为提高汽车电控制动系统(ECBS)在变工况条件下的实时控制精度,提出了基于MAP图的ECBS控制参数自寻优方法。首先建立基于部件特性的液压制动系统模型和ECBS控制器,在不同的车速下进行制动阶跃试验,应用模拟退火粒子群算法(SAPSO)自寻各工况下最优的PID控制参数,形成MAP图,车辆可根据实际车速和制动踏板力在线查MAP图获得控制参数。仿真和实车试验结果表明,基于MAP图的ECBS系统可有效缩短制动距离并改善制动时的方向稳定性。 汽车技术3基于MAP的ECBS自适应PID控制方法在传统PID控制理论基础上，应用模拟退火粒子群算法（SimulatedAnnealingParticleSwarmOptimization，SAPSO）汽车电控制动系统-数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机倒角机识别特定车速和制动踏板力工况下的PID控制参数，形成离线全工况MAP图。在汽车实际行驶中，根据车速和制动踏板力信号在线插值得到PID控制参数，PID控制器根据在线插值得到的PID控制参数和滑移率偏差对轮缸压力进行控制和调节，以获得较好的制动性能和制动时的方向稳定性，控制策略如图2所示。图2控制策略3.1PID控制器PID控制器以实际滑移率和最佳滑移率的偏差e作为输入，偏差的比例P、 本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com  积分I和微分D的线性组合构成控制量，对制动力矩进行控制。其控制规律可以表达为：u(t)=KPe(t)+KI∫0Te(t)dt+KDde(t)dt（12）式中，KP为比例系数；KI为积分系数；KD为微分系数。为了获得较好的控制效果，PID控制参数KP、KI和KD应根据汽车行驶工况的变化进行调整，力求保持在最佳滑移率附近，但其调节依赖于一定的经验，而且手动调节需要大量的时间，为了克服上述缺点，采用SAPSO进行PID控制参数的识别。3.2PID控制参数识别KP、KI和KD通过在特定车速和制动踏板力工况下，应用SAPSO离线识别得到，其他工况的控制参数值根据车辆状态在线插值得到。SAPSO[16]结合了粒子群优化算法（PSO）[17~18]全局寻优能力强、实现简单的优点，还结合了模拟退火算法（SA）[19~20]跳出局部最优解能力强的优点；在参数辨识、函数优化、模式分类等领域得到了广泛应用。因此，本文选择模拟退火粒子群优化算法进行PID控制参数的识别。适应度函数为：F=αλ∑j=14∑i=1N(λ)ji-λideal2+aω∑i=1汽车电控制动系统-数控滚圆机滚弧机张家港钢管滚圆机滚弧机倒角机 本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com