汽车电子稳定控制系统中ABS软件构成

1.ABS的控制算法

ABS算法首先是对单片机进行初始化，然后进入主循环。循环中系统要不断地进行判断，区分紧急制动与一般制动，检查系统是否有故障，这样才能确定系统是进入ABS控制模式还是进行一般工作模式，或者是显示系统有故障提醒驾驶人注意。ABS算法的工作是计算轮速、轮加速度、参考速度、滑移率和路面附着系数，然后对制动系统进行合理的控制。判断ABS算法是否有效，第一是看它是否能准确算出控制量，第二是看它是否有正确的控制逻辑，第三是看它是否能及时地发现故障并退到安全模式。

2.ABS滑移控制的意义及其难点

（1）滑移率控制的意义

ABS在理论上就是要将滑移率控制在峰值附着系数对应的最佳滑移率附近，以便使轮胎的纵向附着系数最大，缩短制动距离，同时维持较大的侧向附着系数，以保证侧向稳定性。

（2）滑移率控制的难点

1）被控系统的非线性和时变性。当滑移率接近或超过峰值附着系数对应的最佳滑移率时，轮胎力学特性处于强非线性的不稳定区域，车轮很容易抱死，同时路面附着和载荷等参数的实时变化增加了系统的不确定性，传统控制方法很难同时兼顾控制精度和鲁棒性，因此控制难度大。由于车轮滑移率难以被准确获取，ABS很少以车轮滑移率为主要控制目标，普遍采用逻辑门限值控制方法，以车轮加减速度作为主要的控制门限，以车轮的滑移率作为辅助控制门限，控制目标只是将滑移率控制在峰值附着系数对应的滑移率（理想ABS的目标滑移率）附近。

2）制动系统的非连续性和滞后性。防抱死制动系统中，电控单元（ECU）发出控制信号，主缸和轮缸压力控制执行机构调节制动液压或气压，再经过制动管路的传递，影响制动器中的制动力，再通过制动器摩擦副之间的摩擦运动控制制动力矩的大小。可见，制动系统是一个存在时间响应滞后和控制指令非连续特性的系统。滞后是指实际压力相对于指令压力的滞后，来源于执行机构和传感器响应的滞后及信号通信的延迟；非连续性是指轮缸压力控制指令的非连续性，来源于电磁阀开闭的离散特性。受开关电磁阀本身开、关特性影响，轮缸压力难以实现连续比例的控制。此外，制动过程中制动器摩擦副的摩擦因数也会发生变化。这些因素降低了制动力矩控制的连续性、准确性和响应速度，从而增大了滑移率控制的难度。

3.ABS的控制结构及控制逻辑

ABS是根据滑移率和车轮减速度是否达到门限值来判断车轮是否在稳定区域里转动或者是即将进入不稳定区域，如发现车轮将要进入不稳定区域，立即保持油压或者降低油压。路面的μ-s特性对ABS的控制效果有很大影响，因为在现有的技术条件下，实时得到真实的地面附着系数和车轮的滑移率是非常困难的，这就需要使用各种控制技术来预估其近似值。

直至现在，企业和研究机构已开发出多种针对ABS的控制算法。ABS按控制策略来分类的话有常规的逻辑门限值控制法、PID控制、模糊控制、滑模控制、最优控制算法等。另外，ABS按控制参数的不同分类有基于车轮减速度的控制方式、基于滑移率的控制方式、基于车轮减速度和加速度控制方式和基于车轮减速度、车轮加速度有及滑移率的综合控制方式。

（1）ABS的控制结构

轮速传感器监测车轮的运动状态，一旦某一个车轮有抱死倾向时，该轮的减速度上升得很快，车轮开始滑转。如果该减速度超过了临界值，ABS控制器发出指令，让电磁阀保持或者减少轮缸制动力，直到抱死的可能性消除。在制动控制过程中，通过连续不断的检测车轮运动，调节制动力（增压、保压、减压），使车轮在制动过程中保持在制动力最大的滑移率范围内，如图2-12所示。

