【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子机械制动，特别是涉及一种车辆电子机械制动控制方法及系统。
技术介绍
1、线控技术的研究始于航天领域，发展成熟后逐渐被应用于其他
电子机械制动(electronic mechanical brake，emb)最终为一种线控技术被应用于汽车领域中，推动了汽车向智能化与电动化的方向发展。电子机械制动系统摒弃了真空助力器，取消了液压管路，采用电子制动踏板，其结构简单、响应速度快、制动力精确可调，提高了整车的稳定性和安全性。随着国内外汽车厂商及各专家对emb执行机构的深入研究与探索，emb的执行机构发展日趋成熟。因此，emb系统的控制策略成为研究的重点和难点。
2、基于emb的防抱死控制、电子制动力分配、电子稳定性控制(electronicstabilitycontrol，esc)等功能实现了整车横-纵向集成控制。其中，abs(anti－lockbrakingsystem，防抱死制动系统)通过改变制动力输出值将车轮的滑移率控制在期望范围内，提高整车制动效率。在目前的研究中，基于规则的控制策略、基于模糊逻辑控制策略被广泛用于实车中，具有结构简单、易于实现等特点。但是，由于过于依赖专家经验，自适应能量较差，难以快速准确的将车轮的滑移率控制在合理的范围内，无法发挥abs理想的工作效果。为了提高abs的鲁棒性，基于滑膜控制策略被广泛研究，该算法实现性较好、易于收敛，在非线性问题以及离散问题中具有良好的表现。但是由于整车的参数难以准确的获取以及整车行驶环境复杂，基于滑膜控制策略具有抖振的现象，降低了控制系统的稳
3、ebd(electric brakeforce dis-tribution，电子制动力分配系统)作为abs的一种“辅助功能”，解决了不同车轮处于不同路面附着系数以及载荷分布不均等情况下制动力无法达到最佳效果。ebd通过各车轮的垂向载荷以及滑移率来平衡各车轮的制动力，充分发挥各车轮的制动效率。其中，各车轮的垂向载荷估计成为ebd研究的重点和难点，垂向载荷估计的准确性直接影响ebd的制动效率。
4、esc依据期望横摆角速度与实际横摆角速度的差值以及侧向加速度等两项重要参数调节整车的驱动和制动，实现整车的稳定性控制。其中，调节整车的驱动和制动所占的比重难以准确计算。在大多数商用车的研发当中，根据横摆角速度的差值以及侧向加速度划分驱动和制动的工作模式，不同模式下驱动和制动采用固定不变的权重因子。因此，esc的工况适用性较差，难以在不同的行驶下都能保证整车的稳定性。
5、综上，在车辆横-纵向稳定性控制上的缺点有：abs自适应差导致无法快速准确的控制车轮滑移率在合理的范围内、车轮垂向载荷估计不准确导致ebd无法充分发挥制动效率、esc工况适用性差等问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种车辆电子机械制动控制方法及系统，可提高车辆制动时的稳定性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案。
3、一种车辆电子机械制动控制方法，所述控制方法包括：采集不同道路上行驶的多辆车的整车数据和路面附着系数；使用随机森林算法筛选整车数据，获得每辆车降维后的整车数据；将每辆车降维后的整车数据与车辆各车轮的垂向载荷构成训练集，并利用所述训练集训练广义回归神经网络；当目标车辆在实际行驶过程中采取制动时，将目标车辆当前降维后的整车数据输入训练后的广义回归神经网络，输出目标车辆各车轮当前的垂向载荷；依据各车轮当前的垂向载荷，经电子制动力分配系统为目标车辆的每个车轮分配制动力；通过自组织映射神经网络将路面附着系数、整车数据中的整车车速和车轮的垂向力离线划分为多种防抱死等级；根据每种防抱死等级的参数区间，采用灰狼算法离线优化制动力因子，获得每种防抱死等级下的最佳制动力因子，形成防抱死等级与最佳制动力因子的对应关系数据库；当目标车辆的防抱死制动系统介入时，通过自组织映射神经网络在线识别整车车速、车轮的垂向力和路面附着系数所属的防抱死等级；通过查找防抱死等级与最佳制动力因子的对应关系数据库，确定所属防抱死等级下的最佳制动力因子；防抱死制动系统按照所属防抱死等级下的最佳制动力因子向车轮端输出制动力。
4、一种车辆电子机械制动控制系统，所述控制系统包括：电子制动力分配系统和防抱死制动系统。所述电子制动力分配系统用于存储训练后的广义回归神经网络；当目标车辆在实际行驶过程中采取制动时，获取目标车辆当前降维后的整车数据，并将目标车辆当前降维后的整车数据输入训练后的广义回归神经网络，输出目标车辆各车轮当前的垂向载荷；依据各车轮当前的垂向载荷为目标车辆的每个车轮分配制动力。所述防抱死制动系统用于存储防抱死等级与最佳制动力因子的对应关系数据库；当介入制动时，通过自组织映射神经网络在线识别整车车速、车轮的垂向力和路面附着系数所属的防抱死等级；通过查找防抱死等级与最佳制动力因子的对应关系数据库，确定所属防抱死等级下的最佳制动力因子；按照所属防抱死等级下的最佳制动力因子向车轮端输出制动力。
5、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果。
6、本专利技术实施例的一种车辆电子机械制动控制方法及系统，采用基于机器学习的垂向载荷估计的方法，提高了各车轮垂向载荷估计的精确性，解决了车轮垂向载荷估计不准确导致电子制动力分配系统无法充分发挥制动效率的缺陷；通过采用自组织映射神经网络与灰狼算法离线建立参数关系数据库，以及自组织映射神经网络在线识别并匹配最佳制动力因子的方法，解决了防抱死制动系统自适应差导致的无法快速准确的控制车轮滑移率在合理的范围内的缺陷，提高了防抱死制动系统功能的准确性、实时性和工况的鲁棒性。本专利技术通过改进电子制动力分配系统和防抱死制动系统的控制效果，提高了车辆制动时的稳定性。
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1.一种车辆电子机械制动控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的车辆电子机械制动控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
3.根据权利要求2所述的车辆电子机械制动控制方法，其特征在于，采集不同道路上行驶的多辆车的整车数据和路面附着系数，具体包括：
4.根据权利要求1所述的车辆电子机械制动控制方法，其特征在于，采集不同道路上行驶的多辆车的整车数据和路面附着系数，之后还包括：
5.根据权利要求1所述的车辆电子机械制动控制方法，其特征在于，所述随机森林算法采用的决策树的数量为500。
6.一种车辆电子机械制动控制系统，其特征在于，所述控制系统包括：电子制动力分配系统和防抱死制动系统；
7.根据权利要求6所述的车辆电子机械制动控制系统，其特征在于，所述控制系统还包括：电子稳定性控制系统；
【技术特征摘要】
1.一种车辆电子机械制动控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的车辆电子机械制动控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
3.根据权利要求2所述的车辆电子机械制动控制方法，其特征在于，采集不同道路上行驶的多辆车的整车数据和路面附着系数，具体包括：
4.根据权利要求1所述的车辆电子机械制动控制方法，其特征在于，采集不同道路上行驶的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张旭，王印，田雪毅，张玉龙，李建军，
申请(专利权)人：骐骥质行上海汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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