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電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)隨動(dòng)特性仿真

2013-07-25 07:11萬(wàn)思彤
關(guān)鍵詞:齒條控制策略助力

陳 克,萬(wàn)思彤,李 鐸

(沈陽(yáng)理工大學(xué) 汽車與交通學(xué)院,遼寧 沈陽(yáng) 110159)

EPS電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng),是一種目前應(yīng)用廣泛的汽車動(dòng)力轉(zhuǎn)向技術(shù).隨著微電子控制技術(shù)在汽車領(lǐng)域的廣泛使用,以及世界節(jié)能環(huán)保兩大主題的推廣,EPS的優(yōu)越性越來(lái)越突出,成為轉(zhuǎn)向技術(shù)研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)內(nèi)容[1].EPS系統(tǒng)必須隨時(shí)根據(jù)駕駛員的操作,提供漸進(jìn)隨動(dòng)的轉(zhuǎn)向助力動(dòng)作,所以系統(tǒng)必須有很高的跟蹤性能,很好的穩(wěn)定性、魯棒性等.

在早期EPS系統(tǒng)研究與開發(fā)中,采用較多的一種控制方法是:采用PID控制器對(duì)助力電機(jī)電流進(jìn)行閉環(huán)控制,來(lái)實(shí)現(xiàn)EPS系統(tǒng)的助力控制[2].傳統(tǒng)PID控制器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,具有一定的魯棒性,容易實(shí)現(xiàn),穩(wěn)態(tài)無(wú)靜差,控制精度高[3].但PID電流控制方法存在以下問題:PID參數(shù)只能通過大量試驗(yàn)獲得,不易獲得最優(yōu)的參數(shù);系統(tǒng)抗干擾性能較差,容易產(chǎn)生轉(zhuǎn)向振動(dòng),轉(zhuǎn)向路感不易調(diào)整等[4].傳統(tǒng)的PID控制并不能夠很好地解決EPS系統(tǒng)的非線性問題[5].只能在系統(tǒng)參數(shù)固定不變的情況下基本滿足控制要求,無(wú)法處理系統(tǒng)的不確定性.為了克服傳統(tǒng)PID電流控制方法的不足,本文將模糊控制理論思想與傳統(tǒng)的PID控制相結(jié)合,設(shè)計(jì)出模糊自適應(yīng)PID控制器.在動(dòng)態(tài)過程中實(shí)時(shí)在線調(diào)整PID參數(shù),增強(qiáng)了系統(tǒng)的穩(wěn)定性指標(biāo).

1 EPS系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型

根據(jù)電動(dòng)機(jī)布置位置的不同,EPS系統(tǒng)可分為轉(zhuǎn)向軸助力式、齒輪助力式和齒條助力式3種類型,本文研究轉(zhuǎn)向軸式助力式.EPS系統(tǒng)主要包括機(jī)械式轉(zhuǎn)向器、轉(zhuǎn)矩傳感器、減速機(jī)構(gòu)、離合器、電動(dòng)機(jī)、電子控制單元(Electronic Control Unit,ECU)和車速傳感器等.

將復(fù)雜的EPS系統(tǒng)簡(jiǎn)化為只包含轉(zhuǎn)向盤和轉(zhuǎn)向軸、電機(jī)、齒輪齒條機(jī)構(gòu)、轉(zhuǎn)向前輪組件4個(gè)重要?jiǎng)恿W(xué)元件的EPS物理模型.物理模型如圖1所示.圖中,θc為轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角位移;Jc為轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;bc為轉(zhuǎn)向盤阻尼系數(shù);Kc為轉(zhuǎn)矩傳感器扭轉(zhuǎn)剛度;G為電動(dòng)機(jī)減速機(jī)構(gòu)傳動(dòng)比;Jm為電動(dòng)機(jī)及蝸桿傳動(dòng)慣量;θm為電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)角;Tm為電動(dòng)機(jī)提供的助力轉(zhuǎn)矩;bm為電機(jī)阻尼系數(shù);Km為電機(jī)傳動(dòng)軸剛度;ro為小齒輪半徑;mr為齒條和車輪的等效質(zhì)量;br為齒條阻尼系數(shù);xr為齒條位移;Fr為轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)與前輪等效到齒輪齒條上的轉(zhuǎn)向阻力;NL為等效到前輪的轉(zhuǎn)向器傳動(dòng)比;K1為轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)與前輪等效到下端轉(zhuǎn)向軸的前輪側(cè)偏剛度;b1為轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)與前輪等效到下端轉(zhuǎn)向軸阻尼系數(shù);δ為前輪轉(zhuǎn)角.

