番禺桥检车出租， 中山桥检车租赁， 顺德桥检车租赁   桥检车主副模糊控制器的设计策略??   模糊控制器设计是指根据被控对象的特性完成模糊化接口、推理决策和反模糊化接口的设计。具体设计内容为：控制器结构、模糊化和反模糊化方法、输入变量论域、模糊规则和模糊推理算法、输出变量论域、量化因子和比例因子大小。主副模糊控制器实现的功能就是应急制动控制算法中的防抱死控制算法部分。本文分析了气压式ＥＰＢ的特点及应急制动控制的需要，基于对应用广泛的逻辑口限值算法深入研究的基础上，针对试验车首先设计了主模糊控制器，通过仿真发现，制动开始时系统总是存在一定的超调，且当系统稳定时总存在一定的静差，即通过主模糊控制器得到的系统最终滑移率与仿真初始设定的最佳滑移率存在一定的差值。通过研究知道，主要的原因在于：主模糊控制器的量化因子是固定的，不能根据系统所处的状态进行随动变化。因为汽车是一个强烈的非线性滞后系统，行驶工况复杂且极易受到外界环境的干扰，所以使用固定的量化因子很难在各种行驶工况均能将车轮滑移率控制在最佳滑移率附近。为使车辆在各种行驶工况下都能得到较好的控制，本文便在主模糊控制器的基础上增加了副模糊控制器，副模糊控制器的作用是：根据系统所处状态，对主模糊控制器的输入变量的量化因子进行随动整定，当系统接近稳态时，它能自动减小主模糊控制器输入变量的量化因子系数，使系统静态误差减小；当滑移率误差较大时，它能自动增大主模棚控制器输入变量的量化因子系数，使系统可以快速的调整到稳定状态。所以，本文最终使用主副模糊控制器来实现防抱死控制算法，其中主模糊控制器是Ｗ实际滑移率与目标滑移率的误差和车轮角加速度为输入变量，控制信号为输出变量的二维模糊控制器，其中控制信号为［－６向范围内的无量纲数值，逻辑判断模块会将主模糊控制器输出的控制信号转换为控制命令来控制气压调节器的状态转换，当控制信号数值小于－２．５时为长增压控制，大于２．５时为长减压控制，在－０．５到＋０．５之间时为保压控制，在－２．５到－０．５之间时为小步长增压控制，在０．５到２．５之间时为小步长减压控制；副模糊控制器是以滑移率误差绝对值为输入变量，滑移率量化因子系数和车轮角加速度量化因子系数为输出变量的单输入双输出的模糊控制器。本文设计的主模糊控制器采用二维控制结构，并选取实际滑移率与目标滑移率的误差ｅ和车轮角加速度．为输入变量，控制信号Ｃ为输出变量。

        输入输出变量模糊化模糊控制是基于模糊集合的控制方法，在推理决策过程中需要将数值形式的输入、输出变量转变为用自然语言表示的模糊集合量。在应急制动模糊控制算法中，滑移率误差ｅ的基本论域为［－１，１］、车轮角加速度的基本论域为［－６０，６０］、控制信号Ｃ的基本论域之间。对输入变量进行模糊化处理之前，需引入量化因子将其从基本论域转化到相应模糊集合的量化论域。设定滑移率误差的量化因子为及。 车轮角加速度的量化因子。同样在对输出变量进行反模糊化处理的过程中，也需要通过比例因子将输出变量从模糊集合的量化论域转化为基本论域内对应的精确值。设定控制信号的比例因子为＝１。量化因子表示对输入变量的加权程度，系统的响应速度和超调量都会随量化因子的变化而变化。比例因子是对模糊控制器输出变量的增益，比例因子的大小决定控制器对被控对象的控制效果。

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      模糊控制规则是模糊控制器的重要部分，由自然语言所表达的模糊条件语句组成。送些规则是根据被控对象的特性和对专家经验的总结得到的。模糊推理算法根据模糊控制规则对输入语言变量进行推理，得到可用于控制被控对象的输出语言变量。模糊控制规则采用语言形式，并基于以下３种情况來确定应急制动时车轮滑移率的控制规则： 

     １）车轮滑移率误差较大当滑移率误差比较大时，说明车轮滑移率距离路面最佳淆移率较远，此时，无论车轮角加速度是多大，都通过长増压或长减压使车轮滑移率快速接近最佳滑移率。

     ２）车轮滑移率误差较小，车轮角加速度较大此时车轮的滑移率距离最佳滑移率比较近，但是，由于前期长增压或长减压的控制使车轮的角加速度较大。如果不对驻车制动气室进行减压或增压，车轮滑移率会很快远离最佳滑移率，进入滑移率曲线的线性段或不稳定区域。但是如果采用长减压或长增压的方式来控制气压调节器，又会使车轮滑移率在最佳滑移率附近停留时间较短，引起系统震荡，影响车辆行驶的平顺性，所当滑移率误差较小，车轮角加速度较大时，采用小步长增压或小步长减压的控制方式对驻车制动气室的压力进行调节，使车轮滑移率停留在最佳滑移率附近较长时间。

     ３）车轮滑移率误差较小，车轮角加速度较小此时车轮滑移率基本稳定在最佳滑移率附近，而且驻车制动气室的压力也比较适中，所通过保压的方式，使车轮滑移率保持在最佳滑移率附近。本文根据抖上分析总结设计出了条模糊控制规则。输入模糊子集经模糊控制规则进行推理决策后得到的各输出模糊子集还需通过模糊推理算法的计算才能得到最终的输出模糊量，作为反模糊化接口的输入。该模糊控制器采用Ｍａｍｄａｎｉ型推理算法。

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