电动助力转向系统模糊控制算法研究

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基于模糊自适应PID的电动助力转向系统电流控制器研究

效果将难以达到预期的目标。这就要求在ＰＤ控制中，不仅ＰＤ参数的整定不依赖于对象数学模型，并ＩＩ且ＰＤ参数能够在线调整，以满足实时控制的要求。Ｉ针对传统ＰＤ控制器的不足，提出了将模糊控制和ＰＤ控制相结合的控制策略一一模糊自适应ＰＤＩＩＩ控制。该控制策略将ＰＤ控制的精确性和模糊控制的自适应性、较强的鲁棒性进行有效结合，通过在线Ｉ
手段【。因此，本文提出了采用模糊自适应ＰＤ控制器实现对助力电机电流的跟踪控制，以改善控制的］】Ｉ
动态特性和稳态精度，提高控制系统的鲁棒性。设计的模糊自适应ＰＤ控制器如图１所示。模糊自适应ＰＤ控制器主要包括ＰＤ控制器、模糊控制ＩＩＩ器和ＰＷＭ模块。模糊控制器的输入是目标电流偏差及其偏差变化率，模糊控制器的输出是比例、积分
效结合，提高了电流控制的精度，同时改善了控制系统的动态效果和鲁棒性。关键词：电动助力转向；模糊自适应ＰＤ；电流控制器；研究Ｉ中图分类号：Ｕ６．４１文献标识码：Ａ４文章编号：１０－６２（０２３０４５０８１９２１）０ —Ｏ７一Ｏ
实时地对ＰＤ的三个参数进行整定，可大大改善控制系统的动态效果和鲁棒性。Ｉ
一
、
基于模糊自适应ＰＤ的电动助力转向系统电流控制器设计Ｉ
（）模糊自适应ＰＤ电流控制器概述一Ｉ模糊控制不依赖于工业对象模型，它不是用数值变量而是用语言变量来描述系统特征，并依据系统

基于模糊控制的电动助力转向系统控制方法研究

过８０ｋｍ／ｈ时不再需要提供助力。
７（Ｎ・ｍ）
图ｌ不同车速下直线型助力特性曲线
２模糊自整定ＰＩＤ参数控制算法设计
模糊控制和ＰＩＤ控制相结合，发挥其各自的优点，可提高ＥＰＳ系统的控制性能。
和误差变化率ｅ之间的模糊关系，在控制过程中不断
对于ＥＰＳ系统，当车速和方向盘转角改变时，助力电动机提供的转向助力也应随之变化。理想的助力
检测ｅ和ｅ，由当前ｅ和所对应的参数调整量ＡＫ、
模糊控制具有智能控制理论技术的特点，对于复杂对象的控制效果远远超过常规的ＰＩＤ控制［４］。如果将
于前轴负荷较小的车型，在助力变化区助力转矩与方向盘的转矩呈线性关系［５］，其数据量小，利于控制系统的设计，在实际中容易调整。不同车速下直线型助力
中图分类号：Ｕ４６３．４：ＴＰ２７３．４文献标识码：Ａ
０引言
汽车电动助力转向系统（ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｔｅｅｒ — ｉｎｇ，ＥＰＳ）用电池作为能源，电动机为动力，以方向盘的转速和转矩以及车速为输入信号，通过电子控制装置对电动机进行相应的控制，从而实现助力转向，以达到转向轻、操纵稳的效果［１］。但在实际工作中因噪声、路况等因素的影响，ＥＰＳ系统的工作情况复杂多变，为了达到较为理想的控制效果，在控制策略和算法上都要有较为合理的设计。在助力电动机的控制上，以往常用的方法是ＰＩＤ调节控制，利用电动机转矩和其电流成比例的特性，通过调节ＰＩＤ控制器各参数，控制助力电动机的端电压或电流。常规ＰＩＤ控制可减少调节时间，提高系统的响应速度，改善系统的动态性能，但是抗干扰能力差，不能在线整定参数，对于时变的复杂系统控制效果不理想【３］，因此不能使ＥＰＳ系统获得满意的控制效果。

电动车转向系统的模糊控制仿真

［ｓａｔＴｉｓｌｉｎａｋｒｕｄｉｔｅｔｎｌｎｅｇａｕｔｌｃｏｉＶｈｃｅｉｏｔｔＳｕｉｅｃｎｒｌｆｅＡｂｔｃ］ｈｓｉａｏ ’ｂｃｇｏｎｉａＵｄｒｒｄａｅｅｔｎｃｅｉｌＤｓｎＣｎｅ．ｔｄｅｔｏｔｒｍｕｔＳｓｈＮａｏＥｒｅｇｓｄｈｏｏｔｈ
ｍａｈｍａｉｓｔｅｒ，ｙｉｔｔｇｔｅｐｏｅｓｏｕｎＳａｐｏｉｔｏｉｎｅｅ￣ｓｒｔｇｃｔｒｖｅｃｎｒｌｌｏｉｍ’ ｃｎｒｌｔｅｔｈｏｙｂｍｉｉｒｃｓｆｈｍａ ’ ｐｒｘｍａｅｌｇｃａｄｇｎｒｔａｅｉｏｉｏｅｔｏｔｏｇｒｈＳｏｔｃａｎｈｍｐｈａｔｏ
Ｍａｌｂｓｔａｅ．ｔａｏｆｗｒ
【ｙｗｏｄ］ｉｌｉｃｎｌｇ；ｕｚｇｃｏｔｌＥｅｔｎｃｅｉｅＴａｋｎｎｏｒｕｅＫｅｒｓＳｍｕａｏｔｈｏｏｙＦｚｙｌｉｃｎｏ；ｌｃｏｉｖｈｃ；ｒｃｉｇｒｄｍｔｔｎｅｏｒｒｌａｏ
ｃｍｐｒｄｔｉｆｚｙｌｇｃｃｎｒｌｒｗｉｅｔｄｔｎｌＩｃｎｒｌｒＩｅｅｄａａｙｅｎｏａｅｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｙｕｉｇｏａｅｈｓｕｚｏｉｏｔｌｔｔａｉｏａＤｏｔｏｌ．ｎｔｎｎｌｚｄａｄｃｍｐｒｄｔｉｌｔｅｕｔｂｓｎｏｅｈｈｒｉＰｅｈｈｏｓ

