基于ADAMS的电动助力转向系统助力特性研究

助力特性是研发电动助力转向系统的力特性曲线的类型,在ADAMS/Car模块下建立装备EPS系统的虚拟样机,在获取助力特性曲线的特征参数的基础上拟合车速感应型助力特性曲线.经过台架试验,结果表明所提出的车速感应型助力特性曲线的合理性和正确性,为EPS系统性能的提高及后续研究提供了理论依据和参考.     

电动助力转向系统助力特性曲线的分析与改进

介绍了电动助力转向(EPS)系统助力特性的基本要求,分析了理想特性曲线和3种常用特性曲线的特点,在常用特性曲线的基础上,提出了多段助力特性曲线,给出了改进的助力特性表达式、实现方法和优点,静态试验效果良好。     

基于MATLAB的EPS控制系统仿真模型的设计与研究

电动助力特性对于安装了EPS的汽车的操纵稳定性有重要影响。对EPS的动力学模型、助力特性、助力控制策略进行了分析,并在MATLAB环境中建立了EPS的控制系统模型,仿真结果表明此设计有效。     

模糊控制理论在EPS控制中的应用

以某一汽车的电动助力转向系统(EPS)电子控制器(ECU)为研究对象,利用电动助力转向系统试验台,通过数据采集,获取了电动助力转向系统助力特性和输入(转向盘扭矩、车速)-输出(电动机电流)数据对,依据模糊控制理论,将数据对转变为模糊控制规则,进而利用MATLAB的模糊逻辑工具箱构建了电动助力转向的模糊控制系统,并将这些规则导入进此系统,再利用MAT-LAB的S imu link模块进行了仿真分析,然后编制程序进行了试验验证。最后得出结论:基于输入-输出数据对的模糊控制系统可以很好地跟踪电动助力转向系统的特性曲线,模糊控制作为在线的实时控制可以满足EPS的动态要求,为模糊控制理论在EPS中的实际应用提供了依据。     

汽车电动助力转向单片机控制系统设计与试验研究

通过对车辆电动助力转向系统的结构及其动力特性进行分析,建立其数学模型,采用飞利浦公司的8位高性能微控制器P87C591,自主设计了一种自调整因子的模糊控制电动助力转向系统,并进行了实车试验.结果表明,自主设计研发的EPS助力效果明显,与进口EPS性能十分接近.     

模糊神经网络控制方法及其仿真研究

在对电动助力转向系统(EPS)的结构及性能分析的基础上,应用整车三自由度数学模型对汽车操纵稳定性进行分析,并采用模糊神经网络控制对系统进行了电动助力转向系统不同参数特性的计算机仿真,仿真结果显示了EPS的主要参数对整车操纵稳定性的不同影响,为EPS的改进设计提供了依据。     

基于PID参数模糊自适应的汽车EPS助力特性研究

在分析电动助力转向（EPS）系统结构及动力学特性基础上,构建了系统动力学模型和仿真模型.根据助力电机目标电流决策设计了助力特性曲线,同时采用自适应模糊PID控制策略对电动机目标电流进行闭环跟踪控制.通过对比仿真结果中目标电流响应速度、跟踪性等转向参数表明：该控制策略能够提高电动转向控制系统响应性、跟踪性能,使得汽车具有更好的转向性和操作稳定性.     

基于Freescale的汽车电动助力转向控制器研究

介绍了电动助力转向系统的结构原理和系统组成。在研究助力转向控制原理的基础上,设计了基于Freescale 9 s12Xdp512的汽车电动助力转向的控制器,通过方向控制电路、电机驱动电路和PWM脉宽调制技术实现对电机的控制,并对EPS转向助力特性进行了仿真分析。     

电动助力转向系统助力特性的仿真研究

首先建立了电动助力转向系统数学模型,然后分析了助力特性曲线的特征形式以及它对转向轻便性和路感的影响,最后结合系统的控制特性建立MATLLAB/Simulink仿真模型,对电动助力转向系统助力特性、稳定性、跟随性、轻便性和路感性进行分析和研究。     

基于模糊自调整PD控制的EPS助力特性

在对EPS的结构及其动力特性进行分析的基础上，建立其运动方程，设计了一种双模糊表自调整PD控制器，可使EPS实现理想的助力特性。对其进行了仿真计算，结果表明这种模糊自调整PD控制器与单独PD控制器相比，具有更好的控制效果和鲁棒性。     

