汽车电子控制系统设计

本书的重点在于介绍汽车电子控制系统开发的基本理论、基本方法、目前近期新的开发工具链，开发步骤，最后介绍汽车电子控制系统开发中需要具备的软件硬件知识，国际通行标准和规范。通过本书读者可以了解和掌握基于模型的控制系统开发方法，初步具备汽车电子控制系统研发的能力。

本书主要介绍控制理论的基础知识，汽车电子控制系统开发的基本理念、基于模型的控制系统开发方法、软件架构、汽车电子系统通行的AUTSAR标准和功能安全性标准以及从事汽车电子控制系统开发必须具体的软硬件知识。通过本书的学习，读者可以了解和掌握汽车电子控制系统开发的知识、技能，结合汽车理论等专业知识能够初步开展汽车电子控制系统相关的研发工作，能够达到“学以致用“的效果。本书适用于车辆工程本科、研究生作为汽车电子及控制技术课程的教材，也适用于有志于从事汽车电子控制系统开发的其他专业人员作为参考书籍使用。

杨新桦，工学博士，重庆理工大学车辆工程学院副教授，硕士生导师，获得过德国手工业协会颁发的专业技工资格证书（机动车机电工种），德国培训师资格证书。长期从事本科《汽车电子及控制技术》和研究生《汽车电子控制系统工程》的教学工作，关注汽车电子控制技术的发展，擅长基于模型的控制系统开发以其应用，发表论文20余篇，主持和参与相关科研课题多项，主编《汽车新技术》、《汽车服务企业管理》等书。

