一种线控制动车辆滑移率控制方法和系统

1.本发明提出了一种线控制动车辆滑移率控制方法和系统，涉及车辆线控制动领域。


背景技术：

2.自动驾驶是引领未来的颠覆性技术，将对社会发展产生深远影响，是全球汽车产业升级和交通发展模式变革的战略制高点。其中，滑移率控制是确保车辆在制动过程中保持稳定的关键因素，是精确处理紧急避撞的前提，对于实现高级别无人驾驶，拓宽自动驾驶的安全边界、加速技术落地具有重要意义。
3.作为自动驾驶车辆的核心底层技术，线控制动技术的发展为滑移率控制注入了更多的可能性，不同的线控制动系统对于实现滑移率控制有着不同的影响。电机伺服式液压线控制动系统以伺服电机推动制动主缸实现主动制动。根据伺服电机和驾驶员是否直接推动统一制动主缸，电机伺服式液压线控制动系统可以进一步分为以博世ibooster为代表的单主缸方案和以大陆mkc1为代表的双主缸方案。无论是单主缸还是双主缸方案，电机伺服推动主缸制动液实现主动制动均为该种液压线控制动系统的实现技术原理。其系统控制简单，响应速度快，因此在滑移率控制上具有很大的优势，具备精密控制车辆滑移率的潜力。
4.然而，自动驾驶对安全性的要求很高，当前紧急避撞工况下车辆的可控性不足、控制不精确严重限制了自动驾驶技术的落地和推广。目前自动驾驶主要应用于常规行驶工况，无法应对高速避撞等突发工况，这也是导致自动驾驶事故的重要原因之一。


技术实现要素：

5.针对上述问题，本发明的目的是提供一种线控制动车辆滑移率控制方法和系统，针对电机伺服式液压线控制动系统响应速度快、响应精度高的特点，设计了基于预设性能的精密滑移率控制方法。
6.为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：
7.第一方面，本发明提供一种线控制动车辆滑移率控制方法，包括以下步骤：
8.基于采集的被控车辆的车辆速度、车轮转速以及当前路面附着系数，判断是否需要对滑移率控制进行激活：
9.若需要激活则基于预先构建的面向控制的滑移率控制系统模型以及预设性能控制策略，对路面附着系数进行估计，并由车辆自身电机伺服线控制动系统利用估计得到的路面附着系数对被控车辆进行控制；
10.否则，由车辆自身电机伺服线控制动系统利用当前路面附着系数对被控车辆进行控制。
11.进一步，所述判断是否需要对滑移率控制进行激活，包括：
12.基于采集的被控车辆的车辆速度和车轮转速得到当前的车辆滑移率；
13.将当前的车辆滑移率与预设的滑移率控制触发阈值进行比较，若滑移率控制触发
阈值大于当前的车辆滑移率，则触发滑移率控制模式。
14.进一步，所述基于预先构建的面向控制的滑移率控制系统模型以及预设性能控制策略，对路面附着系数进行估计，包括：
15.采集被控车辆车轮所受地面支撑力和当前路面附着系数，生成最优滑移率目标值；
16.基于最优滑移率目标值和被控车辆的当前滑移率，采用预设性能控制策略对路面附着系数进行估计。
17.进一步，所述采集被控车辆车轮所受地面支撑力和当前路面附着系数，生成最优滑移率目标值，包括：
18.对被控车辆在运行过程中车轮的受力情况进行分析，并建立轮胎动力学模型；
19.确定被控车辆的滑移率动力学模型；
20.基于建立的轮胎动力学模型和滑移率动力学模型，得到面向控制的滑移率控制系统模型；
21.基于面向控制的滑移率控制系统模型以及被控车辆车轮所受地面支撑力和当前路面附着系数，计算得到最优滑移率目标值。
22.进一步，所述基于最优滑移率目标值和被控车辆的当前滑移率，采用预设性能控制策略对路面附着系数进行估计，包括：
23.根据滑移率控制系统和电机伺服线控制动系统的状态响应要求，选取预设性能参数，设计预设性能函数；
24.基于确定的预设性能函数，进行第一次误差变换，得到中间控制输入量x
2d
从而实现通过预设性能函数对系统误差的约束；
25.基于确定的预设性能函数，进行第二次误差变量，得到路面附着系数。
26.进一步，所述预设性能函数为：
[0027][0028]
