汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制研究

于蕾艷，吳寶貴，伊劍波

(中國石油大學(xué)(華東)機(jī)電工程學(xué)院，山東青島266580)

線控轉(zhuǎn)向(steer by wire，SBW)系統(tǒng)以電線連接代替機(jī)械轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中轉(zhuǎn)向盤和轉(zhuǎn)向輪之間的機(jī)械連接，通過適當(dāng)轉(zhuǎn)向控制大大提高汽車操縱穩(wěn)定性、舒適性等性能［1］，是近年來國內(nèi)外眾多汽車研究機(jī)構(gòu)研究的先進(jìn)汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng).轉(zhuǎn)向控制是線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一.國外日本東京大學(xué)、熊本大學(xué)、德國卡塞爾大學(xué)、美國加利福尼亞大學(xué)等，國內(nèi)吉林大學(xué)、江蘇大學(xué)、北京理工大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、南京理工大學(xué)、長安大學(xué)、中國石油大學(xué)(華東)等都展開了相關(guān)研究［2］.

筆者首先分析線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)、工作原理和控制目標(biāo)，接著分析線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制的控制內(nèi)容和多種控制方法，然后分析線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制的試驗(yàn)技術(shù)，最后進(jìn)行總結(jié)，分析線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制的發(fā)展趨勢(shì).

1 轉(zhuǎn)向控制的結(jié)構(gòu)和控制目標(biāo)

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)主要包括轉(zhuǎn)向盤路感反饋模塊、控制器和轉(zhuǎn)向執(zhí)行模塊等，用來實(shí)現(xiàn)路感反饋［2］、轉(zhuǎn)向控制和故障診斷等功能，文中主要研究其中的轉(zhuǎn)向控制技術(shù).輕型、微型汽車實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向控制的齒輪齒條轉(zhuǎn)向器型轉(zhuǎn)向模塊的結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示，由轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)及減速器驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向器，最終實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向輪主動(dòng)轉(zhuǎn)向控制［3］.

圖1 線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向模塊的結(jié)構(gòu)示意圖

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制的基本工作原理:控制器根據(jù)轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角傳感器的信號(hào)檢測(cè)駕駛員的轉(zhuǎn)向意圖，同時(shí)根據(jù)車速傳感器測(cè)量的車速、整車橫擺角速度傳感器測(cè)量的橫擺角速度等信號(hào)由預(yù)先存在控制器里的轉(zhuǎn)向控制策略確定轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角目標(biāo)值;控制器根據(jù)轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)控制算法，向轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)控制電路發(fā)出控制信號(hào)控制轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)向控制功能;應(yīng)用FlexRay總線來實(shí)現(xiàn)安全可靠的通信［4］.

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制目標(biāo)主要包括3方面:①降低駕駛員的轉(zhuǎn)向負(fù)荷，優(yōu)化操縱感覺;② 提高車輛側(cè)向、橫擺穩(wěn)定性，在低附著系數(shù)路面、對(duì)分路面、側(cè)風(fēng)干擾等情況，通過主動(dòng)轉(zhuǎn)向防止側(cè)翻等危險(xiǎn)現(xiàn)象發(fā)生，幫助駕駛員控制車輛保持穩(wěn)定行駛;③實(shí)現(xiàn)無人駕駛、智能駕駛，迎合智能交通的需要融入車聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)智能車輛路徑跟蹤等功能，針對(duì)身體障礙人士設(shè)計(jì)的線控車輛輕松實(shí)現(xiàn)自動(dòng)轉(zhuǎn)向.

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制的關(guān)鍵技術(shù)包括:考慮車輛和線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)建模非線性、參數(shù)變動(dòng)和不確定性等因素;進(jìn)行車輛參數(shù)估計(jì)、駕駛員轉(zhuǎn)向意圖識(shí)別和車輛模型辨識(shí)等;選擇合適的控制策略等.