基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计

基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计一、引言智能小车是一种具备自主行驶能力的机器人，广泛应用于工业、仓储、物流等领域。

其中，转向系统的设计是实现智能小车自主导航和路径规划的关键环节。

在本文中，将介绍一种基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计方案。

1.系统结构智能小车转向系统的主要组成部分包括传感器、控制器和执行器。

其中传感器用于感知环境和获取车辆当前状态信息，控制器用于分析传感器信息并生成控制指令，执行器则根据控制指令进行相应动作。

2.环境感知为了实现智能小车的自主导航，需要通过传感器获取车辆当前所处位置和周围环境的信息。

一种常用的方法是使用激光雷达进行环境感知，通过扫描周围环境的障碍物，生成地图并定位当前位置。

3.控制算法在智能小车转向系统中，常用的控制算法是PID控制算法。

PID控制算法基于车辆当前位置和目标位置的差异，通过计算比例、积分和微分调节参数，生成控制指令，实现车辆转向。

然而，传统PID控制算法对于非线性和时变系统的控制效果有限。

为了克服这一缺点，本文采用模糊控制器结合PID控制的方式，提高控制算法的适应性和鲁棒性。

模糊控制器能够通过建立一套规则库，根据当前输入变量和模糊规则库进行模糊推理，确定输出变量的控制值。

模糊PID控制算法能够在控制过程中根据系统自身的特性自适应调整。

4.系统建模与仿真为了验证设计方案的可行性和有效性，可以使用Matlab/Simulink等软件进行智能小车转向系统的建模与仿真。

通过建立车辆动力学模型，并引入传感器准确度模型和控制指令噪声模型，得到系统的闭环模型。

在仿真过程中，可以设置不同的路线和障碍物，观察智能小车的转向行为和控制效果。

通过对比不同控制算法的性能指标，选择最佳的转向控制策略。

三、实验结果与讨论在实际实验中，基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计表现出较好的性能。

通过采用模糊控制器，系统的抗干扰能力和适应性得到了显著提高。

然而，该设计方案还存在一些改进空间。

基于电机控制系统的电动车辆转向性能研究

基于电机控制系统的电动车辆转向性能研究电动车辆的转向性能是保障行车安全和驾驶舒适的重要因素之一。

而在电动车辆中，电机控制系统则扮演着至关重要的角色，直接影响车辆的操控性和转向性能。

本文将针对基于电机控制系统的电动车辆转向性能展开深入研究。

首先，电动车辆的转向性能受到电机控制系统的影响。

电机控制系统是电动车辆转向的核心部件，其良好的调控将直接影响车辆的转向灵活度和稳定性。

电机控制系统包括了转向电机、电机驱动器、转向传动装置及相关控制算法等部分，通过协调转向电机的工作状态和转矩输出，实现车辆的转向操控。

因此，电机控制系统的设计和调试对于提升电动车辆转向性能至关重要。

其次，电机控制系统在电动车辆转向性能中的具体作用有以下几个方面：1. 转向力矩的输出：电机控制系统通过控制转向电机的转矩输出，实现对车辆转向力矩的调节。

通过精确的控制转向力矩的大小和变化率，可以实现转向的敏捷性和平稳性。

2. 转向灵活性的提升：电机控制系统通过调节转向电机的输出力矩，可以实现车辆的快速转向和灵活的转向半径。

通过合理设计和优化控制算法，提高电动车辆的转向灵活性，增强操控感和驾驶乐趣。

3. 转向稳定性的保障：电机控制系统的稳定性对于转向性能至关重要。

良好的控制系统设计和参数调节可以有效减小转向系统的震动和抖动现象，确保车辆行驶时的稳定性和乘坐舒适性。

4. 转向响应的速度和精确度：电机控制系统的工作速度和精确度直接决定了车辆的转向响应。

通过优化控制系统的响应速度和准确度，可以提高车辆转向的敏感度和准确性，增加驾驶者对转向操作的掌控感。

为实现优良的电动车辆转向性能，有以下几个关键技术点需要关注和研究：1. 控制算法的设计与优化：通过合理选择转向控制算法和优化控制参数，提高转向系统的响应速度和稳定性。

