掛車氣動剎車系統響應滯后建模及動態補償控制方案設計

中圖分類號：U469.5 收稿日期：2025-02-18 DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.07.016

Modeling and Design of Dynamic Compensation Control Scheme for Air Brake System of Trailer

Huo Jiaxiong Henan CAERI Vehicle Inspectionamp; Certification Center Co.，Ltd.，Jiaozuo 4540oo，China

Abstract：Thispaperaddresestheisueofresponselaginthepneumaticbrakingsystemof trailersbyproposingacomprehensive modelinganddynamiccompensationcontrolschemedesign.Firstlyapeumaticbrakingsystemmodelisestablishedthattakesintoac countthegastransmisiondelayandthepressureresposedelayinthebrakechambers.Subsequentlysimulationanalysisisconducted toevealteinfluencingfactorsofthebrakingresponsetime.Toshortentheresponsetime，controlstrategyoptimiedbyagenet icalgorithmissigndfora-tierakepressureontrol.Fiallolborativecontrolstategyintegratingpematicdelaycom pensationandananti-lockbraingsystem（ABS）isproposed.Troughco-simulationverification，thisschemefectivelyeducesthe brakingesposetie，tigatesthepeumaticdelaypenomeonsuespateotrol，andeancesthecle'sakigperfor mance.

Key words：Trailer pneumatic braking;Lag modeling;Dynamic compensation control

1掛車氣動剎車系統響應滯后建模

掛車氣動剎車系統作為重型運輸車輛的關鍵安全組件，其性能直接影響到行車安全。然而，由于掛車自身結構特點，如長軸距、復雜的氣動管路布局以及較大的制動負載，導致剎車響應存在明顯的滯后現象。為了深入理解并解決這一問題，建立掛車氣動剎車系統響應滯后模型顯得尤為重要。

1.1理論基礎與建模原則

氣動剎車系統的響應滯后主要源于氣體在管道中的傳輸延遲以及制動器內部壓力建立的動態過程。因此，建模時需考慮流體力學中的波速理論、氣體狀態方程以及制動器動力學。波速理論用于描述氣體在管道中的傳播速度，它決定了信號從制動踏板傳遞到各車輪制動器的時間延遲。氣體狀態方程則關聯了壓力、體積和溫度的變化，這對于模擬制動氣室內壓力的建立過程至關重要。制動器動力學部分則涉及摩擦材料、制動盤/鼓的熱效應以及制動力矩的產生，這些因素共同影響制動響應的最終效果。建模時，應遵循準確性、實用性和可擴展性原則，確保模型既能真實反映系統特性，又便于后續的分析與控制設計[1]。

1.2氣動傳輸延遲模型

a.氣動傳輸延遲模型構建。

氣動剎車系統中，氣體通過復雜的管路網絡傳輸制動信號，這一過程產生的延遲是響應滯后的主要來源之一。為了量化這一延遲，需要構建氣動傳輸延遲模型。該模型基于一維非定常流理論，考慮管道長度、直徑、內壁粗糙度以及氣體屬性（如密度、黏度）等因素，通過求解Navier-Stokes方程的簡化形式（如圣維南方程）來預測氣體波的傳播速度和壓力分布。在建模過程中，可以將管道網絡劃分為多個小段，每段視為均勻流管，通過節點連接，形成網絡模型。利用有限差分法或特征線法求解，可以得到任意時刻各節點處的壓力狀態，從而計算出從制動踏板輸入到各車輪制動器響應的時間延遲。

b.模型參數確定與驗證。

模型參數的確定依賴于實驗數據，包括管道的實際尺寸、材料特性以及氣體屬性等。通過實驗測量不同條件下的氣體傳輸時間，與模型預測值進行對比，可以驗證模型的準確性。此外，利用CFD（計算流體動力學）軟件對管道內的流動進行仿真，也是驗證模型有效性的另一種手段。通過不斷迭代調整模型參數，直至預測結果與實驗數據高度吻合，即可認為模型構建成功。

