Автомаш предлагает со склада в Москве 
электронагревательное оборудование, минитехнику для ремонта и строительства, тракторы, технику и запчасти МЗКТ, МоАЗ, погрузчики, экскаваторы


Электронная версия журнала от Компании Автомаш

Адаптивные системы управления АТС

      Журнал "Автомобильная промышленность", 2005 год, № 6
      УДК 629.114.4:004.89
      Канд. техн. наук С.А. РЫНКЕВИЧ, Белорусско-Российский университет

Опыт ведущих автомобилестроительных фирм показывает: системы управления автотранспортными средствами развиваются, в общем-то, в одном направлении — в сторону повышения их адаптивности, т. е. способности изменять свои параметры в зависимости от управляющих воздействий водителя и дорожных условий. Причем это развитие как в теории, так и на практике, проходило в три этапа.

На первом из них специалисты для синтеза алгоритмов управления использовали классические методы теории автоматического управления и создавали устройства с двузначной (четкой) логикой, базирующиеся на элементах гидро- и пневмоавтоматики. Однако такие устройства, работающие по принципу "запрет-разрешение", лишены возможности оперативного перепрограммирования, т. е. даже их принудительной адаптации к изменившимся условиям.

На втором этапе появилось микропроцессорное управление с электронными программируемыми компонентами. Средства вычислительной техники, бортовые ЭВМ и микрокомпьютеры позволили вводить в их запоминающие устройства различные программы управления, в какой-то мере способные приспосабливаться (адаптироваться) к изменению дорожных и иных условий.

На третьем, нынешнем, этапе для одновременного учета огромного многообразия информации, различных обстоятельств и ситуаций, характеристик управляющих воздействий водителя, внешней среды и механизмов АТС стали создаваться интеллектуальные системы управления. В основе их алгоритмов лежит нечеткая логика, подобная процессам мышления человека. Это уже адаптивные системы в классическом смысле.

Разумеется, четких временных и сущностных границ между перечисленными этапами не было и нет. Элементы каждого последующего зарождались в предыдущем. Более того, этапы даже существуют параллельно. Например, если взять класс адаптивных САУ, то они охватывают различные механизмы и подсистемы автомобиля — двигатель, трансмиссию, тормоза, подвеску, рулевое управление. Типичный пример — система (пат. № 5682868, США), предназначенная для управления двигателем фирмы "Дженерал Моторс". Ее центральный процессор 1 (рис. 1) обрабатывает информационные сигналы от следующих датчиков: количества (массового расхода) воздуха (7), положения дроссельной заслонки (9), температуры в цилиндре (11), содержания кислорода в отработавших газах (12) и положения коленчатого вала (8). В устройствах памяти (2) и (3) процессора записаны базовые алгоритмы управления. Блок 4 принятия решений с заложенными в нем алгоритмами нечеткой логики вырабатывает управляющий сигнал, который корректирует базовую программу, управляющую исполнительным электронным блоком 10 управления форсункой.

Второй пример — адаптивная система (рис. 2) фирмы "Тойота" (пат. № 7110702, Япония). Здесь сигналы датчиков процесса смесеобразования ДВС (на схеме не показаны) и датчика 6 положения педали акселератора через информационно-измерительный блок 8 поступают на вход контроллера 9, в котором запрограммированы продукционные правила. Контроллер выдает управляющий сигнал, отрабатываемый приводом 7 воздушной заслонки 4. Продукционные правила контроллера описывают качественное и количественное состояние процесса смесеобразования и используют такие лингвистические переменные, как "очень бедная", "бедная", "богатая", "переобогащенная" смесь и т. д. При изменении характеристик механизмов смесеобразования правила адаптируют управляющие сигналы к новым условиям.

Данные примеры — лишь первая стадия третьего этапа развития интеллектуальных САУ. Если же говорить о технологии высшего уровня адаптивности, то она предполагает создание комплексных систем, наделенных функциями оценки, диагностирования, контроля и защиты всех систем АТС, обеспечивает экологическую его безопасность. Это подтверждает автомобильная система "Дженерал Моторс пресепт" с элементами искусственного интеллекта, управляющая двигателем и трансмиссией на стадиях получения энергии, ее преобразования и передачи к колесам.

Система имеет центральный 32-битный компьютер с быстродействием 266 МГц, который работает в режиме постоянного диалога и обмена информацией с основными механизмами, подсистемами и органами управления АТС, осуществляя управление двигателем, в том числе системой его охлаждения, а также трансмиссией и тормозами. При совершении водителем какого-либо действия или изменении внешней обстановки компьютер идентифицирует данную ситуацию, анализирует ее, делает прогноз и выбирает тот вариант совместного взаимодействия всех систем, который оптимизирует затраты энергии и сокращает выбросы вредных веществ.