图2-12 ABS的控制结构图

（2）ABS的控制逻辑

当汽车不制动或者说是不减速时，是常规制动状态；若制动油压过大，使得车轮将要抱死，则ABS触发，系统将制动油压减小，目的是使车轮的转速升高，此为“降压”状态。另外，需要保持当前的油压时，进入“保压”状态和“缓慢升压”状态；过程控制为“快速升压”状态，它常用于路面情况突变的情况，如冰面与沥青路面的转换。在防抱死制动周期中，根据具体的情况，几个状态也会随时变换，以获得最适合的制动油压，进而获得良好的车速特性。一旦防抱死系统的运行条件不具备，系统将会终止，即进行“结束防抱死”状态，此时ABS泵停止工作，电磁阀断电，系统回到最初的“常规制动”状态，如图2-13所示。

图2-13 ABS制动状态简图

ABS的控制逻辑目前主要使用门限值控制方法。下面以Bosch公司的控制逻辑为例来说明。

Bosch公司的控制逻辑是以轮加速度为主门限、滑移率为辅门限，其中轮加速度门限值有-a，+a，+A_k；滑移率的门限值有s₁，s₂。

1）直线高附着路面的控制。如图2-14所示，在制动的开始阶段，随着制动力的p上升，车轮的减速度也在快速增大，直到车轮的减速度到达设定的门限值-a（第1阶段）。此时，需要对车轮估算的滑移率与设定的滑移率门限值s₁进行比较，如果车轮估算的滑移率小于s₁，说明车轮的滑移率偏小，则进入制动力保持阶段（第2阶段），使车轮得到充分制动，直到车轮的滑移率高于门限值s₁时，说明车轮进入不稳定阶段，便进入制动力减小阶段（第3阶段）。随着车轮制动力的减小，车轮的减速度开始减小。当车轮的减速度再回到减速度控制门限值-a时，就再次进入制动力保持阶段（第4阶段）。

系统执行一个给定时间长度的保压，在设定的压力保持时限内，由于制动系统惯性的作用，车轮开始加速，如果车轮的加速度不超过加速度控制门限+A_k，则判定路面情况为低附着系数，此后的控制过程按在低附着系数路面的控制过程进行；如果车轮的加速度超过加速度控制门限+A_k，则判定当前路面情况为高附着系数，此时（第5阶段）增加制动力，直到轮加速度回落到小于+A_k之后，保持制动力（第6阶段），由于系统的惯性，轮加速度继续回落。当轮加速度小于+a之后，说明车轮已回到稳定区域，并且制动力略微不足，为使车轮在较长时间内处于稳定区域，对制动力进行慢升压（第7阶段），使制动轮缸的制动力以较低的速率上升，直到车轮的减速度再次低于控制门限值-a，进入到一个新的控制循环。

图2-14 直线高附着路面的控制过程

2）直线低附着路面的控制。如图2-15所示，在低附着路面，只需轻微踩下制动踏板即可使车轮抱死。同时，由于路面能提供的附着力小，车轮需要更多时间加速以脱离滑移区。在逻辑门限控制逻辑中有路面识别部分，能相应调整ABS的控制过程。

ABS制动力调整过程的第1阶段和第2阶段与在高附着控制过程的第2阶段和第3阶段相同。第3阶段以一个很短的保压开始，到设定的制动力保持时限内，由于附着系数低，轮速恢复慢，车轮的加速度没能达到控制门限值+a，这时滑移率也超过了s₁，由此判定车轮处于低附着系数路面。为使系统稳定，进行慢减压，直到车轮的加速度超过加速度门限值+a。此后，进入第4阶段，保持制动力，车轮再次被加速，当车轮的加速度低于加速度门限值+a后，进行慢加压（第5阶段），直到车轮的减速度低于控制门限值-a，进入下一个控制循环（第3阶段），但此时不再有保压和慢减压过程，直接减压到车轮的加速度超过门限值+a，进入第4阶段。

