轻型客车防抱制动系统模糊控制方法的仿真

模糊控制方法作为一种新兴智能控制方式 ,具有控制快速精确及控制方法设计简单的特点。采用模糊控制方法研究HFC6 70 0轻型客车的防抱制动过程 ,建立以车轮滑移率作为控制对象的 HFC6 70 0轻型客车 ABS模糊控制系统 ,并且在Matlab/Simulink仿真软件下进行计算机仿真。仿真结果表明 ,模糊控制的防抱制动系统能取得较好的控制效果 ,具有一定的自适应能力。     

模糊PID控制在汽车ABS中的应用与仿真研究

ABS是一种变工况、非线性的系统,参数自整定模糊PID控制可以利用模糊控制规则对PID参数进行在线修改,因而具有较好的自适应能力．设计了一种参数自整定模糊PID控制器,在分析单轮汽车模型的基础上,探讨了其在汽车ABS上的应用．采用模糊控制、PID控制、模糊PID控制三种方法分别对汽车ABS进行仿真研究,结果表明：模糊PID控制方法兼备了前面两种方法的优点,可以达到更好的控制效果．     

一种新的ABS控制方法

论述了一种新的在紧急状态下提高车辆制动性能的防抱制动系统的控制器，首先建立双自由度车辆制动过程数学模型，利用该模型设计控制策略，提出具有4个控制阶段的控制方法，采用共轭边界法和Poincare图设定控制边界，然后用一个非线性车辆模型评价了各种预选和再选条件，最后通过计算机模拟各种控制方法，模拟结果表明这种控制方法有效地提高了紧急制动状态下的车辆制动性能。     

汽车ABS制动过程的道路识别

汽车ABS控制的效果与道路识别有着重要关系,在制动过程中实时对各轮胎所附着道路的附着系数进行识别,可及时地调整制动力,提高道路的附着利用率和制动效能,使汽车ABS控制更加合理．文中通过试验获得了ABS制动过程轮缸的可等效压力函数,由储气缸压力和轮缸压力控制阀开关信号的时间历程,推导出各轮的滑移率,进而得出附着系数,实现了道路识别．道路试验检测验证了该方法的可行性．     

ABS技术及其在轿车上的实现

从ABS的基本理论、结构特点到应用和评价 ,较为全面的介绍了ABS技术。特别是对ABS在轿车上的实现进行了较为详细的说明     

汽车ABS虚拟样机仿真与制动性能的研究

对汽车ABS制动系统进行了虚拟样机仿真研究.采用滑移率为控制参数,应用MATLAB与ADAMS联合仿真,实现了ABS的实时控制功能.在同一虚拟样机模型的基础上,进行了车速与制动距离的仿真,结果表明,汽车制动前的速度与制动距离呈二次函数关系.讨论了三、四控制通道控制对汽车的制动方向稳定性和制动距离的影响:紧急制动时,四通道独立进行制动压力控制的ABS系统可获得最短的制动距离,而三通道前轮独立控制后轮低选控制的ABS系统制动距离相对来说要大;但在不对称路面上紧急制动时,三通道控制的汽车偏转力矩较小,方向稳定性更好.     

汽车防抱自适应模糊控制方法

为了改善制动防抱系统的制动性能和制动踏板感觉，提出了一种基于相对滑移率和相对车轮加速度的汽车防抱自适应模糊控制方法，利用dSPACE快速控制原型系统将该方法在实车控制中予以实现，并进行了实车试验。试验结果表明，该控制方法能够达到理想的控制效果，轮速和轮缸制动压力波动幅度比传统控制方法（逻辑门限控制方法）减小了50％，且没有出现制动抱死现象。     

汽车防抱制动系统控制理论研究

讨论了汽车防抱制动系统模糊控制器的设计问题,以进一步提高防抱制动系统的制动效果．文中以双参数逻辑门限控制方法为基础提出了新的模糊控制逻辑,设计了基于车轮角加速度的两级模糊防抱控制器;使用Matlab 6．0建立了模糊控制器的仿真模型,并进行了仿真分析．分析结果表明该控制器能有效地适应不同的路况,与传统的控制器相比有更好的鲁棒性和制动效果,具有一定的应用价值．     

汽车防抱制动系统制动时的车速计算

汽车ABS系统中，滑移率是主要控制参数，制动时车速是确定车轮滑移率的基础。通过轮胎制动模型，对于有稳定压力源ABS的系统，在结构和调压方式确定时，能建立制动轮缸的等效压力函数，通过车轮地面制动力和整车动力学方程求解整车的平均减速度和车速。     

汽车防抱制动系统自适应模糊控制算法

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.     

