張奇祥，靳立強(qiáng)，靳博豪，張伊晗，陳鵬飛，劉永騰，李建華

（1. 吉林大學(xué)，汽車仿真與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)春 130022；2. 浙江亞太機(jī)電股份有限公司智能汽車控制系統(tǒng)研究院，杭州 311200；3. 北京汽車研究所有限公司，北京 100079；4. 國(guó)家汽車質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心（北京順義），北京 101300）

前言

汽車智能化和電動(dòng)化的發(fā)展要求制動(dòng)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)制動(dòng)能量回收和主動(dòng)制動(dòng)功能，傳統(tǒng)的液壓制動(dòng)系統(tǒng)的制動(dòng)力無(wú)法實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，不能滿足電動(dòng)汽車電機(jī)制動(dòng)特性及回收能量最大化的需求，因此線控制動(dòng)（brake-by-wire，BBW）是必然的發(fā)展趨勢(shì)。線控制動(dòng)系統(tǒng)摒棄了真空助力器，取消了部分或全部液壓管路，使用電子制動(dòng)踏板，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、響應(yīng)迅速、制動(dòng)力精準(zhǔn)可調(diào)、能夠?qū)崿F(xiàn)四輪獨(dú)立制動(dòng)，可以有效集成電子穩(wěn)定程序（ESP）、自動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB）、自適應(yīng)巡航（ACC）和自動(dòng)泊車（AP）等技術(shù)，能夠大幅提高車輛行駛的穩(wěn)定性和安全性。因此，作為制動(dòng)系統(tǒng)領(lǐng)域中的顛覆性技術(shù)，線控制動(dòng)系統(tǒng)必將取代傳統(tǒng)制動(dòng)系統(tǒng)。

根據(jù)主流的研究思想，線控制動(dòng)系統(tǒng)主要分為兩類：電子液壓制動(dòng)系統(tǒng)（electro-hydraulic brake system，EHB）和電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)（electromechanical brake system，EMB），如圖1所示。

圖1 線控制動(dòng)系統(tǒng)的兩種類型

EHB較傳統(tǒng)液壓制動(dòng)系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)布置上的變化不大：取消真空助力器，代以電機(jī)助力；增加踏板感覺(jué)模擬器，可實(shí)現(xiàn)踏板部分或全部解耦。EHB 保留了成熟可靠的液壓制動(dòng)系統(tǒng)，且具有備用制動(dòng)功能，保證了制動(dòng)的安全可靠。此外，EHB具有控制精確、響應(yīng)迅速、兼容性強(qiáng)、易于實(shí)現(xiàn)再生制動(dòng)和便于改裝等優(yōu)勢(shì)，是目前線控制動(dòng)系統(tǒng)的主要研究方向，其代表性產(chǎn)品為Bosch 公司的iBooster 和IPB（integrated power brake）。但EHB 仍采用電液控制方法，不具備完全電子制動(dòng)的優(yōu)勢(shì)，并不是真正意義上的線控制動(dòng)；其保留了大部分液壓元件，仍面臨管路布置復(fù)雜、液壓元件壽命短、制動(dòng)液泄漏等問(wèn)題。EMB 是一種電控純機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)，其完全取消了液壓系統(tǒng)（液壓助力裝置、制動(dòng)主缸和管路等），結(jié)構(gòu)精簡(jiǎn)，清潔環(huán)保，沒(méi)有制動(dòng)液造成的延遲效應(yīng)，響應(yīng)更迅速，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各車輪的單獨(dú)精確控制，被認(rèn)為是未來(lái)制動(dòng)系統(tǒng)的終極形態(tài)。但是EMB 系統(tǒng)必須集成在輪轂中，這勢(shì)必引起力矩電機(jī)的體積與車輛所需要的制動(dòng)力之間的矛盾；其次，EMB 沒(méi)有備份系統(tǒng)，可靠性難以保證；電制動(dòng)系統(tǒng)的抗干擾能力差、工作性能受溫度影響大。此外，EMB 的發(fā)展還必須解決系統(tǒng)容錯(cuò)性差和成本高昂等問(wèn)題。目前EMB的研究熱點(diǎn)在于與電動(dòng)化、智能化汽車，尤其是四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)汽車的結(jié)合與應(yīng)用上。本文首先分析EMB 執(zhí)行器的典型結(jié)構(gòu)型式，然后從夾緊力控制和傳感器故障診斷兩個(gè)層面對(duì)EMB的國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展進(jìn)行深入研究。

1 EMB的組成與典型結(jié)構(gòu)型式

1.1 EMB的組成架構(gòu)

如圖2 所示，EMB 主要由4 大部分組成：車載電源、制動(dòng)踏板單元、制動(dòng)執(zhí)行單元和控制系統(tǒng)。

圖2 EMB的組成架構(gòu)