经典的控制算法包括PID控制、滑模控制和模糊控制等，掌握和运用这些算法可以提高转向系统的性能。

2. 传感器的选择与布局：合理选择和布局转向系统所需的传感器，确保获得准确的转向信息。

基于模糊PD控制的电动助力转向系统建模及仿真分析

线性随动系统，这就决定了获取系统精确的数学模型的有很大困难。另外系统本身受到诸如车速、扭矩测量装置精度与灵敏度、路况等因素产生的系统扰动等变数的影响，事实上对系统对精确度要求不是非常高，而对系统的实时性要求比较高。而糊控制器不依赖系统的精确数学模型，对系统参数变化不很敏感，具有很强的鲁棒性和控制稳定性。很适合汽车这一类快速动态统。针对转向系统的 “ 与 “ 的矛盾（轻” 灵” 车转向系统的转向轻便性与路感相互制约的现象）提出一
图１电动助力转向的结构
１电动助力转向的工作原理
驾驶员根据路感操纵方向盘时，扭矩传感器将检测输入扭矩的大小和方向信号传给控制器，控制
电动助力转向的数学模
２１汽车２自由度转向模型．
将汽车简化为一个具有侧向和横摆运动的２自由度的汽车模型，当其侧偏角很小（小于５时，。）其运动微分方程阎。
轮胎模型：
在小转角条件下，轮胎的特性可以认为是线性的，因此，绕转向主销作用与轮胎的力矩Ｔ为：ｒ
－
￣ｒ一Ｊ２［－，】６９Ｂｄ ∞ Ｃ－
— —
（）９（０１）
由于ＥＳ的控制目标是改善汽车操纵的轻便Ｐ
和转向的灵活性，所以选取汽车横摆速度 ∞ｒ和传
感器测量Ｔｗ其中（ｓ＝０－）ｓ，ＴｗＫ６）作为输出：ｈ
ＪＢ ——汽车质心的侧偏角 ∞ — —汽车横摆角速度ｋＫ ——分别为前轮、２，后轮侧偏刚度ａ ——前轮到汽车质心的距离ｂ ——后轮到汽车质心的距离Ｕ ——为汽车质心速度
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电动助力转向系统模糊PID控制器的设计及结果分析

2008年第4期电动助力转向系统模糊PID 控制器的设计及结果分析徐春华1,牛继高2( 1.武汉理工大学,湖北武汉430070;2.重庆交通大学,重庆400074)摘要:文章简要阐述了PID 控制算法的理论基础,完成了电动助力转向系统的模糊PID 控制器的设计,并进行了模糊PID 控制下的结果分析。

关键词:电动助力转向系统;模糊PID 控制;控制规律中图分类号:U469.72文献标识码:AElectric Power Steering System Fuzzy PID Controller Design and Result AnalysisXU Chun-hua ,NIU Ji-gao( 1.Wuhan University of Science and Techno logy ,Hubei Wuhan 430070;2.Chongqing Jiaoto ng University ,Chongqing 400074)Key wor ds:electric power steering system;fuzz y PID c ontrol;control rule作者简介:徐春华(1970-)女,江苏省常州市人,武汉理工大学汽车工程学院硕士研究生,主要研究方向:汽车电子;牛继高(),男,河南省郑州市人,重庆交通大学机电与汽车工程学院硕士研究生,主要研究方向汽车电子。

1PID 控制算法的理论基础PID 控制器是控制系统中技术比较成熟,而且应用最为广泛的一种控制器。

由于其它的结构简单,参数容易调整,不一定需要系统的确切数学模型,因此在工业的各个领域中都有应用。

常规PID 控制器系统原理图如图1所示。

图1PID 控制系统原理框图该系统由模拟PID 控制器和被控制对象组成。

图中,r (t )是给定值,y (t )是系统的实际输出值,给定值与实际值构成控制偏差e (t )e (t )=r (t )-y (t )作为PID 控制器的输入,u (t )作为PID 控制器的输出和被控制对象的输入。

电动助力转向系统回正控制算法研究_徐建平

2004135电动助力转向系统回正控制算法研究*徐建平何仁苗立东徐勇刚(江苏大学汽车与交通工程学院,镇江 212013)[摘要] 提出了一种电动助力转向系统回正控制算法以提高转向盘的回正性。

开发了一种基于转向盘转角估计的PID 控制算法,该控制算法不需要转向盘转角或者电动机转速传感器,降低了控制系统的成本。

同时,对提出的控制算法进行了仿真,并与其它回正控制算法的试验进行对比,结果证实此算法可提高转向盘的回正性和稳定性。

叙词:助力转向,回正性,控制算法,仿真A Study on Returnability Control Algorithm for Electric Pow er Steering SystemXu Jianping,He Ren,Miao Lidong &Xu YonggangSchool o f Au tomobile and Traff ic Engineering ,Jiangsu University,Zhenj iang 212013[Abstract] To improve steering wheel returnability,a PID control algorithm based on the estimation of steering w heel ang le is developed for electric power steering system.Neither steering w heel ang le nor motor speed sensor is required for the algorithm,so the cost of the system can be reduced.Simulations and comparison are conducted for different returnability control algorithms.The results show that the proposed algorithm can im -prove the returnability and stability of steering w heel.Key words:Power steering,Returnability,C ontrol algorithm,Simulation*江苏省六大人才高峰资助项目(E-2002-012)。

试论汽车电动助力转向系统的控制策略

FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨试论汽车电动助力转向系统的控制策略李杨四川信息职业技术学院　四川省广元市　628000摘　要：目前汽车行业内对电动助力转向技术的应用属于新兴技术类别的范畴，区别于传统的助力转向模式，电动助力的工作原理是通过电子控制系统的具体操作单元，以传感器采集信号同时控制助力工作的电动机产生运转，辅助车辆在转向方面的功能实现。

以EPS结构圈地传统的液压助力转向能够避免车辆制造以及使用过程中的故障率问题，同时使专项活动更加轻便，目前已经成为了汽车行业加工制造的重要技术之一，对这一技术课题进行研讨有利于汽车行业在未来提升制造技术可选择性。

关键词：汽车技术；电动助力转向；系统控制1　引言人类社会对交通工具的运用以及发展在任何时代都具有技术前提性，而汽车自出现起，就已经成为了陆地代步交通工具中的佼佼者，到了现代社会更是有着不可替代的作用，人们对汽车的功能指标要求逐渐提升的同时，在细节层面的优化也是汽车发展的关键点之一。

