制動踏板感覺數據處理研究

鄭素云，王孔龍，馬 瑞，王盼盼，李明哲 Zheng Suyun，Wang Konglong，Ma Rui，Wang Panpan，Li Mingzhe

制動踏板感覺數據處理研究

鄭素云，王孔龍，馬 瑞，王盼盼，李明哲 Zheng Suyun，Wang Konglong，Ma Rui，Wang Panpan，Li Mingzhe

（北京汽車研究總院有限公司，北京 101300）

車輛底盤評價項目中的制動踏板感覺其客觀分析已經在國內制動系統行業獲得了較為廣泛的研究，不同的制動踏板感覺客觀數據的采集和處理方法直接影響到制動踏板感覺的優化效果。對制動踏板感覺客觀數據的采集要點進行分析，并研究零相移數字濾波器的特點，分析filtfilt濾波函數對制動踏板感覺客觀數據的處理效果，在此基礎上，提出一種制動踏板感覺試驗數據采集和分析的標準化方法，以便客觀地比較不同試驗結果。

制動踏板感覺；filtfilt數字濾波器；客觀分析；零相移數字濾波器

0 引 言

制動踏板感覺，客觀上來說是制動踏板力和制動減速度的關系以及制動踏板行程和制動減速度的關系[1]。針對這些關系所開展的數據采集與處理分析，一直是國內外制動系統研究的重點[2]。對于制動踏板感覺客觀數據處理，有人利用Excel進行曲線二次擬合，也有人利用數據采集儀設備商提供的分析軟件進行簡單擬合[3]32，但這些擬合都帶有明顯的數據噪聲，難以直觀反映出車輛制動踏板感覺。這就使各個汽車主機廠所獲得的制動踏板感覺客觀數據結果不盡相同，難以互相參照對比。為指導汽車制動系統設計優化，需要對制動踏板感覺的數據采集過程和數據處理方法進行研究分析。

對制動踏板感覺客觀數據的采集要點及采集設備進行分析，并研究Matlab軟件中filtfilt零相移數字濾波器對制動踏板感覺客觀數據進行處理的效果。

1 制動踏板感覺客觀數據的采集

對于制動踏板感覺客觀數據，除了需要測試車輛制動過程中所需要的制動踏板力、制動踏板行程和車輛產生的制動減速度外，還需要獲得整個制動過程的車速和制動管路壓力[4]。從設計分析角度來說，需要獲得車輛分別處于空載和滿載，制動盤處于冷態（制動盤溫度低于100 ℃）和熱態（制動盤溫度超過200 ℃）下的數據，共計4種工況。

為保證數據可靠，對影響制動踏板感覺的因素都需要檢測，以確保符合設計狀態。數據采集設備裝到測試車輛后，還需對制動液路進行充分排氣，避免制動系統管路內殘留空氣而影響制動系統的真實性能。

然后對車輛進行制動系統的磨合，盡可能真實地模擬顧客對車輛的使用情況。推薦的制動系統磨合方法是，載荷只是駕駛員1人，駕駛車輛加速到90 km/h，然后以3±0.5 m/s2的制動減速度減速到60 km/h。重復這樣的操作100次，達到以下目標狀態：

1）制動盤表面光滑，看不到油脂，也看不到摩擦片貼合產生的銹跡，摩擦片貼合良好；

2）輪胎表面花紋磨合均勻，看不到輪胎的分模線；

3）制動過程中沒有踏板行程異常和制動踏板力異常的現象。

制動踏板感覺客觀測試過程一般使用如下儀器，見表1。

表1 制動踏板感覺客觀測試儀器

序號測量數據儀器名稱 123456車速、加速度液壓壓力傳感器制動踏板力制動踏板行程數據采集儀溫度測試儀GPS終端機數字壓力傳感器踏板力傳感器拉繩位移傳感器便攜式數據采集儀紅外測溫儀