車載電源為EMB 中的力矩電機(jī)和傳感器等供能。制動(dòng)踏板單元包括：制動(dòng)踏板、踏板力模擬器。該模塊主要用來(lái)獲得駕駛員制動(dòng)意圖并反饋給駕駛員合適的踏板感覺(jué)。制動(dòng)執(zhí)行單元包括力矩電機(jī)、減速增矩裝置、運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換裝置和制動(dòng)鉗體等。減速增矩裝置將力矩電機(jī)的高速小轉(zhuǎn)矩旋轉(zhuǎn)輸出轉(zhuǎn)換為低速大轉(zhuǎn)矩旋轉(zhuǎn)輸出；運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換裝置將旋轉(zhuǎn)輸出轉(zhuǎn)換為直線輸出。

控制系統(tǒng)包括踏板位移傳感器、踏板力傳感器、輪速傳感器、制動(dòng)力分配單元、制動(dòng)力控制單元和車載計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等。踏板位移傳感器和踏板力傳感器用來(lái)檢測(cè)踏板信號(hào)以獲得駕駛員的駕駛意圖。輪速傳感器作為反饋單元將輪速信息實(shí)時(shí)反饋給制動(dòng)力分配單元，用作控制算法的輸入量。制動(dòng)力分配單元接收并處理傳感器采集的信息，制定合理的制動(dòng)力分配策略。制動(dòng)力控制單元根據(jù)制動(dòng)力分配單元分配的制動(dòng)力，驅(qū)動(dòng)制動(dòng)執(zhí)行單元將車輪制動(dòng)力控制在所要求的范圍內(nèi)，最大化地利用路面附著系數(shù)，實(shí)現(xiàn)最佳的制動(dòng)效果。車載計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)用來(lái)實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)內(nèi)各單元間的通信。

1.2 EMB的典型結(jié)構(gòu)型式

制動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)是EMB 與EHB 差異最大的部分，其設(shè)計(jì)也是EMB 的關(guān)鍵技術(shù)之一。尤其是減速增矩裝置和運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換裝置的設(shè)計(jì)和配合，直接決定了制動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的體積、制動(dòng)效率和控制性等關(guān)系電機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)性能優(yōu)劣的重大問(wèn)題。目前，德國(guó)的Bosch、Siemens、Continental，韓 國(guó) 的Mobis，美 國(guó) 的TRW、Delphi，瑞 典 的Haldex、SKF，澳大利亞的PBR等公司均已研發(fā)出各自的EMB 試驗(yàn)品。如圖3 所示，本文選擇了4 種典型的EMB 制動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)，分析了其各自的結(jié)構(gòu)型式及優(yōu)缺點(diǎn)。通過(guò)表1 的對(duì)比分析可知，4 種方案各具特色，各有利弊，但以Siemens 公司為代表的以杠桿和楔塊實(shí)現(xiàn)增力的自增力式方案和以Continental Teves 公司為代表的行星齒輪與滾珠絲杠的組合方案具有較明顯的優(yōu)勢(shì)。目前關(guān)于EMB 執(zhí)行機(jī)構(gòu)的最新專利主要集中在結(jié)合上述兩種方案各自優(yōu)勢(shì)的楔形制動(dòng)器上，例如文獻(xiàn)［28］中的電子楔形制動(dòng)器，其采用電機(jī)外置的形式，由行星齒輪副來(lái)減速增矩，并通過(guò)滾珠絲杠實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換，最后通過(guò)楔塊實(shí)現(xiàn)增力效果。EMB 結(jié)構(gòu)型式的優(yōu)化與創(chuàng)新仍是未來(lái)的研究重點(diǎn)之一。

圖3 4種典型的EMB制動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)型式簡(jiǎn)圖

表1 4種典型的EMB制動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)型式對(duì)比

2 EMB夾緊力控制

在準(zhǔn)確獲得制動(dòng)命令的情況下，如何精確快速地控制各個(gè)車輪的夾緊力是目前EMB 的研究重點(diǎn)和難點(diǎn)。由于夾緊力直接影響制動(dòng)墊片和制動(dòng)盤之間的摩擦力，進(jìn)而決定制動(dòng)轉(zhuǎn)矩的大小，所以?shī)A緊力的控制效果直接關(guān)系到車輛的制動(dòng)性能。現(xiàn)有的電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)夾緊力控制方案如表2所示。

表2 電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)夾緊力控制方案

EMB 中的夾緊力傳感器比較昂貴，如果安裝在制動(dòng)墊片附近會(huì)面臨高溫考驗(yàn)，其使用壽命將大打折扣，如果將其嵌入到EMB 的深處（即滾珠絲杠的近端位置）又將導(dǎo)致遲滯現(xiàn)象，影響夾緊力的測(cè)量精度。考慮到成本問(wèn)題，目前各車企傾向于取消EMB 中的夾緊力傳感器。文獻(xiàn)［32］～文獻(xiàn)［37］中利用電機(jī)轉(zhuǎn)角與夾緊力的特性曲線，通過(guò)安裝在電機(jī)內(nèi)部的轉(zhuǎn)角傳感器，根據(jù)電機(jī)轉(zhuǎn)角的變化間接獲得夾緊力的大小。文獻(xiàn)［38］中利用夾緊力與滾珠絲杠的位移之間的函數(shù)關(guān)系，通過(guò)傳感器測(cè)得滾珠絲杠的位移進(jìn)而間接獲得夾緊力的大小。但是由于制動(dòng)墊片的磨損和其他問(wèn)題，制動(dòng)墊片和制動(dòng)盤之間的間隙是不斷變化的，因此電機(jī)轉(zhuǎn)角和夾緊力的特性曲線以及夾緊力與滾珠絲杠位移之間的函數(shù)關(guān)系都是動(dòng)態(tài)變化的，這會(huì)影響夾緊力的控制精度。