1.3制動器動態響應模型

a.制動器動態響應模型概述。

制動器是氣動剎車系統執行制動動作的核心部件，其動態響應特性直接影響制動性能和響應滯后。制動器動態響應模型需考慮制動氣室內的壓力變化、摩擦副的接觸狀態以及制動力的生成過程。模型通常基于質量守恒、動量守恒和能量守恒原理，結合摩擦學理論和熱力學分析，建立制動氣室壓力與制動力矩之間的關系。模型中，制動氣室被視為一個可變容積的氣壓容器，其壓力變化受氣體流入速率、流出速率以及容積變化率共同影響。摩擦副的動態接觸狀態則通過接觸力學模型描述，包括接觸壓力分布、摩擦系數變化以及熱效應等。

b.模型細化與參數估計。

為了準確模擬制動器的動態響應，模型需要進一步細化，包括考慮制動盤/鼓的熱膨脹、摩擦材料的磨損以及制動液的溫升效應等。參數估計方面，可以利用實驗數據，如制動測試中的壓力-時間曲線、制動力矩-時間曲線，結合遺傳算法、粒子群優化等智能優化算法，對模型中的未知參數進行辨識。此外，考慮到制動器在不同工況下的性能差異，模型還應具備自適應能力，能夠根據實時工況調整參數，提高預測精度。

c.模型驗證與應用。

模型的驗證同樣依賴于實驗數據，包括制動性能試驗、耐久性試驗以及極端工況下的制動測試。通過對比模型預測結果與實驗結果，評估模型的準確性和可靠性。一旦模型驗證通過，即可應用于掛車氣動剎車系統的性能分析、故障診斷以及控制策略設計中。例如，在控制策略設計中，可以利用模型預測不同制動指令下系統的響應特性，從而設計出更為合理的控制算法，減少響應滯后，提升制動性能[2]。

2動態補償控制方案設計

在掛車氣動剎車系統中，響應滯后問題不僅影響制動性能，還可能增加行車安全隱患[3]。為了有效解決這一問題，設計一套高效、可靠的動態補償控制方案至關重要。本部分將從控制策略的基本原理出發，探討如何設計并實現一種能夠有效減少響應滯后的動態補償控制系統。該系統旨在通過實時監測與分析制動過程中的關鍵參數，動態調整控制策略，以實現對制動響應滯后的有效補償。

2.1控制策略的基本原理

動態補償控制策略的核心在于實時性和準確性。實時性要求系統能夠迅速捕捉制動過程中的微小變化，并作出相應調整；準確性則要求系統能夠精確計算補償量，確保制動響應達到預期效果。為了實現這一目標，系統需要集成先進的傳感器技術、信號處理算法以及控制算法。傳感器負責實時監測制動壓力、車速、加速度等關鍵參數；信號處理算法則用于提取和分析這些參數中的有用信息；控制算法則根據提取的信息，計算并輸出補償控制信號，以調整制動系統的輸出。

2.2基于預測控制的動態補償策略

a.預測控制策略的設計。

預測控制是一種先進的控制策略，它利用系統模型預測未來的輸出狀態，并根據預測結果提前調整控制輸入，以實現最優的控制效果。在掛車氣動剎車系統中，預測控制策略可以應用于制動響應滯后的補償。首先，建立一個精確的掛車氣動剎車系統模型，該模型能夠準確反映系統的動態特性和響應滯后現象。然后，利用模型預測在不同制動指令下系統的未來輸出狀態，包括制動壓力、制動力矩等。接著，根據預測結果，計算并輸出補償控制信號，以提前調整制動系統的輸出。

表1所示為預測控制策略實驗數據對比，可以看出，預測控制策略在不同制動工況下均能有效縮短制動響應時間，平均縮短比例達到 30% 左右。

表1預測控制策略實驗數據對比

b.預測控制策略的優勢與挑戰。

預測控制策略的優勢在于其能夠提前預測并補償系統的響應滯后，從而提高制動性能。然而，該策略也面臨一些挑戰。系統模型的準確性對于預測結果的準確性至關重要。如果模型存在誤差，預測結果將偏離實際，導致補償控制效果不佳。此外，預測控制策略需要實時計算大量的數據，對計算能力和實時性要求較高。實驗數據顯示，在復雜工況下，若模型誤差超過 5% ，預測控制策略的響應時間縮短比例將下降至 20% 以下，說明模型準確性對策略效果影響顯著。

