CN110968911A - 一种基于新型趋近律的汽车abs滑模控制器设计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明发明公开了一种基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法，适用于存在非线性系统的高精度控制。本发明方法以滑移率为控制目标，基于协同理论，设计协同控制器，通过构造广义变量使滑移率以指数形式收敛于参考值，满足了汽车制动防抱死系统的快速、平滑性需求。优点在于，该方法不仅进一步简化了控制器参数设计，使之易于整定，而且避免了控制过程中产生的抖振现象，极大地提高了系统的响应速度、稳定性和鲁棒性。

Description

一种基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法
技术领域
本发明属于车辆复杂系统控制技术领域，尤其涉及一种基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法。
背景技术
防抱死制动系统(ABS)逐渐成为汽车的标准设备。通过ABS系统在制动过程中自动、高频地对制动系统压力进行调节，从而使车轮滑移率保持在理想滑移率附近，既防止车轮抱死，又充分利用了车轮与路面的附着能力，缩短了制动距离，提高了汽车制动过程中的方向稳定性和转向操作能力，达到了最佳制动效果的目的。
由于汽车ABS系统具有强烈的非线性特性，而滑模控制本身就具有较强的非线性控制特性，当系统进入滑模面后不受外界扰动，具有良好的抗参数扰动特性，所以汽车ABS系统采用滑模控制优于其他控制方法，比如PID控制。但是，滑模控制器的控制律为不连续形式，在控制效果上会产生抖振现象。因此，为了满足汽车制动防抱死系统的快速响应和平滑性的需求，迫切需要提出新理论与方法。
协同控制理论是一种在现代数学和协同学的基础上形成的状态空间，利用系统自身的非线性特性，为非线性系统反馈控制器的设计了一种有效手段，在流形上具有全局稳定性，在20世纪70年代由著名物理学家哈肯提出，获得了广泛研究，但在汽车ABS控制系统研究中尚未发现。总上所述，研究基于协同理论的汽车ABS控制系统，具有重要的理论意义和实际应用价值。
本发明在国家自然科学基金项目(51307047)的资助下提出了一种基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法。
发明内容
为了解决因控制器的控制律为不连续形式而导致在控制效果上产生的抖振现象，进而提高系统的响应速度、稳定性和鲁棒性，本发明提出了一种基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法。
本发明的技术方案是：一种基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据达朗贝尔定理，基于车辆动力学模型，建立单轮制动力模型的动力学方程；
步骤2：基于协同理论，利用被控对象本身的非线性特性，构造广义变量；
步骤3：设计协同控制器模型；
步骤4：设计作对比的滑模控制器模型；
作为优选，步骤1中所述根据达朗贝尔定理，基于车辆动力学模型，建立单轮制动力模型的动力学方程具体为：
首先设置假设条件为：
不考虑载荷转移，汽车质量均匀地分布在每个车轮上；
忽略空气和滚动阻力的影响；
忽略汽车的侧倾、俯仰和垂向运动；
各个轮胎的所有特性相同；
汽车行驶在水平公路上；
所述单轮制动力模型的动力学方程如下：
车辆运动方程：
Figure BDA0002267379140000021
车轮动力学方程：
Figure BDA0002267379140000022
车轮纵向摩擦力：
F＝μ·N
其中，m为车轮承载质量(kg)；v为车身速度(m/s)；F为地面制动力(N)；J为车轮转动惯量(kg·m2)；ω为车轮角速度(rad/s)；R为车轮半径(m)；Tb为制动器制动力矩(N·m)；μ为地面垂直向附着系数，是关于滑移率λ的函数；N为地面反作用力(N)。
滑移率定义为：
Figure BDA0002267379140000023
其中，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)。
由于试验条件的限制，轮胎模型采用双线性模型，把附着系数-滑移率曲线简化为两段直线。
纵向附着系数：
Figure BDA0002267379140000031
其中，μ为纵向附着系数；μh为峰值附着系数；μg为滑移率为100％的附着系数；λc为最佳滑移率；λ为滑移率。
