防抱死制动系统极值寻求控制
了解如何优化防抱死制动系统的制动扭矩,以最大限度地减少车辆的停止距离。使用极值搜索控制块通过优化所需的车轮滑移来最大化道路和轮胎表面之间的摩擦系数特性。该块通过正弦信号调制所需车轮滑移量,解调得到扰动目标函数,并对解调后的信号进行积分来更新所需车轮滑移量,从而跟踪摩擦系数特征函数的最大值。比较车辆在硬制动条件下有防抱死制动系统和没有防抱死制动系统的制动性能。
在本视频中,我们将了解如何使用极值寻求控制来优化防抱死制动系统的制动扭矩,并将制动距离最小化。首先,让我们看看防抱死制动系统是如何工作的概念。
在车辆中,作用在轮胎周长上的摩擦力与摩擦系数成正比。该摩擦系数在非零车轮滑移值较低时达到最大值,并随着滑移的增加而减小。在艰难的制动条件下,防抱死制动系统将试图通过调整制动扭矩来最大限度地提高摩擦系数,以保持理想的车轮滑移。这将有助于车辆来一个可控的停止,防止车轮锁定。
在该子系统中,我们模拟了具有防抱死制动系统的车辆的制动特性。它接收一个所需的车轮滑移值,并调节制动扭矩以实现该车轮滑移。在子系统内部,我们可以看到车辆和车轮的速度,以及车辆在制动时行驶的距离。
还建立了由该表达式计算的路面与轮胎表面之间的摩擦系数和车轮总滑移量。首先,让我们考虑没有防抱死制动系统的硬制动情况。这将导致车轮锁定,意味着车轮滑移成为一个。我们将通过将防抱死制动系统所需的车轮滑移设置为这个固定块来诱导车轮锁死。
已经为该场景运行了模拟。在这里,你可以看到轮子的角速度迅速减少到0,这意味着轮子开始在地面上打滑。车辆的速度会慢慢降低,从35米/秒左右的初始速度停下来需要大约180米12秒。
现在让我们继续讨论启用防抱死制动系统的情况。我们将使用极值寻求控制来找到防抱死制动系统应该达到的理想的车轮滑移,以最大限度地提高摩擦系数特性,从而使停止距离最小化。我们将使用R2021a的Simulink控制设计中引入的极值寻求控制块。万博1manbetx
该模块创建了一种无模型的实时自适应控制方法,用于自动计算最优控制参数,使静态或动态目标函数最大化。它通过调制跟踪目标函数的最大值,否则用正弦信号扰动被优化的参数,解调得到的扰动目标函数,并通过对解调信号积分来更新参数值。
在这个例子中,这个块的输入是目标函数,也就是我们想要最大化的摩擦系数。输出将是防抱死制动系统的最佳控制输入——即理想的车轮滑移。该块的框图显示了控制器是如何设计的,并让我们设置极值寻求控制器的参数。
在参数中,我们将设置要调优的参数数量为1,因为我们只调优所需的车轮滑移。现在我们需要为期望的车轮滑移提供一个良好的初始条件,以便控制器收敛到最优值。我们取初始滑移量为0.15。
对于调制解调信号的频率,我们需要选择一个低于重要系统动态频率的频率。让我们设置为0.7弧度每秒。接下来,学习率控制块滑动参数的速率。我们将这个增益设为0.3。
调制信号和解调信号的乘积以及学习率,控制了算法的收敛速度。对于大多数应用,解调振幅远大于调制振幅。因此,对于这个应用程序,我们将分别将其设置为1和0.02。
接下来,让我们指定调制和解调信号的相位。对于这种应用,解调相位phi 1和调制相位phi 2被设置为参数2和0。对于你的应用,设置1和2使得cos(1 - 2)大于0。
现在,我们将使高通滤波器在解调前去除摩擦系数目标函数中的任何信号偏置。我们还可以使低通滤波器在更新滑移参数之前从解调信号中去除高频成分。我们将指定高通和低通滤波器的这些截止频率为0.5和1弧度/秒。单击“确定”以完成参数的提升极值搜索控制器。
现在让我们重新运行硬刹车来停止车辆的模拟。在整个制动过程中,极值搜索控制器将找到所需的车轮滑移,并将轮胎与路面之间的摩擦系数最大化。这个期望的滑移然后传递给防抱死制动子系统,该子系统调节制动扭矩以实现这一滑移。
现在让我们比较有防抱死制动系统和没有防抱死制动系统时摩擦系数目标函数的值。在这里,我们看到极值寻求控制跟踪摩擦系数特征的最大值为0.6。与禁用防抱死制动的情况相比,这带来了最大的减速和更短的停车距离,在6秒多一点的时间内达到110米。
然后行驶了180米12秒才停下来。同样在防抱死制动系统的作用下,车轮角速度随着车速逐渐减小到0,说明在破碎事件中车轮没有抱死。
总之,我们看到了如何使用极值寻求控制器来优化防抱死制动系统的制动性能通过最大化道路和轮胎表面之间的摩擦系数。此外,您还可以从此块生成C或c++代码并部署到硬件,允许您测试和集成控制器设计或硬件。
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