绪论
0.1 控制系统基本概念
0.1.1 什么是系统
0.1.2 什么是控制
0.1.3 什么是控制系统
0.1.4 什么是控制系统工程
0.1.5 什么是车辆电子控制系统工程
0.1.6 汽车电子控制系统设计的基本原则
0.2 控制系统的一般要求
0.3 控制系统设计的一般步骤
0.4 汽车电子控制系统设计的一般方法和步骤
0.4.1 整车电子系统的开发
0.4.2 V形开发流程
0.4.3 汽车电子控制系统开发平台
习题
本章参考文献
第一篇控制理论基础
第1章 经典控制理论
1.1 控制系统的微分方程
1.2 使用传递函数描述系统
1.2.1 传递函数的定义
1.2.2 系统的时域性能指标
1.2.3 典型环节的传递函数
1.2.4 系统的方块图
1.3 系统的零极点模型
1.4 系统的稳定性
1.5 经典控制理论的控制系统设计方法
1.5.1 时域分析法
1.5.2 根轨迹法
1.5.3 频率分析法
1.6 非线性系统分析
1.6.1 非线性系统的特点
1.6.2 非线性系统的分析方法
1.7 z变换与离散时间系统
1.7.1 z变换
1.7.2 离散时间系统的系统函数
1.8 基本控制规律
1.8.1 双位控制规律
1.8.2 比例控制规律
1.8.3 积分控制规律
1.8.4 微分控制规律
1.8.5 PI控制规律
1.8.6 PD控制规律
1.8.7 PID控制规律
1.8.8 控制规律的选用
习题
第2章 现代控制理论
2.1 基本概念
2.1.1 系统的状态、状态变量和状态空间
2.1.2 状态空间模型
2.1.3 状态空间的线性变换与标准型
2.1.4 传递函数模型与状态空间模型的关系
2.2 李雅普诺夫稳定性分析
2.2.1 基本概念
2.2.2 李雅普诺夫稳定性定义
2.2.3 李雅普诺夫稳定性基本定理
2.3 系统的能控性与能观性
2.3.1 线性系统的能控性及其判别
2.3.2 线性系统的能观测性及其判别
2.3.3 能控性、能观测性与传递函数的关系
2.4 控制系统的状态空间综合
2.4.1 反馈控制系统的基本结构与特点
2.4.2 状态观测器
2.5 很优控制理论
2.5.1 很优控制问题的数学描写
2.5.2 很优控制问题的求解
2.5.3 很优控制理论在汽车悬架中的应用
习题
第3章 智能控制
3.1 智能控制理论的基本内容
3.2 专家控制
3.2.1 专家系统
3.2.2 专家控制
3.3 模糊控制
3.3.1 模糊逻辑基础
3.3.2 模糊控制器设计
3.3.3 发动机怠速的模糊控制实例
3.4 人工神经网络控制
3.4.1 神经网络系统基础
3.4.2 控制中的常用神经网络——BP神经网络
3.4.3 基于神经网络的智能控制
3.5 机器学习
3.6 深度学习
本篇参考文献
第二篇汽车电子学
第4章 汽车电子控制系统的硬件
4.1 控制器
4.1.1 控制器的硬件结构
4.1.2 核心运算器
4.1.3 使用硬件替代软件
4.2 传感器
4.2.1 传感器的分类
4.2.2 传感器的信号处理
4.3 执行器
4.3.1 执行器的类型
4.3.2 执行器的控制
习题
第5章 汽车电子控制系统的软件
5.1 软件的控制和调节功能
5.2 软件的诊断功能
5.2.1 故障的识别
5.2.2 故障信号的去抖和自愈
5.2.3 故障存储
5.2.4 故障诊断仪读取故障信息
5.3 软件的程序开发与测试
5.3.1 汽车电子控制系统软件的编程语言
5.3.2 软件的测试
5.3.3 旁路技术
5.4 汽车电子控制系统软件架构
5.5 汽车电子控制系统的实时操作系统
5.5.1 实时操作系统的任务
5.5.2 OSEK/VDX
5.6 数据与应用程序的标定
5.6.1 标定的概述
5.6.2 标定协议
习题
第6章 AUTOSAR标准
6.1 AUTOSAR标准概述
6.2 开发符合AUTOSAR标准的系统
6.2.1 使用AUTOSAR开发环境开发系统
6.2.2 使用MATLAB/Simulink开发符合AUTOSAR标准的系统
习题
第7章 汽车软件开发能力评定标准
7.1 SPICE项目背景
7.2 Automotive SPICE
7.2.1 Automotive SPICE简介
7.2.2 过程参考模型
7.2.3 度量框架
7.2.4 过程评估模型
本篇参考文献
第三篇汽车电子控制系统设计
第8章 计算机辅助控制系统设计概述
8.1 计算机辅助控制系统设计的概念
8.1.1 计算机辅助控制系统设计的发展
8.1.2 计算机辅助控制系统设计的要素及步骤
8.2 计算机辅助控制系统设计的发展趋势
第9章 基于MATLAB的控制系统设计工具
9.1 控制系统的表达
9.1.1 线性系统的模型表达
9.1.2 控制系统的典型连接
9.2 控制系统的分析
9.2.1 时域分析
9.2.2 频域分析
9.3 Simulink的建模与仿真
9.3.1 Simulink模块库与建模方法
9.3.2 机电液的物理联合建模与仿真——Simscape

