这篇文章详细探讨了电子液压制动系统（EHB）的技术原理、控制策略、舒适性优化以及硬件在环（HIL）测试等方面的研究成果，并提供了...

内容概要：本文深入探讨了电子液压制动系统（EHB）的压力控制与制动舒适性研究。首先，文章建立了基于“电机+减速机构”的EHB系统模型，开发了主缸压力滑模控制算法，并引入RBF神经网络自适应滑模控制以应对系统摩擦问题。其次，在制动舒适性方面，文章以纵向冲击度为评价指标，设计了减速度规划控制算法，并提出改进策略。此外，文章详细展示了EHB系统建模、RBF神经网络自适应滑模控制算法以及制动舒适性控制策略的具体实现代码。通过硬件在环测试验证了控制策略的有效性，证明所提出的算法可以实现压力的快速精准控制并显著改善制动舒适性。 适用人群：从事汽车制动系统研究与开发的工程师、研究人员，以及对线控制动技术和智能网联汽车感兴趣的高校师生。 使用场景及目标：①适用于研究和开发电子液压制动系统（EHB），特别是关注压力控制和制动舒适性的项目；②帮助工程师理解并实现RBF神经网络自适应滑模控制算法；③为设计更舒适的制动体验提供理论依据和技术支持；④为智能网联汽车的线控制动系统开发提供参考。 其他说明：本文不仅提供了理论分析和算法设计，还给出了详细的代码实现，便于读者理解和复现研究成果。文章强调了系统非线性、摩擦补偿和冲击度限制等关键因素，确保了控制策略的实际可行性和有效性。此外，文章还讨论了硬件在环测试框架的设计，支持高频数据记录与分析，为后续的研究和开发提供了坚实的基础。