一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法，所述方法包括以下步骤：获取车辆实时状态参数；根据车辆实时状态参数计算判断车辆制动状态，车辆制动状态包括常规制动和紧急制动；当车辆制动状态为常规制动时，根据车辆状态参数计算目标纵向加速度轨迹；根据目标纵向加速度轨迹控制车轮制动压力；在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变，当判断结果为驾驶员制动意图改变时，退出制动压力控制。所述方法减小了车辆在制动过程中产生俯仰角加速度振动与纵向加速度冲击与振动，提高了制动过程的平顺性。提高了制动过程的平顺性。提高了制动过程的平顺性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法


[0001]本专利技术涉及车辆制动控制领域，特别涉及一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法。
技术背景
[0002]平顺性是评价车辆性能的一个重要指标。当车辆在制动过程末期，地面作用在轮胎的制动力急剧减小，导致车辆纵向加速度迅速减小。此过程产生了较大的加速度冲击，导致乘客迅速向后撞击座椅，导致乘客不适。同时，悬架弹性件储存的能量开始强迫做功，导致俯仰角加速度、纵向加速以大幅度低频率的形式振荡衰减。此过程的振动频率属于人体敏感范围，导致乘客不适。
[0003]对于制动过程的舒适性控制研究从悬架系统和制动系统两方面进行研究，在悬架系统方面，主要通过优化悬架结构和改善主动悬架控制算法来降低俯仰运动对乘客的影响。在制动系统方面，主要通过改善制动控制算法来改善纵向运动对乘客的影响(用于舒适制动停车的方法、装置和系统)。
[0004]目前，依然存在悬架系统结构优化和控制算法无法改善制动过程的纵向冲击与振动的问题，制动系统的控制算法仅单一考虑纵向加速度振动、纵向加速度冲击的影响，未提出控制方法综合解决纵向振动与冲击的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对制动过程末期的冲击与振动过大的问题，提出了一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法。本专利技术提出的控制方法可以使车辆在制动过程后期缓慢减小纵向加速度，延长悬架力矩做功时间，避免了车辆因产生较大冲击与振动导致乘客不适，大大提高了车辆制动平顺性。
[0006]本专利技术至少通过如下技术方案之一实现。
[0007]一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法，包括以下步骤：
[0008](1)获取车辆制动过程实时状态参数；
[0009](2)根据车辆实时状态参数判断车辆制动状态，车辆制动状态包括常规制动和紧急制动；
[0010](3)当车辆制动状态为常规制动时，根据车辆状态参数计算目标纵向加速度轨迹；
[0011](4)根据目标纵向加速度轨迹控制车轮制动力的减少；
[0012](5)在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变，当判断结果为驾驶员制动意图未改变时，继续进行制动压力控制；当判断结果为驾驶员制动意图改变时，退出制动压力控制。
[0013]进一步地，步骤(1)中获取的车辆制动过程实时状态参数包括：车辆速度、纵向加速度、制动踏板位移、制动踏板速度。
[0014]进一步地，步骤(1)中车辆制动过程实时状态参数的采集方法包括：通过三轴惯性
单元、GPS天线、轮速传感器、位移传感器采集，采集到的车辆制动过程实时状态信息通过CAN总线传输到线控制动系统CPU。
[0015]进一步地，制动状态通过基于神经网络的制动状态识别模型判断。
[0016]进一步地，所述制动状态识别模型以车辆制动过程实时状态参数为输入，判断结果为常规制动或紧急制动，其中制动状态识别模型建立具体包括：
[0017]步骤(2.1)、采集N组车辆紧急制动和常规制动工况下的车辆行驶数据；
[0018]步骤(2.2)、以纵向加速度、制动踏板位移、制动踏板速度为输入，制动工况为输出进行神经网络离线训练，当训练结果满足精度要求时，得到基于神经网络的制动状态识别模型。
[0019]进一步地，步骤(3)中目标纵向加速度轨迹规划包括最小化纵向加速度冲击，根据车辆当前状态线性减小纵向加速度，当车辆制动结束时，纵向加速度大小总是能减小到一个让乘客感到舒适性的范围，该范围大于
‑
1m/s2小于0。
[0020]进一步地，步骤(4)中根据目标纵向加速度轨迹控制制动压力的方式为前馈+PID反馈。
[0021]进一步地，步骤(4)中制动压力控制过程中，实际制动压力小于制动踏板位移所对应的制动压力。
