汽车电子液压制动系统跟随特性的实验研究 ----EHB系统跟随特性的实验研究（二）
4.3基于PID的EHB制动压力跟随控制算法实验验证EHB系统制动压力跟随特性的实验系统如图4.4所示主要可分为两步，首先将编译好的控制程序下载到MCU中，MCU发出压力控制指令，经驱动电路将控制信号输出给液压控制单元，通过控制高速开关阀的开关，最终实现增压、保压和减压三种工作状态及相互之间的转换。其控制流程如图4.5所示
然后应用xPC数据采集设备，对目标压力与实际压力进行观测。xPCTarget数据采集过程是通过目标实时内核来实现的。一方面目标机用自己的RAM将应用程序的实时信号数据存储，另一方面将采集到的信号进行可视化显示在屏幕上，同时还可实时地将采集到的信号传到主机上分析并进行可视化。图4.6为xPC数据采集设备的工作流程，主要步骤如下：
（1）启动xPC Target平台的宿主机和目标机。在宿主机中运行MATLAB R2006b，建立Simulink仿真模型。在Simulink模块库中将输入信号模块、输出等模块、目标示波器等数据采集所需模块添加到Simulink框图中，然胡进行参数设置。通过Simulink模块对参数对话框进行定义及物理I/O板相对应的参数值（如输入输出信号的通道数目、编号、输入输出电压的范围和采样时间等）进行定义。
（2）在使用工具条中的选择RTW/Build命令（Ctrl+B），自动完成程序代码的生成、编译、链接和下载。对模型进行编译并下载到目标机中，待完成后选择仿真外部模式连接到目标机。
（3）运用xPCTarget的信号采集方式同目标应用程序进行交互式操作，如调整参数、实时的采集和跟踪信号、显示和控制目标系统的状态等。
试验中如需要实时接收电磁阀控制板送来的4路轮缸压力信号，需在MATLAB命令窗口中运行xpcexplr命令打开xPC Target Explorer.连接目标后，在Host Scope中添加示波器，并将需要观测的信号添加到示波器中，即可在试验过程中观测变量。试验结束后，可采用getxpcFileData（）函数（变量为'EHB制动压力跟随文件名'）从目标机上载试验结果，用于分析EHB综合测试的性能。
在进行压力跟随实验的时候我们要对PID控制器参数进行整定，应用xPCTarge t数据采集实验平台观测所得目标压力与实际压力之间的关系，以此找出PID控制器的最佳参数，一般来讲，PID参数的确定主要是根据试凑和调试经验来确定的。首先要了解各个参数对系统的影响，以纯比例控制器（即KI = KD=0）来控制系统，大致确定Kp的范围，然后在将其他两个参数加到控制器中，反复运行调试系统最终确定最优参数。当系统超调量较大时，应将比例环节Kp减小，同时增大积分环节KI和微分环节KD；当系统响应慢时，应适当增大比例环节Kp，减小积分环节KI和微分环节KD；当系统稳态误差超过允许范围时，应增大积分环节KI和微分环节KD；当系统振荡严重时应增大比例环节Kp，同时减小积分环节I K和微分环节KD.经过调节确定最佳比例环节的范围大致在0.1～0.3之间；最佳积分环节的范围大致在20～30之间；最佳微分环节的范围大致在0.0001～0.001之间。以左前轮缸为例，图4.7~4.10为目标压力在3Mpa不同PID控制参数下轮缸压力跟随的响应情况：
PWM调制信号的频率f = 25HZ，轮缸目标制动压力为9Mpa时的轮缸实际制动压力阶跃响应曲线如图4.11所示。此时PID控制器的参数为：
Kp = 0.3
KI = 20
KD=0.0001
从图可以看出通过PID控制策略控制进液阀、出液阀的PWM调制信号的占空比，有效地控制轮缸流量，达到精确控制轮缸压力效果。如图4.12所示同一坐标系下9Mpa工作点时四路轮缸压力的阶跃响应曲线，我们可以看到，系统响应时间小于0.2s，稳态误差最大不超过0.7，实际轮缸压力对目标轮缸压力跟随稳定快速，满足系统的要求。
4.4关于实验影响因素的分析
本方法适用于一类系统，该类系统的特征是由于某些物理器件结构上的限制，或者甚至扰动的不同从而导致当工作点不同的时候，系统的传递函数发生变化，进而使得系统的动态响应不能用相同的模型来表达出来，因此不仅控制器的参数要相应的发生变化，而且可能控制器在某些时候其结构都需要做相应的调整和改变。
对于本EHB系统来说就属于这类系统。本EHB系统中包含有很多可能导致这种情况的物理器件，具体分析如下：
（1）液压供给单元中的高压蓄能器的影响
由于本系统选择气囊式高压蓄能器来存贮能量，该蓄能器在工作过程中如同一个弹性元件，不停的减弱冲击和波动的影响。当在蓄能器临界工作点压力的时候，气囊在提升阀的作用下发生变化，此时的压力可能产生跳跃性的变化，而此时如果控制器的参数甚至结构不能做出相应的调整的时候，EHB系统的轮缸压力就会发生不稳定的情况，从而导致控制系统的不可控。
（2）液压控制单元中的电磁阀阀坐结构的影响
