Báo cáo khoa học: "TỔNG HỢP ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI HỆ THỐNG CHỐNG BÓ CỨNG BÁNH XE Ô TÔ KHI PHANH TRÊN CƠ SỞ MÔ HÌNH MỜ" docx

TỔNG HỢP ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI HỆ THỐNG
CHỐNG BÓ CỨNG BÁNH XE Ô TÔ KHI PHANH TRÊN
CƠ SỞ MÔ HÌNH MỜ


PGS.TS. LÊ HÙNG LÂN
ThS. NGUYỄN VĂN TIỀM
Bộ môn Điều khiển học, Khoa Điện - Điện tử
Trường Đại học Giao thông Vận tải
TS. LÊ CHUNG
Khoa Kỹ thuật điều khiển
Học viện Kỹ thuật Quân sự
Tóm tắt: Hệ thống chống bó phanh (ABS – Anti-lock braking system) có vai trò rất quan
trọng trong việc đảm bảo chất lượng khi phanh và tính dẫn hướng của ôtô. Đa số các bộ điều
khiển ABS có bán ở trên thị trường đều dựa trên nguyên lý điều khiển on-off. Trên các xe ôtô
hiện đại đều được trang bị ở mỗi bánh xe một bộ điều khiển ABS, mục đích là để điều khiển độ
trượt tương đối giữa bánh xe và mặt đường khi phanh. Bài báo này đưa ra phương pháp tổng
hợp hệ thống điều khiển thích nghi độ trượt này trên cơ sở logic mờ. Đánh giá hiệu quả của
phương pháp thông qua các kết quả mô phỏng máy tính.

Summary:
The anti-lock braking system (ABS) is an important component of a complex
steering system for the modern automobiles. Most of ABS controllers available on the market
are based on on-off controlling principle. All automobiles of latest type are fitted with an ABS
controller, which aims to maintain a specified tire slip for each wheel during braking. This
paper proposes a model of adaptive controller, based on fuzzy logic control to regulate the
tire-slip. Simulation and test results are presented to form assessment of the method.
CT 2
I. ĐẶT VẤN ĐỀ
1.1. Chức năng, nhiệm vụ của bộ chống bó cứng bánh xe ô tô – ABS

Bộ ABS có nhiệm vụ là đảm bảo hiệu
quả phanh tối ưu (quãng đường phanh ngắn
nhất), trong khi đó vẫn đảm bảo tốt tính ổn
định hướng khi phanh và tính dẫn hướng
của ô tô.
Trong tính toán động lực học của quá
trình phanh ô tô, người ta thường sử dụng
giá trị hệ số bám cho trong các bảng. Các hệ
số này được xác định bằng thực nghiệm bằng phương pháp kéo bánh xe bị bó cứng hoàn toàn,
nghĩa là khi bánh xe bị trượt lê 100%. Trong quá trình phanh ô tô thường xảy ra sự trượt bánh
ω
F
z
F
x
ω
v

T
b
Hình 1. Các mô men và lực tác động lên bánh xe.
Tạp chí KHOA HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI Số 21 - 03/2008


μ
(
λ
)
xe tương đối với mặt đường, mà hệ số bám
của bánh xe với mặt đường lại phụ thuộc rất

nhiều bởi độ trượt này, do đó làm ảnh hưởng
đến chất lượng phanh. Đồ thị thực nghiệm chỉ
sự thay đổi hệ số bám dọc của bánh xe với mặt
đường theo độ trượt λ giữa bánh xe và mặt
đường (hình 2). Theo [6] hệ số bám dọc bằng
không khi lực phanh tiếp tuyến bằng không,
nghĩa là ứng với lúc chưa phanh.
CT 2
1.2. Yêu cầu của hệ thống điều khiển ABS
Hệ thống điều khiển ABS phải đảm bảo
độ trượt tương đối giữa bánh xe và mặt đường ở giá trị độ trượt tối ưu λ
0
= 0,2 (20%) khi phanh.
Khi điều kiện mặt đường thay đổi thì tính phi tuyến của ma sát giữa lốp xe và mặt đường cũng
thay đổi theo.
II. MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC BÁNH XE Ô TÔ
Các biểu thức của chuyển động của một trong 4 bánh xe ô tô như (1):