在早期研究中，比較流行且經(jīng)典的是比例-積分-微分（proportional-integral-derivative，PID）控制算法。該算法具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、控制方便、穩(wěn)定可靠等優(yōu)點(diǎn)，但在實(shí)際使用中需要對(duì)其控制參數(shù)進(jìn)行整定。文獻(xiàn)［4］、文獻(xiàn)［39］～文獻(xiàn)［43］中使用三閉環(huán)比例-積分-微分控制算法，它由3 個(gè)從內(nèi)環(huán)到外環(huán)依次定位的反饋控制器組成，分別用于調(diào)節(jié)電機(jī)電流、轉(zhuǎn)速和EMB夾緊力，由于3個(gè)回路相互耦合，必須進(jìn)行迭代調(diào)整才能獲得最佳的整體性能，控制參數(shù)整定的工作量較大。此外，采用固定增益的比例-積分控制無(wú)法有效處理與負(fù)載有關(guān)的摩擦和剛度等非線性問(wèn)題。為了解決比例-積分-微分控制算法中的參數(shù)整定問(wèn)題，文獻(xiàn)［44］中采用自適應(yīng)比例-積分-微分控制算法，比例增益是隨輸入夾緊力的變化在線調(diào)整的，試驗(yàn)結(jié)果表明該算法在夾緊力控制方面表現(xiàn)出令人滿意的性能。為了解決非線性摩擦負(fù)載擾動(dòng)問(wèn)題，文獻(xiàn)［45］中提出了在考慮庫(kù)侖力和遲滯摩擦情況下的電機(jī)轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)矩間的摩擦模型，并基于該摩擦模型對(duì)負(fù)載相關(guān)的摩擦力進(jìn)行前饋補(bǔ)償，結(jié)果發(fā)現(xiàn)該方法可以顯著提高夾緊力控制的精確性和魯棒性。但是該方法也存在不足：螺釘和制動(dòng)墊片間的摩擦也會(huì)引起黏滑（stick slip）現(xiàn)象和響應(yīng)延遲，這部分的摩擦并沒(méi)有考慮。

文獻(xiàn)［46］中將非線性剛度和摩擦的反饋線性化與比例-積分-微分控制器集成在一起，并提出將該控制器作為EMB 基礎(chǔ)控制器。由于非線性剛度，一組固定增益無(wú)法在整個(gè)工作范圍內(nèi)產(chǎn)生穩(wěn)定的性能，通過(guò)線性無(wú)約束模型預(yù)測(cè)控制器（model predictive control，MPC），對(duì)三閉環(huán)比例-積分-微分控制器的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了其他改進(jìn)。盡管如此，輸入和狀態(tài)約束都是臨時(shí)處理的。由于反饋線性化需要額外轉(zhuǎn)矩，因此減少了模型預(yù)測(cè)控制可用的控制量。為了避免將反饋線性化和控制器設(shè)計(jì)作為獨(dú)立的子問(wèn)題，同時(shí)明確輸入變量和狀態(tài)約束，文獻(xiàn)［47］中提出了一種基于非線性模型預(yù)測(cè)控制的整體設(shè)計(jì)方法，通過(guò)最小化二次型性能指標(biāo)獲得控制律，并通過(guò)查表獲取反饋增益。仿真表明，該控制器的響應(yīng)時(shí)間比線性模型預(yù)測(cè)控制減少24%，但是其對(duì)硬件存儲(chǔ)能力的要求很高，此外，表內(nèi)數(shù)據(jù)也存在插值誤差等問(wèn)題。

