4 硬件在环试验
4.1 试验平台搭建
本文优先搭建了常规制动MBU的硬件在环试验台，进一步验证其可行性与有效性。总体构架如图18所示。台架包括制动控制系统与被控制动系统，其中被控制动系统包括基础制动硬件、传感器、电动液压缸和液压调节单元，由于硬件资源的限制，MBU由分立的硬件搭建，未进行集成。制动控制系统包括上位机、实时目标机、故障注入板和综合信号调理箱。
图18 硬件在环试验台架总体构架
制动控制系统的构架如图19所示，实时目标机为一台x86构架计算机，其作为快速原型控制器，配备了高性能的CPU和I/O板卡，具备数字量、模拟量、高频PWM信号输入输出和CAN总线通信功能，同时兼容Simulink Realtime实时仿真环境。除被控制动系统外的整车其他部分均以模型的形式运行在实时目标机中。
图19 制动控制系统构架
实时目标机的I/O板卡不具备直接驱动负载的能力，需要综合信号调理箱来完成负载的驱动。综合信号调理箱的主要功能有传感器供电、电磁阀驱动、电机驱动，还包括I/O接口过流保护、12 V直流电源管理等辅助功能。
被控制动系统硬件，通过制动器压力信号与实时目标机内车辆动力学模型组成一辆半实物半模型的车辆。实时目标机通过压力传感器实时采集轮缸压力，并将压力信号反馈到车辆动力学模型中的制动转矩计算模块。该模块根据压力计算出制动转矩并将其作用在车轮模型上，以建立实物制动系统与车辆动力学模型之间的联系。
4.2 单次制动工况压力控制试验
在硬件在环台架进行单次制动工况试验，包括小强度制动和大强度制动。
首先进行单次小强度制动试验，将车辆加速至100 km/h后进行制动，最大制动强度达到0.3g，仿真曲线如图20～图25所示。
图20 车速-时间曲线
图21 加速度-时间曲线
图22 PBU压力跟随曲线
图23 PBU压力调节模式曲线
图24 PBU推杆力曲线
图25 PBU排出制动液体积曲线
然后进行单次大强度制动试验，将车辆加速至100 km/h后进行制动，最大制动强度达到0.8g，仿真曲线如图26～图31所示。
图26 车速-时间曲线
图31 PBU排出制动液体积曲线
图27 加速度-时间曲线
分析上述两组试验曲线可知：所提压力控制算法可以产生满足驾驶员制动需求的制动压力，并输出足够制动液来产生足够制动压力；PBU通过模式切换，改变等效活塞横截面积，可以在高制动压力下降低推杆力，降低对电机性能的需求；需要注意的是，在中压模式下活塞运动会出现反转，此时活塞推杆受力也会从推力变为拉力，这种交变力对设备寿命会产生不利影响，但从试验曲线中可以看出中压模式不易触发，单独依靠低压和高压模式基本可以满足需求。
图28 PBU压力跟随曲线
图29 PBU压力调节模式曲线
图30 PBU推杆力曲线
因此上述试验数据可以验证所提MBU常规制动系统以及所设计变等效活塞控制方法的可行性，同时在一定程度上验证其压力控制算法的有效性，不过台架试验过程中存在一定压力控制误差，原因可能包括：模型失配、传感器测量误差和电磁干扰等，将在后续研究中进一步分析。
5 结论
综上所述，本文所提出的线控制动系统在常规制动和冗余制动模式下均能实现主动线控制动功能，可以满足高级自动驾驶汽车的功能需求；针对常规制动系统所设计的变等效横截面积控制方法可以有效地减少电机输出转矩范围，并降低其性能要求，延长使用寿命；针对两种制动模式下不同硬件特点所提出的压力控制算法，同样可以满足系统的压力响应需求。
在后续研究中，将针对台架试验中压力控制误差产生原因进行分析及优化，同时继续搭建冗余制动硬件台架并将其与常规制动台架联合，对实际工程中常规制动失效时冗余制动如何介入及其介入效果进行深入研究，同时与市面上同类型产品及其控制算法进行对比，更进一步验证所提出系统的实用性与优越性。
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