较大的对开路面以及弯道和不平路面等恶劣和复杂路面附着条件下仍具有较高的制动效能。不同路面条件下车辆的动力学特征不同，应当采用不同的制动防抱死控制逻辑和算法，以满足ABS对不同路面附着条件的实时制动需要。

通过ABS中的路面识别技术实时识别路面附着状况，并采取相应的ABS控制策略，提高ABS系统的制动效能和对路面附着状况的适应性。ABS中的路面识别技术已经引起广泛重视。汽车制动压力的实时估计同样可以改善ABS的防抱死控制效果。

美国、日本、德国、韩国等一些汽车工业发达国家已经在路面附着系数辨识领域做了很多工作，取得了一定成果。对于制动压力估计的研究，尚未见到此方面的报道。

有一类路面附着系数估计方法，通过测量一些对路面附着系数影响较大的因素，并根据以往经验预测当前路面附着系数的大小。例如有的使用光学传感器测量路面对光的吸收和散射情况以判断路面上的水和其他降低路面附着系数的物质，从而判断路面附着系数。然而光学传感器对工作环境要求十分苛刻，较多的外部因素会影响估计结果的准确性，无法满足实际需求。近年来在路面辨识研究中采用电磁波的方法也逐渐增多。这些措施一般是通过特殊装置向地面发射电磁波，由微波传感器等接收路面的反射波，并对反射波做频谱分析，根据频谱差异判别路面的种类。另外，有文献介绍了一种胎面变形传感器，研究人员将磁性材料固化在轮胎胎面中，然后从轮胎内表面进行信号检测。试验结果显示即使在轮胎驱动力/制动力很小的情况下，这种传感器也能很好地识别路面。但是这种传感器需要外界提供能量和无线数据传输，造价较高，难以实现商业应用。

上述方法首先都需要额外加装成本较高的传感器，难以实现大规模的商业应用；其次某些路面附着状况估计方法需要进行大量的测试训练，动态响应能力不足。下面介绍另一类在实际中应用可行性更高的路面附着辨识方法，它通过测试车体或车轮对路面附着系数或其变化的运动响应完成辨识。

多数研究者认为路面附着系数-车轮滑移率曲线的斜率大小能够直接反映路面附着系数的大小。这种识别方法能够利用轮胎在小附着力、小滑移率范围的数据预测路面的峰值附着系数或者辨别路面的类型。瑞典GustafssonFredrik和韩国Wookug Hwang等人分别对车辆的正常行驶工况下车轮滑移率与地面作用于轮胎的切向力之间的关系进行了探讨，并提出了采用估计出的道路附着系数-车轮滑移率曲线的斜率对路面进行分类的理论。该理论的出发点是认为在车辆正常行驶工况下即车轮滑移率很小的情况下，常用的反映轮胎-地面附着特性的附着系数-滑移率曲线呈线性变化趋势，而且在特定的路面状况下该线性化曲线的斜率为一个常数。该方法对轮胎类型、充气压力、轮胎磨损等非常敏感，且需要相对来说较长时间的激励才能给出估计结果。ABS介入制动控制时滑移率较大且滑移率的变化快，要求路面附着系数估计算法具有较高的动态响应能力。因此，该种方法来对路面附着状况的判断并不适用于ABS系统。

美国内华达大学的Georg Mauer在1994年提出了一种基于ABS系统道路识别系统的方案，利用车辆滑移率及轮缸制动压力的变化来判别车辆行驶的实际道路状况，输出目标控制参数给ABS的模糊控制器。该方案缺点是需要测量制动压力。

日本东京大学的Hideo Sado和Shin-ichiro Sakai等人以电动汽车的驱动控制试验为基础，探讨了以整个滑移率变化范围内的非线性附着系数-滑移率曲线斜率来估计路面附着状况的方法。其目的在于准确判断路面可以产生多大的车轮切向力。在干柏油路面和雪路面上的试验表明，当车轮的滑移率很小时不同路面条件下附着系数-滑移率曲线的斜率变化较小，近似为一个常数；换句话说，当车轮未明显滑转或滑移时或在正常行驶条件下，附着系数-滑移率曲线大致呈线性变化，这与Gustafsson Fredrik等人的研究结果比较接近。但是试验结果还表明，当车轮的滑移率较大时，附着系数-滑移率曲线的斜率不但呈现非线性的变化趋势，而且其波动也比较明显，在各种路况下的斜率值不具有突出的规律性，这给准确识别路面种类也造成了一定的不便。

