论文EPS系统助力控制算法和仿真，本文是算法研究类有关本科论文范文和助力和算法和仿真有关在职开题报告范文.
摘 要：首先对EPS系统助力控制过程进行了介绍；然后根据助力曲线特性设计了模糊控制器；研究了电动机目标电流模糊自适应PID控制算法；最后在MATLAB/SIMULINK中建立EPS的仿真模型,并进行了结果验证和分析.
关键词：助力曲线；模糊控制器；仿真模型
中图分类号：TB
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.02.090
随着现代汽车技术的飞速发展及人们生活水平的提高,人们对汽车转向的操纵性能提出了更高的要求.汽车转向系统作为重要的组成部分,其性能的好坏直接关系驾驶员驾驶过程中的舒适性、安全性及操纵稳定性.
电动助力转向(EPS),就是在机械转向系统的基础上,以车载蓄电池作为能源,以助力电机为动力,以方向盘转矩和车速为输入信号,通过电子控制单元（ECU）控制,协助人力转向获得最佳转向力的伺服系统.助力控制是在转向过程中为减轻转向盘的操纵力,通过减速结构把电机产生的转矩作用到机械转向系上的一种控制模式.助力控制主要作用是为减轻驾驶员的操纵力,助力的大小主要取决于所采取的助力特性曲线及助力控制算法.
1EPS系统助力控制
按照汽车转向行驶的不同情况,EPS系统主要有助力控制、回正控制和阻尼模式三种控制模式.本文主要针对助力控制这种控制模式进行研究.图1为EPS系统的助力控制过程,EPS控制单元实时采集方向盘扭矩信号和车速信号,通过内置的助力特性曲线确定电机目标电流,经驱动电路输出PWM控制电机转动,同时ECU采集电机反馈电流,经控制算法对PWM波占空比进行调节后实现对系统的闭环控制.
2模糊控制器设计
通过比较助力曲线的优缺点,采用模糊控制的方法确定助力特性曲线,即建立一个以转向盘力矩Td和车速V为输入,以助力电流Im为输出的模糊控制器来表征助力特性曲线.该方法易调整、实时性好,下面对助力特性的模糊控制器进行设计.
模糊控制器的建立是为了表述助力特性,所以模糊控制器的输入为转向盘力矩Td和车速V,输出为助力电流Im,模糊控制器包括输入量模糊化、模糊规则推理及输出量反模糊化三步.图2为助力特性的模糊控制器原理图.
3电动机目标电流模糊自适应PID控制算法
模糊控制是建立在操作人员实际控制经验和近似推理基础上的一种语言逻辑控制模式,与常规PID相比,它不需要建立被控对象的精确模型,对非线性、滞后性系统具有一定的适应能力.但由于其没有积分环节,无法消除系统的稳态误差,所以一般将其与PID控制相结合,构成模糊自适应PID控制.
模糊自适应PID控制器以误差e和误差变化率ec作为输入,根据模糊控制原理通过一定的推理规则获得模糊输出量△Kp、△Ki、△Kd,推理规则是根据不同情况下e和ec和控制量Kp、Ki、Kd的模糊关系而确定的,使被控对象有良好的动、静态性能.其结构框图如图3所示.
4EPS系统MATLAB/SIMULINK仿真模型的建立
EPS系统可以采用机械转向系模型、直流电机模型、电流控制器模型来进行描述,根据EPS系统各部件的受力分析,可在Matlab/Simulink环境中建立起各个模块的仿真模型,各模块关系如图4所示.
图4中,“Steering Model”为机械转向系模型,“Motor Motor”为直流电动机模型,“I Control Model”为目标电流决策和电流控制器模型.该模型以转向盘输入转矩Td和汽车行驶速度V为输入,以电动机电流为输出,同时还可观测柱下端齿轮转角、系统助力力矩、系统阻力力矩等.下面着重介绍控制器模型.
建立的模糊自适应PID控制器模型如图5所示.
5EPS系统MATLAB/SIMULINK仿真结果及分析
根据建立的EPS系统Simulink模型,为了验证电流控制器对目标电流的响应速度和跟随效果,即EPS系统的动、静态特性,对正弦输入响应工况进行了仿真试验.
从不同车速正弦输入响应下的电流曲线可以看出,三种算法控制下电机电流对目标电流均具有较快的响应速度,表明EPS系统能较好的跟随方向盘输入力矩的动作,且在目标电流变化和输入力矩换向瞬间,加入了修正因子的模糊自适应PID控制较其他两种控制器具有更快的响应速度和更小的超调量.图6表明,当转向盘输入力矩大于1N·m（设定的起始助力阀值）时,电机开始提供助力,且随着输入力矩的增大,助力电流也增大；同时,随着车速的增大,助力电流逐渐减小,符合助力特性曲线的要求.
6总结
本文对助力特性进行了理论分析,设计了模糊控制器,进而开发了模糊自适应PID控制算法,建立了Matlab/Simulink下的控制模型,并与其他两种控制算法进行了仿真对比.仿真结果表明,所建立的电流控制器对目标电流具有很好的响应速度和跟踪效果,电动机具有良好的静、动态性能.
参考文献
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参考文献：
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