图2-15 直线低附着路面的控制过程

3）过渡路面直线制动的控制。如图2-16所示，汽车在高附着路面上制动时，ABS将制动压力维持在一个较高的水平，当车轮突然由高附着路面进入低附着路面，由于制动压力仍然保持在与高附着路面相适应的较高水平，在减压阶段（第2阶段），车轮的参考滑移率不仅会超过滑移率s₁，而且会超过门限s₂。因此，当车轮减速度从低于控制门限-a到高于门限+a时，应判断车轮的滑移率是否大于s₂。若大于，说明车轮已进入了不稳定区域，此时应减小制动力，直到车轮加速度高于控制门限+a（第3阶段），然后进入保压阶段（第4阶段）。保持制动力直到轮加速度再次低于门限值+a，此时进入慢升压，并按低附着路面的逻辑控制。

汽车在低附着路面上制动时，ABS将制动力维持在一个较低的水平。若突然进入高附着路面，由于地面力的作用车轮快速加速，地面转动力矩比制动力矩大得多，车轮加速度会超过设定的+A_k门限值，此时判断当前路面为高附着路面，并增加制动管路压力，转入高附着路面控制逻辑中的第5阶段，然后继续按高附着路面的控制逻辑工作。

图2-16 高附着路面突变至低附着路面的控制过程

4）对开路面制动的控制。在对开路面，由于两侧路面附着系数的差别，如果采用4轮独立控制，每个车轮能取得最大的地面制动力，从而得到最小的制动距离，但这会使车辆向高附着路面一侧偏转。

为了减小这种偏转趋势，一般有两种调节方法：

①低选法两侧车轮使用路面附着系数低的一侧车轮的控制方法。

②修正的单轮调节法限制两侧车轮之间的制动力差，从而减小车辆偏转的趋势。这种方法实际是在低选法和各轮独立控制之间的一种折中。

（3）ABS的控制算法

1）以车轮加、减速度和滑移率结合的逻辑门限控制。目前，汽车ABS系统大多采用车轮加、减速度门限值控制，并附加一些辅助的门限值，并不涉及具体的数学模型。门限控制是对非线性系统的一种简化控制方法。在制动过程中，可以预选一个角减速度门限值，当实际的角减速度超过此门限值时，控制器发出指令，开始释放制动力使车轮得以加速旋转；再选一个角加速度门限值，当车轮的角加速度达到此门限值时，控制器发出指令，使控制力矩增大，车轮实现减速运动。逻辑门限控制的缺点在于控制系统中的各种门限及保压时间都是从反复试验中得出的经验数据，而无充分的理论依据，系统的稳定性等控制品质难以保持。逻辑门限的控制量综合了加/减速度和参考滑移率，可以描述为

式中 K_a——车轮综合加、减速度；

C_s、C_a——分别为参考滑移率和加减速度的加权系数；

S_ref——滑移率；

a——车轮加减速度。

2）PID控制算法。逻辑门限值控制算法虽已在车上得到广泛的应用，但它并非最佳的控制方法。为了进一步提高ABS的性能，很多基于滑移率的控制系统得到了大量关注。研究表明，用滑移率作为控制目标容易实现连续控制，从而提高ABS在制动过程中的平顺性，并最大限度地发挥它的制动性能。实现连续控制的最简单算法是PID控制，采用增量PI算法比较容易实现抗积分饱和，稳定性好。实施这一过程采用两个PI控制回路，构成串级控制系统，如图2-17所示。该回路内环为压力控制，外环为滑移率控制，要求内环的控制响应远快于外环的响应，才能得到比较好的控制精度及控制稳定性。在不同的条件下，回路采用不同的PI参数，即增益系数，在压力控制中，低压时采用大增量控制模式，高压时采用小增量控制模式，其PI算法为

