【文章內(nèi)容簡介】 :Me——發(fā)動機輸出力矩；n——發(fā)動機轉(zhuǎn)速；a——發(fā)動機節(jié)氣門開度。由于這一函數(shù)關(guān)系很難建立準確的物理模型，而且不同發(fā)動機的輸出數(shù)據(jù)關(guān)系相差較大。一般是采用試驗的方法測量Me，n，a數(shù)據(jù)。根據(jù)節(jié)氣門開度a的變化，可以采用數(shù)據(jù)擬合方式將這些數(shù)據(jù)擬合成一組組一維多項式表達，例如:式中:Mi——某一節(jié)氣門開度的輸出力矩。a0，a1，a2，a3——方程擬合系數(shù)。發(fā)動機的瞬態(tài)輸出力矩，可以采用插值的方式來決定，根據(jù)試驗數(shù)據(jù)求出Mi擬合方程，再由插值確定節(jié)氣門開度所利用的方程，這樣就確定出最終的輸出力矩。2．傳動系數(shù)學模型半軸作用于驅(qū)動輪的轉(zhuǎn)矩是發(fā)動機轉(zhuǎn)矩經(jīng)傳動系傳遞作用于驅(qū)動車輪上的轉(zhuǎn)矩。汽車加速時，發(fā)動機的旋轉(zhuǎn)質(zhì)量(主要指飛輪)也相應有一角加速度，與驅(qū)動輪角加速度之間的關(guān)系可由下式來決定：式中: ——變速器傳動比；——主減速器傳動比。顯然：式中：——飛輪的轉(zhuǎn)動慣量；——發(fā)動機轉(zhuǎn)矩。所以：所以作用在驅(qū)動輪上的實際驅(qū)動力為：3．輪胎數(shù)學模型輪胎與地面之間的相互作用力與滑轉(zhuǎn)狀態(tài)、側(cè)偏角、垂直載荷、輪胎剛度以及地面種類有關(guān)，輪胎模型則以數(shù)學函數(shù)描述了地面對輪胎的作用力。硬地面上一般采用理論模型或經(jīng)驗公式計算輪胎附著力【10】。本文研究的是對開路面情況下的仿真分析，而硬地面轉(zhuǎn)向驅(qū)動汽車軌跡則由地面與輪胎縱向和側(cè)向附著力決定，選擇GIM輪胎模型。輪胎與地面的靜摩擦特性特征值： 驅(qū)動輪 非驅(qū)動輪式中：為車輪縱向滑轉(zhuǎn)率取100﹪時，車輪與地面間沿車輪動坐標系軸方向的縱向附著系數(shù)；為車輪與路面的靜摩擦系數(shù)。車輪沿車輪坐標系軸方向的縱向滑轉(zhuǎn)率： 驅(qū)動輪 非驅(qū)動輪 車輪沿車輪坐標系軸方向的側(cè)向滑轉(zhuǎn)率： 驅(qū)動輪 非驅(qū)動輪輪胎與地面的聯(lián)合附著系數(shù)： 驅(qū)動輪 非驅(qū)動輪輪胎與地面間沿軸、軸方向的縱向和側(cè)向附著系數(shù)分別為：令輪胎與地面接觸區(qū)的滾動和轉(zhuǎn)動的臨界點為： 驅(qū)動輪 非驅(qū)動輪GIM理論輪胎模型中間變量：則輪胎與地面間沿軸縱向附著力： 上面兩式為驅(qū)動輪，下式為非驅(qū)動輪：輪胎與地面間沿軸側(cè)向附著力：制動器模型用于計算汽車各個車輪在一定條件下所輸出的制動力矩。制動器制動力矩可由如下公式算出：式中：：分泵氣壓管路壓力(Mpa)；：推出制動蹄使之于制動鼓接觸的壓力損失(推出壓耗)(Mpa)；：分泵效率；R：制動鼓半徑(m)；i：左驅(qū)動輪和右驅(qū)動輪。由于鼓式制動器的推出壓耗一般為管路壓力的幾十分之一，可以忽略不計，則上式可以寫成：其中為一常數(shù)，對于常規(guī)制動，氣壓管路壓力為：上式中：：踏板力（Ｎ）；：踏板機構(gòu)傳動比；：踏板桿系至總泵的效率；：總泵工作面積()【11】。 本章小結(jié)本章建立了驅(qū)動防滑系統(tǒng)中的所用數(shù)學模型為后面建立驅(qū)動防滑系統(tǒng)的Simulink仿真模型打下基礎。第三章 ASR系統(tǒng)的控制算法研究，ASR系統(tǒng)的核心控制思想就是控制打滑車輪的滑轉(zhuǎn)率S，以便充分發(fā)揮驅(qū)動輪的牽引力，同時又能保證車輛一定的側(cè)向穩(wěn)定，若以驅(qū)動輪的實際滑轉(zhuǎn)率作為被控目標變量，并使之趨近于0。本章針對汽車驅(qū)動防滑（ASR）系統(tǒng)采用PID及Fuzzy PID控制方法進行控制算法研究。 PID控制算法PID控制器（按閉環(huán)系統(tǒng)誤差的比例、積分和微分進行控制的調(diào)節(jié)器）自20世紀30年代末期出現(xiàn)以來，在工業(yè)控制領(lǐng)域得到了很大的發(fā)展和廣泛的應用。