基于GGAP-RBF的重型载货汽车持续制动匹配分级控制策略.pdf

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1、第30卷第11期2017年11月中国公路学报ChinaJ．Highw．Transp．V01．30Nov．No．1l2017文章编号：1001—7372(2017)1卜0147—09基于GGAP—RBF的重型载货汽车持续制动匹配分级控制策略严鉴铂1，史培龙2，余强2，刘峰云2(1．陕西法士特汽车传动集团有限责任公司，陕西西安710077；z．长安大学汽车学院，陕西西安710064)摘要：为了有效降低长大下坡路段重型载货汽车行车制动器的使用频率和驾驶强度，基于持续制动匹配等级和广义生长剪枝径向基函数(GGAP—RBF

2、)减速度估计模型提出持续制动匹配控制策略。首先以重型载货汽车为研究对象，基于发动机制动、排气制动和电涡流缓速器制动试验研究持续制动力随行驶车速的变化关系；然后以当前车速、车速差以及道路坡度作为输入参数，需求减速度作为输出参数，基于GGAP—RBF建立需求减速度估计模型；最后依据需求制动力与等级制动力差值最小原则选择持续制动匹配等级，同时分别进行定坡度工况下试验验证和变坡度工况下仿真研究以验证控制效果。结果表明：4。2％定坡度工况下，采用所提出的控制策略持续刺动等级仅切换2次，比控制最优驾驶人切换少1次，速度变化基

3、本一致；13160m变坡度工况下，能够实现稳定减速，150m后达到预定车速，随后在60～62km·h'1范围内变化，具有变坡度工况适应性强的特点；所提出的控制策略能够依靠持续制动匹配分级控制而有效降低行车制动器的使用频率和驾驶强度，实现车辆减速和稳定车速下坡行驶的效果。关键词：汽车工程；持续制动；广义生长剪技径向基函数；分级控制策略；重型载货汽车；神经网络中图分类号：U469．2文献标志码：AGradedControlStrategyofContinuousBrakeMatchingforHeavyDutyTru

4、ckBasedonGGAP—RBFYANJian-b01，SHIPei—lon92，YUQian92，LIUFeng-yun2(1．ShaanxiFastAutoDriveRefeoGroupLtd，Xi’an710077。Shaanxi，China；2．SchoolofAutomobile，Chang’anUniversity，Xi’an710064，Shaanxi，China)Abstract：Inordertoeffectivelyreducetheworkingfrequencyofservicebrak

5、eandlaborintensityofthedriveronlongdownhillsectionsforheavydutytruck，thegradedcontrolstrategywasproposedbasedonthecontinuousbrakingmatchinglevelandthedecelerationestimationmodelofthegeneralizedgrowthandpruningradialbasisfunction(GGAP—RBF)neuralnetwork．Firstly

6、，regardingtheheavydutytruckasaresearchobject，therelationcurvebetweencontinuousbrakingforceandrunningspeedwasinvestigated，basedonthetestsoftheenginebraking，exhaustbrakingandeddycurrentretarderbraking．Furthermore，thedecelerationestimationmodelwasestablished，bas

7、edonGGAP—RBFneuralnetworkwiththecurrentspeed，vehicle收稿日期：2017—03—20基金项目：西安市科技计划技术转移促进工程项目(CXl2162)；甘肃省科技支撑计划项目(1504FKCA001)作者简介：严鉴铂(1962一)．男，陕西渭南人，高级工程师，E—mail：jianbyan@163．corn。148中国公路学报2017血speeddifferenceandroadgradientasinputparametersanddemanddeceleratio

8、nasoutputparameter．Thentheminimumbrakeforcedifferencebetweendemandingbrakingforceandlevelbrakingforcewassettobetheprincipletomatchthebrakinglevels．Finally，thevalidityofcontrolstrategywasv