模糊控制与PID控制的比较

本文采用模糊控制,其控制对象为一个大延迟、大滞后的非线性对象,通过与PID控制的对比作了仿真曲线,从而得出在复杂对象的控制中,模糊控制是有效的。     

仿人智能模型控制器及其仿真分析

在采用单片机实现的智能控制系统中，嵌入式软件开发需要简单实用的智能控制算法，其既能保证系统具有较好的性能，又能满足系统控制的实时性要求，针对这个问题，将仿人智能控制与模糊控制相结合，提出了一种仿人智能模糊控制器，给出了该控制器的基本结构、控制算法和仿真结果。仿真分析和实际应用证明，仿人智能模型控制器的设计不需要对象精确的数学模型，且实现比较简单。仿人智能控制器控制效果好，它具有响应速度快、超调小、鲁棒性强等优点，具有一定的工程应用价值。     

具智能积分器的模糊控制方案

模糊控制器不依赖于对象的数学模型，对于复杂对象也能得到令人满意的动态性能。它的主要缺陷是存在稳态误差，且工作点附近容易产生极限环振荡，这就限制了它的应用范围，如何消除模糊控制器的稳态误差，同时又能保持其自身的优点，一直是人们关注的热点问题。为此提出在模糊控制系统中引入智能积分环节的策略。在阐述了模糊控制系统中引入积分环节解决两个关键问题的基础上，提出了两种引入智能积分器的方案，并对两种方案的特点和应用场合进行了总结。     

模糊控制与神经控制的比较

论述了智能控制领域中的两个方面即模糊控制和神经控制的区别与联系,并探讨了它们之间的结合即模糊神经控制的特点及其发展趋势．     

引入预测控制理论的汽车ABS模糊控制仿真研究

建立了汽车动力学模型、轮胎模型、制动器模型和控制系统模型。在此基础上,引入预测控制理论,对汽车ABS系统进行了模糊控制仿真研究。     

神经模糊逻辑控制系统隶属函数和推理规则的确定

针对当前开发模糊控制系统的一个难点——发现最优的隶属函数和模糊规则，研究了利用神经元网络的学习能力，从历史数据中发现隶属函数和模糊规则，在一定程度上减轻了系统开发工作量，克服了由于缺乏经验而可能造成的偏差．文中采用了三个学习算法：Ｋｏｈｏ－ｎｅｎ自组织算法、有监督的竞争算法以及ＢＰ算法，设计了一个二输入一输出的程序，并提供了运行结果     

模糊-变结构控制在汽车发动机转速控制中的应用

变结构控制具有良好的鲁棒性，但是在实际应用中往往会引发抖振．本文采用模糊一滑模变结构的控制方法，解决滑模变结构控制在汽车发动机转速控制中出现的转速抖振现象．首先，在变结构控制变量的基础上引入模糊控制分量；其次对模糊控制分量进行了设计、计算；最后利用MATLAB软件进行了计算机仿真．仿真结果表明发动机转速抖振幅度只有原来的10％，控制变量的切换频率只有原来的15％左右．     

汽车电子稳定控制系统控制策略仿真分析

为了避免汽车在低附着路面上高速转弯或者紧急避障时易发生不稳定现象,设计了基于模糊理论和滑模理论的模糊滑模控制策略。建立车辆二自由度理想模型,选择横摆角速度和质心侧偏角作为控制变量,对其理想值进行计算;基于车辆运动参数对失稳状态做出分析;并对失稳状态下的车辆进行横摆力矩控制。基于等效控制法设计了积分滑模控制器,对横摆角速度和质心侧偏角的偏差采用质心侧偏角协调加权法调节比例权重,并通过模糊控制规则调节滑模控制器切换系统的切换增益大小,建立模糊滑模控制器。在MATLAB/Simulink中对控制策略进行仿真分析,仿真结果表明：在阶跃工况下,横摆角速度的稳态值与理想值仅差0.005 rad/s,质心侧偏角与理想值几乎重合,仅差0.003 rad;正弦工况下,横摆角速度超调值与理想值仅差0.04 rad/s,质心侧偏角也仅差0.008 rad。与参数自整定模糊PI控制策略相比,模糊滑模控制响应速度更快,能够较好地跟踪理想曲线,达到稳态效果更好;同时能产生更大的横摆力矩,更好地控制汽车的稳定性,验证了控制模型的正确性。     

汽车ABS模糊神经网络控制系统

针对汽车的防抱死制动系统（ＡＢＳ）工作特点和性能要求，在模糊自适应控制（ＦＡＣ）和神经网络控制的基础上，采用模糊神经网络控制（ＦＮＣ）方案对汽车ＡＢＳ控制系统进行了研究，比较了ＦＡＣ和ＦＮＣ方案．结果显示，汽车ＡＢＳ的ＦＮＣ是成功有效的．且在设计模糊控制器时采用了本文提出的推理轨迹的方法，使模糊控制系统的优化设计更为便捷有效．