电动助力转向系统由电动助力机直接提供转向助力，辅助驾驶员控制汽车的行驶方向；已广泛应用到燃料汽车和新能源乘用车上，它与液压助力转向系统（Hydraulic Power Steering，简称HPS），相比具有诸多优点：包括助力特性可调、降低燃油消耗、提高主动安全性、节能环保等[1]。 纯电动商用车大都使用电动液压助力转向系统（Electronic-Hydraulic Power-assisted System，简称EHPS），然而纯电动商用车质量大，又没有发动机，又EHPS工作过程复杂，需要能量转化：电能-动能-压力，然而在驱动传统的液压转向系统工作[2]。在这样的能量的转换过程中，会导致能量的浪费和转向系统的灵敏性，也会出现转向时间滞后的情况，对驾驶员的素质有所要求，增加驾驶员的疲劳程度。为了解决这些问题，在纯电动商用车上使用EPS系统，EPS系统由ECU控制单元、传感器、减速器、电动机和转向器组成，传感器获得信号传递给ECU控制单元，再有ECU控制单元以电信号传递给执行机构，然后实现助力转向[3]。纯电动商用车比乘用车的质量大很多，在相同的工况下需要的助力也大，如果使用EHPS系统，浪费的能量要多很多。纯电动商用车EPS系统可以直接通过电池对系统供电，既能够提高车辆的稳定性和驾驶的舒适性，又能减低能量的消耗。本文对3-4t的纯电动商用
第一中文车电动助力系统助力转向特性进行研究，并使用Matlab/Simulink和Trucksim软件进行联合仿真，验证EPS助力特性的合理性。
1 EPS的工作原理及数学建模
1.1 EPS的工作原理
涂料分散机电动助力转向系统由电子控制单元、扭矩传感器、车速传感器、助力电机、减速机构组成；省去了液压动力转向系统所必需的动力转向油泵、软管、液压油、传送带和装于发动机上的皮带轮，既节省能量，又保护了环境[4]。驾驶员作用在转向盘的力矩大小，通过扭矩传感器将信息传送到电子控制单元，同时车速传感器将车速信息传送到电子控制单元；电子控制单元根据输入的力矩大小和车速的大小来确定电动助力矩，进而控制助力电机输出准确的扭矩和方向，通过减速机构进行增扭得到电动助力转向系统的助力矩，作用在转向系统上，实现转向[5]。
图1：EPS的机构图
并对其每部分分别进行数学建模如下：
方向盘转向轴数学模型：
（1）
移动感应器 （2）
（3）
助力电机模型：
（4）
（5）
（6） （7）
齿轮齿条模型：
（8） 圈套器
Js为方向盘和上端转向轴转动惯量；Bs为方向盘及上端转向轴阻尼系数；θs为转向盘及上端转向轴转角；Td为驾驶员转矩；Ts为转矩传感器输出转矩。Ks为转向柱刚度；θc为下端转向轴输出转角。Mr为当量齿条质量；Br为当量齿条阻尼系数；Kr为齿条等效弹簧刚度；Km为电机刚度；rp为小齿轮半径；xr为齿条位移；G为减速器传动比。Jm为电机转动惯量；
Bm为电机的阻尼系数；Tm为电机的电磁转矩；Ta为电机提供的助力力矩；θm为电机转角,I为电机电流，Kt为电机转矩常数，Ke为电机反电动势系数；U电机控制电压；R为电机电枢电阻；L为电机电感。
Js=0.04,Mr=32,Bs=0.361,Ks=115,Br=653.2,Jm=0.00047,Bm=0.00334,Km=125,Kt=0.1,rp=0.0078,G=16.5,Ke=0.1,L=0.0015,R=0.1,Kr=3200
本文使用的纯电动商用车的电控制技术和智能化水平都不是很高，所以选择较为简单的，容易实现的直线型助力特性曲线。所使用的助力特性曲线如图2所示：
图2 助力特性曲线
选择适当的控制方式对EPS而言至关重要。本文首先将PID控制和模糊控制的优点相结合，弥补了PID控制单独使用时自适应能力能差和模糊控制单独使用时动态品质差的缺点，提高控制系统的整体性能；然后使用神经网络算法将参数进行修正。在模糊控制中得到输入输出，再导入神经网络中进行学习，把隶属函数的中心值和宽度进行改变，从而神经网络的BP算法使用联想记忆功能记忆模糊规则。神经网络模糊PID控制器原理图如下所示
图3 神经网络模糊PID控制器原理图
Simulink中搭建神经网络模糊PID仿真控制器，如下图所示：
图4 神经网络模糊PID控制器模型
然后在根据数学建模原理和空间状态方程建立EPS系统BP神经网络模糊PID控制器Simulink模型，如下图所示：
图5 u型玻璃幕墙EPS系统切筋神经网络模糊PID控制器Simulink模型
仿真结果
分别以恒定的速度和阶跃信号作为方向盘输入，然后助力转矩作为输出，对EPS系统进行仿真。在20Km/s、40Km/s、60Km/s的车速下将模糊PID和PID两种控制器进行对比，得到的结果如图4所示。
图6 不同车速PID与模糊PID仿真结果对比
预期结果：需要建立simulink和truckSIM联合仿真模型，同时需要神经网楼模糊PID控制器建立仿真模型，simulink模型要和图5差不多，模型中包含助力曲线，神经网楼模糊PID控制电机的电流。结果要像图6一样，在20Km/s、40Km/s、60Km/s车速不同条件下EPS输出扭矩在神经网络模糊PID控制下的效果要比其他控制器好，需要得到助力效果、回正效果和横摆角速度阶跃响应效果图，图中要有模糊PID和神经网络模糊PID的对比效果。
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议