為了建立EPS系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型,將物理模型繼續(xù)簡(jiǎn)化,分成3個(gè)組件:轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)向軸組件、電機(jī)組件和齒輪齒條組件.

描述這3個(gè)組件的運(yùn)動(dòng)變量分別是:轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角位移θc,電機(jī)轉(zhuǎn)角位移θm,齒條平移位移Xr.考慮EPS系統(tǒng)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量J、剛度K和阻尼系數(shù)b,對(duì)各組件進(jìn)行受力分析,根據(jù)牛頓定理,建立EPS系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型.

(1)轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)向軸組件動(dòng)力學(xué)模型

式中:Ts為轉(zhuǎn)矩傳感器檢測(cè)到的力矩;Td為轉(zhuǎn)向盤輸入轉(zhuǎn)矩.

(2)電機(jī)組件動(dòng)力學(xué)模型

式中:L為電機(jī)電樞電感;R為電機(jī)電樞電阻;i為電機(jī)電流;Kf為電機(jī)反電動(dòng)勢(shì)系數(shù);u為電機(jī)電壓;Kt為電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩系數(shù).

(3)齒輪齒條組件動(dòng)力學(xué)模型

式中:mr為齒條和車輪的等效質(zhì)量;Kr為回轉(zhuǎn)力矩彈性系數(shù).

圖1 EPS的簡(jiǎn)化物理模型Fig.1 Eimplified physical model of EPS

2 模糊自適應(yīng)PID控制策略

EPS系統(tǒng)控制策略主要解決兩個(gè)問題:一是確定系統(tǒng)的助力特性;二是采用何種方法能夠快速地、穩(wěn)定地跟蹤該助力特性.助力特性是指助力隨汽車運(yùn)動(dòng)狀況(車速和轉(zhuǎn)向盤手力)變化而變化的規(guī)律[6].助力與電機(jī)電流的大小成比例.本文將著重討論如何實(shí)現(xiàn)對(duì)助力特性快速穩(wěn)定的跟蹤,即電機(jī)電流能否對(duì)目標(biāo)電流具有良好的跟隨性.

PID控制器由比例單元P、積分單元I和微分單元D組成.其控制器的組成框圖如圖2所示.圖中輸入值r(t)與實(shí)際輸出反饋值c(t)構(gòu)成控制偏差e(t),即e(t)=r(t)-c(t),u(t)為經(jīng)過PID控制器調(diào)整后被控對(duì)象兩端電樞電壓.PID控制器主要適用于基本線性和動(dòng)態(tài)特性不隨時(shí)間變化的系統(tǒng),其比例環(huán)節(jié)系數(shù)Kp、積分環(huán)節(jié)系數(shù)Ki、微分環(huán)節(jié)系數(shù)Kd是確定不可變的.而汽車EPS系統(tǒng)隨時(shí)受到外界隨機(jī)性因素影響,如果PID的3個(gè)參數(shù)可根據(jù)不同的情況按照一定的規(guī)律適時(shí)調(diào)整,即可提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度,減低超調(diào)量.所以本文將模糊控制理論與PID控制理論相結(jié)合,使車輛在不同工況下可實(shí)時(shí)在線調(diào)整PID控制器的3個(gè)參數(shù),以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性能指標(biāo).