2 轉(zhuǎn)向控制的內(nèi)容

國內(nèi)外在線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制方面的研究?jī)?nèi)容主要包括轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比算法、車輛穩(wěn)定性控制、四輪轉(zhuǎn)向控制、轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)控制算法和路徑跟蹤控制等方面.

2.1 上層控制方法

2.1.1 轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比算法

轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比算法根據(jù)車速、轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角等實(shí)現(xiàn)可變轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比，基本要求是低速行駛時(shí)，轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比隨轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角增大而減小，降低駕駛員體力負(fù)荷;高速行駛時(shí)，轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比在轉(zhuǎn)向盤中心位置附近較大，減小駕駛員精神負(fù)荷.

最基本的轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比算法是轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比僅隨車速變化.在低速段，轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比較小，隨著車速增大，轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比逐漸增大到轉(zhuǎn)向器原有轉(zhuǎn)向比;在中速段，轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比增大的增幅減緩，避免引起駕駛員為適應(yīng)轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比變化帶來不必要駕駛疲勞［5］.

轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比與車速的關(guān)系可進(jìn)行優(yōu)化.利用遺傳算法，以開環(huán)總方差為適應(yīng)度函數(shù)，對(duì)不同車速下的轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比進(jìn)行優(yōu)化.結(jié)果表明:各車速下的轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比使得開環(huán)總方差較小，提高了車道跟蹤性能，降低了駕駛員轉(zhuǎn)向負(fù)荷［6］.

仿真和駕駛模擬器試驗(yàn)驗(yàn)證了提出的基于29自由度汽車動(dòng)力學(xué)模型在保證汽車轉(zhuǎn)向增益不變的穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比算法中使汽車轉(zhuǎn)向特性不受車速和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角變化影響，減輕了駕駛員負(fù)擔(dān)［7］.

基于MATLAB模糊控制工具箱設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比算法，輸入是轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角和車速，輸出是轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比，建立了各變量的隸屬度函數(shù)，設(shè)計(jì)了29條轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比模糊推理規(guī)則.利用ADAMS軟件進(jìn)行雙移線等工況仿真對(duì)比了模糊算法與固定傳動(dòng)比的影響［8］.

分析了操縱穩(wěn)定性與橫擺角速度的關(guān)系、轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比與轉(zhuǎn)向特性等的關(guān)系.橫擺角速度大于某臨界值時(shí)，控制車輛操穩(wěn)性為主，車速和整車橫擺角速度作為模糊控制器輸入，輸出為轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比;橫擺角速度小于該臨界值時(shí)，提高汽車轉(zhuǎn)向特性為主，車速和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角作為模糊控制輸入，輸出為轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比.試驗(yàn)結(jié)果表明:以橫擺角速度為系統(tǒng)狀態(tài)識(shí)別變量的邏輯門限型變結(jié)構(gòu)模糊變轉(zhuǎn)向傳動(dòng)比控制算法確保車輛兼顧較好的操縱穩(wěn)定性和轉(zhuǎn)向特性［9］.

2.1.2 車輛穩(wěn)定性控制

常規(guī)的車輛穩(wěn)定性控制在發(fā)現(xiàn)車輛特性變化后才開始工作，在對(duì)分路面制動(dòng)等情況下產(chǎn)生殘余橫擺角，車輛穩(wěn)定性效果由于滯后而降低.線控轉(zhuǎn)向主動(dòng)控制不干涉駕駛員轉(zhuǎn)向操縱，改善車輛穩(wěn)定性的控制效果優(yōu)于直接橫擺力矩控制.

駕駛模擬器試驗(yàn)驗(yàn)證了基于橫擺角速度和側(cè)向加速度綜合狀態(tài)反饋的動(dòng)態(tài)校正穩(wěn)定性控制算法實(shí)現(xiàn)在車輛移線等工況時(shí)控制車輛橫擺角速度和側(cè)向加速度，降低其幅值，縮短響應(yīng)時(shí)間，跟蹤理想路徑，有效提高了汽車穩(wěn)定性［7］.

