Исследование гидравлических антиблокировочных тормозных систем при различных коэффициентах дорожного сцепления на основе комплексного моделирования и экспериментальных данных

Антиблокировочные тормозные системы (АБС) широко применяются в современных автомобилях благодаря своей способности предотвращать блокировку колес при торможении, тем самым сохраняя управляемостьи обеспечивая требуемый уровень активной безопасности транспортного средства. АБС представляет собой сложную мехатронную систему, объединяющую гидравлические, механические и электрические компоненты под управлением отдельного электронного модуля. В данном исследовании представлен мультидисциплинарный подход к комплексному моделированию работы АБС легкового автомобиля с использованием программных пакетов AMESim Simcenter для анализа динамики гидравлических процессов и MATLAB Simulink для оценки продольной динамики автомобиля в тормозном режиме и анализа логики управления исполнительными механизмами. Четырехканальный гидравлический модулятор АБС смоделирован в программном пакете AMESim, где входным сигналом на электромагнитные клапаны является управляющий сигнал электронного блока управления, а выходным – давление в контурах тормозной системы. Субмодель Simulink получает в качестве входных данных информацию о величине давления в тормозных контурах и использует ее для расчета вероятности блокировки и последующего скольжения колес при определенном коэффициенте сцепления, образуя замкнутую систему комплексного моделирования. Для динамического регулирования тормозных сил в зависимости от условий скольжения предложен гибридный алгоритм управления модулятором АБС, сочетающий классический ПИД-регулятор с элементами математического аппарата нечеткой логики. Предложенная структура комплексного моделирования обеспечивает в режиме реального времени взаимодействие между механической частью АБС и ее программно-аппаратным модулем управления, где выходное давление от субмодели AMESim поступает в субмодель Simulink, а управляющий сигнал от Simulink приводит в действие определенную комбинацию электромагнитных клапанов модулятора субмодели AMESim. Для валидации модели и оценки эффективности «нечеткого» контроллера разработана экспериментальная установка и проведен натурный эксперимент. Результаты экспериментальных исследований показали, что система обеспечивает торможение автомобиля со скорости 90 км/ч без блокировки колес за 2,54 с на тормозном пути 30,48 м, что приблизительно на 8,5 и 6,5 % соответственно меньше аналогичных показателей при классической схеме управления гидравлическим модулятором АБС. Результаты моделирования практически совпали с экспериментальными данными, показав погрешность 4,4 % по времени торможения, менее 0,5 % по тормозному пути и 3,9 % по замедлению автомобиля, что свидетельствует о высокой точности математической модели и ее адекватности. Полученные данные подтверждают, что интеграция ПИД-регулятора с нечеткой логикой в цепь управления контроллера значительно улучшает характеристики АБС, обеспечивая эффективное и стабильное торможение в аварийных условиях при различных коэффициентах сцепления с дорогой.

1. Maier M., Müller K. (1996) ABS5.3: The New and Compact ABS5 Unit for Passenger Cars. International Congress & Exposition, Detroit, Michigan, United States, February 27, 1995. SAE Technical Paper, No 950757. https://doi.org/10.4271/950757

2. Wellstead P., Pettit N. (1997) Analysis and Redesign of an Antilock Brake System Controller. IEE Proceedings-Control Theory and Applications, 144 (5), 413–426. https://doi.org/10.1049/ip-cta:19971441

3. Gajek A., Strzępek P., Dobaj K. (2018) Algorithms for Diagnostics of the Hydraulic Pressure Modulators of ABS/ESP Systems in Stand Conditions. MATEC Web of Conferences, 182, 1020. https://doi.org/10.1051/matecconf/201818201020

4. Tao Run Z. H., Dechun F. (2010) The Modeling and Simulation of ABS Hydraulic Brake System Using AMESim. Journal of Guangdong Communications Polytechnic, 9 (1), 46 (in Chinese).

