机动车辆中用于控制机动车辆的速度或制动器的制动压力的基于模糊的控制系统的制作方法

本文公开了一种机动车辆中用于控制机动车辆的速度或机动车辆的制动器的制动压力的基于模糊的控制系统。

背景

机动车辆中的防抱死系统防止机动车辆的一个或更多个车轮在制动过程中抱死。抱死意味着虽然机动车辆未停住但车轮不再转动并且对地滑行。在这种情况下不仅车轮或轮胎受损，而且抱死的车轮无法再用于机动车辆转向。除此此外，制动距离延长，因为摩擦力减小。

制动过程由在任何机动车辆中仅取决于两个值(对地加速度和附着系数μ)的制动减速构成。防抱死系统的任务是根据附着系数针对车辆的当前地面来调节滑移率，使得能够将最佳力传递到地面。该力通常通过μ-滑移率曲线来说明。该曲线相对于一定滑移率具有规定的可传递制动力值。

基本任务

现在的任务是提供一种控制系统，可借此求出在行驶动态极限范围之内和之外的在轮胎与地面之间的当前附着系数μ。

所提议的解决方案

根据第一方面，提供了一种在机动车辆中用于控制速度的基于模糊的控制系统。基于模糊的控制系统包括制动压力测量单元、信号处理单元和控制单元。该制动压力测量单元被设计为有限状态自动机并且根据触发器来测量机动车辆的车轮制动器的当前制动压力。该信号处理单元被设计成基于制动器的当前制动压力和其它测量值来估算在对应于车轮的轮胎与当前地面之间的当前附着系数μ。所述估算包括基于模糊规则和模糊化的推导和随后对该推导的去模糊化。该控制单元被设计成基于估算的当前附着系数μ来控制机动车辆的速度或制动器的制动压力。

优点和变型

该实施方式的优点在于，即便在行驶动态极限范围之外也能确定最大路面附着系数。

与此相关，基于模糊可以是指采用模糊逻辑。制动压力可以被连续测量或者从制动压力请求起被测量。

可以在控制单元中实现有限状态自动机。

有限状态自动机可以处于四个状态。这些状态可以是：静止状态、请求状态、保持状态和斜坡状态(rampenzustand)。当有限状态自动机从外部被触发时，有限状态自动机可以处于静止状态。所述触发可以通过前置的μ估算装置进行。当前置的μ估算产生一个不准确或不确定的μ估算值时，可以进行触发。在触发时可以发起附着系数μ的计算。附着系数μ计算的开始条件可以是高于/低于预定的加速值和/或高于/低于机动车辆车轮的预定转动角度或预定转动方向。当开始条件计时器处于0值时，有限状态自动机可转换到请求状态。在请求状态下，可以计算制动压力请求。可以一直进行所述计算直到期望的滑移率。在此情况下，制动压力请求可以按照预定的制动压力梯度进行，直到达到期望的滑移率。当达到期望的滑移率时或当请求计时器达到最大请求时间时，有限状态自动机可以转换到保持状态。如果在请求状态下达到最大制动压力请求，则有限状态自动机可以转换至斜坡状态。在保持状态下，制动压力请求可以固定至当前估算的制动压力。这可以导致稳定的制动压力。保持状态的持续时间可以通过最大时间来限制。在保持状态下，期望的滑移率可能不同于当前滑移率。如果在保持状态下达到最大请求时间或最大保持时间，则有限状态自动机可以转换至斜坡状态。在斜坡状态下，当制动压力的估算取0时，有限状态自动机可以切回至静止状态。

所述附加实施方式有以下优点，在制动压力形成时测量车辆反应并通过模糊逻辑从测量值求出当前附着系数。

在此情况下充分利用了通过模糊逻辑能使滑移率的平均值匹配于外界情况的事实。

在保持状态下的时间可以通过最大时间来限制。在斜坡状态下可以隐去制动压力请求。这可以防止令司机感到不适的突然冲击。

其它测量值可以是速度、滑移率和/或偏航率。这三个测量值结合当前制动压力可以理解为信号处理单元的输入值。

所述模糊化可以包括通过隶属函数将测得的制动压力和其它测量值映射到模糊集合的相应加权对象。该模糊集合可以包含语言表达。关于制动压力/偏航率/速度/滑移率，语言表达可以是“很低”、“低”、“中”、“高”、和/或“很高”。关于“车道”，语言表达可以是“很干”、“干”、“湿”、“很湿”、“冷”、“很冷”、“暖”、“很暖”。

