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汽车电动助力转向系统的控制策略研究
奇瑞汽车工程研究院 李海艳
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摘要：以电动助力转向系统的控制逻辑为研究对象，针对汽车助力系统的非线性、参数时变性的情况，应用动态响应好、适应能力强的模糊控制策略对转向的助力进行控制，利用Matlab的模糊逻辑工具箱构建助力特性的控制规则。同时，针对配备电动助力转向系统后车辆的回正性能变差的问题，使用模糊控制与PD 控制分段控制的方法来改善车辆的回正性能。以奇瑞某款汽车为例，通过Adams 与Matlab 构建电动助力转向系统控制模型并进行联合仿真。仿真结果表明，模糊控制很好地跟踪了助力的特性曲线，能获得较理想的转向助力效果。同时，模糊控制与PD 控制分段控制的方法也明显的改善整车的回正性能。
关键词：电动助力转向 模糊控制 回正控制
1 前言
电动助力转向系统（EPS）根除了液压动力转向系统在系统布置、安装密封性、能量损耗、操作灵敏度及噪声等方面的固有缺陷，并且具备了液压动力转向系统所不能比拟的许多优点。
近几年来，电力电子技术的飞快发展及控制理论和信息技术的进步为电动助力转向的实现提供了质优价廉的电子器件和实用的控制策略。目前，电动助力转向系统已应用到国内外很多车型上，具有非常广阔的应用前景。
电动助力转向系统以电机作为执行器，根据车辆行驶状态，利用电子控制装置使电动机产生合适的大小和方向的辅助动力来驱动转向系统，以达到转向轻便灵敏的目的。模糊控制是一种以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制。作为一种非线性控制算法，其对于非线性、复杂对象的控制显示了鲁棒性好、上升时间快的优点。本文利用模糊控制理论设计了合适的转向助力的控制策略。
随着电机的引入，电机的惯量、阻尼和摩擦对转向系统的回正性能带来了不良的影响，车辆回正的性能下降。因此，本文利用模糊控制及PD 控制各自的优点，使用了模糊控制与PD控制分段控制的方法来改善系统的回正性能，并产生了良好的效果。
2 转向助力控制策略建立
EPS 在转向过程中为了减轻方向盘的操纵力，通过蜗轮蜗杆减速机构把电动机助力转矩作用在转向轴上，使转向操纵轻便灵敏。助力控制是EPS 的基本控制策略，决定着EPS 是否具有合适的助力性能。
助力特性是指助力随汽车运动状况和受力状况变化而变化的规律。理想的助力特性应能充分协调好转向轻便性与路感的关系。常用的助力特性有直线形、折线形和曲线形。直线形确定简单、便于控制系统设计，调整也简便。但对于输入力矩的高、低区域不能区别对应，路感单一，无法很好协调路感和轻便性的关系；曲线形的每条曲线自身都能针对高、低力矩输入区域进行变化，但在确定过程中需要大量和稠密的理想转向盘力矩特性信息，故确定和调整都不容易；折线形的优、缺点则介于二者之间[1]。
由于模糊控制采用一对输入输出对应一条控制规则的控制方法，因此，针对不同的输入调整控制规则就可实现曲线形的助力特性，并且设计和调整都很方便。
2.1 转向助力的模糊控制器设计
2.1.1 建立输入输出变量的模糊空间
本文选择方向盘力矩输入Td 和车速信号v 作为模糊控制器输入，以电机产生的助力矩i作为输出的单变量二维模糊控制器结构。模糊推理方法采用广泛使用的Mamdani 型推理方法。
首先设定Td、v 和i 的基本论域、量化因子及模糊集。Td 和v 的模糊集分别为[极慢,很慢,偏慢,偏快,很快,极快]和[非常小,很小,偏小,偏大,很大,非常大]。分别用[T1,T2,T3,T4,T5,T6]及[V1,V2,V3,V4,V5,V6]表示。由于助力矩i 在转向盘输入力矩的大小区域内变化较大，为控制合适的输出，保证灵敏舒适的操控性能，将助力矩的模糊集划分为9 个模糊集，分别为[零,极小,很小,较小,偏小,偏大,较大,很大,极大]，用[i1,i2,i3,i4,i5,i6,i7,i8,i9]来表示[2]。
为达到助力快速响应的目的，设定输入输出变量均服从三角形曲线隶属度函数。
2.1.2 模糊控制规则的建立
模糊控制规则描述了输入量和输出量的关系，表达了人们对被控对象的执行控制时的判别过程。助力矩的设计应遵循以下几个基本要求：
1) 在方向盘转矩小于1N•m时，助力矩为零，以便驾驶者有保持较好的路感和节约电能；
2) 转向盘输入力矩较小的区域内，为保持较好的路感，助力输出应较小。转向盘输入力矩较大的区域内，为使转向轻便，助力输出应较大；
3) 助力矩增加到一定值时应保持恒定, 以便驾驶员可以明显感到路面反力的增加，指导安全驾驶，并且避免电动机因负荷过大而出现故障；
4) 随着车速的升高，施加的转向助力应逐渐减小，以便驾驶员获得良好的路感，保证行车安全；
5) 助力大小过渡要平滑，以避免操舵力出现跳跃感；
按照以上几条原则，建立了模糊控制规则。应用控制规则时还需要根据具体车型参照理想助力矩的要求进行具体设计及调试[3]。图1 所示的是由模糊规则构成的助力曲线脉谱图。图1 中所示的是正向助力矩的设定，反向助力矩的设定与此图对称。