5. Choi S. B., Sung K.G., Cho M. S., Lee Y. S. (2007) The Braking Performance of a Vehicle Anti-lock Brake System Featuring an Electro-Rheological Valve Pressure Modulator. Smart Materials and Structures, 16 (4), 1285. https://doi.org/10.1088/0964-1726/16/4/041

6. Zhilevich M., Ermilov S., Kapski D., Vovk Y., Lyashuk O., Vovk I. (2021) Method of Calculating the Design Parameters of a Modulator Anti-Lock Braking System with a High Flow of Working Fluid. Scientific Journal of Silesian University of Technology. Series Transport, 110, 199–210. https://doi.org/10.20858/sjsutst.2021.110.16

7. Ferro J. P. (2014) Design and Simulation of an ABS Control Scheme for a Formula Student Prototype. Tecnico Lisboa. Available at: http://www.dem.ist.utl.pt/poliveira/Ensino/MSc_2014a.pdf

8. Li X., Zhao L., Zhou C., Li X., Li H. (2020) Pneumatic ABS Modeling and Failure Mode Analysis of Electromagnetic and Control Valves for Commercial Vehicles. Electronics, 9 (2), 318. https://doi.org/10.3390/electronics9020318

9. Wang J., Song C., Jin L. (2010) Modeling and Simulation of Automotive Four-Channel Hydraulic ABS Based on AMESIM and Simulink/Stateflow. 2010 2nd International Workshop on Intelligent Systems and Applications. IEEE, 1–4. https://doi.org/10.1109/iwisa.2010.5473264

10. Abreu R., Botha T. R., Hamersma H. A. (2023) ModelFree Intelligent Control for Antilock Braking Systems on Rough Roads. SAE International Journal of Vehicle Dynamics, Stability, and NVH, 7 (03), 269–285. https://doi.org/10.4271/10-07-03-0017

11. Ghanami N., Nikzadfar K., Daniali H. R. M. (2023) A Mid-Fidelity Model in the Loop Feasibility Study for Implementation of Regenerative Antilock Braking System in Electric Vehicles. SAE International Journal of Vehicle Dynamics, Stability, and NVH, 7 (03), 343–366. https://doi.org/10.4271/10-07-03-0022

12. Jiang F., Gao Z. (2001) An Application of Nonlinear PID Control to a Class of Truck ABS Problems. Proceedings of the 40th IEEE Conference on Decision and Control (Cat. No 01CH37228), 1. IEEE, 516–521. https://doi.org/10.1109/cdc.2001.980154

13. Zhao Q., Duan J. J., Wang C. (2012) Modeling and Simulation of Vehicle Hydraulic ABS Based on AMEsim. Advanced Materials Research, 590, 441–445. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.590.441

14. Chen C.K., Shih M. C. (2004) PID-Type Fuzzy Control for Anti-Lock Brake Systems with Parameter Adaptation. JSME International Journal Series C Mechanical Systems, Machine Elements and Manufacturing, 47 (2), 675–685. https://doi.org/10.1299/jsmec.47.675

15. Harly M. (2020) Modeling of Hydraulic ABS Plant and Its Control by Using Fuzzy Mamdani with Adaptive Slip Frequency to Improve Stopping Distance and Steering Ability. Journal of Physics: Conference Series, 1700 (1), 012044. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1700/1/012044

16. Keshmiri R., Shahri A. M. (2007) Intelligent ABS Fuzzy Controller for Diverse Road Surfaces. World Academy of Science, Engineering and Technology, 2 (2), 62–67.