作为优选，步骤2中所述基于协同理论，利用被控对象本身的非线性特性，构造广义变量具体为：
在被控对象的状态空间中设计广义变量所满足的代数约束，保证被控对象满足所需的稳态和动态性质。
不失一般性，假设被控对象满足如下非线性微分方程：
Figure BDA0002267379140000032
其中，
Figure BDA0002267379140000033
是系统状态的变化率，x是系统状态，u是系统输入，t是时间。
定义广义变量：
Figure BDA0002267379140000034
对所述非线性微分方程控制，等价于设计控制输入使得所述广义变量稳定运行在
Figure BDA0002267379140000035
处，
Figure BDA0002267379140000036
可以根据系统控制的要求选择；
为所述满足广义变量稳定运行在
Figure BDA0002267379140000037
处的要求，
Figure BDA0002267379140000038
满足的动态方程为：
Figure BDA0002267379140000039
其中，T＞0称之为协同运动收敛系数，
Figure BDA00022673791400000310
为广义变量。
上述动态方程定义的动态方程的解为：
Figure BDA00022673791400000311
当t足够大时，
Figure BDA00022673791400000312
t为时间。
结合广义变量、满足
Figure BDA0002267379140000041
的动态方程和非线性微分方程计算控制输入u为：
Figure BDA0002267379140000042
式中，T＞0称之为协同运动收敛系数，
Figure BDA0002267379140000043
为广义变量。
作为优选，步骤3中所述设计协同控制器模型为：
针对车轮的防抱死制动控制，实际上是将纵向滑移率即s控制在峰值附着系数即u对应的滑移率即s*附近，假设路面条件不变，定义广义变量即
Figure BDA00022673791400000413
为实际滑移率λ与期望滑移率即λ*之间的误差，即：
Figure BDA0002267379140000044
对步骤1中所述滑移率求导数可得：
Figure BDA0002267379140000045
式中，
Figure BDA0002267379140000046
为速度变化率，ω为车轮角速度(rad/s)，
Figure BDA0002267379140000047
为车轮角速度的变化率，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)。
则由满足
Figure BDA0002267379140000048
的动态方程，对步骤1中所述滑移率求导数可得：
Figure BDA0002267379140000049
式中，T为协同运动收敛系数，v为车身速度(m/s)，
Figure BDA00022673791400000410
为广义变量，μ为纵向附着系数，λ为实际滑移率，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，J为车轮转动惯量(kg·m2)，m为车轮承载质量(kg)，Tb为制动器制动力矩(N·m)。
整理公式得到系统制动力矩的动态方程：
Figure BDA00022673791400000411
式中，Tb为制动器制动力矩(N·m)，J为车轮转动惯量(kg·m2)，μ为纵向附着系数，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，λ为实际滑移率，m为车轮承载质量(kg)，T为协同运动收敛系数，v0为制动初速度，
Figure BDA00022673791400000412
为广义变量。
作为优选，步骤4中所述设计作对比的滑模控制器模型具体为：
不失一般性，定义实际滑移率λ与期望滑移率λ*之间的误差为e，则
e＝λ-λ*
式中，λ为实际滑移率，λ*为期望滑移率。
定义滑模面如下：
s(e)＝e
式中，e为实际滑移率λ与期望滑移率λ*之间的误差。
根据滑模控制运动特性，当状态处于滑模面时，系统控制为等效控制，即当系统状态处于滑模面时，ds＝s＝0，则
Figure BDA0002267379140000051
式中，v为车身速度(m/s)，R为车轮半径(m)，J为车轮转动惯量(kg·m2)，F为地面制动力(N)，Tb为制动器制动力矩(N·m)，λ为实际滑移率，
Figure BDA0002267379140000052
为车身速度变化率(m/s2).
