汽车防抱制动系统自适应模糊控制算法

D0I:10.13374/i.issn1001053x.2004.02.019 第26卷第2期 北京科技大学学报 VoL26 No.2 2004年4月 Journal of University of Science and Technology Beijing Apr.2004 汽车防抱制动系统自适应模糊控制算法 晏蔚光余达太李果毋茂盛 张卫冬 北京科技大学信息工程学院，北京100083 摘要提出了一种基于自适应模糊算法的防抱制动系统控制方式.针对汽车纵向双轮模 型，设计了模糊控制器和滑移率校正器，校正器通过车辆的输入输出参数辨识最佳滑移率， 并调整系统控制参数，以提高系统的控制性能.仿真实验验证了控制算法的有效性， 关键词防抱制动系统；滑移率；模糊控制；自适应 分类号TP273:U463.5 汽车防抱制动系统(ABS)是一种在紧急制 1汽车制动的动力学模型 动情况下缩短汽车制动距离，同时保持汽车方向 稳定性的装置.它在各种车辆上已经得到广泛应 纵向附着系数与滑移率之间的关系采用双 用，并成为汽车主动安全控制的一个重要研究方 线性模型来表示，其函数可表示为： 向.目前，逻辑门限值控制算法是应用最广泛的 0≤1≤ 控制技术.这种控制方式不涉及控制数学模型， 4()= (1) 系统实时响应速度快，与其他控制方式相比有很 4-4(1-),,<≤1 4,-1-m 大的优势.但是，它的控制逻辑复杂，调试困难， 其中，4，为峰值附着系数，4，为滑移附着系数， 控制不够稳定，其开关控制方式使制动系统不能 为峰值附着系数对应的最佳滑移率. 连续利用地面的最大附着力. 设转向角为0°，忽略空气阻力、滚动阻力和 近几年，模糊控制成为国内外ABS控制算法 悬架系统的影响，仅考虑汽车的纵向运动，建立 研究的一个热点.模糊控制不需要控制对象的 汽车的纵向双轮模型，如图1所示，m为汽车质 精确数学模型，响应速度快，超调量小，对制动器 具体参数的敏感性降低，具有较好的鲁棒性和灵 活性，但是普通模糊控制本身消除系统稳态误差 ma 的性能比较差，控制参数需要经过反复的实验来 确定，同时，由于各种路面的峰值附着系数和最 佳滑移率都不相同，简单的模糊控制也很难满足 防抱制动系统对各种路况适应性的要求，因此， Fa 本文提出了一种基于自适应模糊控制的ABS控 制算法，在模糊控制器中增加了输入调整因子以 图1汽车制动的纵向双轮模型 Fig.1 Longitudinal vehicle brake model 改善系统的响应特性，设计了滑移率校正器以提 高对各种路面的适应能力，进一步缩短制动距 离 量，h为汽车重心距地面的高度，l,2为重心到前 轮和后轮的距离，0,0，分别为前、后轮的角速度， U,J,为前、后轮传动系等效到车轮上的等效转动 收稿日期2002-06-10晏蔚光男，30岁，博士研究生 惯量，FH,F,F,Fa分别为前、后轮载荷以及与地 *国家开发投资公司资助项目(No.THT02040011):河南省科 面之间的纵向摩擦力，T,T,为制动器作用在前、 技攻关资助项目(No.001140118) 后轮上的制动力矩，44，为前后轮的纵向附着系

第 2 6 卷 第 2 期 2 0 0 4 年 4 月 北 京 科 技 大 学 学 报 J o u r n a l o f U n vi e r s yit o f S e el . e e a n d Te e h n o of gy B e ij ni g V b L2 6 N o . 2 A p .r 2 0 4 汽车防抱制动系统 自适应模糊控制算法 晏蔚光 余达 太 李 果 毋茂盛 张 卫冬 北京科 技大 学信息 工程学 院 , 北 京 10 0 0 83 摘 要 提 出了一种 基于 自适应 模糊 算法 的 防抱 制动 系统 控制 方式 . 针 对汽 车纵 向双轮 模 型 , 设计 了模 糊控制 器和 滑移 率校 正器 . 校 正 器通 过车 辆 的输入输 出参 数辨识 最佳 滑移率 , 并调整 系统控 制参 数 , 以提 高系统 的控制 性 能 . 仿真 实验验 证 了控 制算 法 的有效 性 . 