济南重汽技术中心的程军将路面划分为干、湿、滑三类，并分别将其模糊化为三个离散的数值。该方法以不同路况下ABS系统的制动压力变化时间作为防抱死循环的特征参数连同车辆的参考减速度一并输入以神经网络模型为基础建立的识别器，采用有教师学习的算法对网络进行训练；但在实际的应用方面该方法还有待于进一步解决诸如教师信号的采集、网络训练规模的控制等问题，并且将路面划分为三类进行判别尚不能精确表征车辆实际行驶过程中经常遇到的典型路况。

上海交通大学的喻凡等人以指数多项式路面-轮胎模型为基础，将各种路况下的附着系数-滑移率线事先存储于计算机中，采用车辆动力学模型的解析方法根据不同的附着系数-滑移率曲线以车辆的动力学参数为输入量计算相应工况下车轮的理论角减速度，然后与实际的车轮角减速度进行比较，取差别最小者为最终应判别的路面工况。该算法结构较为简单，但是计算量较大，需要测量制动压力信号，而且其有效性主要还依赖于能够涉及各种路面状况的比较细化和精确的轮胎-地面模型。

综上，国内外学者对于路面识别技术的研究大多仅限于在理论方面，难以满足实际需要；或者需要测量制动轮缸压力，增加了所提出的技术在ABS系统中应用的成本。

ABS系统中，如果采用压力传感器测量轮缸制动压力，成本在4000元以上。在不引入制动压力测量元件的条件下同时估计制动压力和附着系数，目前还未见此方面的报道。

发明内容

本发明的目的是提供一种在不引入制动压力测量元件的条件下，基于轮速和压力控制状态信息的汽车制动压力和路面峰值附着系数估计方法。

本发明是这样实现的：

一种汽车制动压力和路面峰值附着系数估计方法，包括如下步骤：

第一步：路面峰值附着系数和制动压力分级；

第二步：估计路面峰值附着系数和轮缸初始制动压力，包括如下步骤：

(1)选取路面峰值附着系数值和轮缸初始压力值组合；

选定一组路面峰值峰值附着系数和制动压力值的组合，选取未经过计算的一个组合进行后续处理；若所有组合均已经过处理，则跳转至步骤(6)；

(2)计算制动压力响应；

建立制动器轮缸压力半经验模型，以ABS压力调节的控制状态信息为输入，根据选定组合中的轮缸初始压力设定值计算设定时间内的制动压力响应值；

(3)计算轮胎纵向力系数；

获取轮速和参考车速值计算参考滑移率，采用轮胎模型并以参考滑移率和选定组合中的峰值附着系数值为依据，计算设定时间内的轮胎纵向力系数；

(4)计算车轮角加速度响应；

根据步骤(2)获取的制动压力响应值和步骤(3)获取的轮胎纵向力系数以及车轮的法向载荷和转动惯量，求解车轮旋转运动动力学方程，计算出设定时间内车轮角加速度响应值；

(5)计算实际车轮角速度与估算的车轮角加速度偏差的平方和；

计算实际车轮角速度，计算设定时间内它与步骤(4)获取的车轮角加速度估算值偏差响应值的平方和，跳转步骤(1)；

(6)获取偏差平方和最小值；

找出偏差平方和最小的组合，并以该组合中的路面峰值附着系数和初始制动压力作为估计结果。

如上所述的路面峰值附着系数和制动压力分级步骤，根据车辆制动时可能遇到的路面情况和车辆制动试验的测试结果，将路面峰值附着系数值划分为m档、将轮缸初始压力值划分为n档，其中，m和n皆为大于1的整数；所确定的路面峰值附着系数值和轮缸初始压力值的范围须覆盖ABS控制过程中所有工况的数值范围。

如上所述的路面峰值附着系数和制动压力分级步骤，m取8～12，n取8～15。

m为9，n为12。

如上所述的计算制动压力响应步骤中，控制状态信息是指ABS发送至液压单元的电磁阀开/关状态信息。

如上所述的计算制动压力响应步骤中，设定时间是指从一个ABS控制循环的开始到结束的时间，包含一个完整的ABS控制循环。

如上所述的计算轮胎纵向力系数步骤中，采用Burckhardt轮胎模型并以ABS控制算法提供的参考滑移率和选定组合中的峰值附着系数值为依据，计算设定时间内的轮胎纵向力系数。