式中 Eⁱ——误差值；

K_i、K_p——分别为PI控制中的积分和比例系数，在不同的误差区域取不同的值；

Pⁱ、P^i-1——两个连续时间步的控制量。

从PID的动态调节过程可以看出，用滑移率作为控制目标必须实时辨识路面的附着系数变化情况，自动地改变控制目标以跟踪路面附着系数的变化，使制动效能始终在最佳状态。由此可见，简单的PID控制器不能满足ABS在全工况的使用要求，它必须具备识别路面特征的辨识功能，并有在线整定控制器参数的功能。

图2-17 PID串级控制系统

3）滑模控制。滑模控制是一种已形成了比较完整理论体系的变结构控制方法，对被控对象的模型误差、参数变化和外部干扰具有极强的鲁棒性，而且具有较快的系统响应速度，因此得到了广泛深入的研究。许多研究者将滑模控制理论用于轮胎滑移率控制的研究。滑模控制应用于实际系统的一个重要挑战就是抑制由快速调节带来的振颤。在基于滑模控制的滑移率控制研究中，除使用响应迅速的制动执行器外，在控制方法上还普遍利用饱和函数、调节开关增益和使用高阶滑模控制器取代开关函数来抑制振颤。

变结构控制分为两个部分，一部分是在滑模面上的基于制动模型的近似控制，有利于消除系统的抖动；另一部分是在达到滑移面之前的控制，可以保证物理滑模系统的相轨迹达到滑移面。由汽车防抱死制动的基本原理可知，其制动过程的本质问题是把车轮的滑移率控制在附着系数的峰值点附近，滑动模态变结构根据系统当时的状态、偏差及其导数值，在不同的控制区域，以理想开关的方式切换控制量的大小和符号，以保证系统在很小的滑动区域范围内，状态轨迹沿滑模曲线滑向控制目标。

滑移面方程定义为一阶滑模结构

要满足的滑模条件为

ABS系统的控制规律为

式中 c——加权系数；

S——滑模面；

S₁——不同滑模误差区域；

E——滑移率误差；

Q——控制流量，“+、-”表示流入流出；“大、小”表示流量的大小。

4）模糊控制算法。模糊控制是基于经验规则的控制，具有不依赖对象的数学模型，便于利用人的经验知识，具有很好的鲁棒性和控制规则的灵活性。但此算法调试整定控制参数比较困难，基本上靠试凑的方法，即自组织方法

式中 α——加权系数；

E、dE——误差及其误差变化率的语言变量值；

U——控制变量的语言值。通过反模糊化得到真实的控制变量，即为PWM占空比。(www.xing528.com)

上述控制系统各有特点，它们之间的相互组合不失为一种有效的方法，如滑模+PI，滑模+模糊，模糊+PI等，只要选择好它们之间的切换条件就可以使它们之间相互补充，充分发挥各自的优势。PI控制是基于压力的控制，要求测量压力，其他都是基于净流量的控制。逻辑门限要求获取轮加速度，其他3种则要求获取轮加速度和车速以便求得实际滑移率。

单一的控制系统很难兼顾鲁棒性和控制精度。模糊控制可实施性好，鲁棒性强，但控制精度略差。滑模变结构与模糊控制相类似，精度有所提高，但系统高速切换的代价是对制动系统的要求较高。PID简单实用，精度较好，但鲁棒性要差些，实施成本也高些。传统逻辑门限控制需要较多的经验摸索，算法实施复杂、精度差，但硬件成本低。因此，适当结合不同的控制方法应该可以得到比较好的控制结果，如模糊+PID，结合模糊的鲁棒性和PID的控制精度。由于液压系统控制信号与流量呈很强的非线性，特别是中、小流量的范围，这是影响ABS控制精度最敏感的区域，需要研究如何利用PWM信号的周期及占空比来改变或补偿这种非线性特性，以及如何通过逆变换使之线性化；另一方面，可以直接利用压力比例阀、伺服阀，或PWM开关阀控制压力，直接用开环进行压力控制，这样可以得到更快的响应。

