摘要：设计了一种基于混合趋近律的ABS最优滑移率滑模控制方法，并使用双曲正切函数代替趋近律中的符号函数。结合电动汽车复合制动系统制动力分配策略，制定基于最优滑移率滑模控制的电动汽车ABS控制策略;然后基于CarSim与Simulink联合仿真，运用遗传算法优化滑模控制趋近律参数。实例样车制动仿真试验结果表明该控制方法可以有效地将车轮滑移率控制在最优滑移率处，且遗传算法优化能够改善滑动模态到达过程的动态品质。
　　关键词：电动汽车;滑移率;制动防抱死系统;滑模控制;遗传算法
　　中图分类号：U469.72 文献标识码：A 文章编号：1005-2550（2018） 02-0008-07
　　前言
　　再生制动和制动防抱死是电动汽车的两项重要技术。再生制动能够回收部分制动能量，延长电动汽车的续驶里程;制动防抱死系统（Anti-lock BrakingSystem，ABS）通过调节车轮的制动力矩，将车轮的滑移率控制在路面能提供峰值制动力相对应的最优滑移率附近，从而防止车轮抱死而发生危险。再生制动的参与改变了汽车的制动特性，在电动汽车ABS控制中，如何协调再生制动与机械制动是近年来新能源汽车领域重要的研究课题之一。
　　目前ABS最优滑移率控制方法主要有逻辑门限值控制、模糊控制、滑模控制、自适应控制等。其中滑模控制具有响应快速、物理实现简单，鲁棒性良好等优点，是一种良好的处理非线性系统的控制方法，能够很好地实现最优滑移率控制，但在现实系统运用中仍存在一些有待解决的问题，如滑模控制在本质上的不连续开关特性会造成系统的抖振。
　　本文设计了基于等速趋近律与幂次趋近律相结合的混合趋近律的最优滑移率滑模控制方法，为解决抖振问题，使用双曲正切函数tanh（x）代替趋近律中符号函数sign（x）。在分析电动汽车复合制动控制原理的基础上，制定了基于复合制动系统的电动汽车ABS控制策略，并在CarSim与Simulink联合仿真平台建立相应的仿真模型，然后运用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）优化趋近律参数，确保滑动模态到达过程的动态品质，最后应用实例样车进行仿真验证。
　　1 最优滑移率滑模控制方法
　　1.1车轮动力学模型
　　汽车制动时，借助制动器对车轮的作用产生制动力矩，进而获得与前进方向相反的地面制动力，汽车得以减速至停车。针对车轮进行受力分析，可获得车轮动力学方程如下：
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