滑模變結(jié)構(gòu)控制（sliding mode control，SMC）可以在未獲得被控對(duì)象精確數(shù)學(xué)模型的情況下，通過(guò)設(shè)計(jì)滑模面和到達(dá)條件使控制變量快速收斂，增加控制系統(tǒng)對(duì)內(nèi)部參數(shù)變化（如模型誤差）和外部擾動(dòng)（如環(huán)境溫度變化）的抗干擾能力?；Ｗ兘Y(jié)構(gòu)控制具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、需調(diào)整的控制參數(shù)少和魯棒性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)［48］中從制動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中推導(dǎo)出制動(dòng)執(zhí)行器的滑模控制律，并測(cè)試了在不同輸入信號(hào)下控制器的跟蹤行為。結(jié)果表明相比于傳統(tǒng)的比例-積分控制，滑模變結(jié)構(gòu)控制的夾緊力跟蹤精度明顯更高，對(duì)EMB 系統(tǒng)中的不確定性具有較強(qiáng)的魯棒性。文獻(xiàn)［28］中為了解決電子楔式制動(dòng)系統(tǒng)（electronic wedge brake，EWB）中參數(shù)變化和各種非線性因素導(dǎo)致的魯棒性問(wèn)題，采用滑模控制算法設(shè)計(jì)夾緊力控制器，并提供了接觸點(diǎn)檢測(cè)算法，通過(guò)控制電機(jī)電流獲得期望夾緊力，最后在電子楔式制動(dòng)器原型機(jī)上進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。為了在不確定性參數(shù)存在的情況下獲得理想的夾緊力跟蹤性能，文獻(xiàn)［49］中開(kāi)發(fā)了一種自適應(yīng)滑?？刂破鳎淇梢栽诰€識(shí)別總摩擦模型的參數(shù)并將其并入到滑?？刂破髦?，以提高摩擦力跟蹤的魯棒性。但是其只考慮了摩擦力的變化，當(dāng)存在多個(gè)快速變化的參數(shù)時(shí)，自適應(yīng)機(jī)制將會(huì)失效。隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，滑模變結(jié)構(gòu)控制對(duì)于EMB 系統(tǒng)等非線性和不確定系統(tǒng)的控制具有明顯的優(yōu)勢(shì)，但是其導(dǎo)致的顫振問(wèn)題對(duì)系統(tǒng)的控制精度有不利影響。模糊控制算法可以自適應(yīng)地調(diào)整滑模控制的開(kāi)關(guān)增益，通過(guò)使用模糊滑?？刂品椒梢杂行П苊忸澱駟?wèn)題的影響。

由于各種干擾因素的存在，實(shí)現(xiàn)EMB 夾緊力的精確控制存在一定的困難。文獻(xiàn)［51］中提出一種無(wú)力傳感器的魯棒性控制方法，通過(guò)設(shè)計(jì)擾動(dòng)觀測(cè)器（disturbance observer，DOB）增強(qiáng)模型的抗干擾能力。為確保EMB 工作的穩(wěn)定性，文獻(xiàn)［28］中設(shè)計(jì)了一種夾緊力跟蹤的魯棒最優(yōu)控制器，考慮了環(huán)境溫度和制動(dòng)墊片磨損等不確定性參數(shù)的影響，使用反饋線性化和反向增益調(diào)度引入一種改進(jìn)的控制體系結(jié)構(gòu)。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的比例-積分控制相比，魯棒最優(yōu)控制對(duì)執(zhí)行器的擾度不敏感，但是有些過(guò)于保守，從而導(dǎo)致響應(yīng)緩慢。文獻(xiàn)［52］中針對(duì)基于開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)（switched reluctance motor，SRM）的EMB 制動(dòng)系統(tǒng)，提出了一種非線性魯棒性控制器，該控制器使用考慮電感系數(shù)的電機(jī)模型，并認(rèn)為負(fù)載是關(guān)于位置的某一未知非線性函數(shù)，通過(guò)魯棒逆推設(shè)計(jì)法設(shè)計(jì)了轉(zhuǎn)矩控制律，并提出了兩種從轉(zhuǎn)矩控制律得到電壓控制律的方法：一種是基于魯棒逆推法附加步驟（additional step）；另一種是基于轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)最小化方法。該控制器無(wú)需電機(jī)的機(jī)械參數(shù)和電機(jī)位置、制動(dòng)力和電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩間的函數(shù)關(guān)系，并為電感的不確定性提供了顯著的魯棒性。

為了實(shí)現(xiàn)高帶寬閉環(huán)夾緊力跟蹤，文獻(xiàn)［53］中提出了一種基于準(zhǔn)時(shí)間最優(yōu)控制（near time-optimal control）的夾緊力控制器，首先設(shè)計(jì)了一種具有狀態(tài)約束的通用2 階非線性系統(tǒng)的控制器，然后將其擴(kuò)展到有界時(shí)變擾動(dòng)的擾動(dòng)系統(tǒng)?？刂破骶哂休^好的魯棒性，跟蹤誤差漸近收斂到包含原點(diǎn)的統(tǒng)一最終邊界。通過(guò)在EMB 原型機(jī)上進(jìn)行不同的試驗(yàn)測(cè)試，結(jié)果顯示該控制器的控制性能遠(yuǎn)優(yōu)于比例-積分控制。文獻(xiàn)［54］中提出的控制器通過(guò)充分利用電機(jī)容量，同時(shí)兼顧電機(jī)轉(zhuǎn)矩和速度約束，實(shí)現(xiàn)了近時(shí)最佳性能。還給出了在跟蹤速度和能量使用之間取得平衡的控制器參數(shù)調(diào)整方法，以幫助實(shí)際實(shí)施。試驗(yàn)結(jié)果表明，使用該方法可以實(shí)現(xiàn)較低的跟蹤誤差和較高的帶寬，這表明該方法可作為未來(lái)EMB 控制器設(shè)計(jì)的候選方案。該項(xiàng)工作的不足之處在于考慮了力傳感器，這將增加生產(chǎn)成本，后期可以通過(guò)使用夾緊力和電機(jī)位置之間映射關(guān)系的反饋控制來(lái)去除力傳感器。