4.轮加速度计算方法

（1）直接微分法轮加速度计算方法最直接和简单的方法便是直接微分法，即。尽管可以进行插值、平滑等数值处理，但由于轮速信号的高频噪声不可避免，很小的轮速变化就可能引起剧烈的加速度抖动，形成许多“毛刺”，容易造成误判断，目前这种方法已不被采用。

（2）斜率法

利用斜率法计算轮加速度的原理是计算某时刻前N点轮速曲线的斜率，将此斜率作为此时刻的轮加速度。

假设每段曲线斜率的方程为y=ax+b，每次取N个点进行计算，由最小二乘法原理，对拟合点（x₁，y₁），（x₂，y₂），…，（x_N，y_N）求a，使最小，由此可得

采用斜率法计算轮加速度有以下优点：

1）可以有效减少由于轮速噪声而引起的轮加速度波动。

2）由于算法简单，因此执行速度快，计算时间短。如果使用移位来代替乘法或除法，可以进一步提高运算效率。

这个方法也有缺点。由于计算任一点的轮加速度都要用到N个（如10个）以前的轮速值，这样可能会造成计算结果滞后于实际值。

5.纵向车速的计算方法

制动防抱死控制依赖于对纵向车速的准确估计，ABS的目标是在制动过程中将车轮的滑移率（滑移率为车速与轮速差与车速的比值）控制在目标滑移率附近，以获得最大的地面附着力，同时纵向车速也是车辆主动安全系统中重要的参考状态量。但实时获取纵向车速存在诸多问题。一方面纵向车速虽然可以用传感器直接测量，但必须依赖价格昂贵的特殊设备，且需要特定的安装固定方式，不适于配置在量产车上，只适合于开发试验阶段。因此，从节约成本和实际应用的角度考虑，可以根据现有的传感器组合，通过车辆状态估计技术，得到纵向车速的值。

纵向车速的估计方法可以分为基于传感器测量信息的直接计算方法；二是基于模型的间接估计方法。而根据估计方法的不同，又可以分为运动学估计方法和动力学估计方法。

（1）基于传感器测量信息的直接计算方法

运动学估计方法可以分为基于车轮轮速信号的轮速估计法、基于纵向加速度信号的直接积分估计法和纵向车速的融合估计法。

1）基于轮速信号的轮速估计法。轮速法又可以进一步分为最大（小）轮速法、斜率法和综合法等。对于非全轮驱动车辆而言，在紧急加速工况时，轮速法通过采集非驱动轮轮速信号，可以提供较高的纵向车速估计精度。但是，对于紧急制动工况，或全轮驱动车辆的驱、制动工况而言，由于所有车轮都存在滑移，使得由轮速信号得到的车速估计误差较大。

①最大轮速法。最早出现的纵向车速估计方法为最大轮速法（适用于制动工况，驱动工况时为最小轮速法）。该方法是在汽车制动防抱调节过程中，把所采集的4个车轮轮速的最大值作为参考车速。优点是无需路面识别，不考虑驾驶人的操作行为，但它的缺点是所确定的参考车速由于受到轮速调节的影响，与实际车速偏差较大，导致滑移率计算误差较大。这种方式不能确定最大轮速的车轮的运动状态，不适用于高选和低选控制方式及弯道的制动控制。

②斜率法。斜率法是通过对大量试验数据的分析处理，确定车辆在各种路面上所能达到的平均减速度，以此为依据，在ABS控制过程中，确定制动初始速度v₀，进行路面状况和制动工况识别后确定车辆减速度a，根据速度公式v_t=v₀-at，实时计算速度值作为纵向车速，如图2-18所示。该方法的优点是参考车速计算方法简单，若参数确定准确，参考车速可较好地逼近实际车速。其缺点是实时适应性较差，匹配时间长，若初速度采集误差较大或减速度选取不当，纵向车速计算误差很大，且需要对单个车型进行大量试验，在无标线路面这种方法不适合。