关键词 防抱制 动系 统 ; 滑 移率 ; 模糊 控制 ; 自适 应 分 类号 T P 2 7 3 : U 4 6 3 · 5 汽 车 防抱制 动 系统 ( A B )S 是 一种 在 紧急 制 动情况 下缩 短汽 车制动 距 离 , 同时保 持汽 车方 向 稳定 性的装 置 . 它在 各种 车辆 上 已经 得 到广泛 应 用 , 并成 为汽车 主动 安全控 制 的一个 重要 研究 方 向 . 目前 , 逻辑 门限值 控制 算法 是 应用 最广 泛 的 控 制技 术 . 这 种 控制 方 式不涉 及 控制 数 学模 型 , 系统实 时响应 速度 快 , 与其 他控 制方式 相 比有很 大的优 势 . 但 是 , 它 的控 制逻 辑 复杂 , 调试 困难 , 控 制不够 稳 定 , 其 开关 控制 方式使 制动 系 统不 能 连 续利 用地 面 的最 大 附着 力 . 近 几 年 , 模糊 控制 成 为 国 内外 A B S 控制 算法 研 究 的一 个热 点`冈 . 模 糊控 制不 需要控 制对 象 的 精确 数学模 型 , 响应 速度 快 , 超 调量 小 , 对制 动器 具体 参数 的敏感 性 降低 , 具有 较好 的鲁 棒性 和灵 活性 . 但 是普通 模糊 控制 本身 消除 系统 稳态 误差 的性 能 比较 差 , 控制 参数 需要 经过 反复 的实验 来 确定 . 同 时 , 由于 各种 路面 的峰值 附着 系 数和 最 佳滑移 率都 不相 同 , 简单 的模糊 控制 也很 难满 足 防抱 制动 系统 对各 种路 况 适应 性 的要 求 . 因此 , 本文 提 出 了一种基 于 自适 应模 糊 控制 的 A B S 控 制算法 , 在 模糊控 制器 中增 加 了输入 调整 因子 以 改善系 统 的响应特 性 , 设计 了滑 移率 校正 器 以提 高对 各种 路 面 的适 应 能 力 , 进 一 步缩 短 制 动 距 离 . 1 汽车制 动 的 动 力学模型 纵 向 附着 系 数 与滑 移 率 之 间的 关系 采 用 双 线性 模 型来 表示 . 其 函数可 表 示为 : , 。 , 一 }气一 户一不灭林 0 ` 又` 凡 ( l ) 一吞) , 凡双` 1 其 中 沼 p 为 峰 值 附 着系 数 沼 : 为 滑 移 附 着系 数 , 凡 为峰值 附着系 数尸p对应 的最 佳滑 移 率 . 设 转 向角为 o0 , 忽 略空 气 阻力 、 滚 动 阻力和 悬 架系 统 的影 响 , 仅 考虑 汽 车 的纵 向运 动 , 建立 汽 车 的纵 向双轮 模 型 , 如 图 1 所 示 . m 为汽 车质 ` 罚. l ` mg 、 l - 凡 ’ , 乙 _ ! “ 尸 l 图 1 汽车制 动 的纵 向双 轮模 型 F ig . 1 L o n g i tu d in a l v e h ic l e b r a ke m o d e l 收稿 日期 2 0 02 一-6 10 晏蔚 光 男 , 30 岁 , 博 士 研究 生 * 国家开发 投 资公司 资助项 目( N o . T H T 02 04 0 01 1 ) ; 河 南省科 技攻 关资助项 目( N o 0 0 l l 4 0 1 18 ) 量 , h 为 汽 车重 心距 地 面 的 高度 , l : , 乙为 重心 到 前 轮 和后 轮 的距 离 , 。 。 助分 别为前 、 后 轮 的角速度 , 涛 , 苏为前 、 后轮 传 动 系等 效到 车轮 上 的等效 转 动 惯 量 , 凡 , 凡 , 凡 , xtF 分 别为前 、 后轮 载荷 以及 与 地 面 之 间 的 纵 向摩 擦 力 , rT , 不为 制 动器 作用 在 前 、 后 轮 上 的制 动 力矩 沼 。 产 r为 前后 轮 的纵 向附着系 DOI: 10. 13374 /j . issn1001 -053x. 2004. 02. 019

