基于分数阶极值的ABS控制策略

基于分数阶极值的ABS控制策略

基于动态寻求极值方法，为一阶线性动态系统提出了一种新型鲁棒控制策略，这样可忽略动态系统参数信号，得到未知函数的最大或最小值。

在该控制框架中引入一个分数阶积分1/Sλ，有助于增加参考振幅变化域，从而保持闭环控制的稳定性。通过一个充分小的可调参数可更好实现系统稳定控制的目标，因此通过使用分数阶积分来稳定自适应闭环控制。

制动系统的动态特性、非线性和未知性增加了防抱死制动系统（ABS）设计的难度。车轮摩擦力的大小与车辆滑移率有关且有最大值。把具有鲁棒性的分数阶极值寻求（FOES）控制策略算法应用到ABS设计中，并在未知车轮最佳滑移情况下得到最大制动力矩。轮胎模型采用轮胎魔术公式，摩擦因数为轮胎滑移率和车速的函数。此算法另一个优势是，对于各个分数阶积分值，收敛阶段后摩擦因数保持理想值。同时给出了λ值、系统输出值y和最大输出值ym间的二次关系函数，通过约束y和ym的误差到最小，可获得最佳的λ值。

所提出的FOES控制策略优于传统极值寻求控制策略。通过添加一个补充调优参数可使ABS更好地抵触干扰信号，提高系统鲁棒性。

NecaibiaAetal.2014 IEEEInternationalConference on Sciences and Techniques of Automatic Control andComputerEngineering (STA),Hammet-Dec.21-23,2014.

编译：谢秀磊