而对于汽车操作，转向是任何驾驶过程中必不可少的操作步骤，除了驾驶员需要按照操作标准进行设备的调整之外，在汽车内部零件以及设备系统的优化上，科技水平也在不断上升，转向系统从传统的液压制动到了今天已经开始采用电动助力转向，这是技术上的飞跃，同时也是汽车实用性领域上的一个巨大提升。

改变了以往机械传动在实际操作中的故障率较高的问题，而这一技术的具体发展脉络与汽车行业的综合技术水准提升有着密切关系。

２　电动助力转向系统的实际作用方式探析电力技术的飞速发展使电子工程在各工业领域应用效率都在逐渐提升，而电动助力系统的使用在汽车行业也成为了新兴技术之一，在国内外的多款品牌车型中都有所应用，其具体的作用方式是通过电子控制系统对汽车电动机的操作，为转向动作提供足够的辅助动力，使转向系统正常运作，相比人力进行驱动，具有更加轻便的特点。

在其中主要使用的是模糊控制的概念，能够通过非线性控制的算法将复杂的驾驶情况进行统合处理，在汽车实际驾驶中能够取得良好的应用效果[1]。

电动助力转向系统的神经模糊控制策略

模糊控制是根据具有不确定性复杂对象的模糊关系，通过被控系统输出的误差变化和模糊关系推理合成获得控制量，而神经网络具有很强的逼近非线性函数的能力，即非线性映射的能力。模糊控
制器自从问世以来。设计方法上一直没有什么变在
转向系统（Ｐ）ＥＳ能够精确转向，并根据不同的车速，转向盘转动快慢来准确提供最佳助力因而具有广泛的市场使用电动助力转向系统能够减小路面不平而引起的转向系统的扰动。并且降低高速行驶时的转速阻力，增大转向手力，高速发飘的问题Ⅲ。解决
统的电子控制单元．并通过仿真和ＥＳ试验验证了系统模型和控制理论的正确性和可行性。Ｐ关键词：车；汽电动助力转向系统；神经网络；模糊控制中图分类号：４３４Ｕ６．４文献标识码：Ｂ
ＳｕｙｏｚｙＮｅｒｌｔｒｎｒｌｆｅｔｉｗｅｔｅｎｔｄｎＦｕｚｕａｗｏｋＣｏｔｏｃｒｃＰｏｒＳｅｒｇＮｅｏＥｌｉ
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第４卷第 Байду номын сангаас 期
２００７￣２ｌＪｅ
现代交通技术
ＭｏｅｎＴａｓｏａｏｅｈｏｇｄｒｒｎｐｒｔｎｃｎｌｙｔｉＴｏ
Ｖ．ＮＯ１ＯＩ４．
Ｆｂ２０ｅ．０７
文章编号：６２９８（０７１０７－３１７ — ８９２０） —０９００
ＬｕＨｕｃｅＬｉｅＷａｇＹａｉｉｈｎ，ｉ，ｎｏＷ
（．ｃｏｌｆｌｃｏｅｈｎｃｄｕｏｏｉｎｉｅｒｇＣｏｇｉｇｉｔｇｎｅｓｙＣｏｇｉｇ００４Ｃｉ；１ｈｏｏｅｔｍｃａｉｓｎｔｂｌＥｇｅｎ，ｈｎｑｎａｏｉｒｉ，ｈｎｑｎ０７，ｈｎＳＥｒａＡｍｅｎｉＪｏｎＵｖｔ４ａ