其中，φ1(t)为光滑函数，且其满足下述条件：
[0029]
a、φ1(t)单调递减，并且φ1(t)＞0；
[0030]
b、在初始条件下，φ1(0)＞|e1(0)|；
[0031]
c、当时间趋近与无穷大时，函数的极限存在，且
[0032]
d、δ
10
≥δ
1∞
＞0,
[0033]
其中，δ
10
、δ
1∞
和a1分别代表预先设定的合理移率控制误差的上边界，下边界以及收敛速度，均无单位。
[0034]
进一步，所述电机伺服线控制动系统的输入为：
[0035][0036]
其中，u代表电机伺服线控制动系统的位移控制输入，单位为m。
[0037]
第二方面，本发明提供一种线控制动车辆滑移率控制系统，包括：
[0038]
激活判断模块，用于基于采集的被控车辆的车辆速度、车轮转速以及当前路面附着系数，判断是否需要对滑移率控制进行激活，若需要激活则发送信号到路面附着系数估计模块，否则发送信号到车辆自身电机伺服线控制动系统：
[0039]
滑移率控制模块，用于基于预先构建的面向控制的滑移率控制系统模型以及预设性能控制策略，对路面附着系数进行估计，并由车辆自身电机伺服线控制动系统利用估计得到的路面附着系数对被控车辆进行控制；
[0040]
常规控制模块，用于车辆自身电机伺服线控制动系统利用当前路面附着系数对被控车辆进行控制。
[0041]
第三方面，本发明提供一种处理设备，所述处理设备至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现所述线控制动车辆滑移率控制方法的步骤。
[0042]
第四方面，本发明提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现所述线控制动车辆滑移率控制方法的步骤。
[0043]
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
[0044]
本发明通过预设性能方法，线控制动车辆的滑移率响应的瞬态和稳态性能可以预先设定，从而满足技术发展的要求；相比于传统基于经验的比例-微分-积分方法，本发明具有基于模型的精确特性；相比于普通的诸如滑膜控制方法，本发明具有提前预设滑移率动态、稳态响应的特性；本发明可以实现预先设定车辆的滑移率控制的瞬态和稳态响应要求，通过严谨的数学证明，滑移率在本方法的控制下必然实现预先设定的性能。本发明提出的方法能够提高基于电机伺服式线控制动系统的车辆滑移率控制精度，保证更为精确的制动力输出。本发明对于提高未来高级别线控自动驾驶车辆实现紧急避撞具有基础性作用。
附图说明
[0045]
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中：
[0046]
图1是本发明实施例提供的物理系统模型示意图；
[0047]
图2是本发明实施例中提供的预设性能函数与被控系统误差之间的关系图；
[0048]
图3是本发明实施例提供的线控制动车辆滑移率控制方法流程示意图。
具体实施方式
[0049]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0050]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包
括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0051]
本发明的一些实施例中，提供一种线控制动车辆滑移率控制方法，通过预设性能方法，对线控制动车辆的滑移率响应的瞬态和稳态性能进行预先设定，可以实现预先设定车辆的滑移率控制的瞬态和稳态响应要求，能够提高基于电机伺服式线控制动系统的车辆滑移率控制精度，保证更为精确的制动力输出。
[0052]
与之相对应地，本发明的一些实施例中，还提供一种线控制动车辆滑移率控制系统、设备和介质。
[0053]
实施例1
[0054]
如图1所示，本实施例提供一种线控制动车辆滑移率控制方法，包括以下步骤：