圖2 PID控制器的組成框圖Fig.2 PID controller composition block diagram

模糊控制器為單變量二維模糊控制器,以電流傳感器測(cè)得的電流值I為變量,二維輸入量均為實(shí)際電流采樣值Ie與目標(biāo)電流Io的差值e及差值變化率ec,輸出為ΔKp,ΔKi及ΔKd.PID參數(shù)模糊自整定是先找出PID 3個(gè)參數(shù)與e和ec之間的模糊關(guān)系,在工作中通過不斷檢測(cè)e和ec,再根據(jù)模糊控制原理來(lái)對(duì)3個(gè)參數(shù)進(jìn)行在線校正,以滿足不同e和ec時(shí)對(duì)控制參數(shù)的不同要求,而使被控對(duì)象有良好的動(dòng)、靜態(tài)性能[7].模糊自適應(yīng)PID控制器的結(jié)構(gòu)如圖3所示.

圖3 模糊自適應(yīng)PID控制器結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Fuzzy adaptive PID controller schematic diagram

2.1 模糊控制規(guī)則的建立

本文設(shè)計(jì)模糊自適應(yīng)PID控制器不采用微分,故只考慮Kp與Ki在不同時(shí)刻的作用和相互之間的關(guān)系.比例系數(shù)Kp的作用是加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度,提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度.Kp越大,系統(tǒng)的響應(yīng)速度越快,系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度越高,但易產(chǎn)生超調(diào),甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定;Kp取值過小,則會(huì)降低調(diào)節(jié)精度,使響應(yīng)速度緩慢,從而延長(zhǎng)調(diào)節(jié)時(shí)間,使系統(tǒng)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)特性變壞.積分系數(shù)Ki的作用是消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差.Ki越大,系統(tǒng)的靜態(tài)誤差消除得越快,但Ki越大,在響應(yīng)過程的初期會(huì)產(chǎn)生積分飽和現(xiàn)象,從而引起響應(yīng)過程的較大超調(diào);若Ki過小,將使系統(tǒng)的靜態(tài)誤差難以消除,影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)精度.針對(duì)不同的e和ec,整定Kp和Ki原則如下:

(1)Kp整定原則.電動(dòng)機(jī)剛開始助力時(shí),|e|很大,無(wú)論|ec|如何,都應(yīng)增大Kp,以加快系統(tǒng)響應(yīng)速度;當(dāng)助力穩(wěn)定,|e|處于中等大小時(shí),為減小系統(tǒng)超調(diào)應(yīng)減小Kp;在助力后期,|e|接近于0時(shí),ec為負(fù),則減小Kp,ec接近于0或?yàn)檎龝r(shí)增大Kp.

(2)Ki整定原則.當(dāng)|e|較大時(shí),為了避免系統(tǒng)響應(yīng)出現(xiàn)較大超調(diào),應(yīng)對(duì)積分作用加以限制,通常取Ki取較小值;在|e|和|ec|中等大小時(shí),取適當(dāng)Ki;|e|較小時(shí),Ki可取大些.

將e,ec,ΔKp,ΔKi的變化范圍定義為模糊論域上的模糊子集,為{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}.子集中的元素分別代表{負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,零,正小,正中,正大}.模糊論域e,ec,ΔKp,ΔKi={-3,-2,-1,0,1,2,3}.Kp,Ki整定的模糊規(guī)則表,見表1.

表1 模糊控制規(guī)則表Tab.1 Fuzzy control rule tabulation

系統(tǒng)經(jīng)過模糊化、模糊推理和解模糊化后,得到比例系數(shù)和積分系數(shù)的增量ΔKp,ΔKi,分別與PID設(shè)定的初始值Kp0,Ki0相加,得到最終的校正量Kp=Kp0+ΔKp,Ki=Ki0+ΔKi.

3 軟件仿真

運(yùn)用仿真軟件MATLAB 7.0進(jìn)行仿真運(yùn)算.設(shè)定PID參數(shù)初值Kp0=30,Ki0=400,Kd0=0.e,ec,ΔKp,ΔKi的量化因子分別為5,0.0015,3.3,133.EPS系統(tǒng)仿真算法流程圖,如圖4所示.