     第3章 智能控制 现实世界中的被控对象往往是高度非线性的、时变的，同时还具有不确定性，这些特点使得建立其准确的数学模型非常困难。而经典控制理论和现代控制理论都是建立在准确的数学模型的基础上，在缺少准确数学模型的情形下就很难应用。这就需要应用到智能控制。 3．1智能控制理论的基本内容 20世纪70年代初，傅京孙、Gloriso等从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，先后提出智能控制是人工智能技术(AI)与自动控制理论(AC)的交叉； 1977年，Saridis把运筹学(OR)加入其中，是人工智能与自动控制和运筹学的交叉； 1987年，蔡自兴又将信息论(IT)加入其中。因此，目前广泛认为智能控制是控制论、信息论、人工智能与运筹学这四门学科的交叉融合。 文献［8］给出了智能控制的定义。 定义31一种控制方式或一个控制系统，如果它具有学习功能、适应功能和组织功能，能够有效地克服被控对象和环境所具有的难以准确建模的高度复杂性和不确定性，并且能够达到所期望的控制目标，那么称这种控制方式为智能控制，称这种控制系统为智能控制系统。 国内外控制界学者普遍认为，智能控制主要包括三种基本形式： 专家控制、模糊控制和神经网络控制。此外，分层递阶智能控制、学习控制和仿人智能控制也被国内多数学者认为属于智能控制的其他三种形式。 3．2专 家 控 制 3．2．1专家系统 最早的专家系统是美国斯坦福大学的菲根鲍姆教授(E．A．Feigenbaum)在1965年设计的，他把专家系统定义为： “一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。” 专家系统通常由五个部分组成： 知识库、推理机、数据库、解释部分和知识获取，其结构如图31所示。 图31专家系统的结构 1. 知识库 知识库用适当的方式存储从专家那里获取的领域知识、经验，也包括必要的书本知识和常识，是领域知识的存储器。 2. 数据库 数据库是在专家系统中划出的一部分存储单元，用于存放当前处理对象的用户提供的数据和推理得到的中间结果。 3. 推理机 推理机用于控制和协调整个专家系统的工作，它根据当前的输入数据，再利用知识库的知识，按一定推理策略去处理解决当前的问题。推理策略有正向推理、反向推理和正反向混合推理三种方式。 正向推理是从原始数据和已知条件推断出结论，属于数据驱动方式； 反向推理则是先提出结论和假设，然后寻找支持这个结论和假设的条件或证据，如果成功则结论成立，推理完成，属于目标驱动方式； 正反向混合推理首先运用正向推理帮助系统提出假设，然后运用反向推理寻找支持该假设的证据。 4. 解释 解释也是一组计算机程序，为用户解释推理结果，以便于用户了解推理过程，并回答用户提出的问题，为用户学习和维护系统提供方便。 5. 知识获取 知识获取是通过一组设计的程序，为修改知识库中原有的知识和扩充新知识提供手段，包括删除原有知识，将从专家那里获取的新知识加入到知识库。 3．2．2专家控制 专家控制是将专家系统的理论和技术同控制理论与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的智能，实现对系统的控制。专家控制是专家系统在控制领域的应用。从专家系统的组成来看，只要具备知识库和推理机，就具备了基本的专家系统的功能。若还能提供人机接口和知识获取的方式，则就是完整的专家系统。因此，专家控制可以分为交互专家控制和非交互专家控制两种主要形式。 按照系统控制机理，专家控制系统又分为直接专家控制系统和间接专家控制系统。在直接专家控制系统中，专家控制器向系统直接提供控制信号，对被控对象产生作用，如图32所示。 图32直接专家控制 在间接专家控制系统中，专家控制器间接对被控对象产生作用，又称监控式专家控制或参数自适应控制，如图33所示。比较典型的间接专家控制器是专家整定PID控制，它利用专家知识对PID参数进行整定。专家系统对PID控制参数的整定过程包括对系统控制性能的判别，过程响应曲线的特征识别，控制参数调整量的确定以及PID参数的修改。其结构如图34所示。 图33间接专家控制 图34专家整定PID控制器结构 3．3模 糊 控 制 传统的控制方式需要建立被控对象的数学模型，然后根据这一模型准确地计算出所需的控制量来进行控制。当被控对象的数学模型难以建立时，这种传统控制理论的应用就受到了极大的。模糊控制是在模糊概念的基础上，利用模糊量实现对系统的合理控制，是从仿人类智能活动的角度去实施控制的。 3．3．1模糊逻辑基础 1． 基本概念 定义32论域U中的模糊子集A，是以隶属函数μA为表征的集合，即由映射 μA:U→0,1 确定论域U中的一个模糊子集A。μA(u)称为U对A的隶属度，它表示论域U中的元素u属于其模糊子集A的程度。它在［0，1］闭区间