[0055]
1)基于采集的被控车辆的车辆速度和车轮转速得到当前的车辆滑移率，判断是否需要对滑移率控制进行激活，若需要激活则进入步骤2)，否则进入步骤3)；
[0056]
2)基于预先构建的面向控制的滑移率控制系统模型以及预设性能控制策略，对路面附着系数进行估计，由车辆自身电机伺服线控制动系统利用估计得到的路面附着系数对被控车辆进行控制；
[0057]
3)基于压力-位置双闭环控制策略，由车辆自身电机伺服线控制动系统利用测量到的当前路面附着系数对被控车辆进行控制。
[0058]
优选地，上述步骤1)中，包括以下步骤：
[0059]
1.1)基于采集的被控车辆的车辆速度和车轮转速得到当前的车辆滑移率λ。
[0060]
在车辆控制领域，车辆的滑移率定义如下：
[0061][0062]
其中，v
x
代表车辆的纵向速度，单位为m/s；ωr代表车轮的转速。
[0063]
1.2)将当前的车辆滑移率与预设的滑移率控制触发阈值λs进行比较，若滑移率控制触发阈值大于当前的车辆滑移率，则触发滑移率控制模式。
[0064]
其中，滑移率控制触发阈值λs依据路面情况的不同进行设定，一般选取范围为0.15-0.2。
[0065]
优选地，上述步骤2)中，对路面附着系数进行估计时，包括以下步骤：
[0066]
2.1)采集被控车辆车轮所受地面支撑力和当前路面附着系数，生成最优滑移率目标值λd。
[0067]
其中，车轮所受地面支撑力用fz表示，单位为n；当前路面的附着系数用μ
est
表示，无单位；且两个参量的测量是车辆控制领域的基础功能，测量方法不再本发明中详细论述。
[0068]
2.2)基于最优滑移率目标值λd和被控车辆的当前滑移率λ，采用预设性能控制策略对路面附着系数进行估计。
[0069]
优选地，上述步骤2.1)中，生成最优滑移率目标值λd的方法，包括以下步骤：
[0070]
2.1.1)对被控车辆在运行过程中车轮的受力情况进行分析，并建立轮胎动力学模型。
[0071]
如图1所示，为车辆在运行过程中车轮的受力情况。其中，road代表路面，wheel代表车轮，fz代表车轮所受地面支撑力，fw代表车轮所受地面的纵向阻力，ωr代表车轮的转速，v
x
代表车辆的速度，r代表车轮半径。
[0072]
由此，车辆制动过程的轮胎动力学模型可以表示如下：
[0073][0074]
其中，j代表车轮的转动惯量，单位为kgm2；代表车轮的转动角加速度，单位为rad/m2；mw代表1/4的车身质量，单位为kg；代表车辆的纵向加速度，单位为m/s2；tb代表制动力矩，单位为nm；fa代表车辆所受空气阻力，单位为n。
[0075]
2.1.2)确定被控车辆的滑移率动力学模型。
[0076]
对于车轮所受地面的纵向阻力fw，具有多种模型可以描述，本发明采用下述模型描述：
[0077][0078]
其中，μ(λ)代表车辆的路面附着系数，无单位；λ代表车辆的滑移率，无单位；fz代表车轮所受地面支撑力，单位为n；c1,c2和c3均为形状参数，无单位。
[0079]
对滑移率λ进行求导，有
[0080][0081]
其中，代表滑移率对时间的导数，无单位；tb代表施加于被制动车轮的制动转矩，单位为nm。在液压制动系统中，tb可以表示为如下形式：
[0082][0083]
其中,x代表线控制动器内制动主缸推杆位移，单位为m；代表推杆的速度，单位为m/s；rb代表从制动卡钳到车轮轮芯的半径，单位为m；ab代表制动卡钳的摩擦面积，单位为m2；k
p
代表压力-主缸推杆位移系数，单位为mpa/m；u代表制动系统的位移控制输入，单位为m；τ代表制动系统的惯性系数，单位为1/s；t代表时间，单位为s；dm代表车轮端的扰动输入，单位为1/s；k
in
代表控制输入增益，无单位；c代表增益修正系数，单位为1/s。
[0084]
2.1.3)基于建立的轮胎动力学模型和滑移率动力学模型，得到面向控制的滑移率控制系统模型。
[0085]
令
[0086][0087]