利用非線性集合隸屬度辨識(shí)方法由提前測(cè)量的輸入/輸出數(shù)據(jù)辨識(shí)14自由度車輛模型.采用非線性模型預(yù)測(cè)控制方法，有效解決線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)非線性和輸入約束等問題.進(jìn)行開環(huán)操縱仿真(轉(zhuǎn)向盤階躍輸入，沒有駕駛員反饋)，車輛質(zhì)量增加及側(cè)風(fēng)對(duì)車輛施加側(cè)向力和橫擺力矩2種情況下，車輛橫擺角速度較好地逼近橫擺角速度參考值，驗(yàn)證了集合隸屬度預(yù)測(cè)控制方法具有更好的魯棒穩(wěn)定性，提高了車輛側(cè)向穩(wěn)定性［10］.

采用豐田的緊湊型電動(dòng)車輛COMS作為試驗(yàn)車輛，安裝雙搖臂型線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，利用側(cè)向力傳感器和道路回正力矩估計(jì)器高精度估計(jì)路面狀態(tài).利用CarSim軟件仿真在低摩擦系數(shù)路面移線操縱，結(jié)果表明:基于輪胎拖距估計(jì)的轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性控制穩(wěn)定車輛橫擺的角速度，取得魯棒的車輛穩(wěn)定性控制效果［11］.

構(gòu)建線性參數(shù)變化模型，考慮了性能要求和參數(shù)不確定性，設(shè)計(jì)了基于H∞的線性參數(shù)變化控制器，包括主動(dòng)轉(zhuǎn)向和主動(dòng)制動(dòng)的綜合控制結(jié)構(gòu)，跟蹤車輛路徑，防止車輛側(cè)翻［12］.

利用雙軌線性化車輛模型作為參考，轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角作為控制輸入.采用PID控制器，根據(jù)橫擺角速度目標(biāo)值與實(shí)際橫擺角速度的差值施加校正力矩，控制車輛橫擺角速度.MATLAB Simullink仿真表明車輛橫擺穩(wěn)定性較好［13］.

計(jì)算最優(yōu)轉(zhuǎn)向增益、系統(tǒng)延遲時(shí)間的補(bǔ)償(包括車輛延遲和駕駛員延遲)，在移線時(shí)保持操縱感覺、改善車輛穩(wěn)定性.由考慮轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角和駕駛員力矩的雙向駕駛員模型計(jì)算的最優(yōu)轉(zhuǎn)向增益比常規(guī)轉(zhuǎn)角控制駕駛員模型計(jì)算的轉(zhuǎn)向增益略高.利用超前轉(zhuǎn)向補(bǔ)償車輛延遲時(shí)間，利用超前轉(zhuǎn)向和轉(zhuǎn)向反饋力矩微分補(bǔ)償駕駛員延遲［14］.

對(duì)于采用四輪獨(dú)立輪轂電動(dòng)機(jī)和前輪線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的線控車輛，利用轉(zhuǎn)向、獨(dú)立輪驅(qū)動(dòng)、獨(dú)立輪制動(dòng)等增強(qiáng)車輛穩(wěn)定性.一個(gè)執(zhí)行機(jī)構(gòu)發(fā)生故障時(shí)，余下執(zhí)行機(jī)構(gòu)作用確保穩(wěn)定性.傳統(tǒng)控制器通過反饋控制方法，駕駛員不能精確感受到輪胎回正力矩.豐田緊湊型電動(dòng)車輛COMS實(shí)車試驗(yàn)驗(yàn)證了利用干擾觀測(cè)器設(shè)計(jì)的雙向控制器可滿足轉(zhuǎn)向盤力反饋、改善操縱性、控制穩(wěn)定性等［15］.