基于模糊控制算法的电机驱动系统设计与优化

基于模糊控制算法的电机驱动系统设计与优化电机驱动系统是现代工业中重要的组成部分之一。

为了提高电机驱动系统的性能和效率，设计和优化是必不可少的。

其中，基于模糊控制算法的电机驱动系统设计与优化是一项富有挑战性的任务，本文将从计算方法、控制策略、优化方案等方面展开讨论。

在电机驱动系统的设计与优化中，模糊控制算法是一种常用的方法。

模糊控制算法以模糊集合论为基础，通过建立模糊规则和模糊推理来实现对系统的控制。

与传统的精确控制方法相比，模糊控制算法具有较强的适应性和鲁棒性，能够处理不确定性和非线性问题。

因此，在电机驱动系统设计与优化中，采用模糊控制算法能够有效地提高系统的性能和效率。

首先，对于电机驱动系统的设计，模糊控制算法可以被用于实现电机速度、位置和转矩的控制。

通过测量和反馈控制，模糊控制器可以根据系统当前状态和输出要求，自动调整控制参数，实现精确的控制。

同时，由于模糊控制算法的鲁棒性，可以在不确定的工况下保持稳定性和准确性。

这对于一些特殊工况下的电机驱动系统设计非常重要，比如高负载、低速度或者频繁变化的工况。

另外，模糊控制算法还可以用于电机驱动系统的优化。

在系统的优化中，模糊控制算法可以通过优化控制策略和参数来实现最优的性能。

例如，在电机驱动系统的能量效率优化中，可以通过模糊控制器根据负载的变化和不同工况的需求，动态调整电机的负载和功率输出，降低能耗并提升系统的效率。

此外，模糊控制算法还可以用于多目标优化，通过建立多重目标函数并进行模糊推理，找到最适合的控制策略，实现系统多个性能指标的平衡。

在电机驱动系统的设计与优化中，模糊控制算法还可以与其他算法和技术相结合，进一步提升系统的性能。

例如，结合神经网络和模糊控制算法可以实现自适应控制，使控制系统根据系统的状态和工况自动调整控制器的参数。

此外，结合遗传算法和模糊控制算法可以实现控制参数的优化和自适应控制。

通过这些方法的组合，可以进一步提高电机驱动系统的性能和效率。

线控转向系统转向电机控制算法与软件建模研究

线控转向系统转向电机控制算法与软件建模研究1. 引言1.1 概述在现代汽车工业中，线控转向系统是一种关键的技术，它通过电机驱动系统实现车辆的转向功能。

传统的液压助力转向系统相比，线控转向系统具有更高的效率、更灵敏的响应和更低的能耗。

因此，对线控转向系统的研究和优化具有重要意义。

本文旨在对线控转向系统中的转向电机控制算法进行深入研究，并通过软件建模来验证和分析不同算法的性能。

通过对电机设计、参数设置调试以及效率优化等方面进行综合研究，我们希望能为线控转向系统在汽车行业中的应用提供参考和指导。

1.2 背景介绍随着科技发展和人们生活水平的提高，汽车已成为现代人日常生活中不可或缺的交通工具之一。

为了提升驾驶安全性和乘坐舒适度，许多汽车制造商开始采用新型转向系统来取代传统液压助力转向系统。

线控转向系统凭借其高速度响应和较低噪音特性，在市场上得到了广泛应用。

然而，线控转向系统的性能优化仍然是一个挑战。

转向电机作为其核心组件，其精确的控制算法直接影响系统整体性能。

因此，对于转向电机控制算法的研究尤为重要。

1.3 研究意义本文的研究意义主要体现在以下几个方面：首先，通过深入研究和分析不同的转向电机控制算法，可以提升线控转向系统的性能和稳定性。

这将有助于改善驾驶员操控体验，并提高行车安全性。

其次，本文通过软件建模和仿真分析来验证不同控制算法在实际应用中的效果。

这种基于仿真的方法可以节省成本和时间，并且更容易实现大规模试验。

最后，研究结果和结论对汽车制造商在设计和生产线控转向系统时具有指导意义。

可以利用所提出的优化策略来改进现有的线控转向系统，并推动相关技术的进一步发展。

综上所述，本文旨在对线控转向系统中的转向电机控制算法进行深入研究，并通过软件建模来验证和分析不同算法的性能。

通过研究转向电机的设计、参数设置与调试以及效率分析与优化等方面，我们期望为线控转向系统在汽车行业中的应用提供有力支持。

2. 线控转向系统电机设计2.1 电机选择与布置在线控转向系统中，电机的选择至关重要。

车辆半主动悬架与电动助力转向系统的模糊PID集成控制研究

第２３卷第４期２００９年１２月
湖北汽车工业学院学报
ＪｕｎｌｆｂｉｔｍｏｉｅＩｄｓｒｓＩｓｉｔｏｒａｏＨｕｅｏｔｎｕｔｅｎｔｕｅＡｕｖＤｅ．２９ｅ００
ｓｍｕａｅｔｔｂＴｅｒｓｌｈｗｔａｈＡＳａｄＥＳｉｔｇａｅｏｔｌｉｅｔｒｔａｈｉｌｔｄｗｉＭａｌ．ｈｅｕｔｓｏｈｔｔｅＳｎＰｎｅｒｔｄｃｎｒｓｂｔｈｎｔｅｈａｓｏｅ
ｓｓｅｙｔｍ（Ｓｓｅｔｂｉｈｄｈｕｚ－ＩｉｔｇａｅｏｔｌｓａｅｙｉｄｓｇｅａｅｎＰＤＥＰ）ｉｓｌｅ．ＴｅｆｚｙＰＤｎｅｒｔｄｃｎｒｔｔｇｓｅｉｎｄｂｓｄｏＩａｓｏｒ
ｃｍｆｒｎｒｖｎａｅｙ，ａｄｏｔｍｉｅｈｖｒｌｅｆｒａｃｆｖｈｃｅｃａｓｓｏｏｔａｄｄｉｉｇｓｆｔｎｐｉｚｓｔｅｏｅａｌｐｒｏｍｎｅｏｅｉｌｈｓｉ．Ｋｅｏｄｙｗｒｓ：ｓｍｉｃｉｅｓｐｎｓｏｅ —ａｔｕｓｅｉｎ；ｅｅｔｉｗｅｔｅｉｇ；ｉｔｇａｅｏｔｏ；ｆｚｙＰＩｖｌｃｒｅｐｏｒｓｅｒｎｎｅｒｔｄｃｎｒｌｕｚ－Ｄ
２２１，ｈｎ；．ｅｉｇＣＤＩｆｒａｉｎｉｅｒｇＳｐ￣ｉｏｏ，ｔ．ｈｎｈｎ５８５，ｈｎ）１０３Ｃｉａ３ＢｉｎＩｎｏｍｔｎＥｇｎｅｉｕｅｓｎＣ．Ｌｄ，ｅｚｅ１０７ＣｉｊＣｏｎｉＳａ

电动助力转向系统的研究与设计

电动助力转向系统的研究与设计摘要电动助力转向系统(Electric Power Steering System，简称EPS)，是汽车工程领域的热门课题之一。

本文在研究了电动助力转向系统工作原理的基础上，设计开发了EPS的电子控制单元ECU (Electronic Control Unit)的硬件电路和相应的控制软件框图。

本文详细分析了电动助力转向系统电子控制单元的功能，研究开发了以89c52单片机为微处理器的电子控制单元。

控制单元具有实时数据信号采集和系统控制功能，根据采集的数据信号，确定电动机输出的目标电流，利用PWM脉宽调制技术，通过H桥式电路控制电动机的输出电流和转动方向，实现助力转向功能。