其中，f(x)、k代表两个临时代换，从而方便后续论述。
[0088]
将上述代换带入车辆轮胎动力学模型与滑移率动力学模型，可得：
[0089][0090]
令x2＝x,x1＝λ，经上述整理与代换，面向控制的滑移率控制系统模型可以表示如下，
[0091][0092]
其中，u代表电机伺服线控制动系统的位移控制输入，单位为m；和
[0093]
分别代表λ和x对时间的导数，单位分别为1/s和m/s；dw代表制动系统端的扰动输入，单位为m/s。
[0094]
2.1.4)基于面向控制的滑移率控制系统模型以及被控车辆车轮所受地面支撑力和当前路面附着系数，计算得到最优滑移率目标值。
[0095]
系统的滑移率跟踪误差可以表示为：
[0096]
e1＝x
1-x
1d
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0097]
其中，x
1d
＝λd代表最优滑移率目标值；e1代表滑移率跟踪误差，无单位。
[0098]
优选地，上述步骤2.2)中，基于最优滑移率λd和被控车辆的当前滑移率λ，采用预设性能控制策略对路面附着系数进行估计的方法，包括以下步骤：
[0099]
2.2.1)根据滑移率控制系统和电机伺服线控制动系统的状态响应要求，即系统瞬态和稳态特性，选取预设性能参数，设计预设性能函数。
[0100]
为了准确约束推杆位移的瞬态及稳态响应，引入预设性能函数如下：
[0101][0102]
其中，φ1(t)为光滑函数，其满足下述条件：
[0103]
a、φ1(t)单调递减，并且φ1(t)＞0；
[0104]
b、在初始条件下，φ1(0)＞|e1(0)|；
[0105]
c、当时间趋近与无穷大时，函数的极限存在，且
[0106]
d、δ
10
≥δ
1∞
＞0,
[0107]
其中，δ
10
、δ
1∞
和a1分别代表预先设定的合理移率控制误差的上边界，下边界以及收敛速度，均无单位。
[0108]
如图3所示，为预设性能函数与被控系统误差之间的关系。由此可知，只需根据瞬态及稳态性能需要设计参数δ
1∞
,δ
10
,a1即可实现对系统状态性能的显式约束。
[0109]
2.2.2)基于确定的预设性能函数，进行第一次误差变换，得到中间控制输入量x
2d
从而实现通过预设性能函数对系统误差的约束。
[0110]
其中，基于滑移率跟踪误差e1和光滑函数进行第一次误差变换，得到新的系统误差，记为第一变换误差z1如下：
[0111]
[0112]
第一变换误差的一阶导数可以表示如下：
[0113][0114]
其中，和分别为滑移率跟踪误差e1和光滑函数φ1(t)的一阶导数；ξ1为中间变量，记为ξ1＝φ1(t)/(φ1(t)-|e1|)2。
[0115]
为了设计稳定收敛的控制器，选取如下第一部分李雅普诺夫函数：
[0116][0117]
其中，为最优滑移率目标值的一阶导数；x
2d
为中间控制输入变量，且设计中间控制输入x
2d
为：
[0118][0119]
其中，k
nc11
、k
nc12
、k
nc13
均为大于0的控制参数，β
nc
为正控制参数，代表车辆所受扰动。
[0120]
2.2.3)基于中间控制输入量，进行第二次误差变量，得到路面附着系数μ。
[0121]
其中，基于中间控制输入量得到系统误差e2，并进行第二次误差变换，得到第二变换误差z2及导数为：
[0122]
e2＝x
2-x
2d
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)
[0123][0124][0125]
其中，ξ2＝φ2(t)/(φ2(t)-|e2|)2。
[0126]
选取第二部分的李雅普诺夫函数，并代入被控系统模型与误差变换如下：
[0127][0128]
最终设计系统的控制输入如下：
[0129][0130]
至此，控制器设计完毕。应用前述设计的控制方法，对于基于电机伺服式车用线控制动系统的车辆的滑移率可以得到稳定的约束瞬态及稳态性能的控制。从而实现对车辆的制动力准确且高效的控制。