隶属函数可以确定针对模糊集合的对象的隶属度。所测得的制动压力或其它测量值可以分别具有与模糊集合的对象的多个隶属关系。模糊逻辑容许所述值可以介于与模糊集合的对象的各隶属关系之间。

模糊规则可以是一组规则，其通过逻辑关联将模糊集合的确定对象逻辑关联，以便从中估算机动车辆当前所行驶的车道路面的状况。

模糊规则可以基于经验研究并表示物理关系。

所述推导还可以包括与模糊集合的对象的隶属关系的形成。隶属关系可以是语言隶属关系。隶属关系可以是应用于测得的制动压力和其它测量值的模糊化的模糊规则的结果及其逻辑关联。

去模糊化还可以包括从推导出的解逆映射到估算的当前附着系数μ。所述解可以对应于模糊集合中可被相应加权的对象。在此，相应加权可以是指针对模糊集合的对象的隶属度。

去模糊化还可以通过可与单点重心法结合地用于计算当前附着系数μ的组合隶属函数来进行。

在此提到的模糊集合可以被分为模糊化、推导和去模糊化的步骤。

以下结合附图来简述本发明。

附图说明

在附图中：

图1示出了实施方式的示意图；

图2示出了根据实施方式的制动压力测量单元的触发的示意图；

图3示出了根据实施方式的有限状态自动机的状态曲线的示意图；

图4示出了根据实施方式的有限状态自动机的事件列表的示意图；

图5示出了在根据实施方式的有限状态自动机的请求状态下的制动压力请求的示意图；

图6a示出了滑移率的隶属函数的示意图；

图6b示出了制动压力的隶属函数的示意图；

图6c示出了速度的隶属函数的示意图；

图6d示出了偏航率的隶属函数的示意图；

图7a示出了根据实施方式的模糊规则的示意图；

图7b示出了根据实施方式的模糊运算符和实现的示意图；

图8a示出了根据实施方式的车道路面/地面的隶属函数的示意图；

图8b示出了根据实施方式的共同隶属函数的示意图。

具体实施方式

图1示意性地举例示出了实施方式的结构。在这里示出了基于模糊的控制系统10。通过触发器，制动压力测量单元12被触发。制动压力测量单元将机动车辆速度、偏航率、滑移率和制动压力转送至信号处理单元14。在信号处理单元14中，通过模糊化和模糊规则、模糊推导和信号处理单元14的随后去模糊化来估算附着系数μ，该附着系数被转送至控制单元16。该控制单元16对速度和/或用于一个或更多个机动车辆车轮的当前制动压力进行控制。

图2示意性地举例示出了初始条件的变化过程，必须满足所述初始条件以实现本发明的实施方式。为此，在图2的最下行示出了开始条件计时器，如果条件未被满足，则开始条件计时器倒数。只有当开始条件计时器达到0值时，触发器如图1所示启动制动压力测量单元。

在图3中举例示出了有限状态自动机，其具有四个不同的状态和五个不同的事件。这些状态包括静止状态、请求状态、保持状态和斜坡状态。在图4中示出了各不同事件，它们导致有限状态自动机的不同状态。e1表示用于进至请求状态的开始条件的事件。e2表示用于从请求状态到达保持状态的事件。e3表示用于从请求状态到达斜坡状态的事件。e4表示用于从保持状态到达斜坡状态的事件。e5表示用于从斜坡状态到达静止状态的事件。

在图5中示意性地举例示出了直至期望滑移率的制动压力请求的视图。该制动压力请求此时跟随预定梯度并通过最大制动压力请求被截短。图5示出了斜坡形式的制动压力请求的典型变化过程。可以确定制动压力像斜坡那样一直变化到最大制动压力，或者直至达到期望滑移率。如果达到期望滑移率，则这导致保持状态。在保持状态下，制动压力请求降至当前估算的制动压力。这导致稳定的制动压力。当不存在滑移率调节器时，平均滑移率不同于期望滑移率。在此，从模糊逻辑估算中估算出的附着系数μ，用于调节该滑移率。由此，调节出期望滑移率。最后，在斜坡状态下还防止机动车辆不会猛然运动，从而坐在其中的司机不会不希望地感觉到急冲。

