珠海南屏升降车出租， 南屏升降车出租，珠海升降车出租  🌾 使口如鼻，至老不失  🌾   车轮制动力矩的产生过程为系统通过气压调节器控制制动气室压力，  弹黃制动缸将驻车制动气室中的压力转换为制动推杆力，制动推杆通过制动臂带动凸轮旋转，从而将摩擦片压紧在制动鼓表面，产生制动力矩。根据制动力矩的产生过程，将制动器模型分成３个部分分别是制动力矩、压力滞后、制动气室模型。压力滞后模型即由于气压管路及制动气室本身的特性对压力建立产生的滞后影响。压力滞后模型与气压调节器模型一起建立，本节只措建制动力矩、制动气室模型。

       １）制动气室模型, 本文建立的制动气室模型是基于试验车驻车制动原理的理论模型，该模型的输入量是制动气室压力，输出量是制动推杆力。制动气室模型描述的是制动气室压力与制动推杆力之间的关系，驻车制动气室膜片直径；制动推杆力；驻车制动气室压力。

       ２）制动力矩模型, 该模型建立的是气室模型的输出量制动推力通过推动凸轮轴旋转，使制动蹄片压紧在制动鼓表面，产生制动摩擦力，产生的制动摩擦为又通过制动鼓半径转换后产生制动力矩的过程。模型建立步骤为：

 

           气调节器模型,  为了对应急制动控制算法进行仿真研究，本节基于对气压调节器响应滞后时间和动态特性的研究，建立气压调节器模型。本节建立的模型包括气压调节器充放气响应滞后模型、气压调节器长增压和长减压模型、气压调节器小步长增压和小步长减压模型，其中长増压、长减压、小步长增皮和小步长减足模型包括驻车制动气室的皮力滞后特性，是对气体刚进入气压调节器进气阀口到驻车制动气室压力真正发生变化整个过程的系统辨识建模。理论分析和系统辨识是使用最多的两种建模方法。理论分析是基于基本的物理定律进行建模的方法。气压调节器的理论分析模型是指通过气体连续性方程和气压状态方程建立制动气室充放气过程的数学公式系统辩识是指对系统施加一定的输入，并记录系统的输出，然后选择适合的数学模型来描述输入与输出之间的关系的建模方法。本文是参考還辑口限值算法中气压调节器的状态，将应急制动控制中的气压调节器状态设定为；长增压、长减压、保压、小步长增压、小步长减压５种，其中长增减压和小步长增减压４种状态的区别主要在于对驻车制动气室的充放气速率不同，系统辨识所选择的数学模型只要能描述这４种不同的充放气速率，便可以作为这４种气压调节器状态的辨识数学模型。同时，考虑到实时性，实际仿真需要的是一个足以反映系统本质的尽可能简单的模型。根据文献可知，一阶传递函数可通过改变系统时间常数以及控制信号的正负来模拟这４种充放气速率，所以本文选择一阶传递函数对气压调节器的４种控制状态进行辨识，并使用阶跃响应的控制方法来控制该传递函数。

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         响应滞后模型响应滞后模型包括充气响应滞后模型和放气响应滞后模型。 从电控单元发出増压或减压的控制信号到驻车制动气室压力真正开始变化，需要经过电信号传输、电磁转换、磁力推动阀芯运动等过程，响应滞后模型反映的就是送一过程在时间上的延迟特性。Ｓｉｍｕｌｉｎｋ中的ＴｒａｎｓｐｏｒｔＤｅｂｙ模块可对该时间延迟特性准确建模，  气压调节器充气和放气时的响应滞后时间分别为８ｍｓ、１３ｍｓ。随意, 气压调节器充气和放气响应滞后模块的ＴｉｍｅＤｅｌａｙ参数分别为０．００８和０．０１３。

              长増、减压模型长增压和长减压是指气压调节器完全开启，最快的速度对驻车制动气室进行充气和放气。模型是基于长增压和长减压的台架试验数据，利用一阶传递函数进行辨识的方法来建立的，长增压模型的系统时间常数和静态放大系数分别为０３８、７．８５；长减压模型的系统时间常数和静态放大系数分别为０．０６、８．０８５。 台架试验曲线的充放气过程总体上有两个阶段，结合驻车制动气室的内部结构可知，车辆在实施驻车时，是将驻车制动气室中的气体全部放光，利用弹黃预紧力來实施驻车的，当气室压力足以克服弹黃预紧力后，驻车弹黃才会被度缩，带动制动推杆解除驻车制动。所以，充气台架试验曲线的第一阶段充入的气体主要用于克服弹黃预紧力，此时制动推杆未移动，第二阶段充入的气体主要用于压缩驻车弹黃，带动制动推杆移动，解除驻车制动。放气过程与充气过程正好相反，第一阶段放出的气体，可以使驻车弹黃伸张，带动制动推杆移动，第二阶段放出的气体用于对制动鼓推杆施加预紧力。由于充放气曲线的两个阶段的充放气速率不同，所以系统辨识曲线不能与台架试验曲线完全重合，但是由前文分析可知，在Ｓｉｍｕｌｉｎｋ中建立的模型只要能反映４种充放气速率的不同，便满足应急制动控制仿真研究的需要。同时，系统辨识曲线很好的反映了长增减压时，驻车制动气室充放气速率的变化趋势和变化快慢，且驻车制动气室的充放气速率明显区别于下文小步长增减压时的充放气速率辨识曲线，所以辨识曲线与试验曲线之间的误差不会对应急制动控制的仿真研究产生实质性的影响，可忽略。

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