制動(dòng)抖動(dòng)（brake judder）是車輛在中速至高速（30-140 km/h）行駛情況下輕度制動(dòng)（約0.2的制動(dòng)減速度）期間產(chǎn)生的強(qiáng)迫振動(dòng)，在制動(dòng)踏板、轉(zhuǎn)向盤甚至車輛地板上會(huì)有震動(dòng)感。制動(dòng)抖動(dòng)的頻率與車速成正比。制動(dòng)抖動(dòng)會(huì)加劇零件的磨損，嚴(yán)重的將導(dǎo)致零件斷裂，從而縮短零件使用壽命增加運(yùn)營(yíng)成本。文獻(xiàn)［56］中為EMB 提出了一種新穎的制動(dòng)抖動(dòng)衰減策略，并設(shè)計(jì)了兩種衰減算法來(lái)產(chǎn)生補(bǔ)償夾緊力，從而消除了引起制動(dòng)轉(zhuǎn)矩變化（brake torque variations，BTV）的顫振。第1 種方法基于線性變參數(shù)（linear parameter varying，LPV）控制結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)使用輸出調(diào)節(jié)理論進(jìn)行設(shè)計(jì)并采用車輪角速度和加速度進(jìn)行調(diào)度；第2 種方法研究了自適應(yīng)前饋補(bǔ)償，即利用車輪角位置、速度和加速度來(lái)調(diào)度補(bǔ)償器。試驗(yàn)結(jié)果表明，線性變結(jié)構(gòu)補(bǔ)償器取得了較好的控制效果，但對(duì)采樣率的要求很高；自適應(yīng)前饋補(bǔ)償器對(duì)采樣率的要求較低并且制動(dòng)轉(zhuǎn)矩變化的衰減效果更好，但是需要實(shí)時(shí)測(cè)量車輪的位置信息。

遺傳算法是模擬自然界生物進(jìn)化的一種隨機(jī)、并行和自適應(yīng)的搜索算法，將優(yōu)化參數(shù)表示為編碼串群體，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行選擇、交叉和變異等遺傳操作，是尋找動(dòng)態(tài)最優(yōu)解的經(jīng)典方法。卡爾曼濾波器用反饋控制的方法估計(jì)過(guò)程狀態(tài)：濾波算法估計(jì)過(guò)程中某一時(shí)刻的狀態(tài)，然后以（含噪聲的）測(cè)量變量的方式獲得反饋。文獻(xiàn)［31］和文獻(xiàn)［57］中提出了一種將電機(jī)編碼器和電流傳感器模型相結(jié)合的混合遺傳算法（genetic algorithm）和卡爾曼濾波（Kalman filter）方法來(lái)精確估計(jì)EMB 夾緊力，采用遺傳算法對(duì)噪聲矩陣進(jìn)行優(yōu)化，以提高卡爾曼濾波器的性能。試驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的卡爾曼濾波器具有良好的噪聲抑制性能，在動(dòng)態(tài)制動(dòng)過(guò)程中其性能較不敏感，可以在EMB 系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)精確的夾緊力控制，提高EMB系統(tǒng)（包括電機(jī)）的可靠性。

針對(duì)上述控制算法，本文選擇其各自具有代表性的文章，從發(fā)展歷程和被引情況兩個(gè)維度進(jìn)行分析，如圖4所示。由圖可知：EMB 的夾緊力控制算法在研究前期多集中于前饋控制、PID 控制等，同時(shí)有相關(guān)機(jī)構(gòu)和研究人員使用魯棒控制算法和優(yōu)化控制算法進(jìn)行相關(guān)研究，例如逆推法+非線性魯棒控制、非線性模型預(yù)測(cè)控制等；近年來(lái)，有關(guān)優(yōu)化EMB 夾緊力控制魯棒性的相關(guān)算法逐漸增多，例如滑模變結(jié)構(gòu)控制、準(zhǔn)時(shí)間最優(yōu)控制等。而且隨著控制科學(xué)向智能控制領(lǐng)域發(fā)展并結(jié)合EMB 夾緊力控制系統(tǒng)高度的非線性特性，相關(guān)研究人員在現(xiàn)代控制理論的基礎(chǔ)上結(jié)合智能算法在EMB 的應(yīng)用上進(jìn)行了嘗試。在后續(xù)的研究中，相關(guān)研究者可以結(jié)合智能算法與魯棒控制算法的各自優(yōu)勢(shì)對(duì)EMB 夾緊力控制的魯棒性進(jìn)行改善。