2.3基于自適應控制的動態補償策略

a.自適應控制策略的設計。

自適應控制是一種能夠根據系統參數變化或未知擾動而自動調整控制策略的方法。在掛車氣動剎車系統中，自適應控制策略可以應用于應對系統參數的不確定性以及外部環境的干擾。首先，設計一個自適應控制算法，該算法能夠實時監測系統的輸出狀態，并根據輸出狀態的變化自動調整控制參數。例如，當檢測到制動響應滯后增加時，算法可以自動增加補償量，以維持制動性能的穩定。其次，算法還需要具備學習功能，能夠根據歷史數據不斷優化控制策略，提高系統的自適應能力。

表2所示為自適應控制策略實驗數據對比。從表2可以看出，自適應控制策略在不同路面條件下均能有效降低滑移率波動范圍，平均提升比例達到 30% 左右，說明該策略能有效提高制動穩定性。

表2自適應控制策略實驗數據對比

b.自適應控制策略的實現與驗證。

自適應控制策略的實現需要依賴先進的算法和硬件支持。算法方面，采用神經網絡算法來實現自適應控制。硬件方面，配置高性能的處理器和傳感器，以確保算法的實時性和準確性。在驗證階段，通過實驗測試來評估自適應控制策略的效果。實驗測試涵蓋不同的制動工況和外部環境條件，結果表明，在初始學習階段，自適應算法可能需要10～15次制動循環才能達到較好的補償效果，但隨著學習次數的增加，其性能逐漸穩定。

c.自適應控制策略的優勢與局限性。

自適應控制策略的優勢在于其能夠根據系統參數的變化和外部環境的干擾自動調整控制策略，從而提高系統的適應性和穩定性。然而，該策略也存在一定的局限性。自適應算法需要一定的時間來學習和優化控制策略，因此在初始階段可能無法立即達到最佳效果。此外，自適應算法的性能也受到算法參數和硬件資源的限制[4]。實驗數據顯示，若硬件處理器性能不足，自適應算法的實時性將下降，導致補償效果降低，滑移率波動范圍可能僅降低 15%～20% 。因此，在設計自適應控制策略時，需要綜合考慮算法的性能、實時性和硬件資源的限制，確保系統既具有足夠的自適應能力，又能滿足實際應用的需求。

3補償控制方案的驗證與優化

在掛車氣動剎車系統中，補償控制方案的驗證與優化是確保控制策略有效性和可靠性的關鍵環節。通過驗證，可以評估控制方案在實際應用中的性能表現，發現潛在的問題并進行優化，從而提升制動性能和行車安全。

3.1基于模擬仿真的驗證方法

a.模擬仿真驗證。

模擬仿真是驗證補償控制方案的有效手段之一。通過建立掛車氣動剎車系統的數學模型，結合控制算法，可以在計算機上進行模擬仿真，評估控制方案在不同工況下的性能表現。模擬仿真可以模擬制動過程中的各種參數變化，如制動壓力、制動力矩、車速等，并觀察控制方案對這些參數的影響。通過對比仿真結果與預期目標，可以評估控制方案的有效性，并發現潛在的問題。模擬仿真的優勢在于可以靈活調整系統參數和控制策略，進行多次試驗和優化，從而降低成本和時間。

b.仿真模型的構建與驗證。

在進行模擬仿真之前，需要構建準確的掛車氣動剎車系統數學模型。模型應能夠準確反映系統的動態特性和響應滯后現象，包括氣體傳輸延遲、制動器動態響應等。同時，還需要考慮外部環境的干擾，如路面條件、風速等。構建好模型后，需要進行模型驗證，確保模型能夠準確模擬系統的實際行為。這可以通過與實驗數據進行對比來實現，如果模型預測結果與實驗結果吻合良好，則認為模型是有效的，可以用于后續的仿真驗證。