[0131]
实施例2
[0132]
上述实施例1提供了一种线控制动系统滑移率控制方法，与之相对应地，本实施例提供一种线控制动系统滑移率控制系统。本实施例提供的系统可以实施实施例1的一种线控制动系统滑移率控制方法，该系统可以通过软件、硬件或软硬结合的方式来实现。例如，该系统可以包括集成的或分开的功能模块或功能单元来执行实施例1各方法中的对应步骤。由于本实施例的系统基本相似于方法实施例，所以本实施例描述过程比较简单，相关之处可以参见实施例1的部分说明即可，本实施例提供的系统的实施例仅仅是示意性的。
[0133]
本实施例提供的一种线控制动系统滑移率控制系统，包括：
[0134]
激活判断模块，用于基于采集的被控车辆的车辆速度和车轮转速得到当前的车辆滑移率，判断是否需要对滑移率控制进行激活，若需要激活则发送信号到滑移率控制模块，否则发送信号到常规控制模块；
[0135]
滑移率控制模块，用于基于预先构建的面向控制的滑移率控制系统模型以及预设性能控制策略，对路面附着系数进行估计；
[0136]
常规控制模块，用于利用估计得到的路面附着系数，由车辆自身电机伺服线控制动系统基于压力-位置双闭环控制策略对被控车辆进行控制。
[0137]
实施例3
[0138]
本实施例提供一种与本实施例1所提供的线控制动系统滑移率控制方法对应的处理设备，处理设备可以是用于客户端的处理设备，例如手机、笔记本电脑、平板电脑、台式机电脑等，以执行实施例1的方法。
[0139]
所述处理设备包括处理器、存储器、通信接口和总线，处理器、存储器和通信接口通过总线连接，以完成相互间的通信。存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行本实施例1所提供的线控制动系统滑移率控制
方法。
[0140]
在一些实施例中，存储器可以是高速随机存取存储器(ram：random access memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0141]
在另一些实施例中，处理器可以为中央处理器(cpu)、数字信号处理器(dsp)等各种类型通用处理器，在此不做限定。
[0142]
实施例4
[0143]
本实施例1的线控制动系统滑移率控制方法可被具体实现为一种计算机程序产品，计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本实施例1所述的线控制动系统滑移率控制方法的计算机可读程序指令。
[0144]
计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。
[0145]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

技术特征：
1.一种线控制动车辆滑移率控制方法，其特征在于，包括以下步骤：基于采集的被控车辆的车辆速度、车轮转速以及当前路面附着系数，判断是否需要对滑移率控制进行激活：若需要激活则基于预先构建的面向控制的滑移率控制系统模型以及预设性能控制策略，对路面附着系数进行估计，并由车辆自身电机伺服线控制动系统利用估计得到的路面附着系数对被控车辆进行控制；否则，由车辆自身电机伺服线控制动系统利用当前路面附着系数对被控车辆进行控制。2.如权利要求1所述的一种线控制动车辆滑移率控制方法，其特征在于，所述判断是否需要对滑移率控制进行激活，包括：基于采集的被控车辆的车辆速度和车轮转速得到当前的车辆滑移率；将当前的车辆滑移率与预设的滑移率控制触发阈值进行比较，若滑移率控制触发阈值大于当前的车辆滑移率，则触发滑移率控制模式。3.如权利要求2所述的一种线控制动车辆滑移率控制方法，其特征在于，所述基于预先构建的面向控制的滑移率控制系统模型以及预设性能控制策略，对路面附着系数进行估计，包括：采集被控车辆车轮所受地面支撑力和当前路面附着系数，生成最优滑移率目标值；基于最优滑移率目标值和被控车辆的当前滑移率，采用预设性能控制策略对路面附着系数进行估计。