整理后得到系统等效控制如下：
Figure BDA0002267379140000053
式中，J为车轮转动惯量(kg·m2)，μ为纵向附着系数，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，λ为实际滑移率，m为车轮承载质量(kg)。
系统状态处于滑动模态时，为确保系统能够快速进入滑模面运行，需要增加过渡输入控制，当选择等速趋近律
Tbh＝-ksign(s)，k＞0
式中，sign(s)为符号函数。
时，滑模控制的制动力矩Tbsmc的动态方程最终可表示为：
Figure BDA0002267379140000054
式中，J为车轮转动惯量(kg·m2)，μ为纵向附着系数，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，λ为实际滑移率，m为车轮承载质量(kg)，k为常数，sign(s)为符号函数。
该方法首先建立了汽车单轮制动动力学模型，然后构建了广义变量，最后设计了协同控制器并与滑模控制器作对比。
本发明的优点：
协同控制理论可以为系统的状态空间加入一个约束条件，从而降低了系统的阶数；被控模型无须任何线性化假设，从而完整地保留了原系统的信息，提高了控制的准确性。
设计的控制策略中的控制参数易于整定，另外具有快速、平滑、无超调等特性，提高了制动过程中的平顺性，很好地避免了控制过程中的抖振现象。
附图说明
图1：本发明的流程图。
图2：车辆模型简化后的单轮制动模型示意图。
图3：附着系数-滑移率双线性曲线。
图4：初始制动速度为60km/h时三种ABS控制的滑移率仿真结果。
图5：初始制动速度为60km/h时三种ABS控制的制动距离对比。
图6：初始制动速度为60km/h时三种ABS控制的制动力矩对比。
图7：初始制动速度为120km/h时三种ABS控制的滑移率仿真结果。
图8：初始制动速度为120km/h时三种ABS控制的制动力矩对比。
图9：初始制动速度为60km/h工况下不同控制方法的制动性能汇总表。
图10：初始制动速度为120km/h工况下不同控制方法的制动性能汇总表。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明具体实施方式将控制策略与模型在MATLAB中实现控制仿真与分析。
在初始制动速度分别为60km/h和120km/h工况下，将协同控制策略、PID控制策略和滑模控制策略以及模型在MATLAB中实现仿真和分析。仿真结果表明，所设计的协同控制策略具有快速、平滑、无超调等特性，提高了制动过程中的平顺性，同时所产生的制动力矩具有较强的自适应能力。
下面结合图1至图10介绍本发明的具体实施方式为：一种基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据达朗贝尔定理，基于车辆动力学模型，建立单轮制动力模型的动力学方程；
步骤1中所述根据达朗贝尔定理，基于车辆动力学模型，建立单轮制动力模型的动力学方程具体为：
首先设置假设条件为：
不考虑载荷转移，汽车质量均匀地分布在每个车轮上；
忽略空气和滚动阻力的影响；
忽略汽车的侧倾、俯仰和垂向运动；
各个轮胎的所有特性相同；
汽车行驶在水平公路上；
所述单轮制动力模型的动力学方程如下：
车辆运动方程：
Figure BDA0002267379140000071
车轮动力学方程：
Figure BDA0002267379140000072
车轮纵向摩擦力：
F＝μ·N
其中，m为车轮承载质量(kg)，取为300kg；v为车身速度(m/s)；F为地面制动力(N)；J为车轮转动惯量(kg·m2)，取值为12Kg·m2；ω为车轮角速度(rad/s)；R为车轮半径(m)，取值为0.25m；Tb为制动器制动力矩(N·m)；μ为地面垂直向附着系数，是关于滑移率λ的函数；N为地面反作用力(N)。
滑移率定义为：
Figure BDA0002267379140000073
其中，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，为0.25m。
由于试验条件的限制，轮胎模型采用双线性模型，把附着系数-滑移率曲线简化为两段直线。
纵向附着系数：
Figure BDA0002267379140000081
其中，μ为纵向附着系数；μh为峰值附着系数，即为0.8；μg为滑移率为100％的附着系数，即为0.6；λc为最佳滑移率，即为0.2；λ为实际滑移率。
步骤2：基于协同理论，利用被控对象本身的非线性特性，构造广义变量；
步骤2中所述基于协同理论，利用被控对象本身的非线性特性，构造广义变量具体为：
在被控对象的状态空间中设计广义变量所满足的代数约束，保证被控对象满足所需的稳态和动态性质。