17. El-Fatah A., Sharkawy A.-N., Ghazaly N. M., Moaaz A. (2021) A Comparative Study of Different Control Methods for Anti-Lock Braking System (ABS). SVU-International Journal of Engineering Sciences and Applications, 2 (1), 27–34. https://doi.org/10.21608/svusrc.2021.65855.1007

18. Mailah M., Al-Mola M. H., Muhaimin A. H., Abdullah M. Y. (2012) Fuzzy-Based PID with Iterative Learning Active Force Controller for an Anti-Lock Brake System. International Journal of Simulation: Systems, Science and Technology, 13 (3), 35–41. https://doi.org/10.5013/ijssst.a.13.3a.05

19. Gong T., Yan H., Liu P. F. (2015) Modeling and Simulation for Anti-Lock Braking System (ABS) of Automobiles Based on Simulink. Applied Mechanics and Materials, 716–717, 1504–1507. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.716-717.1504

20. Wang X., Wang Q. (2012) Modeling and Simulation of Automobile Anti-Lock Braking System Based on Simulink. Journal of Advanced Manufacturing Systems, 11 (02), 99–106. https://doi.org/10.1142/s0219686712500084

21. Cao W. (2021) Modeling and Simulation of the Anti-Lock Braking System Based on MATLAB/Simulink. Journal of Physics: Conference Series, 1941 (1), 12075. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1941/1/012075

22. Xiao L., Hongqin L., Jianzhen W. (2016) Modeling and Simulation of Anti-Lock Braking System Based on Fuzzy Control. International Advanced Research Journal in Science, Engineering and Technology, 3 (10), 110–113. https://doi.org/10.17148/iarjset.2016.31021

23. Liu Y., Sun J. (1995) Target Slip Tracking Using GainScheduling for Anti-Lock Braking Systems. Proceedings of 1995 American Control Conference-ACC'95, 2, 1178–1182. https://doi.org/10.1109/acc.1995.520935

24. Mirzaeinejad H., Mirzaei M. (2010) A Novel Method for Non-Linear Control of Wheel Slip in Anti-Lock Braking Systems. Control Engineering Practice, 18 (8), 918–926. https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2010.03.015

25. Chereji E., Radac M.-B., Szedlak-Stinean A.-I. (2020) Sliding Mode Control Algorithms for Anti-Lock Braking Systems with Performance Comparisons. Algorithms, 14 (1), 2. https://doi.org/10.3390/a14010002

26. Vo-Duy T., Ta M. C. (2018) Slip Ratio Estimation for Traction Control of Electric Vehicles. 2018 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC). IEEE, 1–6. https://doi.org/10.1109/vppc.2018.8604980

27. Hayes J. G., Goodarzi G. A. (2018) Electric Powertrain: Energy Systems, Power Electronics and Drives for Hybrid, Electric and Fuel Cell Vehicles. John Wiley & Sons Ltd, UK. https://doi.org/10.1002/9781119063681

28. Gao Y., Maghbelli H., Ehsani M., Frazier G., Kajs J., Bayne S. (2003) Investigation of Proper Motor Drive Characteristics for Military Vehicle Propulsion. SAE Technical Paper Series, 1, 0148–7191. https://doi.org/10.4271/2003-01-2296

29. Heydrich M., Ivanov V., Bertagna A., Rossi A., Mazzoni M., Bücner F. (2022) Hardware-in-the-Loop Testing of a Hybrid Brake-by-Wire System for Electric Vehicles. SAE International Journal of Vehicle Dynamics, Stability, and NVH, 6 (04), 477–487. https://doi.org/10.4271/10-06-04-0031

30. Savitski D., Schleinin D., Ivanov V., Augsburg K. (2018) Robust Continuous Wheel Slip Control with Reference Adaptation: Application to the Brake System with Decoupled Architecture. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 14 (9), 4212–4223. https://doi.org/10.1109/tii.2018.2817588

31. Heydrich M., Ricciardi V., Ivanov V., Mazzoni M., Rossi A., Buh J., Augsburg K. (2021) Integrated Braking Control for Electric Vehicles with In-Wheel Propulsion and Fully Decoupled Brake-by-Wire System. Vehicles, 3 (2), 145–161. https://doi.org/10.3390/vehicles3020009

32. Le V. N., Dam H. P., Nguyen T. T., Trinh M. H., Tran T. D. (2024) Modeling of the Anti-Lock Braking System Employing a Fuzzy Controller. International Review of Mechanical Engineering, 18 (10), 525–533. https://doi.org/10.15866/ireme.v18i10.25307