汽车刹车控制设计优化原理

一个控制任务总是开始于控制目标的设计。自动化是所期望的、有益的、必要的吗？必须达到什么目的？还有什么选择？

例如，我们想要一个计算机辅助的使汽车达到更好的安全度的制动装置，以减少道路上的事故。

刹车当然是汽车上基本的安全装置，所以可靠性对于设计是至关重要的。对于感知和驱使一个刹车过程已经有很多经验，所以我们可以决定重用这些组件并专注于如何达到更好的制动性能，主要控制目标是无论道路条件如何都要产生最大的减速。一般来说，即使目的很明确，像这样的问题中测量哪些物理量，如何测量，以及如何具体执行都需要解决。具有对自动化领域中传感及驱动执行技术的新发展，和在自动化驱动开发感应和执行技术领域的更高期望的积极反馈。

现代控制设计通常是基于过程模型的控制，这样我们可以测试和评估系统的性能，而无需依靠经验设定每个考虑范围内的选项。建模与控制之间有一个不平凡的交互。模型建立的越好，我们就可以尝试更多的控制。控制效果越好，那么我们需要了解模型控制之外的行为就可以越少。模型的某些方面与控制无关，而其他的则是关键。在控制应用程序中，过度建模是十分普遍的，这是由于倾向于模型的一切事情，不只是为了控制决策。(www.xing528.com)

很特别的是制动是一个困难的过程，橡胶轮胎如何与另一个的表面摩擦（若不只是一个具体的表面，还可能有一层薄薄的冰、有水的表面，泥浆的小道，砾石）？我们是否应该感觉到道路的类型，或者我们可以从受力特点的车轮得到足够的信息吗？知道轮胎内部的压力有多重要？制动器如何与不同的车轮协调？车的重量分布将会影响到每个轮子的制动能力。建模是普通的，但是在这种情况下是相当必要的，通过反复尝试可以实现。

给定一个可接受的包括了模型传感器、执行器和通信渠道的建模过程，并配备了一个明确的目标，控制算法的设计便可以开始了。使用的工具从基于经验启发式的到混合最优化技术。控制理论的发展是如此快速，对于什么是可以实现，什么是无法实现的做出了很大贡献。例如，系统交互的基本极限已经很完善。通常设计过程将迭代。提出解决办法，对设计模型测试，然后应用于更复杂的模型，同时对目标提炼过程进行迭代，直至达到一个令人满意的设计。

一旦一个控制过程确定下来了，它能够被评估并应用在物理世界中。技术原型被构建和测试（远远超出了正常的工作条件下），应用与故障模式识别。在这些结果的基础上，设计被精制传递到生产中并被最终的实现。