圖4 EPS系統(tǒng)仿真算法流程圖Fig.4 System simulation algorithm flow chart of EPS

根據(jù)EPS系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型建立仿真模型,為驗(yàn)證模糊自適應(yīng)PID控制器對(duì)目標(biāo)電流的跟蹤效果,分別在車速0,30,60,90km·h-1下對(duì)系統(tǒng)輸入階躍信號(hào),以模仿駕駛員快速轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤的情況,在車速30,90km·h-1下對(duì)系統(tǒng)輸入正弦信號(hào),以模仿駕駛員常速轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤的情況,輸出信號(hào)均為電機(jī)電流.電機(jī)電流控制器分別采用傳統(tǒng)PID控制策略和模糊自適應(yīng)PID控制策略對(duì)電流進(jìn)行閉環(huán)控制.得到電機(jī)電流階躍響應(yīng)曲線和電機(jī)電流正弦響應(yīng)曲線,如圖5,6所示.

圖5 電機(jī)電流階躍響應(yīng)曲線Fig.5 Motor current step response curve

圖6 電機(jī)電流正弦響應(yīng)曲線Fig.6 Motor current sine response curve

圖5為電機(jī)電流Im對(duì)階躍信號(hào)的響應(yīng),可以看出在車速為0,30,60,90km·h-1時(shí),在快速轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤的情況下,采用模糊自適應(yīng)PID控制器的調(diào)節(jié)時(shí)間比傳統(tǒng)PID控制器均快約0.02s.2種控制器的電流響應(yīng)超調(diào)量見表2.從表2中的數(shù)據(jù)的對(duì)比看出模糊自適應(yīng)PID控制器的響應(yīng)超調(diào)量均小于傳統(tǒng)PID控制器的響應(yīng)超調(diào)量.這表明采用模糊自適應(yīng)PID控制器后,電機(jī)電流的隨動(dòng)性能明顯提高,即系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性得到改善.

表2 電機(jī)電流階躍響應(yīng)超調(diào)量對(duì)比Tab.2 Motor current step response overshoot contrast

圖6中,電機(jī)電流Im對(duì)正弦信號(hào)的響應(yīng),常速轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤的情況下兩控制結(jié)果曲線幾乎重合在一起,兩控制方法的響應(yīng)時(shí)間和調(diào)節(jié)時(shí)間基本相同.模糊自適應(yīng)PID控制器對(duì)電流跟蹤效果略好于傳統(tǒng)PID控制器.在車速為30km·h-1時(shí),模糊自適應(yīng)PID控制器的響應(yīng)超調(diào)量比傳統(tǒng)PID控制器下降約37.5%;在車速為90km·h-1時(shí),模糊自適應(yīng)PID控制器的響應(yīng)超調(diào)量比傳統(tǒng)PID控制器下降約8.8%.

4 結(jié)論

本文針對(duì)汽車EPS系統(tǒng)進(jìn)行研究,建立其動(dòng)力學(xué)模型,為增強(qiáng)電機(jī)電流對(duì)目標(biāo)電流的隨動(dòng)性能,提出模糊自適應(yīng)PID控制策略,并進(jìn)行仿真計(jì)算.結(jié)果表明,采用傳統(tǒng)PID控制策略和模糊自適應(yīng)PID控制策略,電機(jī)電流對(duì)目標(biāo)電流的跟蹤性都取得了良好的效果,但采用模糊自適應(yīng)PID控制策略所得到的電機(jī)實(shí)際電流對(duì)目標(biāo)電流的跟蹤性更好,響應(yīng)超調(diào)量比傳統(tǒng)PID控制器降低30%左右.在動(dòng)態(tài)過程中改變PID的參數(shù),發(fā)揮了二者的優(yōu)點(diǎn),改善了EPS系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)、操縱平穩(wěn)、高跟蹤性等各項(xiàng)指標(biāo).

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