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汽车电动助力转向系统的模糊神经网络控制及优化设计
| 论文题名： | 汽车电动助力转向系统的模糊神经网络控制及优化设计 |
| 关键词： | 电动助力转向;模糊神经网络;自适应控制;台架试验 |
| 摘要： | 电动助力转向(EPS)是近年来发展起来的汽车工程领域的高新技术，代表着汽车动力转向技术的发展方向。EPS是一个机械装置和电气装置紧密结合的系统，要使EPS系统按所设计的控制方法实现优良的转向操纵性能，必须深入研究EPS子系统与整车大系统之间的性能匹配问题，其中，EPS助力特性的匹配以及EPS助力电机转动惯量、减速机构传动比、扭矩传感器刚度的匹配设计是决定EPS及整车转向操纵性能的关键问题。本文主要对电动助力转向系统的控制方法和EPS主要参数的匹配及试验技术进行了研究和探讨。 首先，对汽车电动助力转向系统的结构及其动力学特性进行分析，建立了三自由度汽车模型与EPS系统集成的数学模型。在此基础上，通过对EPS助力特性的分析，给出了装有EPS系统的汽车转向操纵性能的评价标准，对转向灵敏度和转向路感这两个重要指标进行了深入研究，并建立了EPS主要设计参数和控制参数的稳定性判别准则。 其次，在分析常用的三种助力特性曲线的基础上，提出了助力特性的设计原则。通过对常规助力控制和阻尼控制模式的分析，提出了基于模糊T—S模型的模糊神经网络方法来确定助力电机的目标电流，用单神经元自适应控制器跟踪目标电流的EPS控制策略，将常规助力控制和阻尼控制集成到一个控制算法中。仿真结果表明，该控制策略对抑制汽车高速行驶时转向盘回正时的摆振现象有一定的效果，并能较好地满足助力要求。 然后，从结构选择和参数匹配两个方面分别研究了助力电机、减速机构及扭矩传感器的匹配问题。通过仿真计算，分析了EPS主要参数对汽车的转向灵敏度、路感、转向盘把持力矩及整车动态性能的影响，给出了EPS主要参数的设计原则。从理论上分析了EPS助力电机与减速机构传动比、转向系传动比以及转向盘转速之间的匹配关系，以转向灵敏度和转向路感为目标函数，建立了EPS系统参数的多目标优化设计模型，并采用遗传算法对EPS系统的主要参数进行了优化设计。 最后，设计开发了以ARM S3C44BOX单片机为核心的EPS控制器及相应的控制软件。为了验证所设计的EPS控制系统的实际效果，设计了采用微型客车轮胎及悬架零部件的1/4车辆EPS试验台，进行了相关的试验。试验结果表明，在原地和车速为5km/h的工况下，转向轻便性分别提高了69.5％和56.3％。电机电流能够很好的跟踪转向阻力矩的变化。在车速为5Km/h的工况下，路面的随机输入对转向盘的把持力矩峰值影响降低了40.9％，转向手感较好。试验结果与仿真结果基本吻合，表明采用本文设计的电动助力转向系统及其控制方法和优化匹配方法正确，具有较好的应用效果。 |
| 作者： | 毛建伟 |
| 专业： | 载运工具运用工程 |
| 导师： | 陈龙 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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