x
Fvm
b
T
x
rFJ
−=
−
=
ω
&
&

(1)
trong đó: m là ¼ khối lượng xe; v là tốc độ của xe; ω là tốc độ bánh xe; F
z
là lực pháp
tuyến; F
x
là lực ma sát. T
b
là mô men phanh; r là bán kính bánh xe; J là mô men quán tính.
Độ trượt của bánh xe được định nghĩa như sau [5]:
v
rv ω−
=λ
, (2)
Lực ma sát bánh xe F
x
được định nghĩa bởi: F
x
= F
z
μ(λ, μ
H
, α, F
z
, v), (3)
ở đây μ(λ, μ
H
, α, F
z
, v) là hệ số ma sát giữa lốp xe và mặt đường, đây là một hàm phi tuyến

với một kiểu phụ thuộc vào độ trượt như hình 2 [8], μ
H
là hệ số ma sát lớn nhất và thay đổi theo
điều kiện mặt đường, α là góc lái. Chúng ta chỉ xét trường hợp không có góc lái (α = 0).
Thiết kế mô hình:
Từ các biểu thức chuyển động, với quan niệm giá trị vận tốc của xe biến đổi chậm hơn rất
nhiều so với sự thay đổi của các giá trị khác ở trên, động học của độ trượt bánh xe như sau:
μ−=λ
J
z
F
2
r
b
T
J
r
v
&
, (4)
với tác động trễ điều khiển một thời gian T, mô hình ABS sẽ có cấu trúc như hình 3 và có thể
tổng hợp theo biểu thức sau:
()
(
)
(
)
(
)
Ttutvt −α+λβμ−=λ

&
, (5)
Hình 2. Hệ số bám dọc theo
λ
khi phanh.
λ
0
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
λ
%
0,2
0,4
0,6
ướt
tuyết
1,0
khô
0,8
Tạp chí KHOA HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI Số 21 - 03/2008


ở đây v là một hằng số nhưng không chắc chắn, trong đó:
J
z
F
2
r
;
J
r

=β=α
(6)
CT 2





Theo [4] xấp xỉ khâu trễ bằng
khâu quán tính bậc nhất với T = τ.
Thành phần phi tuyến chưa biết sẽ
có dạng (7):
() ()
λβμ
α
+
=λ
1Ts
f
(7)
Theo [8] đặc tính ma sát giữa
lốp xe và mặt đường như hình 2.
Thiết kế cho trường hợp mặt đường
nhựa khô. Xét phần tuyến tính ma sát:
(
)
(
)
t.k
λ

≈
λ
μ

Để tính toán hàm truyền tuyến tính của ABS ta biến đổi sơ đồ ở hình 4 tương đương với sơ
đồ hình 5.
()
b
as
2
s
c
s
TT_ABS
W
+
+
=
(8)
trong đó:
v.T
k.
b;
v.T
k T
a;
v.T
c
β
=

β
=
α
=

Các tham số của xe ô tô [7]:
J = 1,0 [kg.m
2
]; m = 450 [kg]; r = 0,32 [m]; F
z
= 4414 [N]; β = 451,584
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
kg
N

α = 0,32
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
m.kg
1
; τ = T = 14 [ms] = 0,014 [s]; v = 126

⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
=
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
s
m
35
h
Km
;
với đặc tính μ(λ) như hình 2, lấy tuyến tính đoạn k = 4,5, thay các giá trị vào biểu thức tham số
của đối tượng ta được: c = 0,6531; a = 129,4894; b = 4147,2.
Có nhiều phương pháp để tính tham số PID cho đối tượng này [4]. Giả sử tham số bộ PID
như sau: k
P
= 2,5808.10
3
; k
I
= 1,8434.10
5

, k
D
= 10. (9)
Hình 4. Thiết kế mô hình đối tượng ABS_TT.
λ
T
b
u
vs
1

β.k
sT
e
−

α
Hình 3. Thiết kế mô hình đối tượng ABS.
β
μ
(
λ
)

λ
T
b
u
vs
1

sT
e
−

α
(
)
λ
f

Hình 5. Mô hình đối tượng ABS_TT, cộng PT, nhiễu.
λ

T
b
u
vs
1

β.k
α
+
1Ts

1Ts
1
α

+

(
)
td

Tạp chí KHOA HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI Số 21 - 03/2008