图6a、图6b、图6c和图6d举例示出了根据四个测量值的隶属函数，即滑移率、制动压力、机动车辆速度和偏航率。在图6a中，在滑移率上方绘制出三个隶属函数。三个隶属函数包括低、中和高的滑移率。也可以是五个以上的隶属函数，例如很低、低、中、高和很高的滑移率。对应的隶属度通过图6a的图来相应确定。例如0.5％的测量滑移率产生模糊化滑移率(滑移率_低；滑移率_中；滑移率_高)＝(0.375；0.625；0)。就是说，隶属度对应于大的中滑移率量和小的低滑移率量并且无高滑移率量。同一原理将被用在图6b、图6c和图6d中。在图6b中，在制动压力上方绘制出三个隶属函数。这三个隶属函数包含低、中、高的制动压力。也可以是五个以上的隶属函数，例如很低、低、中、高和很高的制动压力。例如12巴的测定制动压力可以通过隶属函数被映射到(p_低；p_中；p_高)＝(1；0；0)。就是说，通过隶属函数所确定的制动压力不具有与中和高制动压力的隶属关系，而是只有与低制动压力的隶属关系。在图6c中，在机动车辆速度上方绘制出五个隶属函数。五个隶属函数包含很低、低、中、高和很高的机动车辆速度。也可以有更多的隶属函数。例如，50公里/小时或60公里/小时的测定机动车辆速度可以通过隶属函数被映射到隶属度(v_很低；v_低；v_中；v_高；v_很高)＝(0；1；0；0；0)或者(v_很低；v_低；v_中；v_高；v_很高)＝(0；0.6；0.4；0；0)。在图6d中，在偏航率上方绘制出三个隶属函数。三个隶属函数包含低、中和高的偏航率。也可以是五个以上的隶属函数，例如很低、低、中、高和很高的偏航率。例如，0.3°/s或0.48°/s的测定偏航率可以通过隶属函数被映射到(gier_低；gier_中；gier_高)＝(0；1；0)或(gier_低；gier_中；gier_高)＝(0；0.5；0.5)。一般，针对测量值的所有规定隶属关系的和是1。隶属度在该示例中是源于测量值的语言映射的百分比量。

在图7a中示意性地举例示出了根据本发明的实施方式的模糊规则。所述规则是所属测量值的语言映射与推导所需的针对车道路面状况/地面的语言值之间的逻辑关联。借此可以依据图7b通过去模糊化估算附着系数μ。例如从图7a的列1中表明，对于表格第2行中的第1种情况，从四个测量值(即机动车辆速度、制动压力、滑移率和偏航率)的各自语言隶属关系可以推导出语言映射/结果。例如可以从很低的机动车辆速度、低的制动压力、高的滑移率和低的偏航率推导出地面必然结冰(见图7a的“冰”)。该事件于是可以被用来估算算术值。这在图8a或图8b中被示出。

图8a描绘了针对地面的四个隶属函数，其例如具有冰、雪、湿、干。这些属性可以描绘地面。通过去模糊化，模糊集合的对象(在此是语言表达)被逆映射到附着系数。为此，通过隶属函数来估算附着系数。另外，可以利用最大算子通过所有模糊规则的关联计算出一个确定的输出数据组，其中，相应的组合隶属函数被减除最大值。经减除的隶属函数如图8b所示。它还表示如下情况，针对干和湿的估算附着系数μ_干＝0.45和μ_湿＝0.15表明相对精确的附着系数μ_est_precise＝0.79。对于此过程，可以采用单点重心法，借此可以根据重心数据组和以下公式计算出估算的附着系数μ_est,precise：

μ_est,precise在此表示在采用组合隶属函数mf(μ_i)用于函数值μ＝μ_i的情况下通过单点重心法算出的估值。

具体说明

在此所述的方法变型及其功能和运行方面只用于更好地理解其结构、工作方式和性能；它们并未将本文例如局限于所述实施方式。附图是部分示意性的，在这里，主要的性能和作用有时被明显放大示出以便说明功能、工作原理、技术设计方案和特征。在此，在图中或在文字中被公开的每个工作方式、每个原理、每个技术设计方案和每个特征都可以自由随意地与所有的权利要求、在文字和其它图中的每个特征、本文所包含或从本文中得到的其它的工作方式、原理、技术设计方案和特征相组合，因此，所有可想到的组合将对应于所述的装置。在此，在文字(即说明书)的任何段落部分、权利要求书中的所有单独实施方式之间的组合以及在文字、权利要求书和附图中的各不同变型之间的组合也被涵盖在内，并且能够成为其它权利要求的主题。权利要求书也未限制本文和进而所有所示特征相互组合的可能性。在这里，所有公开特征也明确地被单独地和与所有其它特征组合地公开了。