屈紫君，夏懷成*，尚東星，柴曉東，楊樹軍

(燕山大學(xué) 車輛與能源學(xué)院，河北 秦皇島 066004)

0 引言

如今，汽車輔助駕駛系統(tǒng)和無人駕駛系統(tǒng)是研發(fā)熱點(diǎn)，這些系統(tǒng)都需要線控制動(dòng)系統(tǒng)來主動(dòng)控制輪缸壓力[1]，但由于線控制動(dòng)系統(tǒng)控制具有非線性的特點(diǎn)，因此壓力的控制精度成為難點(diǎn)。線控制動(dòng)系統(tǒng)分為電液制動(dòng)系統(tǒng)和電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)。電液制動(dòng)系統(tǒng)保留車上原有的傳統(tǒng)制動(dòng)管路，使用另外的控制機(jī)構(gòu)主動(dòng)增壓完成線控制動(dòng)；電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)則將傳統(tǒng)制動(dòng)系統(tǒng)中的油液制動(dòng)更改為電制動(dòng)[2-3]。本文基于電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)(Electronic Stability Controller,ESC)對(duì)線控制動(dòng)策略展開了研究，ESC屬于電液制動(dòng)系統(tǒng)，其不僅具備傳統(tǒng)液壓制動(dòng)系統(tǒng)的全部功能，而且可控性好、響應(yīng)速度快[4]。因此，近年來國內(nèi)外各大汽車廠商及學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究，國外如博世公司的ESC線控制動(dòng)產(chǎn)品已較為成熟，但國內(nèi)公司和高校對(duì)ESC線控制動(dòng)研究起步較晚，清華大學(xué)與天津英創(chuàng)匯智公司合作，進(jìn)行控制器開發(fā)，應(yīng)用于東風(fēng)股份公司的部分車型；浙江亞太機(jī)電公司的ESC線控制動(dòng)產(chǎn)品已應(yīng)用于東風(fēng)小康公司的部分車型。對(duì)于ESC線控制動(dòng)系統(tǒng)控制策略的研究，王治中等采用樣機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)的方法研究了電液制動(dòng)系統(tǒng)的PI控制[5]，提高了制動(dòng)過程中的平順性，但自適應(yīng)能力弱；林華岳等通過研究電液制動(dòng)系統(tǒng)的模糊辨識(shí)控制，比較了不同方案下的控制效果并進(jìn)行模型驗(yàn)證[6]，但依賴于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)；Han和Zhao分別提出了一種自適應(yīng)滑模液壓控制器和滑模觀測(cè)液壓控制器[7-8]，滑?？刂菩Ч?，但控制頻率高，應(yīng)用于實(shí)車時(shí)對(duì)控制器運(yùn)算能力要求較高。

本文在前人研究的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了邏輯門限控制與模糊控制有機(jī)結(jié)合的復(fù)合控制策略。邏輯門限控制魯棒性強(qiáng)，但控制精度低，因此結(jié)合計(jì)算量小的模糊控制將控制精度提高，并進(jìn)行仿真及實(shí)車驗(yàn)證。線控制動(dòng)系統(tǒng)根據(jù)接收到智能駕駛所需求的目標(biāo)壓力信號(hào)，不斷對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)速及高速開關(guān)閥進(jìn)行閉環(huán)控制，完成輪缸的增壓、保壓、減壓及泄壓過程，使輪缸實(shí)際壓力很好地跟隨目標(biāo)壓力，從而實(shí)現(xiàn)線控制動(dòng)控制策略的研究。

1 線控制動(dòng)系統(tǒng)

基于ESC的線控制動(dòng)系統(tǒng)總成包括制動(dòng)踏板、真空助力器、真空泵、制動(dòng)主缸、ESC、主缸壓力傳感器、輪缸壓力傳感器、液壓制動(dòng)卡鉗、EPB制動(dòng)卡鉗、制動(dòng)盤、制動(dòng)硬管和制動(dòng)軟管等，結(jié)構(gòu)如圖1所示。

