作者：严鉴铂; 史培龙; 余强; 刘峰云汽车工程持续制动广义生长剪技径向基函数分级控制策略重型载货汽车神经网络
摘要：为了有效降低长大下坡路段重型载货汽车行车制动器的使用频率和驾驶强度,基于持续制动匹配等级和广义生长剪枝径向基函数（GGAP-RBF）减速度估计模型提出持续制动匹配控制策略。首先以重型载货汽车为研究对象,基于发动机制动、排气制动和电涡流缓速器制动试验研究持续制动力随行驶车速的变化关系;然后以当前车速、车速差以及道路坡度作为输入参数,需求减速度作为输出参数,基于GGAP-RBF建立需求减速度估计模型;最后依据需求制动力与等级制动力差值最小原则选择持续制动匹配等级,同时分别进行定坡度工况下试验验证和变坡度工况下仿真研究以验证控制效果。结果表明：4.2%定坡度工况下,采用所提出的控制策略持续制动等级仅切换2次,比控制最优驾驶人切换少1次,速度变化基本一致;13 160m变坡度工况下,能够实现稳定减速,150m后达到预定车速,随后在6062km·h-1范围内变化,具有变坡度工况适应性强的特点;所提出的控制策略能够依靠持续制动匹配分级控制而有效降低行车制动器的使用频率和驾驶强度,实现车辆减速和稳定车速下坡行驶的效果。
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