不失一般性，假设被控对象满足如下非线性微分方程：
Figure BDA0002267379140000082
其中，
Figure BDA0002267379140000083
是系统状态的变化率，x是系统状态，u是系统输入，t是时间。
定义广义变量：
Figure BDA0002267379140000084
对所述非线性微分方程控制，等价于设计控制输入使得所述广义变量稳定运行在
Figure BDA0002267379140000085
处，
Figure BDA0002267379140000086
可以根据系统控制的要求选择；
为所述满足广义变量稳定运行在
Figure BDA0002267379140000087
处的要求，
Figure BDA0002267379140000088
满足的动态方程为：
Figure BDA0002267379140000089
其中，T＞0称之为协同运动收敛系数，
Figure BDA00022673791400000810
为广义变量。
上述动态方程定义的动态方程的解为：
Figure BDA00022673791400000811
当t足够大时，
Figure BDA00022673791400000812
t为时间。
结合广义变量、满足
Figure BDA00022673791400000813
的动态方程和非线性微分方程计算控制输入u为：
Figure BDA00022673791400000814
式中，T＞0称之为协同运动收敛系数，
Figure BDA0002267379140000091
为广义变量。
步骤3：设计协同控制器模型；
步骤3中所述设计协同控制器模型为：
针对车轮的防抱死制动控制，实际上是将纵向滑移率即s控制在峰值附着系数即u对应的滑移率即s*附近，假设路面条件不变，定义广义变量即
Figure BDA0002267379140000092
为实际滑移率λ与期望滑移率即λ*之间的误差，即：
Figure BDA0002267379140000093
对步骤1中所述滑移率求导数可得：
Figure BDA0002267379140000094
式中，
Figure BDA0002267379140000095
为速度变化率，ω为车轮角速度(rad/s)，
Figure BDA0002267379140000096
为车轮角速度的变化率，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，为0.25m。
则由满足
Figure BDA0002267379140000097
的动态方程，对步骤1中所述滑移率求导数可得：
Figure BDA0002267379140000098
式中，T为协同运动收敛系数，v为车身速度(m/s)，
Figure BDA0002267379140000099
为广义变量，μ为纵向附着系数，λ为实际滑移率，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，取值为0.25m，J为车轮转动惯量(kg·m2)，取值为12kg·m2，m为车轮承载质量(kg)，取值为300kg，Tb为制动器制动力矩(N·m)。
整理公式得到系统制动力矩的动态方程：
Figure BDA00022673791400000910
式中，Tb为制动器制动力矩(N·m)，J为车轮转动惯量(kg·m2)，取值为12kg·m2，μ为纵向附着系数，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，取值为0.25m，λ为实际滑移率，m为车轮承载质量(kg)，取值为300kg，T为协同运动收敛系数，v0为制动初速度，
Figure BDA00022673791400000911
为广义变量。
步骤4：设计作对比的滑模控制器模型；
步骤4中所述设计作对比的滑模控制器模型具体为：
不失一般性，定义实际滑移率λ与期望滑移率λ*之间的误差为e，则
e＝λ-λ*
式中，λ为实际滑移率，λ*为期望滑移率。
定义滑模面如下：
s(e)＝e
式中，e为实际滑移率λ与期望滑移率λ*之间的误差。
根据滑模控制运动特性，当状态处于滑模面时，系统控制为等效控制，即当系统状态处于滑模面时，ds＝s＝0，则
Figure BDA0002267379140000101
式中，v为车身速度(m/s)，R为车轮半径(m)，即为0.25m，J为车轮转动惯量(kg·m2)，取值为12kg·m2，F为地面制动力(N)，Tb为制动器制动力矩(N·m)，λ为实际滑移率，
Figure BDA0002267379140000104
为车身速度变化率(m/s2).