在研制了实验用ECU装置后，开发了相应的控制软件。

控制软件分为控制策略的实现和数据信号采集与分析两部分。

整个软件系统采用了模块化的设计思想。

在数据信号采集与控制部分，设计了系统主程序、A/D采集程序、车速信号采集程序和PWM控制程序。

本文所设计的EPS电子控制单元性能稳定，结构合理，与整车匹配性能好，可保证EPS实现良好的转向助力效果。

关键词：电动助力转向电子控制单元单片机控制策略Electronic power steering system Research and DesignABSTRACTElectric Power Steering System (EPS) is one of the focuses research in automotive engineering. This paper is based on the principles of EPS to study the operation, designed and developed the Electronic Control Unit (ECU) and the soft ware diagram of the ECU.The thesis Considers the functions of the electronic control unit of EPS, studied and developed the hardware that adopted 89c51as its microprocessor. The control unit was able to realize real-time data/signal acquisition and system control. The target current of motor output could be determined by the obtained data; and utilizing the Pulse-Width Modulation (PWM) technology, power could be provided to the steering system by controlling the output current and rotation direction through H-bridge circuit.The software program, which was divided into the realization of control strategy and the acquisition & control of data/signal, was developed in modular after the design of experimental ECU was completed. And the main program, A/D acquisition program, speed signal acquisition program and PWM control program are developed in the second part.The result showed that the electronic control unit designed was with stable performance, appropriate structure and excellent matching condition, and the excellent power steering effect could be ensured by EPS.Key words: Electric Power Steering System (EPS) Electronic Control Unit Single-Chip Microprocessor Control Strategy目录前言 (1)第1章绪论 (2)1.1汽车电动助力转向系统的特点 (2)1.2电动助力转向系统国内外的研究现状 (4)1.3 EPS的发展趋势和急待解决的核心技术 (5)1.4本课题研究的目的与意义 (6)第2章电动助力转向系统方案确定及工作原理 (7)2.1电动助力转向系统的工作原理 (9)2.1.1电动助力转向系统的组成和工作原理 (9)2.1.2电动助力转向系统的分类 (11)2.1.3电动助力转向系统的技术要求 (12)2.2电动助力转向系统的数学模型 (13)2.2.1转向盘和转向柱输入轴子模型 (14)2.2.2电动机模型 (14)2.2.3输出轴子模型 (16)2.2.4齿轮齿条子模型 (16)2.3电动助力转向系统的主要部分 (17)2.3.1转矩传感器 (18)2.3.2车速传感器 (19)2.3.3直流电动机 (20)2.3.4电磁离合器 (21)2.3.5减速机构 (22)2.3.6电子控制单元ECU (23)第3章电动助力转向系统的硬件设计 (24)3.1电子动力转向系统控制器的总体结构 (24)3.2控制器微处理芯片的选择 (26)3.2.1控制器微处理器常用芯片及选型 (26)3.2.2 89C52芯片及A/D转换芯片介绍 (26)3.2.3 89C52外部总线扩展及片外ROM的连接 (28)3.3控制器输入通道的设计 (30)3.3.1转矩信号的采集 (30)3.3.2电动机电流信号的采集 (31)3.3.3车速信号的采集 (33)3.4控制器输出通道的设计 (34)3.4.1电动机的PWM控制 (34)3.4.2电磁离合器和显示控制电路的设计 (39)3.4.3 电动机保护电路及继电器驱动电路设计 (40)3.5系统供电电源电路设计 (41)3.6系统硬件抗干扰措施 (42)第4章电动助力转向系统的软件设计 (45)4.1 EPS的控制策略 (45)4.1.1 EPS的PID控制 (45)4.2电子动力转向系统各功能模块的软件设计 (48)4.2.1 A/D采集程序 (48)4.2.2 PWM控制程序 (49)4.2.3车速信号采集程序 (51)4.2.4系统主程序 (53)结论 (55)谢辞 (56)参考文献 (57)附录 (59)外文资料翻译 (66)前言转向系统作为汽车的一个重要组成部分，其性能的好坏将直接影响到汽车的转向特性、稳定性和行驶安全性。