2.1.3 四輪線控轉(zhuǎn)向控制

四輪轉(zhuǎn)向控制可提高側(cè)向性能，避免不期望的車輛運(yùn)動(dòng).對(duì)前、后輪齒輪齒條型線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型，建立了線性、非線性控制器，驗(yàn)證了正弦、脈沖等轉(zhuǎn)向操縱下四輪轉(zhuǎn)向控制的效果［16］.

大部分四輪轉(zhuǎn)向車輛的控制器基于車輛縱向車速不變的假設(shè).縱向車速變化時(shí)，縱向動(dòng)力學(xué)、側(cè)向動(dòng)力學(xué)、橫擺動(dòng)力學(xué)耦合.文獻(xiàn)［17］同時(shí)控制車輛縱向運(yùn)動(dòng)、側(cè)向運(yùn)動(dòng)、橫擺運(yùn)動(dòng).輪胎驅(qū)動(dòng)力/制動(dòng)力對(duì)車輛側(cè)向運(yùn)動(dòng)和橫擺運(yùn)動(dòng)的影響包括在控制律中.為解決車輛參數(shù)不確定性的影響，引入了動(dòng)態(tài)調(diào)整邊界層厚度的變結(jié)構(gòu)控制器，相比較基于假定縱向車速恒定的動(dòng)力學(xué)模型，僅采用側(cè)向車速和橫擺角速度為系統(tǒng)狀態(tài)的控制器具有更好的魯棒性.

對(duì)于采用4個(gè)獨(dú)立電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)、線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的車輛利用控制分配算法把虛擬控制變量分配給可用執(zhí)行機(jī)構(gòu).實(shí)際執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)力學(xué)近似分析在線性和非線性駕駛區(qū)域的不同類型運(yùn)動(dòng)控制器的性能.車輛狀態(tài)觀測(cè)器包括牽引力觀測(cè)器和Kalman濾波器［18］.

分析了四輪轉(zhuǎn)向車輛轉(zhuǎn)向理想狀態(tài)，進(jìn)行了前、后輪轉(zhuǎn)角最優(yōu)跟隨模型跟蹤控制.開環(huán)仿真表明:在線性操縱區(qū)域內(nèi)，基于最優(yōu)控制的主動(dòng)四輪轉(zhuǎn)向汽車實(shí)現(xiàn)了零汽車質(zhì)心側(cè)偏角與跟蹤期望橫擺角速度的控制目標(biāo)［19］.

前輪采用預(yù)設(shè)傳動(dòng)比控制方法，后輪采用前輪轉(zhuǎn)角前饋與橫擺角速度反饋相結(jié)合的控制策略，實(shí)現(xiàn)4個(gè)車輪在轉(zhuǎn)向時(shí)純滾動(dòng)［20］.

2.1.4 車輛路徑跟蹤控制

利用簡(jiǎn)化的車輛參考模型設(shè)計(jì)連續(xù)時(shí)變非線性跟蹤控制器，利用Lyapunov方法進(jìn)行的穩(wěn)定性分析表明車輛的位置和方位誤差全局逼近0，代表性的J形轉(zhuǎn)向工況數(shù)值仿真表明車輛路徑能夠跟蹤給定的參考路徑［21］.

2.2 下層控制方法——轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)控制

轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)是實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向控制的動(dòng)力源，對(duì)轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)的控制決定了轉(zhuǎn)向控制效果.設(shè)計(jì)高性能永磁轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)的位置控制算法，Luenberger觀測(cè)器估計(jì)的輪胎回正力矩前饋補(bǔ)償降低穩(wěn)態(tài)位置誤差.不同車速下的Bode頻域響應(yīng)和時(shí)間特性表明轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)位置控制精確穩(wěn)定［22］.

直流電動(dòng)機(jī)控制采用模糊自整定PID參數(shù)控制，應(yīng)用模糊集合理論建立比例系數(shù)、積分系數(shù)、微分系數(shù)同偏差和偏差變化率間的二元連續(xù)函數(shù)關(guān)系，在線自整定3個(gè)參數(shù)，改善轉(zhuǎn)向控制動(dòng)態(tài)效果和魯棒性［3］.