圖4 電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)夾緊力控制算法發(fā)展歷程及被引情況

本文針對(duì)近年來(lái)在EMB夾緊力控制上的3種典型算法進(jìn)行對(duì)比和整理，并根據(jù)相應(yīng)論文得到圖5和表3。文獻(xiàn)［49］中基于自主設(shè)計(jì)搭建的EMB 臺(tái)架，測(cè)試控制器在階梯階躍、斜坡和正弦等不同目標(biāo)夾緊力下的夾緊力跟隨效果。其中，目標(biāo)正弦信號(hào)設(shè)為：偏置5 000 N，幅值700 N，頻率0.5 Hz，試驗(yàn)結(jié)果如圖5（a）和圖5（b）所示。實(shí)際值與目標(biāo)值的跟蹤誤差始終保持在0.39 kN 的誤差容限內(nèi)，而且均方 根 誤 差（root mean square error，RMSE）僅 為124.54 N，證明了所設(shè)計(jì)的控制器可以應(yīng)用于各種復(fù)雜制動(dòng)工況。如圖5（c）所示，文獻(xiàn)［53］中在自主開(kāi)發(fā)的EMB 原型機(jī)上，進(jìn)行正弦目標(biāo)夾緊力的跟隨試驗(yàn)，并將PI 控制算法作為對(duì)比試驗(yàn)。圖5（d）所示的試驗(yàn)結(jié)果顯示：準(zhǔn)時(shí)間最優(yōu)控制器比PI 控制器的平均絕對(duì)百分比誤差（mean absolute percentage error，MAPE）減少了50%，其均方根誤差僅為119.32 N，驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的控制器具有更優(yōu)良的控制性能。文獻(xiàn)［57］中則進(jìn)行了復(fù)雜目標(biāo)夾緊力下的試驗(yàn)測(cè)試，并設(shè)計(jì)了4 組對(duì)比試驗(yàn)，分別采用動(dòng)態(tài)剛度模型法、轉(zhuǎn)矩平衡模型法、卡爾曼濾波算法、遺傳算法和卡爾曼濾波的組合算法，如圖5（e）和圖5（f）所示。試驗(yàn)結(jié)果表明結(jié)合遺傳算法和卡爾曼濾波算法的控制器具有最小的跟隨誤差，且相較于22 kN的最大目標(biāo)值，其均方根誤差僅為324.80 N。雖然上述研究在各自的硬件設(shè)備和試驗(yàn)條件等方面存在差異，但是其試驗(yàn)在各自的閉環(huán)控制下都能實(shí)現(xiàn)良好的控制效果，可以通過(guò)平均相對(duì)誤差指標(biāo)來(lái)比較其控制的優(yōu)劣。由表3 可知：自適應(yīng)滑膜變結(jié)構(gòu)控制算法最優(yōu)，遺傳算法和卡爾曼濾波的組合算法次之。

表3 夾緊力試驗(yàn)結(jié)果的誤差分析

圖5 EMB夾緊力試驗(yàn)結(jié)果及誤差

3 EMB傳感器故障診斷方法

電制動(dòng)系統(tǒng)的容錯(cuò)能力關(guān)系到車輛行駛的安全性和可靠性，是研究電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。其中，傳感器故障診斷又是提高電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)容錯(cuò)性的重要研究方向。電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求較高，因此如何快速有效地進(jìn)行故障診斷一直是電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)研究的難點(diǎn)問(wèn)題。表4 為常見(jiàn)的電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)傳感器故障診斷方案。

表4 電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)傳感器故障診斷方案

電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)中的傳感器類型較多，主要包括踏板位移傳感器、踏板力傳感器、電機(jī)電流傳感器、速度（或位置）傳感器和夾緊力傳感器等，其需要接收上述傳感器反饋的信息進(jìn)行快速精確的壓力控制。傳感器故障主要分為兩類：與原信號(hào)有關(guān)的故障和與原信號(hào)無(wú)關(guān)的故障。前者是在原信號(hào)的基礎(chǔ)上出現(xiàn)的對(duì)系統(tǒng)影響較大的誤差、畸變或干擾，典型表征形式為：恒偏差故障、精度損傷故障和漂移故障。后者則與原信號(hào)完全無(wú)關(guān)，典型表征形式為：短路故障和失效故障。相比較而言，與原信號(hào)有關(guān)的故障的診斷更加困難。傳感器是電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)的控制基礎(chǔ)，其工作狀態(tài)將直接影響整個(gè)控制系統(tǒng)的控制效果。傳感器故障診斷能夠提高控制系統(tǒng)對(duì)不確定性的魯棒性，同時(shí)縮短檢測(cè)延時(shí)時(shí)間并避免誤檢測(cè)，可以有效改善電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)的容錯(cuò)性，進(jìn)而提高車輛行駛的安全性和可靠性。

如圖6 所示，傳感器故障診斷技術(shù)可以分為硬件（或物理/并行）冗余和分析（或功能）冗余。分析冗余較容易實(shí)現(xiàn)且不增加成本，但是需要穩(wěn)健的故障檢測(cè)技術(shù)。硬件冗余需要至少一個(gè)相同的傳感器作為備份，這將導(dǎo)致生產(chǎn)成本的增加。本文不涉及傳感器故障診斷技術(shù)中的硬件冗余問(wèn)題。