VoL26 No.2 晏蔚光等：汽车防抱制动系统自适应模糊控制算法 ·189 数，车轮有效半径为R NB 取汽车前进方向为汽车所受地面制动力F, 1.0 0.8 汽车位移x、速度v和加速度a的正方向，逆时针方 向为车轮角速度ω，，的正方向.令状态变量x1= x,x2=,x=0,x=0,得到汽车制动时的状态空 间方程： 误差 [元1=2 4d2+4l1 0.8 2= h-4h-l-8 0.4 =e-动刀 (2) 2 2 路e-动-不 误差变化率 1.0 NB NM NS ZE PS 输出方程为： 08 0.4 X2 v-@R X2-x3R (3) 6 4 -202 4 V-,R 2-x4R 制动力矩增量 X2 图2各输入输出的隶属函数 方程(2)和方程(3)即组成汽车制动的状态 Fig.2 Membership functions of inputs and outputs 空间方程， 表1模糊控制规则表 2模糊控制器 Table 1 Fuzzy control rules E Ee NB NS ZE PS PB 模糊控制器选取滑移率误差E和误差变化率 NB NB NB NM ZE PS E为输入参数，取制动力矩增量△“为输出参数， NS NB NB NS PS PM 模糊语言值分别为： ZE NB NB ZE PS PB 误差E:{负大，负小，零，正小，正大}， PS NB NM ZE PM PB 误差变化率Ec:{负大，负小，零，正小，正大}， PB NB NM ZE PM PB 制动力矩增量△：{负大，负中，负小，零，正小， 正中，正大} 差和误差变化的不同加权程度，不同的系统特性 按照模糊语言值划分论域，得到各输入输出 需要选取不同的k和k以获得满意的控制效果， 的隶属函数，如图2所示，隶属度函数采用三角 然而，防抱死制动系统是一种参数不确定的非线 形，在误差较小的区域采用高分辨率的模糊集， 性系统，轮胎与路面的附着系数、附着系数的变 以提高控制的灵敏度：在误差较大的区域采用低 化率等都随着路况的改变而改变，为了使控制器 分辨率的模糊集，使系统具有较好的稳定性， 具有良好的控制性能，在模糊控制算法中引入调 模糊推理的形式为： 整因子a.调整因子a设计为： 回 IF E=A,AND Ec=B,THEN Au=C. a-+E网 其中，A,为误差模糊子集，B,为误差变化模糊子 (5) Ecl 集，C,为输出量模糊子集，根据调试经验得到模 a-E+它园 糊规则表，如表1所示，解模糊采用MN-MX- 其中，E和Ec分别为误差和误差变化率的模糊值， 重心法.重心的计算公式为： 调整因子a,作用于误差输入通道，a作用于 u.(2)z 误差变化率输入通道，a是滑移率误差及误差变 2= (4) 化率绝对值的加权函数，误差相对误差变化率越 u.(z) 大，对误差的加权越大：反之误差相对误差变化 量化因子k和k的大小意味着对输入变量误 率越小，对其的加权则越小

Vb L2 6 N 0 . 2 晏蔚 光等 :汽 车 防抱制 动 系统 自适应 模糊 控制 算法 侧噢裕 数 , 车轮 有效 半径 为R . 取汽 车 前 进 方 向为汽 车 所 受地 面制 动 力 xF , 汽 车位移 x 、 速 度 v 和 加速 度 a 的 正方 向 , 逆 时针方 向为车 轮角 速 度。 。 。 r 的正 方 向 . 令 状 态变 量x , = x , 及 = 戈, , 与 = 断 , 与 = 。 r , 得 到汽 车制 动 时 的状态 空 间方 程 : I 丫丫丫丫 I 误差 丫丫丫淤 下戏黔 侧噢格 } 不萨 一 责嚼、 一 h1) 一 叫 一 责嚼` 一 hx) 一 : } ( 2 ) 误差变化率 输 出方 程 为 : 侧噢接 { x ) { x 1 1 . X , 二 _ 二 l _ _ . l ! ! “ l } 人 , l , 一 }万 ’ } 一 } 竺二 望邀 } 一 卜 2二三旦星} }仑 ` } } v 。 } ! 为 。 } 、` ! 少 l ~ 1 1 ~ I 气 v ) L XZ ) ( 3 ) 方 程 (2) 和 方程 (3 ) 即组 成汽 车 制动 的状 态 空 间方程 . 制动力矩增量 图 2 各 输入 输 出的隶 属 函 数 F ig . 2 M e m b e r s h i P fu n e it o o s o f i n P u t s a n d o u t P u tS 2 模 糊 控 制 器 表 1 模 糊控 制规 则 表 aT b l e 1 F u z yZ e o n t or l r u l e s E 刀 一sBP 恻BB 几n P 竺MZEsP 一sNNB 一NMzsNEZ P 反N MB ’一NB NBNSzEsBPP 模 糊控 制器 选取 滑移 率误 差 E和 误 差变化 率 cE 为 输入 参数 , 取 制动 力矩 增 量△u 为输 出参数 , 模 糊 语言 值分 别 为 : 误 差E : 毛负 大 , 负小 , 零 , 正小 , 正大 } , 误 差变 化 率cE : {负 大 , 负 小 , 零 , 正小 , 正 大 } , 制 动 力矩 增量 △u : { 负大 , 负 中 , 负小 , 零 , 正 小 , 正 中 , 正 大 } . 