图2-18 斜率法确定纵向车速

③综合法。综合法是用最大轮速法和斜率法分别实时计算车速，选取大者作为纵向车速。该方法具有斜率法和最大轮速法的优点，不用设定初始速度，具有很好的稳定性和精度，如图2-19所示。但仍存在着需要路面识别，确定车身减速度困难的缺点，自适应能力较差。在应用过程中，仍无法较为准确地计算车体速度，从而不能较好地控制车轮滑移率。

④自适应非线性滤波法。该方法（无需估计模型和车身加速度信号）采用自适应非线性滤波器，根据局部轮速峰值点和制动起始时的轮速的斜率（即制动减速度）进行调整，如图2-20所示。但是车速估计的准确性严重依赖于在估计初始时刻参数初值的选取；同时，由于车速估计结果输入给ABS控制器，来计算车轮滑移率并实施控制，估计算法需要捕捉控制后的轮速局部峰值点，用于下一循环的车速估计。因而，估计算法和控制算法构成的运算闭环是否收敛有待论证。该方法只适用于车辆在ABS介入时的车速估计（需要波动的轮速），并且有一个假设前提，即由ABS控制的车轮，其转速达到局部极值时，车轮达到近似纯滚动状态，这个假设前提是否成立会对参考车速的计算精度产生重大影响，该方法的优点是对于不同的路面具有很强的适应能力。

图2-19 综合法确定纵向车速

图2-20 利用非线性滤波法计算的参考车速

⑤递推法。利用当前时刻的角速度、角加速度、参考纵向车速和滑移率的变化率递推地估计当前时刻的加速度值，并积分获得当前的车速值。该方法的一个明显缺点就是缺少对积分积累误差的修正。

采用轮速信号的算法其共同优点是算法简单，实时计算能力强，实现方便，所使用的信号可以从轮速传感器中直接获得，因而无需附加其他传感器，成本低廉。但缺点是由于只有四轮轮速，测量噪声会对估计的精度产生较大的影响，并且该方法只适用于某个或某些工况中的近似计算。

2）基于纵向加速度信号的直接积分法。引入加速度信号，从一定程度上可以矫正单纯基于轮速法的估计结果，但是由于各种干扰及加速度传感器本身的偏置误差，由加速度信号经积分后得到的车速与实际车速相差较大。随着时间的延续，误差会越来越大。

3）纵向车速融合估计法。纵向车速融合估计法主要是轮速法和直接积分法的相互融合，其实质是运动学估计方法之间的融合估计方法。采用轮速信号和纵向加速度信号来估计车辆纵向车速是最典型的传感器配置方案，主要思路为根据车辆当前行驶状态来判断哪一个信号更可信，然后通过权重系数的调整来进行综合计算。最终的车速为

式中 v_f——估计出的纵向车速；

k——轮速权重系数；

r_w——车轮滚动半径；

k_a——加速度权重系数；

T_s——采样时间；

a_x——车辆的纵向加速度；

a_cor（n）——车辆纵向加速度修正值。

①利用车身加速度信号对轮速进行修正的算法。该算法把系统噪声归结于加速度真值、轮胎滚动半径以及轮速的突变，并以车体加速度真值、由轮速直接转化而来的车速和滚动半径的变化值作为状态量，加速度量测值和速度量测值作为量测变量，使用卡尔曼滤波器滤除噪声，最后根据轮速估计值和滚动半径变化值来计算最终的车速。该方法具有更高的估计精度，能够在一定程度上滤除噪声的影响。但其调整协方差矩阵的规则只适应一种路面，所以在路况连续变化时，该方法的精度会降低，并且由于频繁地改变协方差矩阵，闭环算法的稳定性也值得商榷。

