汽车气压式驻车制动系统电磁阀优化设计研究.pdf

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1、第34卷第4期计算机仿真2017年04月文章编号：1006—9348(2017)04一0172一04汽车气压式驻车制动系统电磁阀优化设计研究张庆渴，王洪亮，王显会，谷文豪(南京理工大学机械工程学院，江苏南京210094)摘要：为了改善气压式驻车制动系统的动态响应特性，针对系统关键部件电磁阀响应慢导致充气时间长的问题，提出气压式驻车制动系统电磁阀优化设计方法。基于Madab／simulink搭建了气压式EPB系统的仿真模型，通过气压式EPB系统试验台实测在不同频率PwM控制信号下气室压力的变化，与同条件下仿真结果进行对比，两者的平均差小于20kP

2、a。利用Sim—ulink模型对电磁阀结构参数进行灵敏度分析，筛选出影响电磁阀工作性能的主要参数，并按AMESim搭建电磁阀优化模型，利用Optimization工具中的遗传算法模块对电磁阀主要参数进行优化，充气时间缩短O．4s。结果表明，电磁阀性能优化设计方法能够提高系统的响应特性，缩短充气时间。关键词：气压式驻车制动系统；遗传算法；优化中图分类号：TP391．9文献标识码：BOptimizationofSolenoidValVeofPne哪aticElectronicParkingBrakeSystemZHANGQing—ke，WANGHo

3、ng—liang，WANGXian—hui，GUWen—hao(Sch001ofMechanicalEn舀neering，NanjingUniversityofScienceandTechnology，NanjingJiangsu210094，China)ABSTRACT：Inordertoimpmvedyn砌iccharacteristicsofpneumaIicEPB衍ththepmblemofslowresponseofthecontmls01enoidvalve，thispaperproposesanoptimizationmethod

4、ofthesolenoidvalve．asimulationmodelofpneu—maticEPBwassetupbasedonMatlab／Simulink．Testsofchargingpmcesswereca而edoutwithdifferentfrequencyofPWMonte8tbenchandsimulationwasimplementedunderthesamecondition．Itisfoundthatthemeandeviationofthetwois1essthan20KPa．Valvestmcturepammeter

5、sensitivitywasanalyzedwithSimulinkmodeltogetthemainpammeters“fectingtheelectmmagnetic。valvepedIo册ance．Thecs01enoidvalveoptimizationmodelwasbuiltbasedonAMESimandmainpar唧etersofs01enoidvalvewereoptimizedwiththehelpofthegeneticalgorithmmoduleinoptimizationtoolsothatthesystemitl

6、flatingtimeisreducedbyO．34s，whichisbene6ttosolenoidvalveoptimizationandredesign．KEYWoRDS：PneumaticEPB；Geneticalgorithm；0ptimization1引言上世纪90年代初，许多国际大型汽车零配件厂商和汽车整车制造商于已经开始了汽车电子驻车制动系统(Elec．tmnicParkingBrake，EPB)相关技术的研发，在研制和开发方面做了很多工作，并推出了相关产品¨。J。气压式EPB是基于气压式驻车制动系统，将行车过程中的临时性制动和

7、停车后的长时性制动功能整合在一起，并且由电子控制方式实现基金项目：国家自然科学基金项目(51205209，51205204)；中国博士后科学基金项目(2013M531360)收稿日期：2016一05—12修回日期：2016一06—22—172一驻车制动的技术。目前，国内关于EPB的研究主要集中在机械式EPB系统，对气压式EPB系统研究较少，而且研究内容主要集中在控制单元控制理论和EPB匹配试验方面∞。5J。对气压式EPB的核心执行元件——控制电磁阀一类进行研究时，常将其从系统中分离出来作为独立的研究对象进行研究，建立动力学方程并分析其动态响应特

8、性，但是难以验证电磁阀模型的正确性∞。1⋯。在电磁阀设计时，其结论很难作为指导性原则。因此，考虑到系统压力变化对电磁阀响应性能的影响，本文基于Matl