離線仿真和硬件在環(huán)試驗(yàn)測(cè)試表明:轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)采用PID控制算法簡(jiǎn)單，可靠性好，基本滿足轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)控制要求;采用最少拍無波紋隨動(dòng)控制時(shí)轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)跟隨性能更好，響應(yīng)更快［23］.

ECU檢測(cè)永磁同步電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)子位置角、定子三相電流和當(dāng)前車速等信號(hào)，產(chǎn)生目標(biāo)電流，實(shí)現(xiàn)對(duì)永磁同步電動(dòng)機(jī)的按磁場(chǎng)定向控制［24］.

3 轉(zhuǎn)向控制方法

根據(jù)自動(dòng)控制理論，線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制方法主要包括經(jīng)典控制方法、魯棒控制方法、滑?？刂品椒ê椭悄芸刂品椒ǖ?

3.1 經(jīng)典控制方法

經(jīng)典控制方法包括PID控制和狀態(tài)反饋控制方法等.PID控制將汽車?yán)硐霗M擺角速度與實(shí)際橫擺角速度的差值作為控制偏差，對(duì)前輪轉(zhuǎn)角進(jìn)行修正.高速時(shí)，汽車也能很好地完成雙移線試驗(yàn)，汽車行駛軌跡與理想路徑也保持了很好的一致性，說明了PID控制算法的有效性［25］.

利用分叉圖揭示了參數(shù)值變動(dòng)時(shí)的復(fù)雜非線性特性.估計(jì)最大的Lyapunov指數(shù)以辨識(shí)周期運(yùn)動(dòng)和混沌運(yùn)動(dòng).提出了控制混沌轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)的狀態(tài)反饋控制方法，防止駕駛員的危險(xiǎn)車輛轉(zhuǎn)向行為，實(shí)現(xiàn)車輛穩(wěn)定轉(zhuǎn)向［26］.

應(yīng)用非對(duì)角、多輸入多輸出定量反饋理論控制器設(shè)計(jì)方法控制四輪轉(zhuǎn)向車輛的側(cè)向和橫擺運(yùn)動(dòng)，跟蹤在線由駕駛員的轉(zhuǎn)向盤輸入獲得的正常駕駛工況下的側(cè)偏角和橫擺角速度目標(biāo)值.采用Daimler Chrysler Research開發(fā)的復(fù)雜非線性仿真環(huán)境對(duì)Mercedes S Class車仿真，結(jié)果表明:抵制外界干擾，獲得滿意的側(cè)向動(dòng)力性［27］.

通過橫擺角速度和前輪轉(zhuǎn)向角度反饋，橫擺角速度反饋系數(shù)隨車速變化保證橫擺穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)車輛側(cè)向和橫擺運(yùn)動(dòng)解耦、橫擺阻尼.根據(jù)Visteon車輛動(dòng)力性測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，安裝Visteon線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的奧迪A6實(shí)車進(jìn)行積雪路面單移線試驗(yàn)，驗(yàn)證了隨車速調(diào)整反饋增益以在車輛側(cè)向和橫擺運(yùn)動(dòng)解耦、橫擺阻尼二者之間權(quán)衡，提供期望的橫擺阻尼，而保持側(cè)向和橫擺運(yùn)動(dòng)解耦［28］.

建立了商用車的雙輪單軌模型，考慮車輛側(cè)傾動(dòng)力學(xué)、重心高度的影響.反饋控制系統(tǒng)的目標(biāo)是基于車輛轉(zhuǎn)向的魯棒單邊解耦降低外部橫擺干擾，將橫擺角速度積分反饋到前輪轉(zhuǎn)向角度獲得魯棒解耦;通過主動(dòng)轉(zhuǎn)向避免側(cè)翻，將側(cè)翻速度反饋到車輪轉(zhuǎn)向角度，引入緊急轉(zhuǎn)向反饋控制系統(tǒng)限制轉(zhuǎn)向角度［29］.