圖6 硬件冗余和分析冗余

奉獻(xiàn)觀測(cè)器（dedicated observer scheme，DOS）是一種基于模型的故障診斷方法，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性好且無(wú)需噪聲的統(tǒng)計(jì)特性。文獻(xiàn)［60］中設(shè)計(jì)了一種廣義奉獻(xiàn)觀測(cè)器對(duì)電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)的傳感器進(jìn)行故障診斷，仿真結(jié)果表明，當(dāng)轉(zhuǎn)速傳感器和電流傳感器發(fā)生故障時(shí)，其殘差較正常狀態(tài)分別增大約360 和2 000 倍。該方法不僅可以保證檢測(cè)子系統(tǒng)互不影響，而且還能準(zhǔn)確檢測(cè)出故障的類型和大小，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)傳感器故障地有效分離和診斷。文獻(xiàn)［61］中提出了一種基于等價(jià)空間算法（parity space approach）的電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)故障大小檢測(cè)方法，檢測(cè)電機(jī)電流傳感器、速度（或位置）傳感器和夾緊力傳感器中的故障。為了從殘差中檢測(cè)和隔離傳感器故障，構(gòu)造了殘差產(chǎn)生器。利用Matlab/Simulink 進(jìn)行閉環(huán)仿真，并將仿真結(jié)果與硬件在環(huán)（hardware in the loop，HIL）臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。試驗(yàn)結(jié)果表明：當(dāng)某一時(shí)刻，夾緊力傳感器突然發(fā)生故障時(shí)，會(huì)產(chǎn)生約160 倍于正常值的階躍殘差信號(hào)，表明可以通過(guò)殘差的導(dǎo)數(shù)有效檢測(cè)夾緊力傳感器的故障。文獻(xiàn)［62］～文獻(xiàn)［64］中采用等價(jià)空間和觀測(cè)器診斷方法，檢測(cè)電機(jī)電流傳感器、速度（或位置）傳感器和夾緊力傳感器中的故障，仿真和硬件在環(huán)試驗(yàn)驗(yàn)證了方法的可行性。然而，上述均是基于數(shù)學(xué)模型的故障診斷算法，而電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)具有非線性的特征，很難得到其準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，所以上述方法在電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)傳感器故障診斷的準(zhǔn)確性方面存在一定的局限性。

T-S 模糊控制（T-S fuzzy control）可以將全局非線性系統(tǒng)通過(guò)模糊劃分轉(zhuǎn)化為多個(gè)簡(jiǎn)單的局部線性系統(tǒng)，其在簡(jiǎn)化控制過(guò)程的同時(shí)有效保證了控制精度。文獻(xiàn)［66］中基于T-S 模糊模型建立包括雙時(shí)滯、多傳感器和參數(shù)不確定性的控制系統(tǒng)模型，并設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)與估計(jì)。此外，通過(guò)模糊控制算法建立了最終的非線性容錯(cuò)控制策略。Simulink 仿真驗(yàn)證表明：針對(duì)傳感器的突然故障和緩慢故障，該方法的估計(jì)精度分別在90%和80%以內(nèi)，表明其具有較強(qiáng)的估算能力。由于T-S 模糊控制的結(jié)論參數(shù)不是模糊數(shù)而是線性函數(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中無(wú)法從專家經(jīng)驗(yàn)或數(shù)據(jù)中直接得到結(jié)論部分，必須通過(guò)一定的算法訓(xùn)練，從而導(dǎo)致模型參數(shù)難以辨識(shí)的問(wèn)題?？梢酝ㄟ^(guò)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法消除上述缺陷。

支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）是解決非線性、高維數(shù)、小樣本等問(wèn)題的有效方法。該方法以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化為準(zhǔn)則，可以將低維非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維線性問(wèn)題進(jìn)行求解?；谥С窒蛄繖C(jī)回歸（support vector regression，SVR）算法，文獻(xiàn)［67］中建立了針對(duì)電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)電流、轉(zhuǎn)速和壓力傳感器的故障預(yù)測(cè)模型，通過(guò)對(duì)比傳感器實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)模型估計(jì)值的殘差實(shí)現(xiàn)故障診斷和分類，試驗(yàn)結(jié)果表明：在某一時(shí)刻注入故障時(shí)，殘差就會(huì)超過(guò)閾值，是正常值的約58倍。該方法不需要考慮系統(tǒng)的精確模型，適用于電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)這種復(fù)雜非線性的機(jī)電系統(tǒng)。但是該方法在訓(xùn)練支持向量機(jī)時(shí)，使用遺傳算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，導(dǎo)致存在算法早熟、收斂速度慢和局部尋優(yōu)能力差等問(wèn)題，這將影響到故障診斷結(jié)果的精確性和可靠性?？寺∵x擇算法（clonal selection algorithm，CSA）的基因重組、親和度成熟、受體編輯等機(jī)制使其具有快速收斂到全局最優(yōu)的特性。文獻(xiàn)［69］中基于電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)的三閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)，采用支持向量機(jī)回歸算法和支持向量機(jī)分類算法分別建立傳感器故障檢測(cè)模型和診斷模型，并通過(guò)克隆選擇算法對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。試驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)支持向量機(jī)算法相比，該方法的故障檢測(cè)率提高了62.5%，故障分類準(zhǔn)確率提高了10%，進(jìn)一步提高了支持向量機(jī)故障檢測(cè)的可靠性和故障分類的精確性。

