CN114228678A - 一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,所述方法包括以下步骤:获取车辆实时状态参数;根据车辆实时状态参数计算判断车辆制动状态,车辆制动状态包括常规制动和紧急制动;当车辆制动状态为常规制动时,根据车辆状态参数计算目标纵向加速度轨迹;根据目标纵向加速度轨迹控制车轮制动压力;在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变,当判断结果为驾驶员制动意图改变时,退出制动压力控制。所述方法减小了车辆在制动过程中产生俯仰角加速度振动与纵向加速度冲击与振动,提高了制动过程的平顺性。
Description
技术领域
本发明涉及车辆制动控制领域,特别涉及一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法。
技术背景
平顺性是评价车辆性能的一个重要指标。当车辆在制动过程末期,地面作用在轮胎的制动力急剧减小,导致车辆纵向加速度迅速减小。此过程产生了较大的加速度冲击,导致乘客迅速向后撞击座椅,导致乘客不适。同时,悬架弹性件储存的能量开始强迫做功,导致俯仰角加速度、纵向加速以大幅度低频率的形式振荡衰减。此过程的振动频率属于人体敏感范围,导致乘客不适。
对于制动过程的舒适性控制研究从悬架系统和制动系统两方面进行研究,在悬架系统方面,主要通过优化悬架结构和改善主动悬架控制算法来降低俯仰运动对乘客的影响。在制动系统方面,主要通过改善制动控制算法来改善纵向运动对乘客的影响(用于舒适制动停车的方法、装置和系统)。
目前,依然存在悬架系统结构优化和控制算法无法改善制动过程的纵向冲击与振动的问题,制动系统的控制算法仅单一考虑纵向加速度振动、纵向加速度冲击的影响,未提出控制方法综合解决纵向振动与冲击的问题。
发明内容
本发明的目的是针对制动过程末期的冲击与振动过大的问题,提出了一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法。本发明提出的控制方法可以使车辆在制动过程后期缓慢减小纵向加速度,延长悬架力矩做功时间,避免了车辆因产生较大冲击与振动导致乘客不适,大大提高了车辆制动平顺性。
本发明至少通过如下技术方案之一实现。
一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,包括以下步骤:
(1)获取车辆制动过程实时状态参数;
(2)根据车辆实时状态参数判断车辆制动状态,车辆制动状态包括常规制动和紧急制动;
(3)当车辆制动状态为常规制动时,根据车辆状态参数计算目标纵向加速度轨迹;
(4)根据目标纵向加速度轨迹控制车轮制动力的减少;
(5)在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变,当判断结果为驾驶员制动意图未改变时,继续进行制动压力控制;当判断结果为驾驶员制动意图改变时,退出制动压力控制。
进一步地,步骤(1)中获取的车辆制动过程实时状态参数包括:车辆速度、纵向加速度、制动踏板位移、制动踏板速度。
进一步地,步骤(1)中车辆制动过程实时状态参数的采集方法包括:通过三轴惯性单元、GPS天线、轮速传感器、位移传感器采集,采集到的车辆制动过程实时状态信息通过CAN总线传输到线控制动系统CPU。
进一步地,制动状态通过基于神经网络的制动状态识别模型判断。
进一步地,所述制动状态识别模型以车辆制动过程实时状态参数为输入,判断结果为常规制动或紧急制动,其中制动状态识别模型建立具体包括:
步骤(2.1)、采集N组车辆紧急制动和常规制动工况下的车辆行驶数据;
步骤(2.2)、以纵向加速度、制动踏板位移、制动踏板速度为输入,制动工况为输出进行神经网络离线训练,当训练结果满足精度要求时,得到基于神经网络的制动状态识别模型。
进一步地,步骤(3)中目标纵向加速度轨迹规划包括最小化纵向加速度冲击,根据车辆当前状态线性减小纵向加速度,当车辆制动结束时,纵向加速度大小总是能减小到一个让乘客感到舒适性的范围,该范围大于-1m/s2小于0。
进一步地,步骤(4)中根据目标纵向加速度轨迹控制制动压力的方式为前馈+PID反馈。
进一步地,步骤(4)中制动压力控制过程中,实际制动压力小于制动踏板位移所对应的制动压力。