ESC執(zhí)行器的液壓管路如圖2所示，可通過閥與電機(jī)的配合實(shí)現(xiàn)增壓、保壓、減壓與泄壓的主動(dòng)控制。

ESC線控制動(dòng)系統(tǒng)共有增壓、保壓、減壓、泄壓4個(gè)工作狀態(tài)。本文僅對(duì)電機(jī)、限壓閥及吸入閥的控制進(jìn)行研究，增、減壓閥保持常態(tài)。試驗(yàn)汽車的制動(dòng)管路為X型布置[9]，以左前-右后制動(dòng)回路為例，增壓時(shí)，限壓閥1通電關(guān)閉，吸入閥1通電打開，電機(jī)通電驅(qū)動(dòng)柱塞泵泵油，主缸內(nèi)的低壓制動(dòng)液被抽出，流經(jīng)吸入閥1、柱塞泵后變?yōu)楦邏褐苿?dòng)液，通過增壓閥1、2流入左前及右后輪缸；保壓時(shí)，限壓閥1通電關(guān)閉，吸入閥1斷電關(guān)閉，阻隔了制動(dòng)液流回到主缸；減壓時(shí)，限壓閥1通電，吸入閥1斷電關(guān)閉；泄壓時(shí)，限壓閥1、吸入閥1均保持常態(tài)。右前-左后制動(dòng)回路與此類似。4個(gè)狀態(tài)依次循環(huán)，從而實(shí)現(xiàn)了主動(dòng)制動(dòng)過程。

基于AMESim模型庫中的子模型[10]，依據(jù)ESC執(zhí)行器的工作原理建立仿真模型。本文研究的電磁閥均為二位二通的高速開關(guān)閥[11]，通過控制信號(hào)端口的高低壓來控制電磁閥的打開與關(guān)閉。電磁閥的最大流量是影響壓力的關(guān)鍵參數(shù)[12]，其中限壓閥、吸入閥、增壓閥和減壓閥的最大流量分別為2.57 L/min、3.20 L/min、2.35 L/min和2.50 L/min。柱塞泵是主動(dòng)建壓的動(dòng)力源，泵的排量及轉(zhuǎn)速直接影響到主動(dòng)建壓的性能，其中柱塞泵的排量為6.152×10-8m3/rad，轉(zhuǎn)速為796 r/min。

2 線控制動(dòng)系統(tǒng)控制策略設(shè)計(jì)

線控制動(dòng)系統(tǒng)在收到智能駕駛所需求的目標(biāo)壓力后，首先結(jié)合輪缸反饋回的實(shí)際壓力，利用邏輯門限控制綜合決策判斷出系統(tǒng)應(yīng)處于何種模式，并根據(jù)對(duì)應(yīng)的壓力模型得到基礎(chǔ)電機(jī)及電磁閥PWM，然后根據(jù)壓力誤差(目標(biāo)壓力與輪缸壓力之差)及基礎(chǔ)電機(jī)、電磁閥PWM，通過模糊控制器來動(dòng)態(tài)補(bǔ)償電機(jī)、電磁閥的PWM。最后綜合基礎(chǔ)PWM和補(bǔ)償PWM，輸入ESC液壓執(zhí)行單元，驅(qū)動(dòng)電機(jī)和電磁閥進(jìn)行相應(yīng)動(dòng)作，最終精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)智能駕駛所需的目標(biāo)壓力，其原理如圖3所示。

2.1 邏輯門限控制

無目標(biāo)壓力時(shí)系統(tǒng)處于泄壓模式，當(dāng)目標(biāo)壓力大于首次增壓門限值0.1 MPa時(shí)，系統(tǒng)進(jìn)入增壓模式；當(dāng)壓力誤差小于增壓誤差門限值0.2 MPa時(shí)，系統(tǒng)進(jìn)入保壓模式；在保壓階段，若壓力誤差大于增壓誤差門限值0.2 MPa時(shí)，系統(tǒng)將再次進(jìn)入增壓模式，若壓力誤差小于減壓門限值-0.3 MPa時(shí)，系統(tǒng)進(jìn)入減壓模式；若目標(biāo)壓力小于退出邏輯門限值0.05 MPa，系統(tǒng)進(jìn)入泄壓模式。如此完成壓力模式的選擇，其門限控制邏輯如圖4所示。