整理后得到系统等效控制如下：
Figure BDA0002267379140000102
式中，J为车轮转动惯量(kg·m2)，取值为12kg·m2，μ为纵向附着系数，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，即为0.25m，λ为实际滑移率，m为车轮承载质量(kg)，取值为300kg。
系统状态处于滑动模态时，为确保系统能够快速进入滑模面运行，需要增加过渡输入控制，当选择等速趋近律
Tbh＝-ksign(s)，k＞0
式中，sign(s)为符号函数。
时，滑模控制的制动力矩Tbsmc的动态方程最终可表示为：
Figure BDA0002267379140000103
式中，J为车轮转动惯量(kg·m2)，取值为12kg·m2，μ为纵向附着系数，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，即为0.25m，λ为实际滑移率，m为车轮承载质量(kg)，取值为300kg，k为常数，sign(s)为符号函数。
步骤5：将控制策略和模型在MATLAB中实现仿真与分析。
步骤5所述将控制策略和模型在MATLAB中实现仿真与分析具体为：
设定工况一为车辆行驶在市区路况比较好的路段上，一般允许行驶速度为60km/h(约为16.67m/s)。在此工况下进行制动，分别采用PID控制、滑模控制和协同控制方法对单轮汽车模型进行ABS控制。仿真结果表明，如附图4中显示的，三种制动方法下滑移率s的响应，可以看出基于协同控制方法的ABS控制器具有快速、稳定、无超调等优势，稳定在理想滑移率的时间约为0.5s，而滑模控制和PID控制则需要约0.75s左右；如附图5中显示的，基于协同控制方法的ABS控制器可使得车辆制动距离大大缩短；如附图6中显示的，由于基于协同控制方法在制动初始力矩上最大，而较大力矩所作用时间相对较短，所以制动距离最短。
设定工况二为车辆在高速公路行驶工况时，部分路段限速为120km/h(约为33.33m/s)。在此工况下进行制动，分别采用PID控制、滑模控制和协同控制方法对单轮汽车模型进行ABS控制。仿真结果表明，如附图7中显示的，基于协同控制方法设计的ABS控制器同样在0.5s左右时间进入到理想滑移率，而滑模控制和PID控制则需要约1.5s左右；如附图8中显示的，这主要是基于协同控制方法的控制器的初始制动力矩能够自适应制动初始速度，在高速情况下制动初始力矩也相应增加，而采用滑模控制和PID控制的制动力矩在制动初始速度变化下没有变化，因此导致制动过度过程较长。
从仿真的结果来看，所设计的协同控制策略具有快速、平滑、无超调特性，提高了制动过程中的平顺性；其参数容易设计，只需要设计协同收敛系数T一个参数；另外其产生的制动力矩具有较强的自适应能力。

Claims (5)

1.一种基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法，其特征在于如下步骤：
步骤1：根据达朗贝尔定理，基于车辆动力学模型，建立单轮制动力模型的动力学方程；
步骤2：基于协同理论，利用被控对象本身的非线性特性，构造广义变量；
步骤3：设计协同控制器模型；
步骤4：设计作对比的滑模控制器模型。
2.根据权利要求1所述的基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法，其特征在于，
所述根据达朗贝尔定理，基于车辆动力学模型，建立单轮制动力模型的动力学方程具体为：
首先设置假设条件为：
不考虑载荷转移，汽车质量均匀地分布在每个车轮上；
忽略空气和滚动阻力的影响；
忽略汽车的侧倾、俯仰和垂向运动；
各个轮胎的所有特性相同；
汽车行驶在水平公路上；
所述单轮制动力模型的动力学方程如下：
车辆运动方程：
Figure FDA0002267379130000011
车轮动力学方程：
Figure FDA0002267379130000012
车轮纵向摩擦力：
F＝μ·N
其中，m为车轮承载质量(kg)；v为车身速度(m/s)；F为地面制动力(N)；J为车轮转动惯量(kg·m2)；ω为车轮角速度(rad/s)；R为车轮半径(m)；Tb为制动器制动力矩(N·m)；μ为地面垂直向附着系数，是关于滑移率λ的函数；N为地面反作用力(N)。
滑移率定义为：
Figure FDA0002267379130000021
其中，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)。
由于试验条件的限制，轮胎模型采用双线性模型，把附着系数—滑移率曲线简化为两段直线。
纵向附着系数：
Figure FDA0002267379130000022
其中，μ为纵向附着系数；μh为峰值附着系数；μg为滑移率为100％的附着系数；λc为最佳滑移率；λ为滑移率。
3.根据权利要求1所述的基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法，其特征在于，