模糊控制算法流程

模糊控制算法流程模糊控制是一种基于模糊集合理论的控制方法，它通过建立模糊规则库和模糊推理系统，以模糊关系来描述因果关系，从而实现对系统的控制。

本文将介绍模糊控制算法的流程，并阐述其中的关键步骤。

一、模糊控制算法的流程1.问题定义：首先需要明确要解决的控制问题。

例如，在汽车自动驾驶中，控制问题可以是让汽车保持在道路中心线上。

2.输入输出定义：根据问题定义，确定系统的输入和输出变量。

例如，在汽车自动驾驶中，输入变量可以是车辆位置和车速，输出变量可以是转向角度。

3.建立模糊规则库：根据经验知识或专家经验，建立一组模糊规则。

每条规则包含一个或多个条件和一个结论。

例如，在汽车自动驾驶中，一条规则可以是：“如果车辆偏离道路中心线且车速较快，则增大转向角度”。

4.模糊化：将输入变量的数值转换为模糊集合。

模糊化的目的是将数值转换为模糊的隶属度函数，以描述输入变量的不确定性。

例如，在汽车自动驾驶中，可以将车辆位置划分为“偏左”、“偏右”和“中间”等模糊集合。

5.模糊推理：根据模糊规则和模糊化后的输入变量，推导出模糊的输出结果。

通过模糊逻辑运算（如模糊AND、模糊OR）和模糊推理机制（如模糊关系的合成）来实现。

例如，在汽车自动驾驶中，可以使用模糊推理来根据车辆位置和车速决定转向角度的模糊集合。

6.去模糊化：将模糊输出结果转换为具体的控制指令。

去模糊化的目的是将模糊结果映射到具体的物理量，例如转向角度。

常用的方法有最大隶属度法、重心法和面积法等。

7.控制执行：根据去模糊化后的控制指令，执行对系统的控制动作。

例如，在汽车自动驾驶中，将计算得到的转向角度实施到车辆的转向装置上，以实现车辆的自动驾驶。

8.反馈调整：根据系统的反馈信号（例如传感器测得的车辆位置），对控制算法进行调整以改进控制效果。

这可以通过更新模糊规则库、调整模糊集合划分或改进模糊推理机制等方法来实现。

二、模糊控制算法关键步骤1.模糊规则库的设计：根据问题定义和专家知识，确定合适的模糊规则。

简述电动助力转向系统的控制原理及控制策略。

电动助力转向系统是一种基于电机和电子控制器的转向装置，它可以增强驾驶员的操纵感觉，提高车辆的操控性和安全性。

其主要作用是在车辆转向时，通过电机控制系统向转向系统提供额外的扭矩，从而减轻驾驶员的操纵负担，使车辆更容易转向。

电动助力转向系统的控制原理主要包括以下几个方面：
1. 传感器测量：系统中的传感器可以感知车辆的转向角度、方向盘转动力矩、车速等参数，并将这些数据传递给电子控制器。

2. 控制算法：电子控制器根据传感器测量到的数据进行计算，判断车辆的行驶状态和驾驶员的意图，从而确定电动助力转向系统需要提供的扭矩大小和方向。

3. 电机控制：根据控制算法的输出，电子控制器控制电机输出相应的扭矩，使其作用于车辆转向系统，从而实现转向的辅助作用。

电动助力转向系统的控制策略主要有以下几种：
1. 扭矩反馈控制：根据方向盘转动的力矩大小和方向，电子控制器控制电机提供相应的扭矩，使其与驾驶员施加的力矩相平衡，从而减轻驾驶员的操纵负担。

2. 车速反馈控制：根据车速的变化，调整电动助力转向系统提供的扭矩大小和响应速度，使车辆在不同的行驶状态下都能保持稳定的操控性。

3. 转向角度反馈控制：根据车辆的转向角度，控制电动助力转向系统提供的扭矩大小和方向，使转向更加平滑和自然。

总之，电动助力转向系统的控制原理和控制策略是相互关联的，在实际应用过程中要根据车辆的实际情况和驾驶员的习惯，采用灵活的控制策略，使其发挥最大的作用。

车辆EPS模糊神经网络控制研究

ＨＳＨｄａｌｏｅｔｅｉｇ相比，ＰＰ（ｙｒｕｉＰｗｒｅｒ）ｃＳｎＥＳ系统具有
学模型，设计ＥＳＰ模糊神对模糊控制规则进行实时调通
整，模糊控制器依据汽车行驶速度、向盘操纵转转矩与理想操纵转矩之差及其变化率得到助力转矩。
第一作者简介：袁传义（９６）男，徽寿县人，１７一，安博士，讲师，研究
方向：车辆动态性能模拟与控制。Ｅｍｉ：ａｃｕｎｉｓ．ｄ．ｎ－ａｌｙｎｈａｙ＠ｊｔｅｕｃ。ｕｕ
２期ｌ
袁传义，：等车辆ＥＳ模糊神经网络控制研究Ｐ
５９３７
式（）：等效弹簧的弹性系数；为路面的随９中ｋ为
机作用力。联立上面所建的动力学方程，以得到可
Ｊ＋Ｂ８ｓｓｓ＋Ｋｓ｜：ｅ９
＋Ｋｓ
ｒＰ
＋
（Ｏ１）
Ｊ＋Ｂｍ
图２电动机等效电路
＋＾ｒｍ
＝
詈（１１）
动势常数、速、转电流，和时间ｔ间的关系如之
下：
＋ｒ， ¨ Ｂ＝ｉｆ等
２二自由度汽车转向模型
１２）
Ｕ＝ＬＩ＋Ｒ＋Ｋｂ
（）３
把整车的转向模型简化成二自由度的汽车转
进行了不同转向盘转角阶越输人的仿真计算，证验模型的正确性和控制策略的有效性。