按照 模 糊语 言值 划 分论 域 , 得 到各 输入 输 出 的隶属 函 数 , 如 图 2 所 示 . 隶 属度 函 数采 用 三 角 形 , 在误 差较 小的 区域 采用 高 分 辨率 的模 糊 集 , 以提高控 制 的灵 敏度 ; 在 误 差较大 的 区域采 用低 分 辨率 的 模糊 集 , 使 系 统具 有 较好 的稳 定 性 , 模糊 推 理 的形 式 为 : IF E = A , A N D cE = B ` T H EN △u = C 其 中 , A ,为 误 差模 糊 子集 , B `为 误差 变 化模 糊 子 集 , C 为输 出量模 糊 子集 . 根 据调 试 经验 得 到模 糊 规则 表 , 如 表 1 所示 . 解 模糊 采 用 M NI 一 M ix 一 重心 法 . 重 心 的计 算 公式 为 : 差和 误差 变 化 的不 同加权 程度 , 不 同的系 统特 性 需 要选 取 不 同 的从和 ck 以获 得 满 意 的控 制 效 果 . 然而 , 防抱死 制 动系 统是 一种 参数 不 确定 的非线 性 系统 , 轮胎 与 路面 的附着 系 数 、 附着 系数 的变 化率 等都 随着 路 况 的改变 而 改变 . 为 了使控 制器 具有 良好 的控 制性 能 , 在 模糊 控制 算 法 中引入调 整 因子 a . 调 整 因子 a 设 计 为 : 蒲 晶 ( 5 ) 艺u c (z 〕 · iz z = 已厂一一 ~ 艺从 (z 〕 (4 ) 量 化 因子凡和ck 的大 小意 味着对 输入 变量 误 其 中 , E 和cE 分 别为误 差 和误 差变化 率 的模糊 值 . 调 整 因子 a 。作 用 于 误 差输 入 通 道 , a 。作 用 于 误 差 变 化 率 输入 通 道 . a 是 滑移 率误 差 及 误 差变 化 率绝 对值 的加权 函数 , 误 差相 对误 差 变化 率越 大 , 对误 差 的 加权 越 大 ; 反 之误 差 相对 误 差 变化 率 越 小 , 对其 的加 权则 越 小

·190· 北京科技大学学报 2004年第2期 3滑移率校正器 控制ABS的系统结构如图3所示. 考虑各种路面最佳滑移率的不同，为增加控 校正器 滑移率 辨识器 制系统的稳定性以及充分利用路面的最大附着 因回 系数，需要在控制过程中识别路面的最佳滑移 模彬 汽车 型 率，并调整系统设定的期望滑移率， @因回控制器 前、后轮的动力学方程为 图3自适应模糊控制ABS的系统结构框图 [J@r=-FaR-Tr (6) Fig.3 Schematic of the adaptive fuzzy control system of J.@.=-FR-T ABS 则有 F:,）=点UaTa+) 、1 (7) 4自适应模糊控制ABS仿真 以前轮为研究对象，制动时前轮载荷为： Fa="(6-立) (8) 仿真采用的汽车模型基本参数为m=1065 g kg,h=0.57m,4=0.95m,k=1.56m,r=0.31m, 考虑式(6)和(8)，前轮附着系数为： 4是-款品 =1.014kgm2,J=1.014kgm2.图4，图5分别为采 (9) 用常规模糊控制算法和自适应模糊控制算法控 式(9)对时间求一阶导数， 制ABS的仿真结果， 些=U+Tg-h+hJ@+T (10) dt mR(gl-ih) 1.0 前轮滑移率=1-oRy对时间求一阶导数， (a 0.8 告-0aR-oR=l--oR划 (11) 0.6 当d,/dr+0,即(1-)i-oR≠0时， 些=业：dr 0.4 (12) dir dt dt 将式(10)，(11)代入，得 0.2 元ym计 些=L dr mR q (13) 0 0.51.0 1.5 2.02.53.0 其中， p=(J@r+Ti)(gla-vh)+vh(J:@cT:), (b) q=(gl-ihy[(1-)i-@R] (14) 在车轮滑移率等于最佳滑移率时附着系数 10 最大，dd=0.