基于载荷识别的汽车转向机电制动稳定性控制

引言

随着汽车工业的快速发展，车辆主动安全技术日益受到重视。转向系统和制动系统作为影响车辆稳定性的两大关键子系统，其协调控制对于提高车辆行驶安全性具有重要意义。然而，传统稳定性控制系统往往基于固定参数设计，难以适应车辆载荷变化带来的动力学特性改变，导致控制效果下降。载荷识别技术通过实时感知车辆质量分布和载荷状态，为稳定性控制系统提供重要的参数输入。将载荷识别应用于转向机电制动稳定性控制，可以实现控制策略的自适应调整，显著提高系统在不同载荷条件下的控制效果。本文旨在研究载荷识别技术在汽车转向机电制动稳定性控制系统中的应用方法和效果，为开发更加智能、高效的车辆稳定性控制系统提供理论和技术支持。

1、机电制动系统概述

机电制动系统是现代汽车制动技术的重要发展方向，它通过电子信号控制制动过程，取代了传统的液压或气压制动方式。这种系统由电子控制单元、传感器网络、电机制动执行器等关键部件组成。与传统制动系统相比，机电制动系统具有响应速度快、控制精度高、能量回收效率高等优势。在车辆稳定性控制方面，机电制动系统能够实现单个车轮的独立制动控制，为稳定性控制提供了更灵活、更精确的执行手段。车辆稳定性是行车安全的基本保障，特别是在紧急转向、湿滑路面或突发情况下，保持车辆稳定性至关重要。统计数据显示，大量交通事故是由于车辆失控造成的，而有效的稳定性控制系统可以显著降低这类事故的发生率。机电制动系统通过实时监测车辆状态参数如横摆角速度、侧向加速度等，在检测到不稳定趋势时及时介入，通过精确的制动力分配帮助驾驶员恢复对车辆的控制。这种主动安全技术已成为现代汽车不可或缺的部分。当系统检测到车辆可能出现过度转向或不足转向时，会通过选择性制动特定车轮来产生纠正力矩。例如，在过度转向情况下，系统会对外侧前轮施加制动力；而在不足转向情况下，则会对内侧后轮进行制动。这种精确的制动力分配能够有效抵消导致车辆不稳定的力矩，帮助车辆保持预期行驶轨迹。机电制动系统的快速响应特性使其能够在毫秒级别完成制动干预，大大提高了稳定性控制的及时性和有效性[1]。

2、基于载荷识别的汽车转向机电制动稳定性控制分析

2.1、电制动系统设计

本文研究的电制动系统采用电子机械制动器（EMB）作为执行机构，相比传统液压制动系统具有响应快、控制精度高、结构简单等优势。系统由四个独立的轮边制动模块组成，每个模块包含电机驱动机构、减速装置和摩擦衬片。当接收到制动指令时，电机通过行星齿轮机构将旋转运动转换为直线运动，推动摩擦衬片夹紧制动盘产生制动力。电制动系统的核心是分布式电子控制单元（ECU）网络。主ECU通过CAN总线与各轮边模块通信，实现制动力的精确分配和调节。系统采用PWM技术控制电机电流，实现制动力矩的连续可调。实验测试显示，该系统从指令发出到达到目标制动力仅需 80ms ，比传统液压系统快3 倍以上，为稳定性控制提供了快速响应的基础[2]。

2.2、转向机电制动系统协同控制

目前研究较多的有最优控制、滑模控制、模型预测控制等，这些算法各有特点：最优控制理论成熟但依赖精确模型；滑模控制鲁棒性强但存在抖振问题；模型预测控制能够处理多目标优化但计算量大。在实际应用中，常采用分层控制策略，上层负责决策，下层负责执行。转向系统和制动系统是影响车辆稳定性的两个关键子系统，转向系统通过改变车轮转角调整车辆行驶方向，而制动系统则通过制动力分配改变车辆运动状态。在紧急避障或极限工况下，单独依靠转向或制动控制往往难以保证车辆稳定性，

需要两者的协同配合。电制动系统相比传统液压制动具有响应快、控制精度高的优势，能够实现更加灵活的制动力分配。转向系统与电制动系统的协同控制主要包括两种模式：转向辅助制动和制动辅助转向。前者在转向不足时通过内侧车轮制动产生纠正横摆力矩；后者在过度制动导致车辆失稳时通过转向干预恢复稳定性。实现转向机电制动协同控制的关键在于建立统一的目标函数和协调机制，常用的控制架构包括集中式和分布式两种。集中式架构采用单一控制器实现所有功能，具有全局优化优势但计算复杂；分布式架构由多个子控制器通过通信网络协同工作，具有模块化优势但需解决通信延迟问题[3]。

2.3、稳定性控制算法

基于载荷识别的稳定性控制算法是本研究的核心创新，算法采用分层控制结构：上层为车辆运动控制器，根据驾驶员输入和车辆状态计算期望的横摆力矩；下层为制动力分配器，将横摆力矩需求转化为各轮的目标制动力。在转向制动工况下，控制器首先基于载荷识别结果和车辆动力学模型，预测当前状态下的稳定性边界。当检测到车辆接近不稳定区域时（如横摆角速度偏差超过阈值），系统自动介入调节。控制策略综合考虑了载荷转移效应，通过独立控制各轮制动力，产生补偿横摆力矩，使车辆保持稳定轨迹。特别地，针对不同载荷条件，算法动态调整控制参数，例如，在重载情况下，系统会提高干预阈值并增大制动力梯度，避免过度敏感导致频繁介入；同时根据质心位置变化优化制动力分配比例。仿真和实车测试表明，该算法能有效抑制制动时的跑偏和甩尾现象，在不同载荷条件下均保持良好的稳定性[4]。

2.4、实验验证与分析

为验证所提方法的有效性，我们进行了全面的实验测试。测试平台为一辆配备电制动系统的中型卡车，可模拟不同载荷条件。实验包括干/湿沥青路面上的直线制动、转向制动等典型工况。在空载（6 吨）和满载（16吨）两种状态下，对比了传统固定参数控制和基于载荷识别的自适应控制的性能差异。测试数据显示，在干燥路面转向制动工况下，自适应控制将横摆角速度峰值降低了 42% ，轨迹偏差减小了 58% ；在湿滑路面上，效果更为显著，分别达到 51% 和 63% 的改善。同时，制动距离在不同载荷条件下保持稳定，证明了系统的适应性。此外，实验还验证了系统对载荷突变的鲁棒性，模拟货物突然脱落（质量瞬间减少 30% ）的极端情况，传统控制出现明显不稳定，而自适应控制能在0.3 秒内识别载荷变化并调整策略，保持车辆稳定。这些结果充分证明了所提方法在实际应用中的优越性[5]。

结束语

随着相关技术的持续发展，机电制动稳定性控制系统将与智能驾驶技术深度融合，为未来交通安全性带来革命性的提升。汽车制造商和研究机构应继续投入资源，推动该领域的技术创新和应用拓展，为全球道路交通安全做出更大贡献。

参考文献：

[1]陈松,王剑.基于载荷识别的汽车转向机电制动稳定性控制[J].计算机仿真,2022,39(09):136-139+424.

[2]汪伟.汽车紧急避让操纵逆问题的建模与分析[D].南京航空航天大学,2014.

[3]刘文婷.基于试验的汽车操纵逆动力学的建模与评价[D].南京航空航天大学,2012.

[4]邱笑寅.高速紧急避让汽车操纵逆动力学的建模与仿真[D].南京航空航天大学,2012.

[5]尹浩.汽车操纵逆动力学的建模与仿真[D].南京航空航天大学,2007.