Анализ производительности антиблокировочной тормозной системы с применением алгоритмов управления ПИД и нечёткой логики

Введение (постановка задачи и актуальность). Тормозная система в автомобиле играет чрезвычайно важную роль, и на протяжении всей истории автомобильной промышленности она постоянно совершенствовалась. Сегодня тормозная система с антиблокировочной системой (АБС) широко используется и является стандартной для автомобилей во всём мире. Методы управления тормозной системой изучались многими учёными с целью оптимизации эффективности процесса торможения. В данной статье исследуется и разрабатывается имитационная модель с использованием цифровых технологий для оценки производительности тормозной системы с применением ряда различных методов управления

Цель исследования – анализ производительности тормозной системы с АБС при применении различных методов управления посредством ряда оценок эффективности работы: времени торможения, тормозного пути и т.д. В статье представлены три различных метода управления с подробной оценкой и выбором наиболее эффективного.

Методология и методы. Методы, используемые в данной работе, базируются на основных положениях теории автомобиля. Подробно анализируются характеристики тормозной системы в четырёх случаях, связанных с АБС, путём разработки и применения двух алгоритмов управления – ПИД-управления и нечёткой логики.

Результаты и научная новизна. Результаты анализа четырёх случаев показывают, что эффективность тормозной системы при применении метода ПИД-регулирования с критерием тормозного пути имеет лучший результат (27,59%) по сравнению с тормозной системой, не оснащённой АБС. Рассмотренный в статье метод ПИД-регулирования даёт наилучшие показатели для тормозной системы с АБС на автомобилях.

Практическая значимость. Результаты основаны на использовании различных методов управления, обеспечивающих принятие оптимальных решений для увеличения эффективности работы тормозной системы автомобиля с целью повышения уровня безопасности.

1. Global status report on road safety 2018. World Health Organization. URL: https://www.who.int/publications/i/item/9789241565684 (дата обращения: 30.10.2023).

2. Dhanya K.R., Jeyanthi R. Automatic braking system with sensor fusion concept // International Journal of Emerging Trends in Engineering and Development. – 2012. – V. 3. – No. 2.

3. Кристальный С.Р., Попов Н.В., Фомичёв В.А. Проблемы функционирования антиблокировочных систем автомобилей, оснащённых средствами противоскольжения // Вестник Московского автомобильнодорожного государственного технического университета (МАДИ). – 2012. – № 2 (29). – C. 10a–17.

4. Oudghiri M., Chadli M., Hajjaji A.El. Robust fuzzy sliding mode control for antilock braking system // International Journal on Sciences and Techniques of Automatic Control. – 2007. – V. 1. – P. 13–28.

5. Бахмутов С.В., Умницын А.А., Иванов В.Г. Создание алгоритма работы ABS электромобиля с возможностью гибридного торможения на основе slipslope-подхода при определении проскальзывания колёс / Сборник трудов Международного автомобильного научного форума (МАНФ-2018) «Технологии и компоненты интеллектуальных транспортных систем». – М.: ФГУП «НАМИ», 2018. – С. 200–210.

6. Jiang F., Gao Z. An application of nonlinear PIDcontrol to a class of truck ABS problems / Proceedings of the 40th IEEE Conference on Decision and Control (cat. no. 01CH37228). – 2001. – V. 1. – P. 516–521. DOI: 10.1109/CDC.2001.980154.

7. Ali H.I., Saeed A.H. Robust tuning of PI-PD controller for antilock braking system. Al-Nahrain Journal for Engineering Sciences. – 2017. – V. 20. – No. 4. – P. 983–995.

8. Mokarram M., Khoei A., Hadidi K. A fuzzy anti-lock braking system (ABS) controller using CMOS circuits // Microprocessors and Microsystems. – 2019. – V. 70. – P. 47–52. DOI: 10.1016/j.micpro.2019.05.001.

9. Bakhmutov S.V., Ivanov V.G., Karpukhin K.E., Umnitsyn A.A. Creation of operation algorithms for combined operation of anti-lock braking system (ABS) and electric machine included in the combined power plant / IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. International Automobile Scientific Forum (IASF-2017) “Intelligent Transport Systems” 18–19 October 2017, Moscow, Russian Federation. – 2018. – V. 315. – P. 012003.

10. Anti-lock braking system (ABS) modeling and simulation (Xcos). X-engineer.org. URL: https://x-engineer.org/anti-lock-braking-system-abs-modeling-simulation-xcos/ (дата обращения: 30.10.2023).

11. Lakhemaru P., Adhikari S.P. Design and analysis of vehicle anti-lock braking system with fuzzy logic, bang-bang and PID-controllers // Himalayan Journal of Applied Science and Engineering. – 2022. – V. 3. – No. 1. – P. 8–17. DOI: 10.3126/hijase.v3i1.46941.

12. Wafi M. Modeling and simulation of ABS through different types of controllers using Simulink. URL: http://i-rep.emu.edu.tr:8080/jspui/bitstream/11129/5368/1/Wafimohammed.pdf (дата обращения: 30.10.2023).

13. Yu F., Feng J.-Z., Li J. A fuzzy logic controller design for vehicle ABS with a on-line optimized target wheel slip ratio // International Journal of Automotive Technology. – 2002. – V. 3. – No. 4. – P. 165–170.

14. Что такое ПИД-регулятор и для чего он нужен. URL: https://lider-privod.ru/articles/chto-takoe-pid-regulyator-i-dlya-chego-on-nuzhen.html (дата обращения: 30.10.2023).

15. Thông số kỹ thuật VF5 Plus. Vinfast. URL: https://autocatalogarchive.com/wp-content/uploads/2023/01/VinFast-VF5-2022-VN.pdf (дата обращения: 30.10.2023).

16. Vu H.Q., Nguyen A.N., Le V.Q., Nguyen X.Kh., Nguyen M.T. Modelling and simulation of automatic brake system of vehicle // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. – 2023. – V. 18. – No. 7. – P. 874–880.