液压控制单元的电磁阀阀座是用于固定不同功能电磁阀的基座，其上还装有压力传感器等电子元器件。该阀座内部不同的通路结构，管路内径的大小也会导致在控制压力的过程中产生跳变性的变化。另外在安装过程中，由于加工精度或者压力传感器的安装深度，内部的空气不能够保证完全排空等一些不确定的原因，都对EHB系统轮缸压力的控制器参数调整以及结构变化提出了更高的要求。作为控制器本身来讲，能否在复杂环境下作出相应的参数甚至结构调整都决定着EHB系统轮缸压力控制的成败。
（3）液压控制单元中的高速电磁开关阀结构的影响
EHB液压系统是通过改变电磁阀的驱动电压来调节轮缸压力的，高速开关阀是EHB系统液压控制单元的重要元件，理想的状况下，输入电压的波形与阀芯位移的波形应该保持一致。但是线圈通电时电磁铁响应和阀芯运动需要一定时间，加上阀的内部摩擦和阻尼等因素的影响，因此阀芯的运动不是与输入信号同步实时变化，带有一定的滞后时间，波形也与输入信号的波形不同，其动态特性对整个系统控制有很大影响。
第5章全文总结及研究展望
5.1全文总结
EHB系统作为一种多功能制动系统，将传统制动系统的所有制动功能集合在一个整体上，弥补了传统制动系统的不足。传统的制动系统，制动主缸通过活塞运动，将等量的制动液传递给各个制动轮缸，只能在一定程度上实现前后制动力的分配，不能很好地对各个制动轮单独控制，难以充分利用地面制动力，EHB系统中高压蓄能器作为液压控制机构的动力源，以PWM方式驱动高速开关阀控制轮缸压力，通过闭环反馈的控制方式，对每个制动轮缸的压力进行单独控制，它将传感器所采集到的各种信息传递给电子控制单元ECU，ECU决策出各制动器所需的最佳制动力，充分利用了地面制动力，达到良好的制动效果，EHB系统的优越性决定了在汽车技术飞速发展的今天必将有广阔的发展前景。
快速稳定的轮缸压力的跟随特性是实现ABS、EBD、TCS等控制功能的基础，本文对EHB系统轮缸压力跟随特性进行了研究，通过PID控制器调节控制各个轮缸压力，反馈的实际轮缸压力信号与目标给定的轮缸压力信号不断地进行比较，并根据比较结果来实时地调整输出的电磁阀的PWM值，以调整管路中的制动液的流量，最终使轮缸的压力值达到预期的目标值上。使实际轮缸压力可以快速稳定响应，为后续实车试验获得某些基本参数和算法打下坚实的基础。
本文所研究内容包括以下几个方面内容的成果：
（1）构建了EHB系统总体方案。
本文提出了EHB系统总体方案。针对其中的电子制动单元、液压制动执行机构进行功能性设计。分析了EHB系统的工作过程，高压蓄能器为整个液压控制系统的动力源，以PWM方式控制高速开关阀从而控制轮缸压力，实现了对各个轮缸的独立控制。并应用Solidworks软件绘出了EHB系统各个元件的三维图，并对实验台架各个单元进行了安装布置，为EHB实验台实际搭建奠定良好的基础。
（2）电液线控制动系统台架系统研制
EHB台架系主要可分为液压执行机构和电子控制系统。本文通过研究分析EHB系统中各个元件的作用和特性，分别对两个单元进行了设计和选型，其中液压制动执行机构研制包括：液压供给单元（电动液压泵、高压蓄能器）的选型，液压控制单元（高速开关阀）的选型与设计，及辅助单元（储油箱、制动管路、空气滤清器及压力传感器）等的选型与匹配。电子制动控制单元研制包括：ECU单片机CPU芯片的选择、单片机数据采集输入通道设计、单片机输出通道的确定等。最后通过第二章所设计的实验台架布置方案搭建起了实验台。
（3）电液线控制动系统台架试验研究
EHB系统由于取消了传统制动系统的制动踏板与制动卡钳间直接的液压链接，与传统液压制动系统在性能以及时间响应上存在巨大差异。因此EHB的成功开发必须进行大量的实车试验，才能将系统的性能调整到最佳的工作状态。仅仅通过经验值的摸索方式调试会造成可信度的降低，并且导致在短时间内无法完成。而过长的开发周期会消耗大量的财力，人力和物力。因此在其设计开发过程中，台架试验是一个非常重要的手段，也是十分必要的。通过对EHB系统轮缸压力跟随特性的实验研究，可以为后续获得某些基本参数和算法打下坚实的基础。本文首先对EHB系统轮缸压力跟随的控制算法进行了研究，并对基于PID的EHB系统轮缸压力跟随控制算法进行了实验验证，用xPC数据采集设备对跟随情况进行了监测，最后整定了PID控制器参数确定了最佳的参数范围。通过观察证明基于PID控制的轮缸压力跟随情况良好，实际反馈轮缸压力信号能够稳定快速的对给定信号进行跟随。
5.2研究展望
由于时间和条件有限，本文只是针对轮缸压力的跟随情况进行了研究，今后可以根据不同的工况通过EHB试验台试验，更好的实现传统制动功能：如ABS（制动防抱死系统）功能；EBD（电子制动力分配）功能；ESP（电子稳定性控制）功能；TCS（牵引力控制系统）功能；主动防侧翻功能等
基于此试验平台，可以进一步研究相应的控制策略及状态估计算法（如车速及路面估计）。在条件许可情况下，还可以加入踏板力模拟及应急制动模块，进而研究踏板力反馈、EHB容错及驾驶员制动意图识别等。
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