III. TỔNG HỢP BỘ ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI TRÊN CƠ SỞ ĐIỀU KHIỂN MỜ
Đối tượng điều khiển phi tuyến có dạng [3]:
(
)
(
)
[
]
tdfccuba +λ++λ−λ−=λ
&&&
, (10)
trong đó: là hàm phi tuyến trơn không rõ và tín hiệu nhiễu d(t) không rõ có giới hạn trên
cho trước, λ và u lần lượt là tín hiệu ra vào của hệ thống.
()
λf
Khi chưa xét đến thành phần phi tuyến thì đối tượng có dạng (8), thường được điều khiển
bằng bộ PID kinh điển:
()
(
)
(
)

(
)
(
)
∫
+
+
=
= te
d
kdtte
i
kte
p
kt
0
ut
PID
u
&
(11)
Có nhiều phương pháp để tổng hợp bộ điều khiển PID [3], [1].
3.1. Xây dựng thuật toán điều khiển thích nghi mờ với bộ đánh giá TSK cho ABS
Phương pháp tiến hành bao gồm hai bước: Thuật toán tổng quát với đối tượng phần tuyến
tính có dạng khâu bậc hai, phần phi tuyến chưa biết đã được trình bày trong [2]. Sau đây chúng
tôi sẽ áp dụng cho trường hợp điều khiển hệ thống ABS.
Bước 1: Thiết kế bộ PID cho đối tượng danh định (không xét đến thành phần phi tuyến).
Bước 2: Thiết kế mạch điều khiển bù phi tuyến, để đáp ứng được chất lượng điều khiển thì
bộ điều khiển phải được cập nhật thay đổi cho phù hợp với sự ảnh hưởng của phi tuyến và nhiễu
tác động nên hệ thống.

CT 2
Mô hình mờ TSK sau là thích hợp cho việc mô tả hàm phi tuyến
(
)
λ
f
:

M, ,2,1i;
i
v
i
t
i
fThen
i
AisIf:
i
R
=
+
λ
=
λ
.
Nếu sử dụng bộ mờ hoá singleton và bộ giải mờ trung bình trọng tâm thì hàm phi tuyến
có thể xấp xỉ với độ chính xác bất kỳ bằng đánh giá:
()
λf

()
∑
=
μ
∑
=
μ
=λ
M
1i
i
M
1i
i
f
i
f
ˆ
(12)
trong đó là độ tin cậy của luật thứ i.
i
μ
Viết lại công thức (12) như sau: (13)
( ) () ()
t.t
T
f
ˆ
θφ=λ
trong đó:

() () () ()
[]
() ()
[
1tt
T
;t
T
M
t
T
2
t
T
1
M
1i
i
1
t
T
λ=ψψμψμψμ
∑
=
μ
=φ
]
(14)
Tạp chí KHOA HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI Số 21 - 03/2008

và các tham số chưa biết:
() () () ()
[
]
()
[
i
v
i
tt
i
:t
T
M
t
T
2
t
T
1
t =θθθθ=θ
]
. (15)
3.2. Tổng hợp bộ điều khiển mờ thích nghi
Với đối tượng (10) ta xây dựng luật điều khiển như sau:
() ()
()
() () ()
(

)
() ()
t
bu
ff
ˆ
t
PID
u
1
d
c
1
t
bu
ff
ˆ
t
PID
u
d
b
d
a
d
c
1
tu −λ−+=−λ−+λ+λ+λ=
&&&
(16)

trong đó là bộ đánh giá mờ;
( ) () ()
t.t
T
f
ˆ
θφ=λ
(
)
(
)
(
)
(
)
t
d
,tt
d
te
λ
λ
−
λ
=
là độ trượt mong
muốn; là thành phần bù nhiễu.
()
t
bu

f
Thay (16) vào (10) ta có:
cdcf
bu
cff
ˆ
c
PID
u
d
b
d
a
d
ba ++−−+λ+λ+λ+λ−λ−=λ
&&&&&&
,
hay
()()
(
)
(
)
∫
−−−−=+++++
bu
fdcf
ˆ
fce
I

keb
P
kea
D
ke
&&&
(17)
Định nghĩa véc tơ sai số bám:
()
(
)
()
()
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
∫
=
te
te
te
tE
&

và véc tơ sai số đánh giá
()
(
)
tt
e
θ−
∗
θ=θ ,
trong đó là véc tơ tham số tối ưu của bộ đánh giá mờ TSK.
∗
θ
CT 2
Khi đó phương trình trên có thể viết lại như sau:
(
)
bu
F
c
B
d
B
f
BE
e
AtE −++=
&
, (18)
trong đó:
()

⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
−
=
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
−
=
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢

⎢
⎢
⎣
⎡
−−
=
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
−−−−−
=
c
0
0
c
B,
cd
0
0
d
B,
f
ˆ

fc
0
0
f
B,
D
ka
P
kb
I
k
100
010
e
A
Chọn hàm Lyapunov xác định dương như sau:
()
e
T
e
2
1
PE
T
E
2
1
e
,EV θθ
γ

+=θ
, (19)
trong đó 0>
γ
và là ma trận đối xứng xác định dương thoả
mãn phương trình Lyapunov: (20)
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=
33
p

32
p
31
p
23
p
22
p
21
p
13
p
12
p
11
p
3
P
2
P
1
P
P
Q
e
PAP
T
e
A −=+
với Q là ma trận đối xứng xác định dương chọn trước.

Khi biết các tham số bộ điều khiển PID, ta có thể tìm được ma trận P từ (20).
Lấy đạo hàm
(
)
e
,EV θ
ta có:
(
)
e
T
e
1
EP
T
EPE
T
E
2
1
E
,EV θθ
γ
+
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛

+=θ
&
&&&

Tạp chí KHOA HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI Số 21 - 03/2008



()
E
3
P
bu
cf
e
T
e
1
E
3
P.d.cE
3
Pf
ˆ
fcQE
T
E
2
1
+θθ

γ
+−−−−=
&
(21)
Vì có thể viết
(
)
(
)
(
)
(
)
t
e
t
T
t
T
f
opt
f
opt
ff
θφθφ
−
∗
=−−=
ˆˆˆˆ
(22)

nên biểu thức (21) có dạng:
()
(
)
E
3
P
bu
cf
e
T
e
1
E
3
cdPE
3
P
e
TT
fcQE
T
E
2
1
e
,EV +θθ
γ
+−θφ+
∗

θφ−−−=θ
&
&
(23)
Chọn luật thích nghi cho bộ đánh giá TSK:
(
)
(
)
(
)
(
)
0,
3
>=−=
γφγθθ
EPtct
e
t
&&
, (24)
và thành phần bù nhiễu bất định sau:
bu
f
(
)
(
)
EPsign

u
D
bu
f
3
.
ε
+−= (25)
trong đó:
ε≤−≤
opt
f
ˆ
f,
u
Dd
(26)
u
D
là giá trị xác định, chính là giới hạn trên của nhiễu tác động vào hệ thống, còn
ε
là
một hệ số, ý nghĩa của nó chính là sai số cho phép khi tính toán nhận dạng thành phần phi tuyến
Khi đó:
()
(
)
(
)
[

]
EPdEPsign
u
DcEP
opt
ffEPsigncQE
T
E
e
EV
333
ˆ
3
.
2
1
, −−+−−−+−=
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
εθ

&
(27)
Từ (26),(27) ta xác định được:

()
[]
[]
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
⎨
⎧
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
⎥
⎦
⎤
⎢

⎣
⎡
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
<<++−+−−
=
><+−−+−−
=
0
3
0
33
ˆ
2
1
0
3
0
0
3
0
33
ˆ
2
1
,

EPifEP
u
DcEP
opt
ffdcQE
T
E
EPif
EPifEP
u
DcEP
opt
ffdcQE
T
E
e
EV
ε
ε
θ
&
(28)
CT 2
Khi có sự đổi dấu qua bề mặt
0E
3
P
=
thì
(

)
E
3
Psign
trong (25) để tính thành phần bù
nhiễu bất định có thể thay bằng hàm sat như sau:

⎪
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
⎪
⎨
⎧
>
φ
≤
φ
<−
φ
−≤
φ
−
=
⎟
⎟
⎠
⎞

⎜
⎜
⎝
⎛
φ
1
b
E
3
Pif1
1
b
E
3
P1if
b
E
3
P
1
b
E
3
Pif1
b
E
3
Psat
(29)
trong đó là độ mỏng của giá trị mờ hoá tại 0, khi đó (25) trở thành:

b
φ

()
()
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
φ
ε+=
b
E
3
Psat
u
Dmt
bu
f
(30)
Như vậy theo (19) thì V(.) là dương,
(
)
.V
&
là âm (28) do vậy thuật toán đã tổng hợp được là