3.2 魯棒控制方法

針對(duì)很多駕駛工況中由于未建模的高頻動(dòng)力學(xué)特性、參數(shù)變化等影響引起模型不確定性的問題，魯棒控制的目標(biāo)是在模型不精確和存在其他變化因素的條件下，使控制系統(tǒng)仍保持魯棒穩(wěn)定性和魯棒性.

針對(duì)裝有線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的輪轂電動(dòng)機(jī)電動(dòng)汽車采用基于前輪主動(dòng)轉(zhuǎn)向控制的魯棒橫擺穩(wěn)定性控制，包括內(nèi)環(huán)控制器(轉(zhuǎn)向角度-干擾觀測(cè)器)通過補(bǔ)償轉(zhuǎn)向角度輸入而抵抗轉(zhuǎn)向干擾輸入和外環(huán)跟蹤控制器.CaSim軟件仿真驗(yàn)證了轉(zhuǎn)向盤階躍輸入工況施加橫擺干擾的控制效果，并自行開發(fā)了輪轂驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車，實(shí)車試驗(yàn)驗(yàn)證了在輪胎線性區(qū)域增強(qiáng)了車輛橫擺穩(wěn)定性［30］.

3.3 滑模控制方法

滑?？刂葡到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)在動(dòng)態(tài)過程中，根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)不斷變化.滑動(dòng)模態(tài)與對(duì)象參數(shù)和擾動(dòng)無關(guān)，快速響應(yīng)、對(duì)參數(shù)變化和擾動(dòng)不靈敏，無須系統(tǒng)在線辨識(shí)，物理實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單.

設(shè)計(jì)非線性自適應(yīng)滑?？刂茖?duì)系統(tǒng)不確定性不敏感，提供了自適應(yīng)滑動(dòng)增益不需精確確定不確定性的邊界.利用簡(jiǎn)單的自適應(yīng)算法計(jì)算滑動(dòng)增益值，不需要過多計(jì)算負(fù)荷.改善操縱性需要精確的狀態(tài)估計(jì)、較好控制轉(zhuǎn)向輸入，二階滑模觀測(cè)器精確估計(jì)縱向車速和側(cè)向車速，傳感器測(cè)量駕駛員轉(zhuǎn)向角度和橫擺角速度.基于Lyapunov理論進(jìn)行了完整的穩(wěn)定性分析保證閉環(huán)穩(wěn)定性.仿真結(jié)果表明改善了車輛操縱性、輪胎側(cè)偏剛度不確定性引起的振動(dòng)［31］.

建立滑?？刂浦鲃?dòng)前輪轉(zhuǎn)向算法，9自由度汽車模型仿真試驗(yàn)表明:飽和函數(shù)滑?？刂频钠嚤确?hào)函數(shù)滑模控制汽車先達(dá)到穩(wěn)態(tài)，更加穩(wěn)定，不會(huì)產(chǎn)生顫振現(xiàn)象［5］.

3.4 智能控制方法

考慮到所建立模型的非線性，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制方法解決轉(zhuǎn)向系統(tǒng)建模困難和復(fù)雜性［32］.試驗(yàn)臺(tái)架結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制自適應(yīng)補(bǔ)償器較好地補(bǔ)償系統(tǒng)非線性［33］.

設(shè)計(jì)基于模型匹配策略的多環(huán)控制架構(gòu)，使轉(zhuǎn)向盤路感反饋和轉(zhuǎn)向執(zhí)行兩個(gè)子系統(tǒng)同步.進(jìn)行模型匹配控制，主動(dòng)觀測(cè)器擴(kuò)展到多輸入多輸出系統(tǒng).提出的隨機(jī)策略保證在遇到側(cè)風(fēng)等干擾時(shí)系統(tǒng)性能很好［34］.

