汽车电动转向系统反向助力控制策略仿真

研究汽车转向系统优化控制问题,针对目前常用的正向助力控制策略不能有效控制电动转向进,汽车受侧向力干扰后操纵稳定性差,为提高EPS的抗侧向干扰性能,建立了侧向风作用下的整车转向动力学模型,分析了在侧向风干扰下EPS正向助力控制不足,提出了EPS反向助力控制策略,设计了反向助力特性,在Simulink中建立了EPS反向助力控制模型,进行了侧向风速为60km/h时三种车速工况下的EPS反向助力仿真.结果表明,在较大的侧向风干扰时,可抑制由正向助力引起的转向轮过度偏转,改善了EPS抗侧向干扰性能和整车横向稳定性,为进一步完善EPS控制策略设计提供了技术支持.     

混合动力车辆转矩控制策略研究

在履带车辆行驶稳定性能的研究中,对比传统履带车辆结构形式,串联混合动力履带车辆的结构系统存在非线性特点,稳定性能很难保证.为了优化串联混合动力履带车辆的直驶稳定性能和转向性能,提出转矩调节控制策略;建立了驾驶员模型(包括加速踏板模型、制动踏板模型、方向盘模型)和整车动力学模型.根据驾驶员模型和整车动力学模型,采用转矩调节控制策略,在直驶加速、转向等工况下,进行了计算机仿真,结果表明转矩调节控制策略能有效的满足串联混合动力履带车辆的动力学需求.     

车辆主动转向系统的鲁棒控制器设计研究

本文将H2/H∞鲁棒控制理论应用于电动助力转向系统的控制策略研究,在建立前轮转向理想跟踪模型基础上,提出一种基于H2/H∞模型跟踪技术的主动转向控制方法,并对设计的控制器进行仿真分析与对比.通过仿真分析,从理论上验证基于H2/H∞跟踪控制理论的转向控制器可以适用于汽车的EPS转向系统,能很好地跟随理想车辆转向模型,有利于提高车辆的主动安全和稳定性.     

智能电动车EPS鲁棒性控制律的建模与仿真

智能电动汽车配备电动助力转向系统(EPS)以提高转向系统的稳定.EPS是非线性系统,为了改进其鲁棒性能,结合EPS的结构和动力学特性,建立了EPS的动力学方程.构建结合整车、轮胎、EPS系统的整体仿真模型,利用李雅普诺夫方法的克拉索夫斯基定理设计EPS控制律,并用李雅普诺夫再设计方法设计具有鲁棒性的EPS控制律.在多领域建模软件Dymola中对智能电动汽车转向系统建模,并进行阶跃仿真,结果表明,李雅普诺夫再设计方法得到的EPS控制律具有较强鲁棒性.     

基于Q-学习算法的SAS与EPS协调控制仿真研究

为提高汽车的行驶平顺性和转向稳定性,用Matlab/simulink平台建立了SAS(半主动悬架)与EPS(电动助力转向)的集成模型,并与Carsim整车动力学模型结合,建立联合仿真模型;在此基础上,提出了一种基于Q一学习的协调控制方法,在给定转向工况范围情况下,通过Q一学习算法获得的Q值,将其用于控制器设计,实现对SAS与EPS两个子系统进行协调控制;通过比对仿真结果中的车身横摆角速度和车身侧倾角等性能参数表明:采用Q-学习协调控制方法比常规的集成控制方法有效地降低了车身横摆角速度和车身侧倾角,更好地优化两者之间的匹配关系,使汽车行驶的平顺性和转向的稳定性得到了有效的改善,从而提高了整车的安全性能.     

基于模糊控制的EPS车辆操纵稳定性研究

电动助力转向系统(EPS)通过电动机提供助力转矩,协助驾驶员进行转向操纵;在EPS动力学分析的基础上,建立了EPS和汽车二自由度动力学模型,设计了基于模糊控制理论的EPS控制系统及其控制策略,在Simulink中搭建EPS及其模糊控制系统模型,得到汽车车身侧偏角和横摆角速度仿真结果;计算结果表明,与无助力的机械式转向系统相比,装备EPS的车辆车身侧偏角的峰值和标准差分别减少了18.8%和19.1%,具有更好的汽车操纵稳定性。     

