EPS系统助力特性与控制策略研究

介绍了通过模糊控制器确定EPS系统(电动助力转向系统)助力特性的方法,建立了EPS系统模型及MATLAB/Simulink仿真模型,研究了常规PID控制策略和模糊控制策略,并在MATLAB/Simulink环境下进行了仿真。仿真结果表明,汽车加载EPS系统后,系统能更快的进入稳定状态,而且转向轻便性也得到了提升,另外,对比两种不同的控制策略,模糊控制策略反应时间更短、响应更快。     

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模糊控制的汽车电动助力转向系统助力特性研究

概述了电动助力转向系统(EPS)的结构和工作原理,在分析电动助力转向系统数学模型的基础上,构建了基于MATLAB/Simulink的电动助力转向系统仿真模型。采用PID模糊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:与未加EPS系统的车辆相比,采取基于PID模糊控制的EPS系统使车辆具有良好的助力转向性能,验证了控制策略的有效性。     

客车循环球式EPS系统建模与助力特性控制策略

建立了客车用循环球式电动助力转向系统主要模块的数学模型,并基于MAtlab/simulink构建了系统仿真模型.提出了"转矩传感器输出信号的比例-微分 助力电动机角速度反馈"的助力特性控制策略,可以按需改变EPS系统的阻尼,减小车辆行驶过程中转向轮摆振,兼顾转向的轻便性与稳定性;电动机的电流环采用自适应模糊PID控制策略.仿真结果表明:助力特性算法十分有效,能显著提高汽车转向系统的动态性能.     

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.     

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.     

电动助力转向系统助力控制策略研究

电动助力转向系统(EPS)是一种新型的转向系统。简化EPS系统结构,建立系统数学模型,选择PID控制作为系统的助力控制策略。在MATLAB/Simulink平台上建立基于PID控制的EPS系统助力控制仿真模型。仿真结果表明:转向盘转矩恒定时,随着车速增大,输出目标电流逐渐减小,则EPS系统提供的助力减小;车速恒定时,转向盘转矩越大,输出的目标电流越大,则EPS系统提供的助力也越大。从仿真结果可以看到采用的PID控制策略满足EPS系统对低速时转向轻便性,高速时操纵稳定性的要求。     

基于Matlab的EPS系统转向特性研究及仿真分析

汽车的转向操控特性主要取决于电动助力转向(EPS)系统的机械结构特性和电气控制特性,从EPS系统的机械结构方面来看,提升其转向特性的空间不大,但EPS系统的控制策略和电气控制方面还是有很大的提升空间。基于EPS系统的工作原理,分析了其力矩传递函数,结合EPS系统转向的动态特性要求,建立了EPS电机的电流控制方程。在Matlab中建立了相应的动态仿真模型,并对EPS系统的转向特性进行了仿真分析。研究了K_P、K_i、K_d参数对EPS系统转向特性响应输出的影响规律,为EPS系统的控制优化提供了技术支持。     

基于自定义神经网络的EPS助力特性研究

对电动助力转向(EPS)系统的助力特性进行了分析,并利用搭建的自定义神经网络模型对助力特性曲线进行预描,在MATLAB中得到的仿真结果是一组非常理想的助力曲线。这表明该自定义网络能有效预测EPS的助力特性,同时也为后期的回正控制策略研究提供了思路。     

汽车电动助力转向系统发展综述

综述了国内外汽车电动助力转向(EPS)系统的发展现状,介绍了电动助力转向系统的结构、类型及其特点。分析对比了国内外电动助力转向系统建模及控制策略,展望了电动助力转向系统的发展趋势,指出电动助力转向技术代表未来汽车动力转向技术的发展方向之一,并将在动力转向领域占据主导地位。     

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。     

无传感器式交流电动助力转向系统直接转矩控制

永磁同步电动机驱动的电动助力转向系统已成为发展方向,为适应交流电动机特点,基于模糊规则的助力-回正特性,采用扩展卡尔曼滤波估算定子磁链与位置,利用直接转矩控制算法对助力电动机进行控制,以提高电动机响应速度与精度。参照国标对该系统的转向轻便性与回正性能进行了仿真,结果表明提出的系统在电动机助力后转向效果明显,方向盘平均操作转矩减小45%,转向轮回正时间缩短了50%。台架试验结果显示,系统动态响应快,能够很好地完成助力控制目标。     

电动助力转向系统机械与控制参数集成优化

建立了电动助力转向(EPS)系统的动力学模型,采用模糊神经网络控制策略进行了系统的控制,在提出目标函数的基础上,用遗传算法对EPS系统机械参数和控制参数进行集成优化。仿真结果表明:采用集成优化方法能使EPS系统的机械参数和控制器参数的匹配更合理,可以提高汽车的操纵性能。     

电动助力转向综合前馈和模糊PID反馈的电流控制算法

针对电动助力转向中的电流跟随控制问题,通过建立系统数学模型,分析系统型别,研究了常规PID控制和模糊PID控制在电流控制中的不足,采用前馈和反馈综合控制的思想,提出了综合前馈和模糊PID反馈的电流控制算法。通过实验对比表明,前馈和模糊PID反馈的综合控制方法可显著提高电流跟随控制的稳定性、快速性和准确性。     

电动助力转向系统对汽车操纵稳定性的影响

在电动助力转向系统中引入横摆角速度反馈传感器,建立了包含电动助力转向系统的人-车系统数学模型;经模拟仿真分析,表明该模型在EPS中引入横摆角速度负反馈可以显著改善前轮角阶跃输入下车辆的横摆角速度的瞬态响应;并且EPS助力矩响应曲线上升平稳缓慢,有利于汽车在低附着系数路面高速转向行驶时的操纵,从而提高汽车的行驶安全性。     

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。