3.5 其他控制方法

基于分?jǐn)?shù)微積分理論的分?jǐn)?shù)階PIλDμ控制策略保證線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在要求的頻域范圍具有魯棒性.優(yōu)化PIλDμ控制器的5個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)，用Oustaloup算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，有效提高轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性能的魯棒性［35］.考慮到系統(tǒng)性能受到參數(shù)不確定性、未建模動(dòng)態(tài)及前輪回正力矩的影響，討論了微、積分階次及擬合階次對(duì)控制系統(tǒng)的影響［36］.

4 轉(zhuǎn)向控制的試驗(yàn)技術(shù)

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制試驗(yàn)包括硬件在環(huán)回路仿真試驗(yàn)和實(shí)車試驗(yàn).采用硬件在環(huán)回路仿真進(jìn)行ECU等的測(cè)試，重復(fù)性好，較靈活，縮短開發(fā)進(jìn)程.利用NI公司的LabVIEW軟件和CompactRIO硬件搭建線控轉(zhuǎn)向硬件在環(huán)試驗(yàn)臺(tái)，進(jìn)行轉(zhuǎn)向執(zhí)行機(jī)構(gòu)系統(tǒng)模型辨識(shí).轉(zhuǎn)向電動(dòng)機(jī)控制采用PWM驅(qū)動(dòng)電路，功耗低、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高.為線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)硬件開發(fā)和算法研究奠定了基礎(chǔ)［23］.

進(jìn)行線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)試驗(yàn)臺(tái)控制單元的硬件、軟件設(shè)計(jì)，Keil與Proteus軟件聯(lián)合仿真驗(yàn)證了硬件及軟件設(shè)計(jì)合理性［21］.應(yīng)用Visual C++6.0 串行通信控件MSComm，設(shè)計(jì)線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的人機(jī)交互界面.傳感器采集信號(hào)通過A/D轉(zhuǎn)換后，實(shí)時(shí)輸入到人機(jī)界面，便于對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行控制［37］.

目前，線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制的實(shí)車試驗(yàn)還較少，轉(zhuǎn)向控制的效果、可靠性、容錯(cuò)能力等需要更多的實(shí)車試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證.

5 轉(zhuǎn)向控制的應(yīng)用前景和發(fā)展趨勢(shì)

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制具有較好的應(yīng)用前景.電動(dòng)汽車的發(fā)展為線控技術(shù)提供了良好的平臺(tái)，電動(dòng)汽車、智能汽車等比較適合安裝線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng).目前，由于電動(dòng)機(jī)功率、車載電壓體制等的制約，線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)主要應(yīng)用在微小型車輛上.另外，在農(nóng)用車輛、工程車輛等也有小規(guī)模應(yīng)用.車載電壓實(shí)現(xiàn)42 V電壓體制后，線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)將應(yīng)用在更多的中型、大型車輛上.

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向控制技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì):①進(jìn)一步優(yōu)化轉(zhuǎn)向控制算法，進(jìn)行全面的實(shí)車試驗(yàn)，提高轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的性能，降低成本;②線控轉(zhuǎn)向控制與電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向技術(shù)集成，提高轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的可靠性與容錯(cuò)能力;③實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車線控底盤集成一體化控制，線控轉(zhuǎn)向、線控制動(dòng)和線控驅(qū)動(dòng)等集成控制，大大提高汽車綜合性能［38］.

6 結(jié)論

1)汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是一種結(jié)構(gòu)先進(jìn)的機(jī)電一體化裝置，通過對(duì)電動(dòng)機(jī)的控制可實(shí)現(xiàn)對(duì)轉(zhuǎn)向輪的主動(dòng)控制.

2)通過優(yōu)化轉(zhuǎn)向控制算法，實(shí)現(xiàn)智能駕駛，提高車輛操縱穩(wěn)定性，降低駕駛員操縱負(fù)擔(dān)，這是面向電動(dòng)汽車平臺(tái)的下一代轉(zhuǎn)向系統(tǒng).

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