②利用轮速信号对加速度进行修正。该计算法的思路是构造3个卡尔曼滤波器，其中两个分别用来滤除加速度量测值和轮速量测值的测量噪声，然后通过对车身加速度进行积分，并让第3个卡尔曼滤波器使用输入的轮速去修正积分得到的车速。当然，为了使卡尔曼滤波器能够适应不同的系统噪声以及不同的滑移率，使用了模糊控制器实时调整噪声协方差矩阵。该方法的缺陷在于，由于轮速测量噪声的修正不是自适应的，会造成轮速与真值的偏离，影响到后一个滤波器的效果，造成积分运算的积累误差。另外，3个卡尔曼滤波器会延长计算时间，影响实时性。在硬件实现上，由于卡尔曼滤波器需要进行矩阵逆运算，因而算法在微处理器中的实现比较困难。

③转向盘转角、横摆角速度、侧向加速度信号辅助估计法。额外采用转向盘转角、横摆角速度、侧向加速度信号来辅助估计，通过模糊逻辑将车辆行驶的不稳定状态分为4种情况，然后再决定是进行加速度积分获得车速，还是平均某两个车轮的轮速来获得车速。该方法逻辑简单，但必须通过大量试验来设置合理的模糊规则。

④制动踏板、加速踏板辅助估计法。通过加速踏板和制动踏板信号的测量，能够更加精确地知道车轮的运动状态（大驱动力下严重打滑，大制动力下抱死），从而更有利于权重系数的决定。

（2）基于模型的纵向车速估计方法

车速估计的另一条思路就是基于车辆模型的估算算法，即利用原始信号经过数据预处理之后，将其输入车辆模型，然后提取模型的状态信息或输出信息作为估计结果，这是一种间接的估计方法，其准确度直接受到车辆模型精度的影响。基于运动学模型设计的观测器具有极佳的鲁棒性，模型参数（如质量）的变化对估计效果基本没有影响，但该方法严格依赖于传感器信息，对传感器的安装、标定和传感器的精度都有很高的要求，必要时需对传感器信号进行修正。基于动力学模型设计的观测器对传感器的要求不如前者高，但对模型本身的精度要求很高，模型要能尽可能准确地反映车辆的动力学特性，同时对模型参数的变化比较敏感，必须通过参数自适应或者鲁棒设计来改善观测器的估计效果。

1）基于动力学模型的纵向速度估计。利用车辆模型的车速算法中较常用的是基于纵向力的估计。该方法可以概括为两个步骤，首先建立车轮的动力学方程，以制动力矩或驱动力矩作为输入，计算得到轮胎与地面间的纵向力，然后建立一个车辆模型，并以此作为输入算出车辆的纵向速度。该方法的核心在于对轮胎纵向驱动力和制动力的估计，而针对轮胎纵向力的估计大体分为两类：一类是基于半经验轮胎模型的纵向力估计；另一类是基于车轮动力学模型的纵向力估计，该方法需要已知车轮的驱动转矩或制动转矩。

基于动力学的方法有一个关键问题在于如何获取力，使用六分力仪成本过高，体积大安装不便，无法量产化。在轮胎模型准确时的力估计效果比较好，但该方法必须对轮胎和车辆进行非常精确的建模，否则其估计效果会迅速恶化，由于基于力的方法既涉及整车模型和轮胎模型，受到模型精度的制约，在绝大多数情况下车辆模型的参数是时变的，外界的干扰也无法预测，这可能导致估计结果产生较大的误差。而且，由于计算流程长，计算量大，实时性难以保证。

2）基于多变量的共同估计。基本思路是利用车辆动力学方程，把车辆的横摆角速度作为一个时变的参数，把车辆的纵向和横向加速度作为输入变量，就可以利用该状态方程同时估计出纵向和横向车速。这种方法的好处在于，不会受到整车参数和轮胎模型的影响，估算流程相对简单。缺点在于，需要加装横摆角速度传感器和加速度传感器，增加了使用成本。并且，该方法归根结底是根据加速度积分得到车速，本身并不带有反馈，所以随着时间的推移，必定会有积分积累误差。另外，同其他基于模型的算法一样，该方法主要用于横向车速的估计，纵向车速的估计并不是重点。