电动助力转向系统转向性能的客观评价

针对电动助力转向的结构特点，分析了电动助力转向对汽车转向性能的影响，提出从转向轻便性、转向回正性、转向盘中间位置区域性能、转向盘振动、随动灵敏度和助力特性等方面进行电动助力转向系统转向性能的客观评价，并探讨了相应的评价指标，对电动助力转向助力控制规律、基本设计参数以及相关试验标准的确定有指导意义。     

电动助力转向与主动悬架模糊神经网络集成控制

在建立汽车电动助力转向和主动悬架系统的集成模型基础上,利用神经网络自适应学习功能推导集成系统模糊控制规律,设计了模糊神经网络控制策略,对转向行驶工况下的集成系统进行了大量的计算分析。研究结果表明,采用所提出的集成控制策略能有效地实现对汽车平顺性、操纵稳定性、安全性的集成优化,从而使得整车动力学性能得到较大改善。     

装载机线控转向路感控制策略

设计了铰接式装载机线控转向系统,在分析装载机路感特性的基础上,提出系统控制策略,并设计了一种基于BP神经网络整定的自适应PID控制器,实现了PID参数的在线调整。仿真和实验结果表明,该控制器可使线控转向系统实现理想的路感特性。     

抓草机电动助力转向系统的控制与仿真研究

为了改善农用抓草机的转向操纵灵活性、减轻驾驶员的劳动强度,设计了一种适合抓草机的电动助力转向控制策略。根据简化的抓草机电动助力转向物理模型,给出了抓草机电动助力转向系统的数学模型;设计了合适的助力特性曲线,采用PID和直流斩波控制策略对电动机目标电流进行闭环跟踪控制。仿真结果表明:助力特性与所设计的助力特性基本一致,且随着车速提高,转向盘上的转矩也相应增加。设计的控制要求策略既提高了转向的轻便性,又保持了驾驶员的路感,可满足抓草机在转向操作稳定性要求。     

四轮驱动电动汽车差动助力转向系统联合仿真与试验

基于AMESim软件建立了四轮独立驱动电动汽车动力学仿真模型,并应用Matlab/Simulink建立了差动助力转向控制系统模型,在此基础上研究了旨在降低转向盘手力和辅助转向轮回正的左右前轮转矩分配控制策略,并采用后轮差动实现车辆横摆校正。联合仿真结果表明,该差动助力转向控制策略在满足转向轻便性、路感回馈及辅助回正基本要求的同时,还可以补偿前轮差动驱动对车辆稳定性的影响,提高了差动助力转向技术的实际应用能力。通过差动助力转向控制系统的快速原型实车双移线道路试验进一步验证了该系统的转向助力可行性和路感保持能力。     

电动助力转向系统建模与补偿控制策略

分析了电动助力转向系统各组成部分的数学模型,建立了基于Matlab/Simulink的电动助力转向系统仿真模型。构建了电动助力转向系统的两层控制策略,上层控制策略采用基本助力控制和补偿控制的方法确定目标电流,下层控制策略通过PID调节器完成对目标电流的准确跟踪控制。仿真结果表明,设计的控制策略解决了转向轻便性和路感的问题,同时改善了转向的动态效果和回正能力。     

基于DSP的轮式特种车辆电动助力转向控制系统的设计

介绍了轮式特种车辆用电动助力转向系统的组成以及助力力矩的控制策略。给出了以无刷直流电动机为助力电动机,以DSP电动机专用控制芯片TMS320LF2407A为核心的控制器设计方案,介绍了主控制器和助力电动机驱动部分的硬件电路设计及软件流程。试验结果,表明本文所提出的设计方案具有较高的可靠性以及良好的助力特性。     

RBF神经网络增量式PID自动转向控制系统设计

平地机在田间作业环境下存在复杂非线性时变系统,很难建立精确模型,而传统的PID控制仅仅局限应用于线性系统,控制效果不佳等问题。为了提高田间作业时的转向控制精度,提出了一种基于RBF神经网络增量式PID的控制方法。该方法采用RBF神经网络对增量式PID增益参数进行自适应调整和辨识,并针对控制模型通过仿真实验对比分析了所提出的RBF神经网络增量式PID控制方案与传统PID在平地机转向控制中对方波轨迹跟踪的效果,从而验证了所提出的RBF神经网络增量式PID控制方案的优越性。结果表明:该控制方法对复杂非线性的平地机转向控制系统具有良好的适应性、鲁棒性和实时性,取得了令人满意的控制效果,为后续农业机械自动导航转向控制实际应用环境控制策略的制定提供了有价值的参考。