基于Carsim轻型货车EPS系统控制策略研究

汽车转向性能的优劣直接决定汽车驾驶的安全性,是影响汽车主动安全的重要因素。为了提高汽车在不同工况转向时的操纵动力学性能,以轻型货车为载体,利用模糊自适应PID控制策略参数自适应调整的优势,制定模糊自适应PID控制策略,在EPS系统基本的助力模式下展开研究,通过结合Carsim和Matlab/simulink建立的整车联合模型进行仿真,并和传统PID控制策略对比分析。结果表明:汽车行驶在不同的工况时,模糊自适应PID控制策略不仅能够满足在助力模式下转向的轻便性,还通过自身的参数自调整,比常规PID控制策略具有更快的响应速度和较小的超调量,系统的性能提高。研究的控制策略能够实现更好的控制效果,对轻型货车电动助力转向系统控制器的开发具有重要的意义。     

双电机独立驱动履带车辆转向特性研究

研究电传动履带车辆在不同转向工况下对驱动电机输出特性需求问题,针对目前常用的双电机独立驱动模式,车辆直驶和转向行驶均通过两侧电机转速/转矩的变化来实现,为有效的控制两侧电机完成预期转向,提高转向稳定性,首先采用运动学和动力学方法对车辆瞬态转向进行了分析,借助动力学分析软件RecurDyn/Track-HM和控制系统分析软件Matlab/Simulink仿真平台,建立了整车多体动力学模型和控制系统模型,然后对车辆转向特性进行了多工况协同仿真分析.结果表明,不同转向工况对驱动电机输出特性需求不同,瞬态转向受转向角速度变化率影响较大,稳态转向主要取决于转向半径大小,为制定合理的控制策略提供了依据.     

四轮线控转向系统的转向控制策略研究

为了控制汽车的质心侧偏角,同时保持汽车的转向增益不变,研究了四轮线控转向系统的后轮转向控制策略和前轮转向控制策略.首先建立了四轮转向整车二自由度模型,然后基于稳态质心侧偏角为零得到两种后轮转向控制策略:与前轮转角成比例型和横摆角速度反馈型,前者不改变系统极点,后者改变系统极点.基于转向增益不随车速改变得到二者的前轮转向控制策略.仿真表明,提出的前轮转向控制策略可以保持固定转向增益,降低驾驶员负担;后轮转向控制策略可以实现零质心侧偏角稳态值,控制车辆姿态,改善操纵稳定性.     

基于变传动比的线控转向前轮转角控制

提出一种基于混合智能变传动比技术的前轮转角控制算法;分析了车辆转向性能和转向稳定性的影响因素,利用模糊神经网络设计以控制车辆转向性能为重点的传动比控制器,利用直线拟合方法设计以转向稳定性为重点的传动比控制器,然后应用模糊软切换技术对两传动比进行切换融合,最终得出兼顾转向性能和转向稳定性的恰当总传动比;利用该传动比直接控制前轮转角,并将控制策略进行仿真实验;实验结果表明总传动比不仅在数值范围和曲线形状上更接近理想传动比,而且将对应的峰值速度控制在110km/h左右,优于其他两个分传动比的控制效果;用该传动比控制的整车稳定性和前轮路径跟踪能力较好,可见整个控制策略的有效性。     

基于UIO的EPS系统状态反馈最优控制

准确地获知电动助力转向（Electric powering steering,EPS）系统阻力矩是提高行车安全的一个重要因素.针对车辆转向过程中,由不同附着路面上EPS 系统所需辅助力矩与转向路感之间的差别而可能导致的误操纵问题,本文基于2自由度整车动力学的EPS系统模型,结合轮胎特性,以轮胎侧偏角和理想路面附着系数为输入,通过设计非线性观测器估计当前路面的附着系数,以获取EPS系统阻力矩;进而,根据EPS 系统模型,运用未知输入观测器（Unknown input observer,UIO）估算方向盘输入转矩,并基于EPS系统状态反馈以实现对EPS系统的无传感器最优控制.最后,对基于永磁同步电机（Permanent magnet synchronous motor,PMSM）的EPS系统进行仿真实验分析.结果表明: 在以电机q轴电流闭环误差最小为指标函数情形下,本设计的方向盘回正残留角从25°降到0°,能有效抑制系统外界干扰,提高了转向时人-车系统的鲁棒性.     