由条件可知，dhe/d+0,Ft≠0，因 此q≠0.且汽车制动时，v≠0，所以p=0时的滑移 率对应最大附着系数， 考虑式(7)和(14)，最后整理得到： p=Ua+tgk+原点U@+tU@+T)- 0 00.51.01.52.02.53.0 (Jo+T)J,,+t)] (15) tis 当设定的期望滑移率低于最佳滑移率时，控 图4常规模糊控制方式的仿真结果.()滑移率曲线， 制系统会将控制目标稳定在期望滑移率上，滑移 (⑥)车速和轮速曲线 Fig.4 Simulation results of the fuzzy control mode 率变化率入及滑移率的二阶导数都为0.此时，需 要激发滑移率校正器，使期望滑移率向最佳滑移 仿真实验初始车速为%=54km/h(15m/s), 率靠近.调节器选取元作为激发条件，考虑到路面 汽车模型先后通过三种路面，路面情况分别为L, 情况等对的干扰，在计算时，需要进行滤波处 (4=0.8,1=0.1),L2(4。=0.3,m=0.2)和L,(4=0.6, 理，校正器增大期望滑移率的判定条件为： ,=0.15),控制系统设定的初始期望滑移率。= 闭< (16) 0.2. 式中，汽，为滑移率二阶导数的门槛值.自适应模糊 两种控制方式的制动距离分别为x,=20.027

北 京 科 技 大 学 学 报 控制 A B S 的系 统结 构如 图 3所 示 . 2 00一 年 第 2 期 3 滑 移 率校正 器 考 虑各 种路 面最 佳滑 移 率 的不 同 , 为增加 控 制 系 统 的稳 定性 以及 充 分利 用 路 面 的最 大 附着 系 数 , 需要 在控 制 过 程 中识 别 路 面 的最 佳滑 移 率 , 并调 整系 统设 定 的期 望滑 移率 . 前 、 后 轮 的动 力学 方程 为 滑 ;多率 辨 只器 汽车 棋型 !抽 f 一耻 一 子 t沂山 , = 一 凡R 一 不 ( 6 ) 则有 图 3 自适应 模糊 控制 A B S 的系统结构框 圈 F 啥 . 3 S e h e m a 柱e 0 f t h e a d a p it v e fu z yZ c o n t or l yS . t e . o f A B S 。 一 青一 卜 一 箭、 , 川。 助 ( 7 , 以前轮 为研究 对象 , 制动 时前 轮 载荷 为 : fzF 二 ~ 弊丈人一 与) ` 名 考 虑 式 ( 6) 和 ( 8) , 前 轮 附着系 数 为 : _ 凡 _ l 脚一可 一 万厌 涛山+f 界 泌 一 认 式 (9 ) 对 时间求 一 阶导数 , 巫 _ ,鱼吐抽夔二哟理必些互 dr 一 ` mR 娜 一 vh) , 前轮 滑移 率又 f 二 l 一 。 刃八 声对 时 间求 一阶 导 数 , 4 自适 应 模糊控制 A B S 仿真 仿真 采 用 的汽 车模型 基 本参数 为 m = 1 0 65 峪 , h = 0 . 5 7 m , l , = 0 . 9 5 m , 人= l . 56 m , r = 0 · 3 1 m , 涛 = 1 . ol 4 kg · 耐 , 工 = 1 . 01 4 kg · 耐 . 图 4 , 图 5 分 别为采 用 常规 模糊 控 制 算法和 自适应 模糊控 制算法控 制 A B S 的仿真 结 果 . 以 ; l , . 。 . n 、 l r , , 。 、 , _ , _ 。 : 万丁’ 了 叹附匹 一 彻ft)I = 万 L、 ` 一叼 V 一 口叫 当以 f d/ t 李 0 , 即 ( l 一又)r心一 山双羊 0 时 , 巫 = 山全 以 f dt 座l d t 将 式 ( 10 ) , ( 11 ) 代 入 , 得 ( 8 ) ( 9 ) ( 10 ) ( 11 ) ( 12 ) ( 13 ) (a) .f 入 厂 , 一 ~ . 气.一 一 一 一 一 门万~ ~ ~ 翻 (. 一. 月 刀} 一. 口 {. 一. 月 刁 . . 八一 _ 月 l口 一 .之L _ _ _ _ { l J1 一 . l }月 一 . ! }月 一 ( 1 {勺_ _ _ _ _ 」 严 夕甲丸份 l l } 沁. 7 ” ` ! l l . I l n ù .3 .