Кроме центрального процессора, система оснащена еще 47 компьютерными модулями меньшего размера, отвечающими за работу отдельных механизмов автомобиля. Например, один из таких модулей решает задачу рекуперации энергии торможения: при нажатии на педаль тормоза или отпускании педали акселератора он подключает специальный электромотор, который начинает работать как генератор. В результате идет подзаряд бортового накопителя (аккумулятора) электрической энергии и повышается эффект торможения АТС.

Надо сказать, что именно адаптивные системы управления тормозами, обеспечивающие безопасность движения автомобиля в опасных и экстремальных ситуациях, впервые начали применять за рубежом и в настоящее время получили самое широкое распространение.

На рис. 3 приведена одна из схем автоматизированных адаптивных систем аварийного торможения автомобиля, датчики 1 которой обнаруживают потенциально опасный объект, измеряют дальность S до него и относительную скорость v сближения с ним. ЭВМ (3) с заложенными в нее алгоритмами нечеткой логики на основе обработки поступившей информации подает соответствующий сигнал водителю (5) о необходимости экстренного торможения. Водитель может данное решение системы отменить или даже упредить, нажав на педаль тормоза. Но если он этого не сделает, тормозная система от управляющего сигнала ЭВМ срабатывает автоматически. Причем во многих случаях точнее, чем это сделал бы водитель. Потому что система использует такие информационные переменные, как конкретные значения коэффициента р сцепления шин с опорной поверхностью дороги, собственная скорость v автомобиля, суммарное время t срабатывания тормозов, т. е. то, что водитель может учитывать лишь приблизительно.

Для обеспечения безопасности движения автомобилей в колонне предназначена система, показанная на рис. 4. Она распознает сигналы, передаваемые лидирующим АТС 1, и самостоятельно принимает необходимое решение по обеспечению торможения ведомого АТС 4 в случае экстренного торможения АТС-лидера.

Интересны также адаптивные системы активного управления демпфирующими свойствами автомобиля. В простейших из них (рис. 5), созданных на втором из перечисленных выше этапов, электронный блок 1 центрального процессора регулирует степень демпфирования амортизаора 2 на основе информации, получаемой от стандартных, используемых к АБС датчиков частоты вращения колес 3 в соответствии с реальной дорожной ситуацией: система практически мгновенно реагирует на изменение сцепных свойств опорной поверхности и подбирает оптимальный уровень демпфирования, определяемый текущими скоростными параметрами движения колеса. Но более сложные системы, применяемые в настоящее время в так называемых активных подвесках, работают на основе нечеткой логики (рис. 6). Здесь в логический блок нечеткого контроллера 4 поступают информационные сигналы 7 от датчиков скорости движения АТС, продольного ускорения, угла поворота рулевого колеса и бокового ускорения. В фазификаторе 6 эти сигналы описываются функциями принадлежности. Затем на основе заложенных в нечеткий контроллер продукционных правил дефазификатор 5 формирует управляющий сигнал, который подается на соответствующий электрогидравлический клапан 3. Последний открывает или закрывает выход ресивера 2, управляя тем самым подачей газа в амортизаторы 1 подвески колеса.

Элементы искусственного интеллекта применяются также в адаптивных системах виброзащиты АТС. Они распознают и парируют ложные сигналы, идентифицируют характер опасной дорожной ситуации, в случае отказа датчиков или других элементов активной подвески переводят ее в режим работы обычной подвески и т. п.

Применяются элементы нечеткой логики и в адаптивных системах рулевого управления (рис. 7). При повороте рулевого колеса 1 датчик 2, вмонтированный в рулевую колонку, передает информацию об угле этого поворота на нечеткий контроллер 5. Последний вырабатывает соответствующий управляющий сигнал для электродвигателя 6, приводящего в действие зубчатую пару 7, которая через систему тяг и шарниров 8 осуществляет угловое перемещение управляемого колеса 9. Чтобы один угол поворота соответствовал другому, а усилия на рулевом колесе были пропорциональными сопротивлению дороги и темпу его изменения, нечеткий контроллер собирает информацию о реальных параметрах поворота управляемого колеса, которую учитывают функции принадлежности и продукционные правила нечеткой логики. В результате контроллер, обработав информацию, вырабатывает управляющие сигналы для электродвигателя 4, приводящего в действие рулевой механизм 3. Таким образом обеспечивается обратная связь между поворотом управляемых колес и действиями водителя.



© Автомаш 2005
Компас в Мире Машин и Машиностроения
avtomash.ru
Главная Карта сайта

Журнал
 
Журнал - Автомобильная промышленность:

- Страницы истории
- Редколегия, контакты
- Тематика журнала
- Размещение статьи
- Размещение рекламы
- Оформление подписки

- Обзор содержания журнала с 2002 г
 
Rambler's Top100 Rambler's Top100 Рейтинг@Mail.ru