如何提升轻型载货汽车电动助力转向系统的响应速度

如何提升轻型载货汽车电动助力转向系统的响应速度一、引言随着科技的发展和人们对环境保护意识的增强，电动助力转向系统被广泛应用于轻型载货汽车中。

然而，一些用户反映，现有的电动助力转向系统在响应速度上存在不足，影响了驾驶的舒适性和安全性。

因此，本文将重点探讨如何提升轻型载货汽车电动助力转向系统的响应速度，以满足用户的需求。

二、优化电动助力转向系统的控制算法优化电动助力转向系统的控制算法是提升其响应速度的关键。

传统的电动助力转向系统采用PID控制算法，其响应速度较慢。

为了解决这一问题，可以考虑使用先进的模糊控制、神经网络控制或自适应控制算法。

这些算法具有更高的响应速度和较好的抗干扰能力，可以实时调整转向助力的大小，提高转向系统的响应速度。

三、提升电动助力转向系统的传感器性能电动助力转向系统的传感器对于准确感知驾驶员的驾驶意图至关重要。

而一些传感器的精度和响应速度不高，容易导致系统的误判和延迟反应。

为了提升转向系统的响应速度，可以选择更高精度的转向传感器，如霍尔效应传感器或光电传感器。

此外，加强对传感器的校准和维护，确保其工作正常也是必要的。

四、改善电动助力转向系统的电源供应电源的稳定性和可靠性直接影响电动助力转向系统的响应速度。

为了提高系统的响应速度，应该选择高品质的电源，确保供电稳定，避免供电过程中的电压波动和电流过载。

另外，合理的电源管理策略也能有效提升电动助力转向系统的响应速度，如通过优化能量分配、降低功耗等方式来减少能耗。

五、加强电动助力转向系统的机械结构设计电动助力转向系统的机械结构设计对于提升系统的响应速度也非常关键。

应该尽量减小机械传动系统的摩擦损耗，降低传动延迟。

此外，选择合适的轴承和密封件，确保传动系统的灵活性和可靠性，进一步提高响应速度。

六、结论通过优化电动助力转向系统的控制算法、提升传感器性能、改善电源供应和加强机械结构设计，我们可以有效提升轻型载货汽车电动助力转向系统的响应速度。

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《装备制造技术））２０１４年第２期
电动助力转向系统模糊控制算法研究
张传红．陆静平，徐亚茹
（广西大学机械工程学院，广西南宁５３０００４）
摘要：针对电动助力转向系统（ＥＰｓ）对控制系统的实时性、稳定性的要求，提出了一种应用于ＥＰＳ的模糊控制算法，并
ＺＯＮＭＮＭＮＳＺ０ＰＳＰＳＰＭ
３３
ＥｑｕｉｐｍｅｎｔＭａｎｕｆａｃｔｕｉｒｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＮｏ．２，２０１４
表中的模糊控制规则可用模糊关系矩阵尺表示。Ｒ＝Ｕ（Ｅ ×Ｅ × ）
ｌ
表１模糊控制规则表
ＥＣ
全行驶的重要保障。ＥＰＳ的特殊工作环境要求助力电ＥＰＳ模糊控制算法机能够稳定、可靠的频繁启停，这就需要采用更加先２
ＥＰＳ作为一种新型节能、实用的装置将会被大规模应用在各种运输工具上，而ＥＰＳ控制器与助力电制精度，但也存在一定的局限性［１】：ＰＩ控制的本质是机的匹配是ＥＰＳ正常、高效工作的关键。模糊控制是种线性控制，若被控对象具有非线性特性或有参建立在模糊推理基础上的一种非线性控制策略。它变量发生变化，会使得线性常参数的ＰＩ控制无法保不依赖于控制系统的数学模型，对系统参数的变化持设计时的性能指标。为满足ＥＰＳ控制的快速性、稳不敏感，当系统负载、对象参数发生大范围变化及受定性和鲁棒性条件，智能控制方法是最佳选择。其到非线性因素影响时，也能取得好的控制效果。较传中，模糊控制正是智能控制中应用广泛、最为常见的统的ＰＩＤ控制，模糊控制能更好的适应实际生产需方法之一［２］。要及应用。模糊控制器的设计包括模糊化、模糊推理和清晰化三个部分。１ＥＰＳ实验平台２．１输入输出变量的确定及模糊化驾驶员操纵方向盘将其转向意图由扭矩传感器根据电机驱动部位和减速装置安装位置的不转化为扭矩信号输入到控制器，控制器控制助力电同，ＥＰＳ可分为三类：轴助力式、小齿轮助力式和齿条机，实现转向的方向、大小及快慢的变化。选取二维助力式。本文实验所用ＥＰＳ实验平台为轴助力式，主模糊控制器，输入量分别为扭矩传感器的输入扭矩要由ＥＰＳ控制器、扭矩传感器、电动机、减速器、传动偏差ｅ和偏差的变化率ｅｃ，输出量为控制电机转速机构和转向机构等组成。助力电机采用无刷直流电的ＰＷＭ信号占空比。模糊控制器结构如图１所示。
中图分类号：Ｕ４６３．４
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２ — ５４５Ｘ（２０１４ｌ０２－００３３ — ０３
ＥＰＳ控制器主控芯片采用德州仪器（ＴＩ）公司的电动助力转向系统ＥＰＳ（ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｔｅｅｒｉｎｇ，机，ＭＳ３２０Ｆ２８０３５，驱动芯片为ＴＩ公司推出的三相无刷ＥＰＳ）是一种直接依靠电机提供辅助扭矩的助力转向ＴＲＶ８３０１。系统，与传统的液压助力转向系统相比，ＥＰＳ具有很电机前置驱动器Ｄ工作过程为：当转动方向盘时，扭矩传感器检测多优点：仅在需要转向时才启动电机工作，节能环ＰＳ控制器的输入信号，经保；能在不同行驶工况下提供最佳助力，提高转向安转向扭矩并将其作为ＥＰＳ控制器处理生成相应的目标电流控制助力电机，全性；可通过设置不同的程序，快速与不同车型匹Ｅ电机输出相应方向及大小的转矩，经减速器、传动机配，缩短开发和生产周期。车辆转向的实时性、准确性和可靠性是车辆安构等传递给转向机构以实现转向轮的转向。
Ｅ
图１模糊控制器结构
ＮＢ
ＮＢＮＢＮＢＮＭＮＭＮＳＺＯＺＯ
ＮＭＮＢＮＢＮＭＮＳＮＳＺＯＺ０
ＮＳＮＢＮＭＮＳＮＳＺＯＰＳＰＳ
一
进的控制方法来满足这些要求。传统的电机调速系统通常采用ＰＩ控制，ＰＩ控制算法简单，有一定的控
收稿日期：２０１３ — １２ — ０８
基金项目：广西制造系统与先进制造技术重点实验室基金资助项目隅号：１１ — ０３１ — １２Ｓ０３）作者简介：张传红（１９８８一），男，河南信阳人，硕士研究生，研究方向为电机控制。
பைடு நூலகம்
将其应用在ＥＰＳ控制器上组成模糊控制器。兼顾转向的轻便性和平稳性，在ＥＰＳ实验平台上测试所设计的模糊控制器，并在线调整模糊控制参数，使ＥＰＳ转向手感达到最佳。实验结果表明，所提出的模糊控制算法具有良好的跟踪性
能．能满足ＥＰＳ快速、频繁启停以及转向轻便、稳定的要求。关键词：电动助力转向系统（ＥＰＳ）；模糊控制；无刷直流电机