、 ù .5s/ .2 n .2 心` .卫 n U J.1 ù、一 .0 n ù 鱼红= 卫一 笠1 以 f m R q n ǎ .。已, í 豁 其 中 , p = f(J 。 +r fr) 帆 一 认+) 认(tJ 山汁 t)T , 叮= 帆 一 认) ,【( l 一劝奋一 山火〕 ( 14 ) 在 车 轮 滑 移率 等 于 最 佳 滑 移率 时 附着 系 数 最大 , 中 f /以 f = 0 . 由条件 可知 , 以 f /dr 羊 o , 凡 续 O , 因 此 q 幸 0 . 且汽 车制 动 时 , v 羊 O , 所 以p 二 O时的滑 移 率对 应 最大 附着系数 . 考虑 式 (7 ) 和 ( 14 ) , 最 后 整理 得 到 : 1 5 丽苟 , 一 fo(J 总秘喘f([J 、 幻、 +rT 卜 (rJ 山+f 界)仪由 , + 欠)〕 ( 15 ) 当设 定 的期望 滑移 率低 于最 佳 滑移 率 时 , 控 制系统会 将控 制 目标稳 定在 期望 滑移 率上 , 滑 移 率变化 率久及滑 移率 的二 阶导数艾都 为 0 . 此 时 , 需 要激发滑 移 率校 正器 , 使 期望滑 移率 向最 佳滑 移 率靠近 . 调 节器 选取戈作为激 发 条件 , 考 虑到路 面 情况 等对艾的干 扰 , 在计 算支时 , 需 要进 行 滤波 处 理 . 校 正器 增大 期望 滑 移率 的判 定 条件 为 : I戈l < 工 ( 16 ) 式 中 , 戈 了 为滑 移率 二阶 导数 的 门槛 值 . 自适应 模糊 0 L es e 一 - - 一~ - ` - - 一- - - 0 0 5 1 . 0 1 . 5 2 . 0 2 . 5 3 . 0 t / S 图 4 常规模糊 控制 方式 的仿 真结果 . (a) 滑移 率 曲线 , b( ) 车速 和轮 速 曲线 F咭 . 4 S im u 抽 iot n esr u l t s o f t卜e fu Z y co n t or l m o d e 仿 真 实验 初始 车速 为 v0 = 54 加m h/ ( 巧 耐s) , 汽 车模 型先 后通 过三 种路面 , 路 面情况分 别 为乙 (召, “ 0 · 8 , 吞= 0 . 1) , 岛 (户p= 0 . 3 , 吞= 0 . 2 ) 和L , (户p = 0 . 6 , 再 司 . 15) , 控 制 系 统设 定 的初 始 期 望滑 移 率禹= .0 2 . 两 种控 制 方 式的 制 动距 离分 别 为xl = 20 .0 27

Vol.26 No.2 晏蔚光等：汽车防抱制动系统自适应模糊控制算法 ·191 0.8 (a) 5结论 0.6 模糊控制器通过调整因子修正自身参数，改 善了控制性能，提高了控制系统的响应速度和稳 0.4 态精度.滑移率校正器根据系统运动状态自动调 0.2 节系统的期望滑移率，提高了控制系统的稳定 性，将自适应模糊控制用于防抱制动系统，可以 0 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.53.0 增强防抱制动系统对各种路况的自适应能力，进 t/s 一步缩短制动距离. 5 b) 在建立数学模型时忽略了汽车及路况存在 的一些非线性因素，在今后的研究工作中将对数 10 学模型和控制算法进行修正，并将通过实验来验 证以上提出的控制算法。 参考文献 1郭孔辉，王会义.模糊控制方法在汽车防抱制动系 0 0.51.0 1.52.0 2.53.0 统中的应用.汽车技术，2000(3少：7 tis 2赵治国，方宗德.防抱死制动系统模糊自学习控制 图5自适应模糊控制方式的仿真结果，()滑移率曲线 研究).汽车工程，2002,26(6)：474 (b)车速和轮速曲线 3 Anthony B Will,Stanislaw H Zak.Antilock brake system Fig.5 Simulation results of the adaptive fuzzy control modeling and fuzzy control [J].Veh Des,2000,24(1):1 4 Chen F W,Liao T L.Nonlinear linearization controller and mode genetic algorithm-based fuzzy logic controller for ABS m,x2=19.794m.