2.2 壓力模型

為了得到對(duì)應(yīng)壓力下的電機(jī)及電磁閥PWM，在本文研究中，采用標(biāo)定ESC液壓執(zhí)行單元增減壓特性的方法[13]。該方法是一種偏向工程實(shí)踐的高效方法[14]。

增壓特性測(cè)試方法是在不同的電機(jī)PWM下，進(jìn)行主動(dòng)增壓，使輪缸壓力達(dá)到8 MPa。電機(jī)PWM為12%～88%(電機(jī)PWM的有效區(qū)間)，間隔為4%，測(cè)試出了20組不同電機(jī)PWM下的輪缸壓力。計(jì)算出各電機(jī)PWM下各壓力點(diǎn)的增壓速率，此試驗(yàn)車選取1 MPa、3 MPa、5 MPa、7 MPa四個(gè)壓力點(diǎn)，得到了電機(jī)PWM、輪缸壓力及增壓速率三者的關(guān)系，前5組增壓速率表格如表1所示。減壓特性測(cè)試方法與此類似。

表1 增壓速率表

主動(dòng)增、減壓控制原理表達(dá)式如下：

Peor=Ptrg-Prel,

(1)

(2)

由式(1)可計(jì)算出誤差壓力Peor，其中Ptrg、Prel為目標(biāo)壓力與實(shí)際壓力；由式(2)可計(jì)算出期望壓力速率Ktrg，其中Kinc、Kdec為增、減壓速率因子，是由多次仿真試驗(yàn)得到的經(jīng)驗(yàn)值。

根據(jù)已判斷出的系統(tǒng)狀態(tài)，若系統(tǒng)處于主動(dòng)增壓模式，結(jié)合實(shí)際輪缸壓力及表1，通過插值法得到期望電機(jī)PWM，吸入閥PWM為1，限壓閥PWM為0；若處于主動(dòng)保壓模式，電機(jī)、限壓閥、吸入閥PWM均為0；若處于主動(dòng)減壓模式，通過插值法得到期望限壓閥PWM，電機(jī)、吸入閥PWM均為0；若處于泄壓模式，電機(jī)PWM為0，限壓閥、吸入閥PWM均為1。

2.3 模糊控制器

由于基礎(chǔ)電機(jī)及電磁閥PWM是由標(biāo)定得來的，且采用的是邏輯門限控制，故實(shí)際輪缸壓力曲線并不能很好地跟隨目標(biāo)壓力曲線，需要反饋控制，本文采用了魯棒性較強(qiáng)的模糊控制器[15]。根據(jù)壓力誤差及基礎(chǔ)電機(jī)、限壓閥PWM，分別設(shè)計(jì)了增壓及減壓模糊控制器，來計(jì)算補(bǔ)償PWM。以增壓模糊控制為例，輸入變量為壓力誤差和基礎(chǔ)電機(jī)PWM，輸出變量為補(bǔ)償電機(jī)PWM，其論域分別為[0，2.00]、[0.12，0.88]及[0，0.30]，輸入和輸出語言變量的模糊子集均為{NL，NM，NH}，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)制定模糊規(guī)則，如表2所示。減壓模糊控制與此類似。

表2 模糊控制規(guī)則表Tab.2 Fuzzy control rule table

3 仿真結(jié)果與實(shí)車試驗(yàn)結(jié)果分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證設(shè)計(jì)的ESC線控制動(dòng)控制策略的有效性，對(duì)比了本文控制策略下及PID控制策略下的的梯形目標(biāo)壓力變化仿真，并進(jìn)行了本文控制策略下的實(shí)車測(cè)試。實(shí)車測(cè)試要求在水平均一的高附路面，每次制動(dòng)前，制動(dòng)盤的溫度在50～100 ℃之間，制動(dòng)初速度在30～60 km/h之間，當(dāng)車速達(dá)到(50±5)km/h 時(shí)摘掉檔位，發(fā)出目標(biāo)壓力指令。