采用具有8個數據采集通道的CDS數據采集儀，便于同步采集多通道信號，采樣頻率0.01 s，并能以Excel格式輸出。

制動踏板在數據采集過程中的操作不得突變，施加制動踏板力應連續而穩定，否則會導致制動減速度不連貫，進而影響制動踏板感覺客觀的結果分析[3]35。

數據采集選在汽車道路試驗場進行，選取長而直的干燥瀝青柏油路面，同時干擾車輛盡量少。這樣，一方面可以獲得良好且穩定的路面附著系數（推薦0.8以上），另一方面保障駕駛員在安全的前提下可以獲得盡量高的車輛制動初速度。

為獲得盡可能真實的車輛最大制動減速度，每次采集數據都從大于100 km/h的車速開始（推薦120 km/h），采集到車輛完全靜止才終止，采集到的數據不但信息全面，而且一致性較好。每種工況數據至少采集3組，以便擇優。

2 零相移數字濾波器

對于制動踏板感覺客觀測試數據，需要嚴格按照時間歷程進行，為避免相位變化而失真，采用零相移數字濾波器。在Matlab中對應的函數名稱為filtfilt，其差分方程為

()=1×()+2×(-1)+...+ b+1×(-)

-2×(-1)-...-a+1×(-)

=FILTFILT(B, A, X)[5]（1）

原理如圖1所示，首先令信號序列正向通過濾波器，進行前向濾波，完成第1次濾波信號輸出，然后將該輸出信號序列在時間軸上進行反序，即時域翻轉，然后再次通過濾波器進行二次濾波，完成二次濾波信號輸出，再對該輸出信號進行時域翻轉，從而得到相位特性為零，沒有變形并且幅頻特性被濾波器幅頻特性的平方所改變的零相移濾波信號[6]。

零相移濾波器處理后的信號最大特點是通過兩次濾波消除了相位移動，濾波后的數據較為平滑，但會存在一定的邊界失真[8]。不過這種邊界失真相對于整體處理效果來說影響不大，而且可以通過加長時域的選擇區域來降低影響[9]。

由于數據采集頻率為100 Hz（0.01 s采集一次），高于此頻率的數據可認為是噪聲過濾掉。在filtfilt函數中要求輸入序列的長度必須大于濾波器階數的3倍[10]，設置采樣頻率2 000 Hz，通頻100 Hz，止頻200 Hz，Matlab中濾波器設置界面如圖2所示。

幅頻特性如圖3所示，高頻衰減強烈，但低于100 Hz的信號都得到很好的保留。

相頻特性如圖4所示，從中可見相位變化很小。

3 制動踏板感覺客觀數據的處理與分析

利用filtfilt函數對制動減速度與時間歷程曲線進行過濾，對比如圖5所示，經過過濾后的數據（粗曲線）與原始數據（細曲線）貼合準確度較高，趨勢一致，擬合后曲線光滑，毛刺基本消除，無明顯相位移動，屬于較為理想的過濾結果。

關于數據截斷處理，對有效數據起始點和終止點的選擇原則，以制動減速度相對于時間歷程開始明顯增加的時刻進行計算，結合車輛巡航減速度和儀器精度設定參考閾值，超過閾值即認定為制動過程；以時域制動減速度達到最大值時終止，確保全程為制動狀態?？紤]到制動踏板空行程和對制動踏板初始力的分析，以及對制動減速度達到最大值以后的制動踏板力變化和制動踏板行程變化的研究，還需要在上述選取原則之外，前后各延伸一段數據，這一段數據也是制動踏板感覺變化最為明顯的時候。這樣的選取考慮到了零相移數字濾波器的邊界失真問題。

濾波處理后的制動減速度隨時間歷程關系曲線如圖6所示，該處理是在上述截取區間的基礎上，向前、后各增加200個數據點（前后各2 s的數據）進行處理和分析，這樣，可以清晰地對空行程和ABS工作情況進行評價和分析，而且在一定程度上避免了零相移數字濾波器邊界失真對處理結果的影響。