[0022]进一步地，所述步骤(5)中在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变的判断参数为：制动踏板位移变化绝对值；采用逻辑门限值法判断驾驶员制动意图是否改变，当所述制动踏板位移变化绝对值小于门限值，继续进行制动压力控制；当所述制动踏板位移变化绝对值大于门限值，退出制动压力控制，实际制动压力恢复到制动踏板位移所对应的制动压力。
[0023]进一步地，前馈+PID反馈中的目标纵向加速度与目标制动压力的关系通过车辆纵向动力学计算得到；PID反馈控制方式以目标纵向加速度与实际纵向加速度的差值作为输入，进行比例
‑
积分
‑
微分进行控制。
[0024]与现有的技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0025]1)使用目标纵向加速度规划和前馈+PID压力跟随控制方法，有效减小了制动末期的俯仰角加速度振动、纵向加速度冲击与振动。大大提高了车辆的制动平顺性，提高了乘客的乘坐舒适性。
[0026]2)控制触发与控制退出策略能够有效识别驾驶员制动意图，根据驾驶员实施意图来触发控制和退出控制。
[0027]3)提高平顺性控制方法所需要的的输入参数可以通过整车CAN总线获取，适用于大多数车型，无需再额外加装其他数据采集设备，降低了开发成本。
附图说明
[0028]图1为基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法流程框图；
[0029]图2为本实施例制动状态判断流程框图；
[0030]图3为本实施例神经网络训练模型图；
[0031]图4为本实施例离线网络训练结果；
[0032]图5为本实施例目标纵向加速度曲线图；
[0033]图6为本实施例目标纵向加速度跟随控制流程框图；
[0034]图7a为本实施例有无控制下速度的响应图；
[0035]图7b为本实施例有无控制下向纵向加速度的响应图；
[0036]图7c为本实施例有无控制下俯仰角的响应图；
[0037]图7d为本实施例有无控制下俯仰角加速度的响应图；
[0038]图8为本实施例控制过程中制动意图改变试验结果图。
具体实施方式
[0039]下面通过具体实施例，并结合附图，对本专利技术的技术方案作进一步的具体说明。应当理解，本专利技术的实施例并不局限于下面的实施例，对本专利技术所做的任何形式上的变通和/或改变都将落入本专利技术保护范围。
[0040]在本专利技术的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
[0041]实施例1
[0042]如图1所示，一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0043](1)获取车辆制动过程实时状态参数；
[0044](2)根据车辆实时状态参数判断车辆制动状态，车辆制动状态包括常规制动和紧急制动；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取车辆制动过程实时状态参数；(2)根据车辆实时状态参数判断车辆制动状态，车辆制动状态包括常规制动和紧急制动；(3)当车辆制动状态为常规制动时，根据车辆状态参数计算目标纵向加速度轨迹；(4)根据目标纵向加速度轨迹控制车轮制动力的减少；(5)在制动压力控制过程中判断驾驶员制动意图是否改变，当判断结果为驾驶员制动意图未改变时，继续进行制动压力控制；当判断结果为驾驶员制动意图改变时，退出制动压力控制。2.如权利要求1所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法，其特征在于，步骤(1)中获取的车辆制动过程实时状态参数包括：车辆速度、纵向加速度、制动踏板位移、制动踏板速度。3.如权利要求1所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法，其特征在于，步骤(1)中车辆制动过程实时状态参数的采集方法包括：通过三轴惯性单元、GPS天线、轮速传感器、位移传感器采集，采集到的车辆制动过程实时状态信息通过CAN总线传输到线控制动系统CPU。4.如权利要求1所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法，其特征在于，制动状态通过基于神经网络的制动状态识别模型判断。5.如权利要求4所述的基于制动压力控制的汽车制动舒适性控制方法，其特征在于，所述制动状态识别模型以车辆制动过程实时状态参数为输入，判断结果为常规制动或紧急制动，其中制动状态识别模型建立具体包括：步骤(2.1)、采集N组车辆紧急制动和常规制动工况下的车辆行驶数据；步骤(2.2)、以纵向加速度、制动踏板位移、制动踏板速度为输入，制动工况为输出进行神经网络离线训练，当...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊蔚，上官文斌，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：