从仿真结果可以看出，自适应模 systems and their comparison [J].Int J Veh Des,2000.24 糊控制方式可以更好地提高控制目标的收敛速 (4):334 度，提高控制系统的稳定性，进而缩短防抱制动 系统的制动距离 Fuzzy Adaptive Control Algorithm for Antilock Brake Systems YAN Weiguang,YU Datai,LI Guo,WU Maosheng,ZHANG Weidong Information Engineering School,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China ABSTRACT An adaptive fuzzy control algorithm for antilock brake systems was presented.An adaptive fuzzy controller and a slip regulator were designed according to the longitudinal vehicle brake model.The optimal slip ra- tio was identified fromthe input and output parameters of vehicles,and the control parameter of the systems was adjusted by the slip regulator to improve the performance of the control systems.The algorithm was verified by simulation experiments. KEY WORDS antilock brake system;slip ratio;fuzzy control;adaptive

V b l . 2 6 N 0 . 2 晏蔚 光等 : 汽 车防抱 制动 系统 自适 应模 糊控 制 算法 (a) } - - - 一 {: ! 、 乃 一 万一 … 尸 . 一 ~ ~ ~ 门 介 . . I 一 ` :{ 、 l } } - - 一 飞{ - - 一 , 热产了一 一 介叶一 刀.r - 一 ; - - - 一 几严 : . 门 R à 6 : n0 24 八“ : 0 0 . 5 1 . 0 1 . 5 t / S 2 . 0 2 . 5 3 . 0 }决 : , -l : 卜。.1 ù曰刃口州知 、ù铸 !。 n ùō ǎ 、 l ! , 基 知 0 0 . 5 1 . 0 1 . 5 2 . 0 2 . 5 3 . 0 t / S 图 5 自适 应模糊 控制 方 式的仿 真结果 . (a) 滑移 率 曲线 , 伪) 车速 和 轮速 曲线 F 咭5 5加 u la t i o n er s u lt s o f t h e a d a P ivt e fu z z y e o n t or l m o d e m , 为 = 19 .7 9 4 m . 从 仿 真 结果 可 以看 出 , 自适应 模 糊 控 制 方 式可 以更 好 地提 高控 制 目标 的 收敛 速 度 , 提 高控 制系 统 的稳 定 性 , 进 而缩 短 防抱 制 动 系统 的制 动距 离 . 5 结论 模糊 控 制器 通 过调 整 因 子修 正 自身 参数 , 改 善 了控 制性 能 , 提 高 了控制 系 统 的响应 速度 和稳 态 精度 . 滑 移 率校 正器 根据 系 统运 动状 态 自动 调 节 系 统 的 期望 滑 移 率 , 提 高 了控 制 系 统 的稳 定 性 . 将 自适 应模 糊 控制 用 于 防抱 制 动 系统 , 可 以 增 强防抱 制 动 系统对 各种 路 况 的 自适 应 能力 , 进 一 步缩 短 制动 距 离 . 