基于改进模糊PID控制的EPS系统建模仿真

电动助力转向(EPS)是一种新型的汽车动力转向技术。为了提高系统的响应速度、控制精度、实时性等,分析了EPS系统的工作原理,结合EPS的结构和动力学特性,建立了EPS的数学模型。在模糊PID控制基础上,提出了一种将单纯性法与模糊PID控制相结合的改进模糊PID控制方法,并在MATLAB平台上建立了EPS系统仿真模型。仿真结果表明,方法明显改善了系统的瞬态响应和随从特性,具有良好的转向灵活性和操纵稳定性。     

电动助力转向系统扭矩信号采集系统设计

电动助力转向系统是安装在汽车上的智能转向机构,通过其控制器获取方向盘输入扭矩的实时信号,以及车速信号等表征汽车运行状态的参数,确定助力电机所提供的助力转矩的大小和方向,辅助驾驶员进行转弯,同时保证汽车的操纵稳定性和安全性。为了保证助力的准确性和快速性,需要对方向盘输入扭矩信号进行检测,针对扭矩信号的采样要求,设计的扭矩信号采集系统主控芯片采用DSP,联合高精度4通道同步采样A/D转换芯片AD7864,可实现对扭矩信号的采样。     

Vehicle Dynamics Modeling and Electronic Stability Program/ Active Front Steering Sliding Mode Integrated Control

Chassis integrated control can significantly improve vehicle handling stability and comfort. Because of the complexity of the problem, it has attracted significant research attention. We built a vehicle nonlinear dynamic model with multi‐degree freedom, including body movement, wheel movement, and electronically controlled hydraulic power steering system. We compared the magic formula tire model, Dugoff tire model, brush tire model, and LuGre dynamic friction tire model and steady model. The precision of the model was verified by a comparison between simulation results and the real vehicle test results. Then, based on the vehicle dynamics model, an AFS (active front steering) controller was designed based on sliding mode variable structure control, and an AFS and ESP (electronic stability program) integrated coordination controller was proposed. Finally, based on the nonlinear tire model and multi‐DOF (degree of freedom) vehicle model, sinusoidal and step steering angle input simulation analysis was proposed on different road friction coefficients. The results show that the vehicle has better response characteristics with coordinated control strategy when compared with AFS and ESP only control. The evidence suggests that the proposed integrated control system in this paper can improve vehicle stability and safety.     

电动助力转向系统控制策略研究

本文介绍了电动助力转向系统的结构和工作原理,建立了该系统的动力学模型,进一步提出了系统的助力控制、回正控制以及动态阻尼控制策略.策略中采用了PI控制和PID控制方法,并讨论了控制器增益的变化对转向特性的影响.通过仿真分析比较,证明采用此控制策略的EPS能减轻汽车的转向操纵力,改善汽车的回正特性.     

基于LPC2131的EPS控制系统设计

电动助力转向系统（EPS,Electric Power Steering）是保障车辆安全性和可靠性的最重要的关键系统之一,而EPS控制系统设计的优劣与EPS的性能指标直接相关,因而EPS控制系统的设计是车辆设计中的重要一环。本文采用高性能的ARM微处理器LPC2131来设计EPS控制系统的内核,引入模糊PID控制策略以及补偿控制算法和分层结构模块化硬件电路设计思想进行构建,并利用容错和冗余技术等措施对该系统进行优化,最终提出该系统的总体设计方案和具体的设计内容,并进行相关的试验验证系统的有效性。     

循环球电动助力转向系统控制及补偿策略

考虑循环球式转向系统内多因素的影响,设计循环球式电动助力系统的控制及补偿策略,建立循环球式电动助力转向系统模型,设计电流助力曲线,采用模糊PID控制方法,实现电机的实时控制;为了获得更好的助力力矩,补偿系统内损失,基于LuGre摩擦模型,通过观测到的系统参数,建立摩擦状态观测器,得到摩擦补偿叠加电流。使用Matlab/Simulink与CarSim的联合仿真验证控制系统;通过对增加摩擦补偿策略前后的对比分析,可知所设计的电动助力转向电流控制系统能综合车辆行驶时的摩擦、车速和转向盘转角等信息,由助力执行电机产生适当的助力,更准确地实现驾驶员的驾驶意图,使得回正过程更加平稳。     

汽车操纵稳定性的自适应控制策略研究

针对汽车系统的非线性和参数不确定性,设计了一种“前馈+反馈”自适应神经模糊控制器,通过ESP和AFS的协调控制来提高汽车操纵稳定性.ESP反馈控制器采用模糊控制策略,以横摆角速度和质心侧偏角为控制目标;AFS前馈控制器采用径向基神经网络控制,以反馈控制器的输出作为误差进行学习,从而实现自适应控制.仿真结果表明,上述控制策略是可行和有效的,能显著改善汽车在高速或湿滑路面上的操纵稳定性.