汽車(chē)防滑控制系統(tǒng)道路識(shí)別技術(shù)的研究
近年來(lái)國(guó)內(nèi)部分從事ABS 理論研究的科研工作者對(duì)道路識(shí)別技術(shù)的理論也進(jìn)行了一些探討[29-30]。但就整體研究狀況來(lái)看,國(guó)內(nèi)關(guān)于汽車(chē)動(dòng)力學(xué)控制系統(tǒng)的技術(shù)水平和國(guó)外相比相對(duì)落后,尚未有系統(tǒng)化的道路狀況實(shí)時(shí)識(shí)別技術(shù)的研究報(bào)道。
3 基于車(chē)輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)的道路識(shí)別技術(shù)研究
道路作為車(chē)輛行駛的界面,其表面狀況的任何差異必然引起與車(chē)輛行駛有關(guān)的參數(shù)的變化。輪胎作為車(chē)輛上直接與路面接觸的媒介,它與地面之間力學(xué)狀態(tài)的變化必然與路面的狀況息息相關(guān),這種變化則體現(xiàn)在車(chē)輪與路面間附著性能的差別。車(chē)輛-地面之間附著性能除了與路面狀況有關(guān)之外,還與車(chē)輛的動(dòng)力學(xué)參數(shù)有關(guān)。
如果將不同的路面狀況以不同的離散化數(shù)值來(lái)表示,那么在車(chē)輛動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)解析過(guò)程中則可以由這些數(shù)值的差異來(lái)顯示道路附著狀況的改變?;诖?,筆者采用一個(gè)參數(shù)σ作為表征路面狀況的附著特征影響因子,從而引入路況因子的概念。對(duì)各種路面的路況因子的分配如表1 所示。
表1 常見(jiàn)路面的特征因子σ值
如果以道路因子的差別來(lái)區(qū)分不同種類(lèi)的路面狀況,那么就可以由車(chē)輛的動(dòng)力學(xué)原理根據(jù)車(chē)輪運(yùn)動(dòng)狀態(tài)來(lái)對(duì)反映車(chē)輛-地面動(dòng)力學(xué)狀態(tài)的參數(shù)進(jìn)行回歸,進(jìn)而對(duì)路面狀況進(jìn)行辨識(shí)。筆者針對(duì)車(chē)輛的防滑控制系統(tǒng),采用改進(jìn)的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播的學(xué)習(xí)算法,即利用動(dòng)量修正規(guī)則和自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以車(chē)輪的動(dòng)力學(xué)參數(shù)為輸入量,對(duì)路面的狀況進(jìn)行辨識(shí)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)結(jié)果的基礎(chǔ)上,追加輸出量調(diào)諧的二次分類(lèi)算法,最終達(dá)到了對(duì)路面狀況的細(xì)致而良好分類(lèi)識(shí)別。
本文將V、Fz、S 這三個(gè)描述車(chē)輪動(dòng)力學(xué)狀態(tài)的參數(shù)與路面附著系數(shù)μ一起作為路面辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)⒘?,即確定了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量為{V,F(xiàn)z,S,μ}。按照表1 所示,將常見(jiàn)的道路工況按6 類(lèi)劃分,以體現(xiàn)路面附著性能從高到低的變化情況。道路識(shí)別系統(tǒng)的最終輸出,是依靠將這6 種路面模型模糊化為6 個(gè)路況因子來(lái)進(jìn)行判斷。該路面辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)在輸出層設(shè)計(jì)了6 個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn),來(lái)對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本集中輸入?yún)⒘康木垲?lèi)情況。
網(wǎng)絡(luò)輸出的映射對(duì)照存在如下關(guān)系:
表2 道路識(shí)別網(wǎng)絡(luò)映射對(duì)照表
道路識(shí)別系統(tǒng)的輸出是對(duì)應(yīng)于訓(xùn)練樣本集類(lèi)別的路況因子值,并需要由此來(lái)對(duì)路面進(jìn)行劃分,所以應(yīng)對(duì)BP 網(wǎng)絡(luò)的輸出再進(jìn)行一次處理。
λ = y *[0,0.134,0.253,0.6,0.75,1]T
道路識(shí)別系統(tǒng)將根據(jù)此? 值來(lái)判斷路面工況,并將其作為車(chē)輛防滑系統(tǒng)控制器的輸入?yún)⒘坑靡源_定最佳的控制參數(shù)門(mén)限及相應(yīng)的最優(yōu)控制策略和邏輯。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程中,辨識(shí)系統(tǒng)的最終輸出路況因子值在很多情況下并不等于期望輸出的目標(biāo)路況因子值,而是在目標(biāo)輸出值的周?chē)粋€(gè)很小的鄰域內(nèi)波動(dòng)。本文經(jīng)過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元輸出的研究,在路面辨識(shí)系統(tǒng)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的基礎(chǔ)上追加了一個(gè)修正算法,以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出路況因子值進(jìn)行調(diào)諧和二次劃分。所建立的基于車(chē)輛動(dòng)力學(xué)參數(shù)回歸和追加修正算法的改進(jìn)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路識(shí)別系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)如圖2 所示。
圖2 道路識(shí)別系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)框圖
根據(jù)圖2 的流程,對(duì)車(chē)輛在多種行駛工況下的仿真和試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,作為辨識(shí)樣本提供給訓(xùn)練完 成、神經(jīng)元連接模式已凍結(jié)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并根據(jù)修正算法對(duì)辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)的一次輸出進(jìn)行再處理,得到幾 種工況下路面識(shí)別的效果如圖3~6 和表3 所示。
評(píng)論