步骤2中所述基于协同理论，利用被控对象本身的非线性特性，构造广义变量具体为：
在被控对象的状态空间中设计广义变量所满足的代数约束，保证被控对象满足所需的稳态和动态性质。
不失一般性，假设被控对象满足如下非线性微分方程：
Figure FDA0002267379130000023
其中，
Figure FDA0002267379130000024
是系统状态的变化率，x是系统状态，u是系统输入，t是时间。
定义广义变量：
Figure FDA0002267379130000025
对所述非线性微分方程控制，等价于设计控制输入使得所述广义变量稳定运行在
Figure FDA0002267379130000026
处，
Figure FDA0002267379130000027
可以根据系统控制的要求选择；
为所述满足广义变量稳定运行在
Figure FDA0002267379130000028
处的要求，
Figure FDA0002267379130000029
满足的动态方程为：
Figure FDA00022673791300000210
其中，T>0称之为协同运动收敛系数,
Figure FDA0002267379130000031
为广义变量。
上述动态方程定义的动态方程的解为：
Figure FDA0002267379130000032
当t足够大时，
Figure FDA0002267379130000033
t为时间。
结合广义变量、满足
Figure FDA0002267379130000034
的动态方程和非线性微分方程计算控制输入u为：
Figure FDA0002267379130000035
式中，T>0称之为协同运动收敛系数，
Figure FDA0002267379130000036
为广义变量。
4.根据权利要求1所述的基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法，其特征在于，
步骤3中所述设计协同控制器模型为：
针对车轮的防抱死制动控制，实际上是将纵向滑移率即s控制在峰值附着系数即u对应的滑移率即s*附近，假设路面条件不变，定义广义变量即
Figure FDA0002267379130000037
为实际滑移率λ与期望滑移率即λ*之间的误差，即：
Figure FDA0002267379130000038
对步骤1中所述滑移率求导数可得：
Figure FDA0002267379130000039
式中，
Figure FDA00022673791300000310
为速度变化率，ω为车轮角速度(rad/s)，
Figure FDA00022673791300000311
为车轮角速度的变化率，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)。
则由满足
Figure FDA00022673791300000312
的动态方程，对步骤1中所述滑移率求导数可得：
Figure FDA00022673791300000313
式中，T为协同运动收敛系数，v为车身速度(m/s)，
Figure FDA00022673791300000314
为广义变量，μ为纵向附着系数，λ为实际滑移率，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，J为车轮转动惯量(kg·m2)，m为车轮承载质量(kg)，Tb为制动器制动力矩(N·m)。
整理公式得到系统制动力矩的动态方程：
Figure FDA0002267379130000041
式中，Tb为制动器制动力矩(N·m)，J为车轮转动惯量(kg·m2)，μ为纵向附着系数，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，λ为实际滑移率，m为车轮承载质量(kg)，T为协同运动收敛系数，v0为制动初速度，
Figure FDA0002267379130000042
为广义变量。
5.根据权利要求1所述的基于新型趋近律的汽车ABS滑模控制器设计方法，其特征在于，
步骤4中所述设计作对比的滑模控制器模型具体为：
不失一般性，定义实际滑移率λ与期望滑移率λ*之间的误差为e，则
e＝λ-λ*
式中，λ为实际滑移率，λ*为期望滑移率。
定义滑模面如下：
s(e)＝e
式中，e为实际滑移率λ与期望滑移率λ*之间的误差。
根据滑模控制运动特性，当状态处于滑模面时，系统控制为等效控制，即当系统状态处于滑模面时，ds＝s＝0，则
Figure FDA0002267379130000043
式中，v为车身速度(m/s)，R为车轮半径(m)，J为车轮转动惯量(kg·m2)，F为地面制动力(N)，Tb为制动器制动力矩(N·m)，λ为实际滑移率，
Figure FDA0002267379130000044
为车身速度变化率(m/s2).