粒子濾波算法（particle filter algorithm）是一種基于蒙特卡洛模擬的非線性估計(jì)方法，其核心思想是用隨機(jī)采樣的粒子表達(dá)概率密度分布，能夠處理非線性、非高斯分布的隨機(jī)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。針對(duì)電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)中電機(jī)電流、轉(zhuǎn)速傳感器和壓力傳感器的故障檢測(cè)，文獻(xiàn)［71］中采用粒子濾波算法分別建立了其各自的狀態(tài)估計(jì)模型，利用狀態(tài)估計(jì)模型估計(jì)值與傳感器實(shí)測(cè)值的殘差進(jìn)行故障檢測(cè)。仿真結(jié)果表明，該方法可以實(shí)時(shí)檢測(cè)傳感器故障并準(zhǔn)確定位故障傳感器，提高了故障診斷的魯棒性和可靠性。文獻(xiàn)［72］中提出基于粒子濾波算法的傳感器故障診斷算法，通過(guò)踏板模擬器數(shù)學(xué)模型和傳感器故障診斷模型建立自適應(yīng)容錯(cuò)控制體系，解決了制動(dòng)踏板模擬器中踏板力傳感器和角位移傳感器的故障診斷問(wèn)題。但是粒子濾波算法存在計(jì)算量大、粒子退化和最優(yōu)選擇困難等缺陷，可以對(duì)粒子濾波算法進(jìn)行改進(jìn)，以更好地應(yīng)用于電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)的故障診斷。

電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)傳感器故障診斷的分析冗余方法經(jīng)歷了從現(xiàn)代控制到智能控制的發(fā)展歷程?，F(xiàn)代控制方法建立的數(shù)學(xué)模型較難適應(yīng)電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)的非線性特性；而智能控制方法具有自主學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)尋優(yōu)、精確逼近任意函數(shù)等優(yōu)勢(shì)，正被大量應(yīng)用于各種復(fù)雜的工程問(wèn)題。除支持向量機(jī)、遺傳算法和粒子濾波算法外，針對(duì)電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)傳感器故障診斷問(wèn)題，仍有大量的智能算法有待發(fā)掘和應(yīng)用。此外，針對(duì)智能控制算法存在的問(wèn)題，進(jìn)行修補(bǔ)和完善的工作也很有意義。

4 結(jié)論與展望

電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)（EMB）為車輛提供了更精準(zhǔn)迅速的制動(dòng)力控制，是真正的線控制動(dòng)系統(tǒng)。但就目前而言EMB 系統(tǒng)受限于系統(tǒng)容錯(cuò)性差、抗干擾能力差和成本高昂等問(wèn)題，在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。夾緊力控制和傳感器故障診斷是目前電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)，其中夾緊力控制算法的優(yōu)劣是影響電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)制動(dòng)性能的重要因素，而傳感器故障診斷算法涉及到車輛安全性能的好壞。因此，控制算法是電子機(jī)械制動(dòng)系統(tǒng)能否發(fā)揮其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵技術(shù)。

本文重點(diǎn)分析了EMB 系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)型式、夾緊力控制算法和傳感器故障診斷算法等方面的研究進(jìn)展，并就進(jìn)一步的研究作出如下展望：

（1）在充分吸收國(guó)外先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，如何對(duì)減速增矩裝置和運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換裝置進(jìn)行設(shè)計(jì)創(chuàng)新和配合優(yōu)化，以保證EMB 系統(tǒng)高集成、高制動(dòng)效率和強(qiáng)控制性能的優(yōu)勢(shì)，仍是今后的研究重點(diǎn)之一。

（2）針對(duì)EMB 系統(tǒng)的強(qiáng)非線性特性，研究者可以更多地嘗試將智能控制算法與魯棒控制算法結(jié)合起來(lái)研究，以提高夾緊力控制的魯棒性。

（3）仍有大量的智能算法有待發(fā)掘和應(yīng)用于EMB 系統(tǒng)傳感器故障診斷問(wèn)題上，此外，針對(duì)智能控制算法存在的缺陷進(jìn)行修補(bǔ)和完善的工作仍需穩(wěn)步推進(jìn)。

（4）基于仿真驗(yàn)證和臺(tái)架試驗(yàn)的研究，仍需大量的實(shí)車試驗(yàn)與測(cè)試來(lái)優(yōu)化控制策略，為提高EMB系統(tǒng)的裝配率奠定技術(shù)基礎(chǔ)。

（5）將EMB系統(tǒng)與線控底盤進(jìn)行集成控制技術(shù)的融合，以降低能量損失，并避免EMB 系統(tǒng)與其他子系統(tǒng)的控制功能在一定條件下發(fā)生沖突而影響最終的控制效果。就整車層面而言，EMB 系統(tǒng)對(duì)整車穩(wěn)定性和舒適性等的影響還有待研究。