汽车ABS自适应灰色滑模控制算法的研究.pdf

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1、第29卷第8期计算机仿真2012年8月文章编号：1006—9348(2012)08—0326—05汽车ABS自适应灰色滑模控制算法的研究潘琢金1，张太伟2，毛艳娥1，杨华1(1。沈阳航空航天大学计算机学院，辽宁沈阳l10136；2．辽东学院信息学院，辽宁丹东118000)摘要：汽车防抱死制动系统的控制过程具有明显的非线性和不确定性，滑模控制和灰色预测相结合的控制方法，可以有效地改善汽车制动效能。然而在控制算法中引入预测的同时也引入了误差，传统方法中的滑模函数不能有数适应预测误差，并且预测步长必须依靠实验法确定

2、，缺乏通用性。为解决上述问题，提出一种ABS自适应灰色滑模控制方法，可以依据预测精度，动态白适应预测步长，通过加权比例因子调节形成动态滑模控制。仿真结果表明，自适应灰色滑控方法可以有效地提高ABS系统的快速性、稳定性及鲁棒性。关键词：防抱死制动系统；滑模控制；灰色预测；鲁棒性中图分类号：TP301．6文献标识码：BResearchonAdaptiveGreySlidingModeControlAlgorithmforAnti——lockBrakingSystemofVehiclePANZhuo—jinl，ZH

3、ANGDa—wel～，MAOYah—e1，YANGHual(1．SchoolofComputerScience，ShenyangAerospaceUniversity，ShenyangLiaoning110136，China；2．SchoolofLqformationScienceandTechnology，EasternLiaoningUniversity，DandongLiaoning118000，China)ABSTRACT：Anti—lockBrakingSystem(ABS)exhibitsstro

4、ngnonlinearanduncertmncharacteristics，andthebra．kingefficiencyCanbeimprovedeffectivdybycombiningGreypredictionwithSlidingModeControl(GSMC)．Howev-er，theslidingmodefunctionofGSMCcannotbeadjustedadaptivelyaccordingtothepredictionel-for．Anditlacksofversatilityt

5、oselectpredictionstepbytrialanderror．AnewAdaptiveGreySlidingModeControl(AGsMC)algorithmwasproposedinthispaper．Dynamicslidingmodecontrolandadjustingpredictionadaptivelycanbeachievedac．cordingtothepredictiveprecision。ThesimulationresultsindicatethatAGSMCalgor

6、ithmhasadvantagesoveFGSMCinspeed，stabilityandrobustness．KEYWORDS：Anti—lockbreakingsystem(ABS)；Slidingmodecontrol；Greyprediction；Robustness1引言汽车防抱死制动系统(AntilockBrakingSystem，ABS)能够在制动过程中自动调节制动力，防止车轮抱死，从而保证汽车的侧向稳定性和转向操纵性，同时缩短制动距离。汽车本身工况环境差，制动过程具有明显的非线性、时变性和不确

7、定性等特点，这就要求ABS系统具有强抗干扰能力及高可靠性，复杂的算法无法满足其快速性的要求¨]。滑模控制(slidingmodecontrol，SMC)是一种被广泛采用基金项目：辽宁省科学技术基金项目(20091059)、航空科学基金项目(2008ZC54007)、沈阳市人才资源开发专项基金项目(SYRC201001)收稿日期：201I—10—09．--——326．．．——的ABS控制策略。它通过施加不连续的控制，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动旧J。滑动模态是可以设计的，且与系统的参数及扰动无关，

8、这样处于滑模运动的系统就具有很好的鲁棒性。然而，SMC的固有抖动以及过高权限的主观自控等缺陷是ABS应用领域必须解决的问题∞J。灰色系统是指既含有已知信息又包含未知信息的系统。任何难以精确建立数学模型的系统都属于灰色系统的范畴。基于灰色系统理论的GM(1，1)模型的预测，称为灰色预测。灰色预测因其计算简单。精度较高且不依赖系统精确模型等优势，在控制领域得到广泛的应用¨J。滑模控制的关键是系统状态和预