3.2基于實驗測試的驗證與優化

a.實驗測試驗證。

實驗測試是驗證補償控制方案最直接的方法。通過在實車上進行制動測試，可以觀察控制方案對制動性能的實際影響。實驗測試可以包括不同工況下的制動性能測試，如緊急制動、連續制動等，以及不同外部環境條件下的性能測試，如濕滑路面、高溫環境等。通過對比實驗測試數據與預期目標，可以評估控制方案的有效性和魯棒性。同時，實驗測試還可以發現控制方案中存在的問題和不足，為后續的優化提供方向[5]。

b.優化策略的制定與實施。

在實驗測試的基礎上，可以制定優化策略，對補償控制方案進行優化。優化策略可以包括調整控制參數、改進控制算法、優化系統結構等方面。例如，如果發現制動響應時間仍然較長，可以考慮增加補償量或調整補償策略；如果發現控制策略在特定工況下效果不佳，可以針對該工況進行優化設計。優化策略的制定需要綜合考慮系統的性能要求、成本控制以及實際應用的可行性。實施優化策略后，需要再次進行實驗測試，以驗證優化效果[6]。

c.持續迭代與優化。

補償控制方案的驗證與優化是一個持續迭代的過程。通過實驗測試發現問題，制定優化策略，再次進行實驗測試驗證優化效果，如此循環往復，直到控制方案達到預期的性能要求。在迭代過程中，需要不斷積累經驗，總結教訓，逐步完善控制方案的設計和優化方法。同時，還需要關注新技術的發展，如先進的傳感器技術、控制算法等，以便將新技術應用于補償控制方案的優化中，進一步提升制動性能和行車安全。

3.3基于數據分析與反饋的驗證與優化

a.數據分析與反饋。

在驗證與優化過程中，數據分析與反饋是不可或缺的一環。通過對實驗測試數據進行深入分析，可以挖掘出控制方案中的潛在問題和改進方向[7]。例如，通過分析制動響應時間的變化趨勢，可以發現控制策略中的不足；通過分析制動性能在不同工況下的表現，可以評估控制方案的魯棒性和適應性。同時，還可以收集用戶的反饋意見，了解實際應用中遇到的問題和需求，為控制方案的優化提供參考。

b.數據驅動的優化方法。

基于數據分析與反饋，可以采用數據驅動的優化方法來改進補償控制方案。數據驅動的優化方法利用大量的實驗數據，通過機器學習、數據挖掘等技術，建立數據模型，預測控制方案在不同條件下的性能表現，并優化控制參數和策略。這種方法可以更加準確地反映系統的實際行為，提高優化效率[8]。同時，數據驅動的優化方法還可以實現自動化和智能化，減少人工干預，提高優化過程的準確性和可靠性。

c.持續優化與改進。

數據分析與反饋是補償控制方案持續優化與改進的基礎。通過不斷收集和分析實驗數據、用戶反饋等信息，可以發現控制方案中的新問題和新需求，為后續的優化提供方向。同時，還可以利用新技術和新方法，如人工智能、物聯網等，對控制方案進行創新和升級，進一步提升制動性能和行車安全[9-10]。持續優化與改進是補償控制方案保持競爭力的關鍵所在。

4結語

通過綜合運用流體力學、制動器動力學以及先進的控制理論，成功建立了能夠準確反映掛車氣動剎車系統動態特性和響應滯后現象的模型，并設計了基于預測控制和自適應控制的動態補償控制方案。這些成果不僅為深入理解掛車氣動剎車系統的響應滯后問題提供了理論基礎，也為實際工程應用中的制動性能提升和行車安全保障提供了有效的技術手段。通過模擬仿真、實驗測試以及數據分析與反饋等方法，驗證了控制方案的有效性和可靠性，并指出了持續優化與改進的方向，為掛車氣動剎車系統的進一步發展和創新奠定了堅實基礎。

參考文獻：

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