本发明的有益效果是：

本发明通过估计路面峰值附着系数和轮缸初始制动压力步骤，在不引入制动压力测量元件的条件下估计汽车制动压力和路面峰值附着系数，成功实现了对制动压力和附着系数的实时估计，为提高ABS系统的制动效能和故障防护功能提供了有力支撑。通过验证表明，制动器轮缸压力估计值和实测值最大相对误差在10％以内，能够满足ABS的控制需求。降低了成本，更易于ABS在汽车制动领域的推广，有益于提高交通安全性。

附图说明

图1是本发明的一种汽车制动压力和路面峰值附着系数估计方法的流程图；

图2是应用本发明的一种汽车制动压力和路面峰值附着系数估计方法后得到的低附着路面下制动压力估计值和实际值对比曲线。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的一种汽车制动压力和路面峰值附着系数估计方法进行介绍：

如图1所示，一种汽车制动压力和路面峰值附着系数估计方法，包括如下步骤：

第一步：路面峰值附着系数和制动压力分级；

根据车辆制动时可能遇到的路面情况和车辆制动试验的测试结果，将路面峰值附着系数值划分为m档、将轮缸初始压力值划分为n档(m和n皆为大于1的整数)。所确定的路面峰值附着系数值和轮缸初始压力值的范围须覆盖ABS控制过程中可能出现的各种工况数值范围。路面峰值附着系数和轮缸初始制动压力的划分档数m和n都不应太小，否则难以满足ABS控制逻辑和实现故障诊断功能对这两个参数辨识精度的要求。m和n的取值与ABS处理器的计算资源有关，m推荐取8～12，n推荐取8～15。

第二步：估计路面峰值附着系数和轮缸初始制动压力，包括如下步骤：

(1)选取路面峰值附着系数值和轮缸初始压力值组合；

将第一步划分的路面峰值附着系数值和轮缸初始压力值组合，选取未经过计算的一个组合进行后续处理；若所有组合均已经过处理，则跳转至步骤(6)；

(2)计算制动压力响应；

根据液压单元的压力响应特性测试结果建立制动器轮缸压力半经验模型，以ABS压力调节的控制状态信息为输入，在本实施例中，上述控制状态信息是指ABS发送至液压单元的电磁阀开/关状态信息，并根据选定组合中的轮缸初始压力设定值计算设定时间内的制动压力响应值，上述设定时间是指从一个ABS控制循环的开始到结束的时间，即包含一个完整的ABS控制循环。ABS中控制器的控制周期一般为5～8毫秒，上述采样点的个数一般在40～60之间。

(3)计算轮胎纵向力系数；

采用现有技术实时获取轮速和参考车速值计算参考滑移率，采用Burckhardt轮胎模型并以ABS控制算法提供的参考滑移率和选定组合中的峰值附着系数值为依据，计算设定时间内的轮胎纵向力系数。此处的实时获取轮速和参考车速值计算参考滑移率是指在ABS系统硬件允许的最小运算周期内计算得到获取轮速和参考车速值计算参考滑移率，每两次计算的具体时间间隔由ABS系统硬件确定。

(4)计算车轮角加速度响应；

根据步骤(2)获取的制动压力响应值和步骤(3)获取的轮胎纵向力系数以及车轮的法向载荷和转动惯量等，求解车轮旋转运动动力学方程，计算出设定时间内车轮角加速度响应值，用ε_m表示。

(5)计算实际车轮角速度与估算的车轮角加速度偏差的平方和；

采用现有技术根据轮速信息计算实际的车轮角速度ε_v，计算设定时间内它与步骤(4)获取的车轮角加速度估算值偏差响应值ε_m的平方和。跳转步骤(1)。

(6)获取偏差平方和最小值；

找出偏差平方和最小的组合，并以该组合中的路面峰值附着系数和初始制动压力作为估计结果。

在得到初始制动压力和路面峰值附着系数后，即可以利用压力模型、压力控制状态及其持续时间计算出各个采样点的制动压力值；利用轮胎模型公式计算出各个采样点的路面附着系数，这些结果可以用于软件中的故障诊断程序；路面辨识结果可以用做控制逻辑的判断条件之一。根据此初始压力、制动器轮缸压力模型和ABS压力调节的控制状态可进一步计算出各个采样点的制动压力值。