它具有結(jié)構(gòu)簡單、參數(shù)易于調(diào)整，在長期應用中已積累了豐富的經(jīng)驗。在應用計算機實現(xiàn)控制的系統(tǒng)中，PID控制很容易通過計算機語言編寫程序?qū)崿F(xiàn)，由于軟件系統(tǒng)的靈活性，PID控制算法可以得到修正和完善，從而使數(shù)字PID控制具有很大的實用性。PID控制主要是基于系統(tǒng)的誤差,它的控制性能依賴于PID控器的三個參數(shù)以及對系統(tǒng)模型的數(shù)學模型的精確性。PID控制器是一種線性調(diào)節(jié)器，這種調(diào)節(jié)器是將系統(tǒng)的給定值r與實際輸出值y構(gòu)成的控制偏差e =r y的比例、積分、微分，通過線形組合構(gòu)成控制量（如圖3－1所示），所以簡稱P（比例）I（積分）D（微分）控制器。圖31 PID控制算法原理框圖連續(xù)控制系統(tǒng)中的模擬PID控制規(guī)律為： 式中，為控制器的輸出，為系統(tǒng)給定量與輸出量的偏差，為比例系數(shù), 為積分時間常數(shù)，為微分時間常數(shù)。從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等各方面來考慮，比例調(diào)節(jié)器、積分調(diào)節(jié)器和微分調(diào)節(jié)器的作用如下：1．比例調(diào)節(jié)器：比例調(diào)節(jié)器對偏差是即時反應的，偏差一旦出現(xiàn)，比例調(diào)節(jié)器立即產(chǎn)生控制作用，使輸出量朝著減小偏差的方向變化，控制作用的強弱取決于比例系數(shù)。比例調(diào)節(jié)器雖然簡單快速，但對于系統(tǒng)響應為有限值的控制對象存在靜差。加大比例系數(shù)可以減小靜差，但過大，會使系統(tǒng)得動態(tài)特性變壞，引起輸出量振蕩，甚至導致閉環(huán)系統(tǒng)不穩(wěn)定。2．比例積分調(diào)節(jié)器：為了消除在比例調(diào)節(jié)中的殘余靜差，可在比例調(diào)節(jié)的基礎上加入積分調(diào)解。積分調(diào)節(jié)具有累加成分，只要偏差e不為零，它將通過累積作用影響控制量u，從而減小偏差，直到偏差為零。積分時間常數(shù)大，則積分作用弱，反之強。增大將減慢消除靜差的過程，但可以減小超調(diào)，提高穩(wěn)定性。引入積分調(diào)節(jié)的代價是降低系統(tǒng)的快速性。3．比例積分微分調(diào)節(jié)器：為了加快控制過程，有必要在偏差出現(xiàn)或變化的瞬間，按偏差變化的趨勢進行調(diào)節(jié)，使偏差消滅在萌芽狀態(tài)，這就是微分調(diào)節(jié)的原理。微分作用的加入將有助于減小超調(diào)，克服振蕩，使系統(tǒng)趨于穩(wěn)定【12】。1．模糊控制基本思想：模糊控制是模糊集合理論中的一個重要方面，是以模糊集合化、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎的一種計算機數(shù)字控制，從線性控制到非線性控制的角度分類，模糊控制是一種非線性控制；從控制器的智能性看，模糊控制屬于智能控制的范疇。模糊控制是建立在人類思維模糊性基礎上的一種控制方式，模糊邏輯控制技術(shù)模仿人的思考方式接受不精確不完全信息來進行邏輯推理，用直覺經(jīng)驗和啟發(fā)式思維進行工作，是能涵蓋基于模型系統(tǒng)的技術(shù)。它不需用精確的公式來表示傳遞函數(shù)或狀態(tài)方程，而是利用具有模糊性的語言控制規(guī)則來描述控制過程?？刂埔?guī)則通常是根據(jù)專家的經(jīng)驗得出的，所以模糊控制的基本思想就是利用計算機實現(xiàn)人的控制經(jīng)驗。2．模糊控制的基本原理模糊控制的基本原理框圖如圖32所示.圖32 模糊控制基本原理框圖模糊控制器是控制部分的核心，如圖32線框中所示，其控制規(guī)律由計算機的程序?qū)崿F(xiàn)?？刂扑惴ǖ倪^程為計算機經(jīng)過采樣獲得控制量的參數(shù)精確值，然后將此量與給定值比較得到誤差E，把誤差信號E進行模糊化處理變成模糊量。