ổn định. Sơ đồ cấu trúc của hệ thống điều khiển thích nghi ABS với đánh giá TSK như hình 6.
Tạp chí KHOA HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI Số 21 - 03/2008



(
)
f
.
CT 2






IV. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG KIỂM CHỨNG HIỆU QUẢ CỦA THUẬT TOÁN
Hình 7 là kết quả khi
phanh có ABS lúc xe
chạy trên đường nhựa khô
với đối tượng ABS tuyến
tính, bộ điều khiển PID
ban đầu (9).
Tại thời điểm 0,5 s
bắt đầu phanh, λ
0
là độ
trượt tối ưu mong muốn, λ(t) là đáp ứng đầu ra của hệ thống, trên hình 7 ta thấy rằng giá trị này
luôn bám sát theo λ
0

. Tốc độ của xe v[m/s] và tốc độ dài của bánh xe ω.r [m/s] luôn cách nhau
một khoảng bằng nhau để đạt được độ trượt ở giá trị tối ưu khi phanh.
Khi phanh mà xe chạy trên điều kiện mặt đường thay đổi từ đường nhựa khô, sang đường
tuyết và sau đó sang đường nhựa ướt. Kết quả như hình 8, từ kết quả đó ta thấy rằng nếu chỉ sử
dụng tham số bộ PID ban đầu thì không đảm bảo được độ trượt tối ưu (
λ(t) không bám theo λ
0
)
và khi đó sẽ làm cho khả năng chệch hướng của xe ô tô.






Các kết quả mô phỏng khi áp dụng thuật toán điều khiển ABS thích nghi mờ
- Thiết kế bộ đánh giá mờ: bộ mờ dùng để nhận dạng hệ số ma sát mặt đường. Cấu trúc
bộ mờ như hình 9.a; mờ hoá đầu vào như hình 9.b; giá trị rõ ở đầu ra bộ TSK như hình 9.c.
λ
0
λ(t)
v[m/s]
ω.r[m/s]
Hình 7. Các đáp ứng của hệ thống điều khiển ABS tuyến tính.

λ(t)
λ
0
v[m/s]
ω.r[m/s]

Hình 8. Các đáp ứng của hệ thống điều khiển ABS phi tuyến sử dụng PID.
μ
H
-khô
μ
H
-ướt
μ
H
-tuyết
Hình 6. Sơ đồ cấu trúc điều khiển ABS thích nghi trên cơ sở điều khiển mờ.
(
)
tu
(
)
tλ
(
)
−
(
)
−
(
)
−
bu
f
(
)

te
(
)
.
ˆ
f
Bộ ĐK PID
Đối tượng phần
tu
y
ế
n tính
Phần phi tuyến
c
1

Tính toán bù
nhiễu
f
(
)
.
ˆ
f
Đánh
g
iá TSK
bu
d
λ=λ

0
Tính d
1
(
)
td
Tạp chí KHOA HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI Số 21 - 03/2008



CT 2







Hình 9.a. Bộ đánh giá mờ TSK.
Hình 9.c. Giá trị rõ ở đầu ra:
Dry = 1; Wet-Dry = 0,75; Wet = 0,5; Icy-
Wet = 0,25; Icy = 0




-
Các kết quả mô phỏng:
Khi áp dụng thuật toán điều khiển thích nghi với bộ đánh giá TSK đã tổng hợp ở trên thì
kết quả là đảm bảo được độ trượt tối ưu khi phanh, xem hình 10.

