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基于最优滑移率控制策略的ABS联合仿真
被引量：
2
1
作者
郭艳花
李岳林
+1 位作者
刘乔华
左萃
《公路与汽运》
2012年第2期16-21,共6页
在分析整车多体动力学模型的基础上,设计了基于最优滑移率的制动防抱死系统(ABS)控制模块;通过分析控制系统参数对控制效果的影响,选择最优控制参数进行整车联合仿真。仿真结果表明,其附着系数利用率较好地符合国家制动系统测试标准,验...
在分析整车多体动力学模型的基础上,设计了基于最优滑移率的制动防抱死系统(ABS)控制模块;通过分析控制系统参数对控制效果的影响,选择最优控制参数进行整车联合仿真。仿真结果表明,其附着系数利用率较好地符合国家制动系统测试标准,验证了基于最优滑移率的ABS控制方法的可行性。
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关键词
汽车
最优滑移率
制动防抱死系统(ABS)
SIMULINK
Adams_Car
联合仿真
在线阅读
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职称材料
基于神经网络路面识别的电动汽车ABS控制研究
被引量：
11
2
作者
王国微
尹安东
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第7期878-883,共6页
为了充分利用路面附着能力以提高电动汽车的制动安全性,文章提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络路面识别的电动汽车制动防抱死系统(anti-lock braking system,ABS)控制方法。采用RBF神经网络进行路面识别,将...
为了充分利用路面附着能力以提高电动汽车的制动安全性,文章提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络路面识别的电动汽车制动防抱死系统(anti-lock braking system,ABS)控制方法。采用RBF神经网络进行路面识别,将识别出的最优滑移率作为目标参数,以此设计了一种模糊控制与预测控制相结合的ABS控制策略,同时制定了制动力矩分配策略,从而确保制动系统可靠工作并实现制动能量回收,最后基于CarSim与Matlab/Simulink仿真平台进行了实例样车仿真分析。仿真结果表明,该路面识别方法可以准确识别当前路面状态,ABS控制策略下的制动距离相对于模糊控制策略缩短了6.57%,制动能量回收提高了3.9%。
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关键词
电动汽车
路面识别
最优滑移率
制动防抱死系统(ABS)
模糊预测控制
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职称材料
题名
基于最优滑移率控制策略的ABS联合仿真
被引量：
2
1
作者
郭艳花
李岳林
刘乔华
左萃
机构
长沙理工大学汽车与机械工程学院
出处
《公路与汽运》
2012年第2期16-21,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51176014)
湖南省研究生科研创新项目(CX2010B369)
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20104316110002)
文摘
在分析整车多体动力学模型的基础上,设计了基于最优滑移率的制动防抱死系统(ABS)控制模块;通过分析控制系统参数对控制效果的影响,选择最优控制参数进行整车联合仿真。仿真结果表明,其附着系数利用率较好地符合国家制动系统测试标准,验证了基于最优滑移率的ABS控制方法的可行性。
关键词
汽车
最优滑移率
制动防抱死系统(ABS)
SIMULINK
Adams_Car
联合仿真
分类号
U463.99 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于神经网络路面识别的电动汽车ABS控制研究
被引量：
11
2
作者
王国微
尹安东
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第7期878-883,共6页
基金
国家科技支撑计划资助项目(2013BAG08B01)
国家新能源汽车重点研发计划资助项目(2017YFB0103200)。
文摘
为了充分利用路面附着能力以提高电动汽车的制动安全性,文章提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络路面识别的电动汽车制动防抱死系统(anti-lock braking system,ABS)控制方法。采用RBF神经网络进行路面识别,将识别出的最优滑移率作为目标参数,以此设计了一种模糊控制与预测控制相结合的ABS控制策略,同时制定了制动力矩分配策略,从而确保制动系统可靠工作并实现制动能量回收,最后基于CarSim与Matlab/Simulink仿真平台进行了实例样车仿真分析。仿真结果表明,该路面识别方法可以准确识别当前路面状态,ABS控制策略下的制动距离相对于模糊控制策略缩短了6.57%,制动能量回收提高了3.9%。
关键词
电动汽车
路面识别
最优滑移率
制动防抱死系统(ABS)
模糊预测控制
Keywords
electric vehicle
road recognition
optimal slip rate
anti-lock braking system(ABS)
fuzzy predictive control
分类号
U462.1 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于最优滑移率控制策略的ABS联合仿真
郭艳花
李岳林
刘乔华
左萃
《公路与汽运》
2012
2
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职称材料
2
基于神经网络路面识别的电动汽车ABS控制研究
王国微
尹安东
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
11
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职称材料
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