进一步地,所述步骤(5)中在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变的判断参数为:制动踏板位移变化绝对值;采用逻辑门限值法判断驾驶员制动意图是否改变,当所述制动踏板位移变化绝对值小于门限值,继续进行制动压力控制;当所述制动踏板位移变化绝对值大于门限值,退出制动压力控制,实际制动压力恢复到制动踏板位移所对应的制动压力。
进一步地,前馈+PID反馈中的目标纵向加速度与目标制动压力的关系通过车辆纵向动力学计算得到;PID反馈控制方式以目标纵向加速度与实际纵向加速度的差值作为输入,进行比例-积分-微分进行控制。
与现有的技术相比,本发明的有益效果为:
1)使用目标纵向加速度规划和前馈+PID压力跟随控制方法,有效减小了制动末期的俯仰角加速度振动、纵向加速度冲击与振动。大大提高了车辆的制动平顺性,提高了乘客的乘坐舒适性。
2)控制触发与控制退出策略能够有效识别驾驶员制动意图,根据驾驶员实施意图来触发控制和退出控制。
3)提高平顺性控制方法所需要的的输入参数可以通过整车CAN总线获取,适用于大多数车型,无需再额外加装其他数据采集设备,降低了开发成本。
附图说明
图1为基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法流程框图;
图2为本实施例制动状态判断流程框图;
图3为本实施例神经网络训练模型图;
图4为本实施例离线网络训练结果;
图5为本实施例目标纵向加速度曲线图;
图6为本实施例目标纵向加速度跟随控制流程框图;
图7a为本实施例有无控制下速度的响应图;
图7b为本实施例有无控制下向纵向加速度的响应图;
图7c为本实施例有无控制下俯仰角的响应图;
图7d为本实施例有无控制下俯仰角加速度的响应图;
图8为本实施例控制过程中制动意图改变试验结果图。
具体实施方式
下面通过具体实施例,并结合附图,对本发明的技术方案作进一步的具体说明。应当理解,本发明的实施例并不局限于下面的实施例,对本发明所做的任何形式上的变通和/或改变都将落入本发明保护范围。
在本发明的描述中,若干的含义是一个或者多个,多个的含义是两个以上,大于、小于、超过等理解为不包括本数,以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
实施例1
如图1所示,一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)获取车辆制动过程实时状态参数;
(2)根据车辆实时状态参数判断车辆制动状态,车辆制动状态包括常规制动和紧急制动;
(3)当车辆制动状态为常规制动时,根据车辆状态参数计算目标纵向加速度轨迹;
(4)根据目标纵向加速度轨迹控制车轮制动力的减少;
(5)在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变,当判断结果为驾驶员制动意图未改变时,继续进行制动压力控制;当判断结果为驾驶员制动意图改变时,退出制动压力控制。
实施例2
一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,包括以下步骤:
(1)获取车辆制动过程实时状态参数;
利用车内三轴惯性单元,测出车辆纵向加速度a;利用轮速传感器测量车轮轮速,计算得到车辆纵向速度v;利用线控制动器系统内部位移传感器,测出制动踏板位移Xm;根据制动踏板位移数据作微分处理计算得到制动踏板速度Xm;以上状态参数的数据均通过卡尔曼滤波进行处理,再通过CAN总线传输到线控制动系统CPU进行下一步的计算和判断。
(2)根据车辆状态参数计算判断车辆制动状态,车辆制动状态包括常规制动和紧急制动;
判断车辆制动状态的方法为神经网络模式识别法。其判断流程框图如图2所示,通过对训练好的神经网络模型输入参数,即可获得制动状态判断结果。神经网络模型的输入为纵向加速度a、制动踏板位移Xm、制动踏板速度神经网络模型的输出结果为常规制动和紧急制动(分别用0、1表示);
(3)当车辆制动状态为常规制动时,根据车辆状态参数计算目标纵向加速度轨迹;
以初始纵向加速度a(to)和速度v(to)为输入,设计如图5所示目标加速度纵向加速度轨迹曲线,设计目标为:最小化纵向加速度冲击j,且制动结束时,纵向加速度减小至-0.5m/s2。控制开始时刻to到控制结束时刻tf的目标纵向加速度的时间函数为:
a(t)=a(to)+j(t-to) (1)
式中a(to)为to时刻的纵向加速度,j为纵向加速度期望变化速度,t为时间。
将式(2)积分得到速度的时间函数:
v(to)为to时刻的速度,代入制动结束时刻条件:控制结束时刻车辆纵向加速度a(tf)=-0.5,控制结束时刻车辆速度v(tf)=0,求解得到纵向加速度变化斜率j的计算公式:
最终目标纵向加速度的时间函数可以改写为式(5):
(4)根据目标纵向加速度轨迹控制车轮制动压力的减少;
根据目标纵向加速度轨迹控制车轮制动压力的方式为前馈+PID反馈。控制逻辑框图如图6所示。前馈控制函数中目标纵向加速度与目标制动压力的关系可以通过车辆纵向动力学计算得到,车辆纵向动力学方程如下所示:
式中ms、mui为车辆簧上和簧下质量,Fxf、Fxr为前后轮制动力,Iwf、Iwr为前后轮转动惯量,为前后轮转速,Tbf、Tbr为前后轮制动力矩,R为轮胎半径,kbf、kbr为前、后轮缸制动力矩系数,Pbf、Pbr为前、后轮缸制动压力。
PID反馈控制方式以目标纵向加速度与实际纵向加速度的差值e(t)作为输入,进行比例-积分-微分进行控制,其对应的制动压力控制公式为:
式中kp、Ti、Td分别为控制器的比例、积分、微分系数,可通过经验法、临界比例法等进行整定。
实施例3
一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)获取车辆制动过程实时状态参数;
(2)根据车辆实时状态参数判断车辆制动状态,车辆制动状态包括常规制动和紧急制动;判断车辆制动状态的方法为神经网络模式识别法。
(3)当车辆制动状态为常规制动时,根据车辆状态参数计算目标纵向加速度轨迹;
(4)根据目标纵向加速度轨迹控制车轮制动力的减少;
(5)在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变,当判断结果为驾驶员制动意图未改变时,继续进行制动压力控制;当判断结果为驾驶员制动意图改变时,退出制动压力控制。
本实施例使用的神经网络训练模型结构如图3所示,通过对已有的输入层和输出层数据进行训练,自动生成神经网络训练模型,其训练过程如下:
第二步、神经网络模型训练参数设计。神经网络算法采用BP算法,通过输入的前向传播和误差的反向传播来进行训练收敛。隐藏层设计为10,训练样本数量:校验样本数量:检测样本数量=14:3:3;训练所用激励函数为Sigmoid函数:
式中x为输入矩阵
第三步、校验与检测的结果如图4所示,满足训练精度,可以作为本发明判断车辆制动状态的计算模型。
实施例4
将本发明的一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法通过仿真,进行无控制和有控制下车身响应对比。仿真初始条件设置为:初速度为30km/h,制动强度为-3m/s2。仿真结果如图7所示。经过控制后,有效减小了制动后期纵向加速冲,并大幅减小了纵向加速度与俯仰角加速度振动幅值(如图7c、图7d所示),提高了制动舒适性。如图7a、图7b为速度和制动压力的响应对比图。
为了更直观对比有无控制下车身舒适性差异,如表1所示,列出了加权加速度均方根值和加速度冲击大小。
表1制动工况下有无控制车身舒适性评价
(5)在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变;
在控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变的计算公式如式10所示。输入参数为制动踏板位移Xm,判别方法为逻辑门限值法,输出结果S为制动意图结果(S=0、S=1分别代表制动意图为改变和制动意图改变)。计算控制开始时刻to的制动踏板位移Xm(to)和控制过程中制动踏板位移Xm(t)的差值的绝对值,当制动踏板位移变化绝对值小于门限值ΔXmmax时,则输出结果S=0,判断结果为驾驶员制动意图未改变,继续进行制动压力控制;当制动踏板位移变化绝对值大于门限值ΔXmmax时,则输出结果S=1,判断结果为驾驶员制动意图改变,退出制动压力控制。门限值的大小可以通过制动试验标定得到。
