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原文传递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

专利名称：	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
摘要：	本发明公开了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由防抱死制动系统滑移率建模和自适应时变滑移率约束控制算法组成。其中，防抱死制动系统滑移率建模负责建立时变滑移率模型，同时将建模误差和外界干扰引起的系统不确定性包含到滑移率模型中来。自适应时变滑移率约束控制算法负责设计时变障碍李雅普诺夫函数和自适应约束控制器，保证滑移率不违反约束界限，从根本上避免滑移率工作在不稳定区域，同时能够满足对系统不确定性具有更好的鲁棒性，同时具有更快的制动时间和更短的制动距离，轮速和制动力矩在制动过程中未发生抖动，提高了车辆的舒适性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	江苏大学
发明人：	何友国;陆传道;袁朝春;蔡英凤
专利状态：	有效
申请日期：	2019-05-21T00:00:00+0800
发布日期：	2019-09-20T00:00:00+0800
申请号：	CN201910421994.7
公开号：	CN110254408A
分类号：	B60T8/1761(2006.01);B;B60;B60T;B60T8
申请人地址：	212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
主权项：	1.一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，其特征在于，包括防抱死制动系统滑移率建模和自适应时变滑移率约束控制算法设计；所述防抱死制动系统滑移率建模负责建立时变滑移率模型，同时将建模误差和外界干扰引起的系统不确定性包含到滑移率模型中；所述自适应时变滑移率约束控制算法负责设计时变障碍李雅普诺夫函数和自适应约束控制器，以保证滑移率不违反约束界限，避免滑移率工作在不稳定区域。 2.根据权利要求1所述的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，其特征在于，所述防抱死制动系统滑移率模型是根据四分之一车辆模型和Burckhardt轮胎模型得到。 3.根据权利要求2所述的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，其特征在于，所述防抱死制动系统滑移率模型的建模方法如下：根据四分之一车辆模型可得车轮制动时的动力学方程其中：m为1/4车体重量，v为车辆行进速度，μ(λ)为附着系数，g为重力加速度，cv为空气阻力系数，J为车轮相对于转轴的转动惯量，ω为轮速，r为轮胎半径，fω为粘性摩擦系数，Tb为制动力矩；考虑到车辆纵向建模误差和干扰及车辆动力学建模误差和干扰，得到带有干扰的车辆动力学方程如下：其中：Δ1(t)为车辆纵向建模误差和干扰，Δ2(t)为车辆动力学建模误差和干扰。定义滑移率如下对滑移率求导可得将公式(3)、(4)带入到公式(6)可得带有系统不确定性的防抱死制动系统滑移率模型：。 4.根据权利要求3所述的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，其特征在于，还包括如下：建立Burckhardt轮胎模型来求路面附着系数和滑移率之间的关系，Burckhardt轮胎模型如下式所示：其中，c1,c2,c3均为只与路面附着条件有关的模型常数，μ(λk)是最大附着系数；定义状态变量x＝λ，控制器输入u，系统输出y＝x，则系统状态方程为：其中，为系统不确定性，\|d(t)\|有界，但界未知。 5.根据权利要求1所述的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，其特征在于，所述自适应时变滑移率约束控制算法设计方法如下：定义滑移率跟踪误差为 S(t)＝y-yd(t) (11) 其中，yd(t)为期望时变滑移率；定义时变滑移率约束下限为kc(t)，时变滑移率约束上限为则得到时变滑移率跟踪误差约束界限为选取时变自适应障碍李雅普诺夫函数为其中，自适应误差为不确定参数上限k2的估计值，且k2≥\|d(t)\|，γ是一个正常数；对V求导有：。 6.根据权利要求5所述的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，其特征在于，还包括设计自适应控制器：其中，k1为固定增益，为时变增益，且β≥0。 7.根据权利要求6所述的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，其特征在于，还包括设计自适应律： 8.根据权利要求7所述的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，其特征在于，还包括收敛验证方法：将控制器(15)带入(14)则有：根据时变自适应障碍李雅普诺夫函数为正定标量函数，且由Lyapunov稳定定理得到，闭环系统渐进稳定，基于Barbalat引理，滑移率跟踪误差S在有限时间内渐进趋于零，即t→∞，y→yd(t)，满足收敛性要求。
所属类别：	发明专利