梯形目標(biāo)壓力測(cè)試曲線的斜率體現(xiàn)了ESC的主動(dòng)增減壓能力，曲線的穩(wěn)態(tài)直線體現(xiàn)了ESC的主動(dòng)保壓能力；測(cè)試曲線分為兩次增壓，模擬了駕駛員的分階段制動(dòng)，同時(shí)也反映了制動(dòng)系統(tǒng)典型的增壓-保壓-減壓過程，模擬了駕駛員典型的制動(dòng)減速工況。

測(cè)試綜合壓力曲線如圖5所示，可以明顯看出本文控制策略下的仿真壓力曲線更貼合目標(biāo)壓力曲線，實(shí)車測(cè)試曲線和仿真測(cè)試曲線在增壓及減壓階段基本重合，和目標(biāo)壓力相比，響應(yīng)延遲時(shí)間不超過300 ms，響應(yīng)速度快。

測(cè)試壓力誤差曲線如圖6所示，主動(dòng)增壓過程為5.42 s～7.5 s，11 s～13 s；主動(dòng)保壓過程為7.5 s～11 s，13 s～16.8 s；主動(dòng)減壓過程為16.8 s～20.8 s?？梢钥闯鲋鲃?dòng)增減壓過程中，由于液壓系統(tǒng)響應(yīng)有延遲，導(dǎo)致本文控制策略下的仿真壓力誤差在±0.1 MPa內(nèi)變化，而PID控制策略下的仿真壓力誤差在±0.2 MPa內(nèi)變化；主動(dòng)保壓過程中，本文控制策略下的仿真穩(wěn)態(tài)壓力誤差接近0 MPa，而PID控制策略下的仿真壓力誤差在±0.1 MPa內(nèi)變化；無論是增保減中的任何一個(gè)階段，本文控制策略的控制精度均高于PID控制策略。本文控制策略下的實(shí)車壓力誤差，主動(dòng)增減壓過程中在±0.3 MPa內(nèi)變化，主動(dòng)保壓過程中在±0.15 MPa內(nèi)變化，驗(yàn)證了本文所設(shè)計(jì)控制策略的正確性，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

增壓過程中電機(jī)PWM的變化如圖7所示，可以看出在增壓過程中，目標(biāo)壓力信號(hào)剛出現(xiàn)時(shí)，壓力誤差大，由此算出需要較大的增壓速率，故插值得出的基礎(chǔ)電機(jī)PWM較大，模糊控制器計(jì)算的補(bǔ)償電機(jī)PWM較?。浑S著輪缸壓力的增加，壓力誤差減小，基礎(chǔ)電機(jī)PWM減小，補(bǔ)償電機(jī)PWM較大，直至壓力誤差小于增壓誤差門限值，系統(tǒng)進(jìn)入保壓階段，基礎(chǔ)電機(jī)PWM減為0。減壓過程中限壓閥PWM變化與此類似。

4 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)了一種邏輯門限控制與模糊控制有機(jī)結(jié)合的復(fù)合控制策略，充分利用了門限控制的邏輯和模糊控制的語言規(guī)則信息，應(yīng)用AMESim和Simulink聯(lián)合仿真，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)控制策略的有效性，并成功應(yīng)用于實(shí)車測(cè)試。仿真及實(shí)車測(cè)試結(jié)果表明：設(shè)計(jì)的控制策略使輪缸壓力可以很好地跟隨目標(biāo)壓力，響應(yīng)延遲不超過300 ms，響應(yīng)速度快，穩(wěn)態(tài)壓力誤差控制在±0.15 MPa內(nèi)，控制精度高。該系統(tǒng)大大提高了輔助駕駛和無人駕駛系統(tǒng)的主動(dòng)安全性，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。