誤差E的模糊語言集合的一個子集為（模糊矢量），再由和模糊控制規(guī)則（模糊算子）根據(jù)模糊決策，得到模糊控制量。為了被控對象的精確控制，需要將模糊量轉(zhuǎn)換為精確量，經(jīng)輸出接口轉(zhuǎn)換為模擬量送給執(zhí)行機構(gòu)，實現(xiàn)了被控對象的模糊控制。模糊控制算法的處理過程為：根據(jù)本次采樣得到系統(tǒng)的輸入量；將輸入變量的精確值變?yōu)槟：?；根?jù)輸入模糊量和模糊控制規(guī)則，進行模糊判斷計算輸出模糊量；將得到的模糊量經(jīng)過計算得到執(zhí)行機構(gòu)的控制量。模糊控制器的設計內(nèi)容主要包括：確定控制器的輸入變量和輸出變量；設計模糊控制器的控制規(guī)則；確定模糊化和非模糊化的計算方法；選擇模糊控制器的輸入/輸出變量的值域并確定控制器的參數(shù)。編制模糊控制算法的應用程序并進行調(diào)試等。 Fuzzy PID控制器的結(jié)構(gòu)組成PID控制雖然算法簡單，可靠性高，但缺乏自適應性，由于汽車行駛始終處于變化的路面條件下，恒定的PID控制參數(shù)難以滿足全工況下系統(tǒng)性能要求，從而影響了其控制效果的進一步提高。而模糊控制可以充分利用人的經(jīng)驗知識，對PID控制參數(shù)實時的進行整定，結(jié)合二者優(yōu)點?？刂平Y(jié)構(gòu)圖如下：圖33 模糊PID控制框圖這里采用二維模糊控制器，設滑轉(zhuǎn)率誤差為e=S0S其中S0為目標滑轉(zhuǎn)率，S為實際滑轉(zhuǎn)率；滑轉(zhuǎn)率誤差變化率為ec，則模糊控制器的輸入語言變量是滑轉(zhuǎn)率誤差E和其誤差的變化率Ec，模糊控制器輸出的參數(shù)不是直接作為PID控制器的KP、KI和KD，而是作為修正量對原有PID控制器的模型進行在線調(diào)節(jié)，以適應多變的路面狀態(tài)。定義KP、KI和KD參數(shù)調(diào)整算式如下：式中、是PID控制器的參數(shù)，、是、的初始參數(shù)，它們通過常規(guī)方法得到。在線運行過程中，通過微機測控系統(tǒng)不斷的檢測系統(tǒng)的輸出響應值，并實時的計算出偏差和偏差變化率，然后將它們模糊化得到E和EC，通過查詢Fuzzy調(diào)整矩陣即可得到、三個參數(shù)的調(diào)整量、完成對控制器參數(shù)的調(diào)整【13】。模糊自整定PID控制首先選擇三個參數(shù)的初始值、接下來找出比例系數(shù)、積分系數(shù)和微分系數(shù)與e和ec之間的模糊關(guān)系，在運行中通過不斷檢測e和ec，根據(jù)模糊控制原理來對三個參數(shù)的增量進行在線修改，以滿足在不同e和ec時對控制參數(shù)的不同要求，而使被控對象具有良好的動、靜態(tài)性能。一般來說，PID控制器的結(jié)構(gòu)和算法已經(jīng)確定，控制品質(zhì)的好壞主要取決于控制參數(shù)選擇是否合理。通常，不同的偏差e和偏差變化率ec，對PID控制參數(shù)、的整定要求不同：（1）當e較大時，為了加快系統(tǒng)的響應速度，取較大的，但為了避免由于開始時的偏差e的瞬時變大可能出現(xiàn)的微分飽和而使控制作用超出許可的范圍，應取較小的；同時為了防止系統(tǒng)響應出現(xiàn)較大的超調(diào)，產(chǎn)生積分飽和，要求取小值，一般?。?。（2）當e和ec為中等大小時，為使系統(tǒng)響應具有較小的超調(diào)，應取較小值，取值要適中，在這種情況下的取值對系統(tǒng)的影響較大，取值要大小適中以保證系統(tǒng)的響應速度。（3）當e較小時，為使系統(tǒng)保持良好的穩(wěn)態(tài)性能，應增大、的值，同時為避免系統(tǒng)在設定值附近出現(xiàn)振蕩，并考慮系統(tǒng)的抗干擾性能，當ec較小時，可取值大些；當ec較大時，應取值小些【14】。模糊控制規(guī)則實質(zhì)上是人們對于一個受控對象實施控制過程的經(jīng)驗總結(jié)。其輸入量e、ec是人們所觀察到的受控對象對于某種物理量的偏差、偏差變化率的大小的模糊量。輸出量是人們根據(jù)輸入量的大小，以往經(jīng)驗的總結(jié)所給予受控對象的干預量大小。1． 模糊集合