下面结合一具体实施例对本发明的一种汽车制动压力和路面附着系数辨识方法进行描述：

第一步：路面峰值附着系数和制动压力分级；

根据实际情况和实车测试结果，路面峰值附着系数划分为9档，每档间隔0.1，路面峰值附着系数设定为从0.1到0.9；把制动压力划分为12档，每档制动压力间隔1MPa，压力范围从1MPa到12MPa，基本涵盖了ABS控制过程可能出现的数据范围。参数离散化处理后，路面峰值附着系数和初始制动压力参数辨识结果的精度分别为0.1和1MPa，该精度完全满足ABS控制的需求。

第二步：估计路面峰值附着系数和轮缸初始制动压力，包括如下步骤：

(1)选取路面峰值附着系数值和轮缸初始压力值组合；

选定一组路面峰值峰值附着系数和制动压力值的组合，选取未经过计算的一个组合进行后续处理；若所有组合均已经过处理，则跳转至步骤(6)。

(2)计算制动压力响应；

根据液压单元的压力响应特性测试结果建立制动器轮缸压力半经验模型，带入步骤(1)选定组合中的初始压力值，利用此刻ABS发送至液压单元的电磁阀开/关状态信息，计算设定时间内各个采样点的制动压力。采样点个数即为使用最小二乘法的样本点个数，一般从一个ABS控制循环开始的采样点开始，包含一个完整的ABS控制循环即可。本实施例采用的ABS软件运行周期为5毫秒，样本点个数一般在40～60之间。

设增压开始时刻为t₀，增压拟合公式为：

$P_w\left(t\right)=P_m-{[{(P_m-P_w\left(t_0\right))}^{1-\mathrm{\φ}}-K(1-\mathrm{\φ})\left({t-t}_0\right)]}^{\frac{1}{1-\mathrm{\φ}}}---\left(1\right)$

设减压开始时刻为t₀，减压拟合公式为：

$P_w\left(t\right)={[{P_w\left(t_0\right)}^{1-{\mathrm{\φ}}^{\′}}-K^{\′}(1-{\mathrm{\φ}}^{\′})(t-t_0)]}^{\frac{1}{1-{\mathrm{\φ}}^{\′}}}---\left(2\right)$

式中，P_W(t)为当前时刻轮缸压力值；P_W(t₀)为开始时刻轮缸压力值；P_m为主缸压力值，设定为12.5MPa；K和φ均为增压对应的拟合参数，分别设定为8，1.2；K′和φ′均为减压对应的拟合参数，分别设定为14.88，1.8。

以上各个参数实际数值都是根据所用的压力控制单元的增减压特性，通过采集到的压力响应曲线进行拟合得到。

(3)计算轮胎纵向力系数；

根据轮速和参考车速值计算当前的滑移率，再根据Burckhardt轮胎模型并以ABS控制算法提供的参考滑移率和选定组合中的峰值附着系数值为依据，计算设定时间内的轮胎纵向力系数值。

轮胎模型为：

$\mathrm{\μ}=C_1\·(1-e^{C_2\·s})-C_3\·s---\left(3\right)$

式中，μ为轮胎和路面的摩擦系数值，取值范围0～1；S为滑移率，取值范围0～1；C₁、C₂、C₃分别为轮胎参数。不同的峰值附着系数对应的轮胎参数有所不同。

(4)计算车轮角加速度响应；

将选定组合中路面峰值附着系数和初始制动压力计算得到的设定时间内各个采样点制动压力和轮胎和路面摩擦系数以及车轮的法向载荷和转动惯量等，带入车轮基本动力学方程式计算出设定时间内各个采样点角加速度估算值。

考虑载荷转移，轮胎法向力计算公式为：

$F_N=\frac{1}{4}\mathrm{mg}\±\frac{1}{2}[m\frac{\mathrm{du}}{\mathrm{dt}}{h}_g/L]---\left(4\right)$

其中，F_N为轮胎法向力，为待求量，m为车辆的静态垂直载荷，为已知量，g为当地重力加速度，为已知量，为车辆加速度，为已知量；式中，±号的选取依据是：当计算通道为前轮时取负号，后轮时取正号；L为车辆的轴距，为已知量。

轮速基本动力学方程

ε_m＝(μ·F_N·R-C_P·P_W)/J_W     (5)

式中，ε_m为角速度，为待求量，R为轮胎半径，为已知量，C_P为模型参数，为已知量，根据实际情况选取，P_W为轮缸制动压力，为已知量，J_W为轮胎转动惯量，为已知量，其它参数含义与上述相同。