對于制動減速度有效段的選取，也通過這樣的截取方式，獲得處理后的線性關系較為理想的制動減速度與制動踏板力關系曲線，如圖7所示?？梢钥吹街苿酉到y反力（制動踏板力與制動減速度開始同步變化的數據點），以及ABS/ESP介入點（制動減速度突然減小的拐點），這對于評估ABS/ESP介入的合理性和及時性具有一定的參考意義。同樣還可以獲得制動踏板行程與制動減速度的關系。

由圖6和圖7可知，經過零相移數字濾波器處理后，曲線更為簡潔明了，趨勢走向更加清晰，獲得的數據更加具有可比性，更具有理論分析價值。

更進一步，從這些曲線中能找出制動減速度達到最大值后，究竟是地面附著能力達到最大導致ABS介入，還是基礎制動能力本身不足以至制動減速度最大只能達到這個數值，可以有較為清晰的判斷。對于制動系統的性能分析和改進，都有研究價值。

從圖7中可以清晰看到，制動踏板力在制動減速度達到最大值的過程中出現較為明顯的波動，這說明ABS已經介入工作，抑制了制動壓力進一步增大，給制動踏板帶來的反饋是制動踏板力測量值變大，說明此時有車輪出現抱死。要進一步提高該車的制動減速度，則需要從提高地面附著能力入手。

4 結 論

制動踏板感覺客觀數據的采集，通過對影響客觀數據的車輛因素進行檢查，使車輛充分磨合，對同一工況數據進行多次采集，篩選出因操作因素帶來的環境誤差。

零相移數字濾波器因其較為精確的濾波能力和零相移特性，能夠較好地過濾制動踏板感覺客觀數據采集過程中的儀器噪聲，獲得較為平滑的曲線。Matlab中的filtfilt是較為理想的零相移數字濾波器。

數據截取處理中，設定閾值作為制動減速度的起始點，為了更詳細地了解制動踏板空行程和制動踏板初始力，應在閾值以下向前選取若干個點，也就是增加閾值之前的數據進行分析；同樣，對于制動減速度最大值之后的若干個點，也應納入分析范圍，這樣才能更清晰地了解制動踏板行程和制動踏板力在制動減速度達到最大值之后的變化情況，從而判斷ABS是否介入。這樣的選取可以減小因零相移濾波的邊界失真對曲線趨勢的影響。

[1]劉苑. 乘用車制動踏板感覺仿真研究[D]. 錦州：遼寧工業大學，2014.

[2]林志軒，高曉杰. 制動踏板感覺研究現狀[J]. 農業裝備與車輛工程，2007（6）：4-7.

[3]王天利，劉苑，海超，等. 乘用車制動踏板感覺仿真研究[J].農業裝備與車輛工程，2013，51（11）：32-35.

[4]黃健，扈靜，蔣增強，等. 汽車制動踏板操縱力與行程分析系統研究[J]. 機械工程師，2009（5）：51-53.

[5]張志美. Matlab完全自學手冊[M]. 北京：電子工業出版社，2013，10.

[6]紀躍波，秦樹人，湯寶平. 零相位數字濾波器[J]. 重慶大學學報（自然科學版），2000，23（6）：4-7.

[7]王蔚. Matlab環境下的數字濾波器設計及其應用[D]. 蘇州：蘇州大學，2002.

[8]樊新海，安鋼，張傳清. 零相位數字濾波及其應用[J]. 國外電子測量技術，2005，24（8）：9-11.

[9]王兵鋒. FIR數字濾波器設計與仿真研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱理工大學，2009.

[10]李彩霞. 數字濾波器的設計技術[D]. 哈爾濱：哈爾濱工程大學，2007.

2016-11-11

1002-4581（2017）02-0018-04

U463.52

A

10.14175/j.issn.1002-4581.2017.02.005