为了使液压再生制动单独工作时具备防抱死功能,通过变量液压泵进行制动能量回收,在制动时以各路面峰值附着系数的波动区间为识别区间进行路面识别,以识别路面的最佳滑移率为控制目标,通过调整液压泵的排量来调节再生制动力矩。通过Amesim和Simulink进行联合仿真,结果表明该系统在制动时能够快速准确地完成路面识别,液压再生制动具备防抱死功能,最后通过道路实验对路面识别方法作了进一步验证。

目前关于轮毂电机驱动电动汽车的驱动防滑模糊控制,只能针对特定滑转率进行控制,不能对变化的路面附着条件进行估计并且以此为控制目标进行控制。针对上述问题,建立了基于模糊控制的路面识别器,能够对峰值路面附着系数及路面最佳滑转率进行估计;优化了传统的模糊控制器,能够根据路面识别器所估计的最佳滑转率进行控制,并实现较为精确的跟随。对仿真模型进行验证,仿真结果表明,所建立的仿真模型具有较好的响应特性,路面识别器能够很好地对路面进行识别,并且模糊控制器能够较优地使车辆滑转率保持在理想滑转率附近。

行驶路面的实时精准辨识对车辆制动性能具有重要意义。本文基于车辆制动特性的分析提出一种新的基于n次型函数的多维数据高速拟合方法。此方法采用高维n次曲面拟合函数和生成正交信号求内积系数的方法求解拟合参数,并将其应用于路面辨识器的设计。仿真表明,提出的基于n次型函数的多维数据高速拟合方法具有速度快、效率高、鲁棒性强等特性,利用n次型设计的路面辨识器能较精确地识别路面附着系数。

针对非线性悬架系统,基于多目标布谷优化和路面识别算法,研究不同路面等级下悬架非线性系统特性,实现根据路面等级调整控制参数的目的.首先建立四分之一车辆模型,选取电流为优化变量,簧载质量加速度和轮胎动行程为优化目标;然后利用布谷优化算法求取不同路面下悬架最优参数,并利用路面识别方法得到当前路面等级,结合悬架性能需求实现悬架在不同路面下自适应调节.仿真结果表明1)控制算法可根据不同路面情况自适应调整悬架参数,提高系统性能;2)相比于传统粒子群优化方法(PSO),基于布谷优化算法得到的控制电流能提供更为理想的悬架系统性能.

在轮缸压力实时测量的串联式复合制动系统中，针对由于制动响应延迟所造成的制动力超调量过大和波动剧烈的问题，提出新型ABS（anti-lock brake system）自寻优控制策略。建立ABS液压制动调节器、制动器及车辆纵向动力学模型，并采用原始ABS自寻优策略进行仿真分析。仿真结果表明，由于制动系统响应延迟，液压制动力波动较大。通过分析制动力的调节与变化原理，在原控制策略基础上，增加了制动液压的保压、阶梯增压阶段，并增加了依据地面制动力变化，进行路面辨识的模块。研究结果表明，所提出的改进型ABS自寻优控制策略改善了制动效果，可自动适应不同的路面，具有一定的鲁棒性。