在实车上进行制动试验,在控制过程中改变制动意图。试验结果如图8所示。在控制过程中,踏板位移突然增大,超过门限值时,本发明方法及时识别制动意图改变,即使退出控制,保证了制动安全性。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (10)
1.一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)获取车辆制动过程实时状态参数;
(2)根据车辆实时状态参数判断车辆制动状态,车辆制动状态包括常规制动和紧急制动;
(3)当车辆制动状态为常规制动时,根据车辆状态参数计算目标纵向加速度轨迹;
(4)根据目标纵向加速度轨迹控制车轮制动力的减少;
(5)在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变,当判断结果为驾驶员制动意图未改变时,继续进行制动压力控制;当判断结果为驾驶员制动意图改变时,退出制动压力控制。
2.如权利要求1所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,步骤(1)中获取的车辆制动过程实时状态参数包括:车辆速度、纵向加速度、制动踏板位移、制动踏板速度。
3.如权利要求1所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,步骤(1)中车辆制动过程实时状态参数的采集方法包括:通过三轴惯性单元、GPS天线、轮速传感器、位移传感器采集,采集到的车辆制动过程实时状态信息通过CAN总线传输到线控制动系统CPU。
4.如权利要求1所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,制动状态通过基于神经网络的制动状态识别模型判断。
5.如权利要求4所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,所述制动状态识别模型以车辆制动过程实时状态参数为输入,判断结果为常规制动或紧急制动,其中制动状态识别模型建立具体包括:
步骤(2.1)、采集N组车辆紧急制动和常规制动工况下的车辆行驶数据;
步骤(2.2)、以纵向加速度、制动踏板位移、制动踏板速度为输入,制动工况为输出进行神经网络离线训练,当训练结果满足精度要求时,得到基于神经网络的制动状态识别模型。
6.如权利要求1所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,步骤(3)中目标纵向加速度轨迹规划包括最小化纵向加速度冲击,根据车辆当前状态线性减小纵向加速度,当车辆制动结束时,纵向加速度大小总是能减小到一个让乘客感到舒适性的范围,该范围大于-1m/s2小于0。
7.如权利要求1所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,步骤(4)中根据目标纵向加速度轨迹控制制动压力的方式为前馈+PID反馈。
8.如权利要求7所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,前馈+PID反馈中的目标纵向加速度与目标制动压力的关系通过车辆纵向动力学计算得到;PID反馈控制方式以目标纵向加速度与实际纵向加速度的差值作为输入,进行比例-积分-微分进行控制。
9.如权利要求1所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,步骤(4)中制动压力控制过程中,实际制动压力小于制动踏板位移所对应的制动压力。
10.如权利要求1~9任一项所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法,其特征在于,所述步骤(5)中在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变的判断参数为:制动踏板位移变化绝对值;采用逻辑门限值法判断驾驶员制动意图是否改变,当所述制动踏板位移变化绝对值小于门限值,继续进行制动压力控制;当所述制动踏板位移变化绝对值大于门限值,退出制动压力控制,实际制动压力恢复到制动踏板位移所对应的制动压力。
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