4.如权利要求3所述的一种线控制动车辆滑移率控制方法，其特征在于，所述采集被控车辆车轮所受地面支撑力和当前路面附着系数，生成最优滑移率目标值，包括：对被控车辆在运行过程中车轮的受力情况进行分析，并建立轮胎动力学模型；确定被控车辆的滑移率动力学模型；基于建立的轮胎动力学模型和滑移率动力学模型，得到面向控制的滑移率控制系统模型；基于面向控制的滑移率控制系统模型以及被控车辆车轮所受地面支撑力和当前路面附着系数，计算得到最优滑移率目标值。5.如权利要求3所述的一种线控制动车辆滑移率控制方法，其特征在于，所述基于最优滑移率目标值和被控车辆的当前滑移率，采用预设性能控制策略对路面附着系数进行估计，包括：根据滑移率控制系统和电机伺服线控制动系统的状态响应要求，选取预设性能参数，设计预设性能函数；基于确定的预设性能函数，进行第一次误差变换，得到中间控制输入量x
2d
从而实现通过预设性能函数对系统误差的约束；基于确定的预设性能函数，进行第二次误差变量，得到路面附着系数。6.如权利要求5所述的一种线控制动车辆滑移率控制方法，其特征在于，所述预设性能函数为：φ1(t)＝(δ
10-δ
1∞
)e-a1
(t)+δ
1∞
其中，φ1(t)为光滑函数，且其满足下述条件：
a、φ1(t)单调递减，并且φ1(t)＞0；b、在初始条件下，φ1(0)＞|e1(0)|；c、当时间趋近与无穷大时，函数的极限存在，且d、δ
10
≥δ
1∞
＞0,其中，δ
10
、δ
1∞
和a1分别代表预先设定的合理移率控制误差的上边界，下边界以及收敛速度，均无单位。7.如权利要求5所述的一种线控制动车辆滑移率控制方法，其特征在于，所述电机伺服线控制动系统的输入为：其中，u代表电机伺服线控制动系统的位移控制输入，单位为m。8.一种线控制动车辆滑移率控制系统，其特征在于，包括：激活判断模块，用于基于采集的被控车辆的车辆速度、车轮转速以及当前路面附着系数，判断是否需要对滑移率控制进行激活，若需要激活则发送信号到路面附着系数估计模块，否则发送信号到车辆自身电机伺服线控制动系统：滑移率控制模块，用于基于预先构建的面向控制的滑移率控制系统模型以及预设性能控制策略，对路面附着系数进行估计，并由车辆自身电机伺服线控制动系统利用估计得到的路面附着系数对被控车辆进行控制；常规控制模块，用于车辆自身电机伺服线控制动系统利用当前路面附着系数对被控车辆进行控制。9.一种处理设备，所述处理设备至少包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行以实现权利要求1到7任一项所述线控制动车辆滑移率控制方法的步骤。10.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现根据权利要求1到7任一项所述线控制动车辆滑移率控制方法的步骤。

技术总结
本发明涉及一种线控制动车辆滑移率控制方法和系统，包括以下步骤：基于采集的被控车辆的车辆速度、车轮转速以及当前路面附着系数，判断是否需要对滑移率控制进行激活：若需要激活则基于预先构建的面向控制的滑移率控制系统模型以及预设性能控制策略，对路面附着系数进行估计，并由车辆自身电机伺服线控制动系统利用估计得到的路面附着系数对被控车辆进行控制；否则，由车辆自身电机伺服线控制动系统利用当前路面附着系数对被控车辆进行控制。采用本发明方法，车辆制动滑移过程中的关键参数滑移率的动态及稳态响应误差均可以在有限时间内收敛到预先设定的误差边界内。因此，本发明可以广泛应用于车辆的滑移率控制。本发明可以广泛应用于车辆的滑移率控制。本发明可以广泛应用于车辆的滑移率控制。


技术研发人员：季园 张俊智 何承坤 韩金恒
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2023.04.13
技术公布日：2023/6/28