整理后得到系统等效控制如下：
Figure FDA0002267379130000045
式中，J为车轮转动惯量(kg·m2)，μ为纵向附着系数，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，λ为实际滑移率,m为车轮承载质量(kg)。
系统状态处于滑动模态时，为确保系统能够快速进入滑模面运行，需要增加过渡输入控制，当选择等速趋近律
Tbh＝-ksign(s)，k＞0
式中，sign(s)为符号函数。
时，滑模控制的制动力矩Tbsmc的动态方程最终可表示为：
Figure FDA0002267379130000051
式中，J为车轮转动惯量(kg·m2)，μ为纵向附着系数，r为没有地面制动力时的车轮滚动半径(m)，λ为实际滑移率,m为车轮承载质量(kg),k为常数，sign(s)为符号函数。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111694366A (zh) * 2020-07-08 2020-09-22 东北大学秦皇岛分校 基于滑模控制理论的车队协同制动控制方法
CN113276813A (zh) * 2021-07-20 2021-08-20 天津所托瑞安汽车科技有限公司 车轮滑移率的修正方法、装置、电子设备及介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105676643A (zh) * 2016-03-02 2016-06-15 厦门大学 一种智能汽车转向和制动自适应协调控制方法
CN109450320A (zh) * 2018-12-29 2019-03-08 浙江理工大学 基于趋近律和扰动观测补偿的永磁同步电机滑模控制方法
CN109532799A (zh) * 2019-01-04 2019-03-29 大连民族大学 基于实时路面观测的制动控制器
CN110254408A (zh) * 2019-05-21 2019-09-20 江苏大学 一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105676643A (zh) * 2016-03-02 2016-06-15 厦门大学 一种智能汽车转向和制动自适应协调控制方法
CN109450320A (zh) * 2018-12-29 2019-03-08 浙江理工大学 基于趋近律和扰动观测补偿的永磁同步电机滑模控制方法
CN109532799A (zh) * 2019-01-04 2019-03-29 大连民族大学 基于实时路面观测的制动控制器
CN110254408A (zh) * 2019-05-21 2019-09-20 江苏大学 一种智能汽车防抱死制动系统自适应时变滑移率约束控制算法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111694366A (zh) * 2020-07-08 2020-09-22 东北大学秦皇岛分校 基于滑模控制理论的车队协同制动控制方法
CN111694366B (zh) * 2020-07-08 2022-07-29 东北大学秦皇岛分校 基于滑模控制理论的车队协同制动控制方法
CN113276813A (zh) * 2021-07-20 2021-08-20 天津所托瑞安汽车科技有限公司 车轮滑移率的修正方法、装置、电子设备及介质
CN113276813B (zh) * 2021-07-20 2021-09-17 天津所托瑞安汽车科技有限公司 车轮滑移率的修正方法、装置、电子设备及介质

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