(5)计算实际车轮角速度与估算的车轮角加速度偏差的平方和；

采用现有技术根据轮速传感器得到实际的车轮角速度，利用最小二乘法计算设定时间内车辆角加速度实际值ε_v和估算值ε_m偏差的平方和。跳转步骤(1)。

(6)获取偏差平方和最小值；

采用现有技术找出偏差平方和最小的一个组合，并以该组合中的的路面峰值附着系数和初始制动压力作为估计结果。

部分高、低附着路面的峰值附着系数和初始制动压力估计结果和实际测试结果对比如表1和表2所示。制动压力估计值和实际值对比如图1所示。结果表明估计值和实测值比较接近，最大相对误差在10％以内，估计精度可以满足ABS控制的需要。

表1高附着路面的估计结果对比

组别	实际初始压力(单位MPa)和峰值附着系数	估计初始压力(单位MPa)和峰值附着系数
			1	9.61，0.80	9，0.7
2	11.87，0.83	11，0.9
			3	10.2，0.78	10，0.7

表2低附着路面估计结果对比

组别	实际初始压力(单位MPa)和峰值附着系数	估计初始压力(单位MPa)和峰值附着系数
			1	7.4，0.26	8，0.3
2	8.53，0.26	9，0.3
			3	6.96，0.19	7，0.2

Claims (7)

1.一种汽车制动压力和路面附着系数估计方法，包括如下步骤：

第一步：路面峰值附着系数和制动压力分级；

第二步：估计路面峰值附着系数和轮缸初始制动压力，包括如下步骤：

(1)选取路面峰值附着系数值和轮缸初始制动压力值组合；

选定一组路面峰值峰值附着系数和轮缸初始制动压力值的组合，选取未经过计算的一个组合进行后续处理；若所有组合均已经过处理，则跳转至步骤(6)；

(2)计算制动压力响应；

建立制动器轮缸压力半经验模型，以ABS压力调节的控制状态信息为输入，根据选定组合中的轮缸初始制动压力设定值计算设定时间内的制动压力响应值；

(3)计算轮胎纵向力系数；

获取轮速和参考车速值计算参考滑移率，采用轮胎模型并以参考滑移率和选定组合中的峰值附着系数值为依据，计算设定时间内的轮胎纵向力系数；

(4)计算车轮角加速度响应；

根据步骤(2)获取的制动压力响应值和步骤(3)获取的轮胎纵向力系数以及车轮的法向载荷和转动惯量，求解车轮旋转运动动力学方程，计算出设定时间内车轮角加速度响应值；

(5)计算实际车轮角速度与估算的车轮角加速度偏差的平方和；

计算实际车轮角速度，计算设定时间内它与步骤(4)获取的车轮角加速度估算值偏差响应值的平方和，跳转步骤(1)；

(6)获取偏差平方和最小值；

找出偏差平方和最小的组合，并以该组合中的路面峰值附着系数和轮缸初始制动压力作为估计结果。

2.根据权利要求1所述的一种汽车制动压力和路面附着系数估计方法，其特征在于：所述的路面峰值附着系数和制动压力分级步骤，根据车辆制动时可能遇到的路面情况和车辆制动试验的测试结果，将路面峰值附着系数值划分为m档、将轮缸初始制动压力值划分为n档，其中，m和n皆为大于1的整数；所确定的路面峰值附着系数值和轮缸初始制动压力值的范围须覆盖ABS控制过程中所有工况的数值范围。

3.根据权利要求2所述的一种汽车制动压力和路面附着系数估计方法，其特征在于：所述的路面峰值附着系数和制动压力分级步骤，m取8～12，n取8～15。

4.根据权利要求2或3所述的一种汽车制动压力和路面附着系数估计方法，其特征在于：m为9，n为12。

5.根据权利要求1所述的一种汽车制动压力和路面附着系数估计方法，其特征在于：所述的计算制动压力响应步骤中，控制状态信息是指ABS发送至液压单元的电磁阀开/关状态信息。

6.根据权利要求1所述的一种汽车制动压力和路面附着系数估计方法，其特征在于：所述的计算制动压力响应步骤中，设定时间是指从一个ABS控制循环的开始到结束的时间，包含一个完整的ABS控制循环。

7.根据权利要求1所述的一种汽车制动压力和路面附着系数估计方法，其特征在于：所述的计算轮胎纵向力系数步骤中，采用Burckhardt轮胎模型并以ABS控制算法提供的参考滑移率和选定组合中的峰值附着系数值为依据，计算设定时间内的轮胎纵向力系数。

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