Kết quả khi cho tốc độ của xe ô tô thay đổi trong quá trình phanh như hình 11. Nhìn vào
kết quả đó ta thấy rằng với
thuật toán thích nghi trên cơ
sở lôgíc mờ thì vẫn đảm bảo
được độ trượt tối ưu khi
phanh, có nghĩa là độ trượt
đầu ra λ(t) vẫn bám sát được
giá trị trượt tối ưu λ
0
= 0,2.
Còn khi chỉ sử dụng bộ PID
ban đầu trong trường hợp này
thì kết quả còn kém hơn rất nhiều (hình 12) so với trường hợp khi coi tốc độ của xe không đổi
(hình 8). Thể hiện ở λ(t) không bám được giá trị trượt tối ưu λ
0
= 0,2.
λ
0
λ(t)
ω.r[m/s]
v[m/s]
Hình 11. Các đáp ứng của hệ thống điều khiển mờ thích nghi ABS
khi v thay đổi.
λ

0
λ(t)
ω.r[m/s]
v[m/s]
Hình 10. Các đáp ứng của hệ thống điều khiển mờ thích nghi ABS phi tuyến.
μ
H
-khô
μ
H
-tuyết
μ
H
-ướt
Luật mờ:
Hình 9.b. Mờ hoá đầu vào.
IF (lamda is Icy) THEN (nguy(lamda) is Icy)
IF (lamda is Icy-Wet) THEN (nguy(lamda) is Icy-Wet)
IF (lamda is Wet) THEN (nguy(lamda) is Wet)
IF (lamda is Wet-Dry) THEN (nguy(lamda) is Wet-Dry)
IF (lamda is Dry) THEN (nguy(lamda) is Dry)
Tạp chí KHOA HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI Số 21 - 03/2008


VI. KẾT LUẬN
Nhìn vào các đáp
ứng của hệ thống điều
khiển ABS chúng ta thấy
rằng với phương pháp
tổng hợp mà bài báo này

đưa ra đạt được chất
lượng điều khiển rất tốt.
Đạt được kết quả này
chính là do sử dụng bộ
TSK để tự động nhận dạng ma sát mặt đường, trên cơ sở đánh giá ma sát này, thuật toán sẽ tự
tính toán lượng điều khiển thích nghi.

λ
0
λ(t)
ω.r[m/s]
v[m/s]
Hình 12. Các đáp ứng của hệ thống điều khiển ABS khi v thay đổi
chỉ sử d
ụ
n
g
PID.


Tài liệu tham khảo
[1]. Cao Tiến Huỳnh, Đào Tuấn, Trần Quang Oánh, Nguyễn Văn Tiềm (2004). “Điều khiển mờ thích nghi
áp dụng cho đối tượng chuyển động”, Chuyên san Kỹ thuật điều khiển tự động, Tự động hoá ngày nay,
Hội khoa học công nghệ tự động Việt Nam, tr. 16-22.
[2]. Lê Hùng Lân, Nguyễn Văn Tiềm (2005). “Xây dựng thuật toán điều khiển mờ thích nghi áp dụng để
điều khiển đối tượng chuyển động trên cơ sở bộ đánh giá TSK”, Hội nghị khoa học kỹ thuật đo lường
toàn quốc lần thứ IV, Tuyển tập báo cáo khoa học, NXB KHKT, tr. 666 –671.
CT 2
[3]. Lê Hùng Lân, Nguyễn Văn Tiềm, Trần Quang Oánh (2002), “Điều khiển thích nghi gián tiếp chuyển
động trên cơ sở các bộ xấp xỉ mờ”, Tuyển tập các báo cáo khoa học, Hội nghị toàn quốc lần thứ 5 về Tự

động hoá, tr. 289-294.
[4]. Nguyễn Doãn Phước (2005), Lý thuyết điều khiển tuyến tính, NXB KHKT.
[5]. CHIH-KENG CHEN, MING-CHANG SHIH, “PID-Type Fuzzy Control for Anti-Lock Brake Systems
with Parameter Adaptation”, JSME International Journal, Series C, Vol. 47, No. 2, (2004), pp.675-685.
[6]. FANGJUN JIANG, ZHIQIANG GAO, “An application of Nonlinear PID Control to a Class of Truck
ABS Problems”,
academic.csuohio.edu/aerl/papers/cdc01_abs.pdf .
[7]. TOR A. JOHANSEN, IDAR PETERSEN, JENS KALKKUHL and JENS LÜDEMANN, “Gain-
scheduled Wheel Slip Control in Automotive Brake Systems”,
ieeexplore.ieee.org/iel5/87
/28090/01255656.pdf.
[8]. WEI-EN TING and JUNG-SHAN LIN, “Nonlinear Control Design of Anti-lock Braking
Systems Combined with Active Suspensions”,
ieeexplore.ieee.org/iel5/9768/30803/01426017.pdf♦
Tạp chí KHOA HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI Số 21 - 03/2008