（图片）

图1 助力曲线脉谱图

2.1.3 解模糊
通过模糊规则得到的助力矩输出量是模糊量，需通过解模糊过程得到清晰量。本文采用广泛使用的加权平均法，该方法产生的解模糊结果更容易得到平滑的输出曲面，减小输出助力矩的波动。
2.2 仿真系统模型建立
本文以奇瑞公司某款微车为例， 在ADAMS 中建立整车的动力学模型， 并与Matlab/Simulink 进行联合仿真，构造了图2 所示的转向助力模糊控制框图。

（图片）

图2 转向助力控制框图

3 主动回正控制策略设计
3.1 主动回正控制策略设计
由于电动助力转向系统以电机作为执行器，而电机的惯量和阻尼又对系统的回正性能有比较大的影响，因此，必须在基本助力控制的基础上，引入其它控制策略，改善系统的回正性能。主动回正主要包括两个方面：一是回正控制，当车辆低速行驶时，依靠电机施加外力矩，是转向盘迅速准确的回到中间位置。另一个是主动阻尼控制，当高速回正时，为防止超调，利用电机的转矩对系统的阻尼作用，使方向盘回到中间位置而避免超调[4,5]。
本文用模糊控制和PD 控制分段控制的方法对整车的回正性能进行控制。当车辆进入回正过程后，如果方向盘转角大于某一阈值时，使用响应速度快、易于调节的模糊控制进行控制。当转向盘转角小于某一阈值时，使用控制精度高、动态性能好的PD 控制。主动回正控制原理如图3 所示。

（图片）

图3 回正控制的分段控制图

3.2 控制器的设计
回正控制以方向盘转角作为关注对象，因此选择转向盘转角及其变化率为输入，以助力矩为输出。控制器同样采用Mamdani 推理方法。考虑对回正性能快速与准确性的要求，将方向盘转角20 度作为模糊控制与PD 控制的分界点。
此处仍然使用三角形函数形式作为输入输出变量的隶属度函数。对于方向盘转角，由于方向盘转角在正常行驶情况下，一般在左右转1 圈内运动，因此需要对于此区间的三角形函数设计的比较窄瘦些，使此处的变量反应更灵敏些。对于方向盘转角变化量，我们比较关心方向盘转角回正速度较大时其对车辆回正超调性能的影响。因此，需要将方向盘转角变化率较大的区域内的隶属度函数处理的窄瘦些。输出助力矩的隶属度函数则在中间区域内采用均布的较两侧细密的等腰三角形函数形式。
依据转向盘回正规律，制定模糊规则表。
对于PD 控制部分，需要根据车型不断调试控制系数。既要保证车辆回正性能的要求，又要避免驾驶员在整个回正过程中操舵力出现跳跃变化。
4 控制策略结果验证
4.1 转向助力控制策略的分析验证
基于转向助力的联合仿真模型，对整车进行正弦波转角输入用来模拟车辆变线时的操作。分别分析了21km/h、40km/h、65km/h、80km/h 和97km/h 下，转向助力施加后车辆侧向加速度达到0.3g 时方向盘力矩值的大小。本文以通用公司1999 年测试的0.3g 时理想的转向盘力矩为初步参考目标，图3 为带助力控制的车辆转向力矩与目标值的对比情况。由图3 可见，加入助力控制后的方向盘力矩值与理想力矩差距很小。图4 为车速在65km/h 时，车辆对于正弦转向角输入产生的转向盘力矩响应在有、无助力两种情况下的对比图。从图4 可见，助力转向系统在驾驶员换道或避障操作时，有效地减轻了转向手力，并且保证了小力矩范围内的路感没有受到影响（出于保密原因，本文对部分结果数据进行了处理，仅供参考）。

（图片）

图3 助力控制与目标值对比 图4

（图片）

图4 65km/h 时转向盘力矩对比

4.2 主动回正控制策略的分析验证
为便于评价控制后的回正效果，分别仿真车辆在低速(v=20km/h)及高速(v=80km/h)下有、无回正控制下车辆回正情况。使汽车分别在低速及高速情况下沿某一圆弧路径行驶，模拟汽车回正过程中的转向盘转角的变化情况。图5、6 分别表述了车辆在低速及高速过程中方向盘转角的变化情况。由图5 可见，在汽车在低速转弯回正时，分段控制能快速、准确的回正，消除了原有的回正不足现象。由图6 可见，汽车在高速回正时，出现了回正超调现象，经过控制后，明显改善了原有的回正超调现象。

（图片）

5 结论
通过理论分析及联合仿真结果，得到以下结论：
1）以模糊控制为基础的电动助力转向系统可以获得不同的助力特性，满足车辆不同工况下行驶时转向轻便性和良好路感的需求。
2）在主动回正控制方面，设计了基于转向盘转角的分段控制方法，利用了模糊控制和PD控制的各自优点，实现转向盘转角的快速、准确回正。
3）由仿真分析对比结果验证了该方法的可行性，可以为电动助力转向概念设计和实车性能调校开发提供控制策略方案优化，从而提高工作效率、缩短开发周期。
参考文献
1. 张昕. 电动助力转向助力特性的仿真分析[D]. 吉林大学汽车工程学院, 2003:53-70.
2. 王秀雷，毛务本. 模糊控制理论在EPS 控制中的应用[J].拖拉机与农用机械. 2006（1）
3. Gary P. Bertollini, Robert M. Hogan. Applying Driving Simulation to Quantify Steering Effort Preference as a Function of Vehicle Speed. SAE. Paper No. 1999-01-0394.
4. 曾群，黄菊花. 汽车电子助力转向的模糊PD 控制器设计[J].汽车电子. 2007
5. 孟涛，等. 电动助力转向系统的回正与阻尼控制策略研究[J].汽车工程. 2006 3/5/2011

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