6.轮缸液压阀控制方法

（1）轮缸压力及液压阀控制的意义

ABS的轮缸压力及液压阀控制由汽车制动系统调节器来执行，是制动系统的核心控制任务。

（2）现有轮缸压力和电磁液压阀控制存在的问题

ABS液压调节器的关键技术主要集中在电磁阀特性、制动轮缸压力调节等方面。

1）轮缸制动压力的滞后。轮缸的压力变化与电磁阀和回油泵的动作有关。轮缸压力的响应总会滞后于电磁阀的动作响应，而轮缸压力是影响车轮制动力的直接因素。轮缸压力的滞后取决于制动器的刚度和制动器间隙引起的空行程，必须采用当车速接近临界稳定界限的瞬间开始，快速弥补该滞后压力差的控制方法。而滞后压力差与制动器装置的种类等因素有关，因此对于消除轮缸压力响应滞后的影响，主要应在ABS控制逻辑的设计中予以考虑。

2）制动力波动不符合要求。制动力的波动主要影响路面识别的准确性，尤其是在低附着路面上容易导致轮速信号产生大量毛刺，可能被系统误判为颠簸路面，引起控制参数的过度补偿，导致轮速振荡，汽车行驶的平顺性变差。

3）电磁阀的控制需要精细化。由于ABS电磁阀存在开关响应、管路传输和轮缸刚度等滞后因素，ABS对高速开关电磁阀采用PWM控制技术能够有效实现轮缸压力精细控制，减少超调量，避免液压系统压力波动较大。

（3）现有的控制方法、原理、优缺点

脉宽调制技术（PWM）是轮缸压力控制过程中比较实用的控制方法，能对轮缸压力进行近似连续控制。

脉宽调制控制技术（Pulse Width Modulation），简称PWM控制技术，是利用半导体开关元件的导通和断开把直流电压变成电压脉冲序列，并根据面积等效的原理，通过控制电压脉冲的宽度和脉冲序列的周期来实现变压变频的一种控制技术，对具有固定周期的电脉冲信号序列进行脉冲宽度调制，故称为脉宽调制。调制信号可由单片机来产生，也可利用振荡电路来产生。

脉宽调制是在一定的脉冲周期T内调节开启时间的宽度T_on与脉冲序列周期T的比值（即占空比D）的大小来实现控制要求。在电液控制系统中，最常用的控制信号是连续变化的电压和电流。而对计算机（单片机）来说，控制信号只有接通或断开两种状态，因此只能用调制脉宽的方法来对电液控制系统进行控制。

例如，在回流泵电动机的控制过程中，回流泵电动机直接根据脉冲序列电信号来完成起停，电动机输出相应的脉冲转速，这一系列脉冲时间的平均被视为控制转速。

R（t）是计算机产生的控制信号（由计算机程序指令产生），将该信号与载波信号Z（t）比较，如果在某一时刻R（t）的值大于载波信号Z（t）的值，则使回流泵电动机起动，否则关闭。得到的控制序列指令，将其加到回流泵电动机线圈上，因此在一个循环周期T内，T_on时间段内电动机起动，带动回流泵工作，流量Q通过回流泵回到主缸中，有T_off的时间电动机停止，即回流泵不工作，则无流量通过。

其中，时间T_on与T的比值称为占空比，记为D=T_on/T。占空比D越大，电动机的平均通电时间越长，回流泵的工作时间也越长，低压蓄能器中储存的制动液泵回到主缸的速度越快。

运用PWM控制，进行轮缸压力调节具有以下优点：

①通过对占空比的控制，可以得到近似连续变化的轮缸压力速率控制。

②PWM控制容易实现ABS电磁阀开关动作的定时控制，不会占用系统的其他资源。

③响应速度快，动态抗干扰能力强。

④系统结构简单，易于实现。