在 建立 数 学模 型 时 忽 略 了汽 车 及 路 况 存 在 的一 些非 线性 因素 , 在今 后 的研 究工 作 中将对 数 学模型和 控 制算 法进 行修 正 , 并 将通 过 实验 来验 证 以上 提 出 的控 制算 法 . 参 考 文 献 1 郭孔 辉 , 王 会义 . 模糊 控 制方 法在 汽车 防抱 制动 系 统 中的应 用 [J] . 汽 车技术 , 20 0 0 ( 3) : 7 2 赵 治 国 , 方 宗德 防抱 死 制动 系统 模糊 自学 习控 制 研 究 [ J] . 汽车 工程 , 20 0 2 , 2 6 ( 6) : 47 4 3 A n th o n y B 铂11 , S ant i s l aw H Z ak . A nt i l o e k b r a k e s y set m m o山 lin g an d fu 石cy e o n t r 0 1 [ J ] . Ve h D e s , 2 0 0 0 , 2 4( l ) : l 4 C hen F W, Li a o T L . N o幻 lin e a r ll n e a d aZ tlon e on otr l ler an d g e n et i e a lg o ir th nr 一 bas e d fu 石守 l o g i e e o n tr o ll e r fo r A B S s y s t e m s an d ht e i r e o m Piar s o n [ J ] . ntI J Ve h D e s , 2 0 0 0 , 2 4 ( 4 ) : 3 34 F uz yZ A d ap t i v e C o n otr l A l g ior t h m fo r A n til o e k B r a k e S y s t e m s 别万 肠 王g 刀“ 刀9 YU D a at i, IL G “ o, 砂’U 人 af o s h e 双多 Z从咬入吟 肠苦城, gn nI of n n at i on Egn in e e r l n g S e h o l , nU iVe rs ity o f s e ien e e an d eT e hn o l o gy B e ij ign , B e ij in g 10 0 0 8 3 , C h ian A B S T R A C T A l l a d a P iVt e if 比z y e o n t r o l al g o ir th m ofr an t il o e k b r ak e sy s t e m s W a s rP e s e nt e d . A n a d a P t i v e if 比Z y e o n tr o ll er a n d a s liP re glU aot r we re de s ign e d ac e o r id gn ot ht e l o gn iot di n a l v e ih e l e b r ak e m o d e l . hT e otP im al s l iP r a - it o w as l d e n t iif e d ofr m t h e i n P u t an d o u tP ut Par am e t e rs o f v e h i e l e s , an d het e o ntr o l Par am e t e r o f het sy st em s w a s adj us et d b y ht e s liP er gu l at o r t o im Por ve ht e P e r fo mr an c e o f ht e e on otr l s y s t e m s . hT e a l g ior t h m w a s v ier if e d 妙 s加ul at ion e xP e ir m en t s , K E Y W O R D S a n t il o e k b r ak e sy s t e m : s l iP r a t i o ; 血友y e o n tr o l; a d a Pt i V e