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    于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面算法的ECHPS系統(tǒng)控制策略研究

    2015-08-19 09:13江浩斌劉海耿國(guó)慶唐斌
    汽車工程學(xué)報(bào) 2015年4期
    關(guān)鍵詞:仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略

    江浩斌++劉海++耿國(guó)慶++唐斌

    摘要:針對(duì)重型商用車采用固定助力特性的液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(HPS)存在操穩(wěn)性差的缺點(diǎn),提出了一種旁通流量控制式電控液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(ECHPS)。建立了該轉(zhuǎn)向系統(tǒng)核心部件電液比例閥數(shù)學(xué)模型,設(shè)計(jì)了ECHPS系統(tǒng)的助力控制策略和助力特性曲線,為了消除被控系統(tǒng)受到參數(shù)不確定性和外界干擾的影響,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)動(dòng)態(tài)面技術(shù)相結(jié)合的算法設(shè)計(jì)了一種新型控制器。通過理論與仿真分析證明了所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制器不僅響應(yīng)快、跟蹤效果好、控制精度高,而且能夠?qū)崿F(xiàn)汽車低速時(shí)的轉(zhuǎn)向輕便性和高速時(shí)的良好路感要求。

    關(guān)鍵詞:電控液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng);控制策略;助力特性曲線;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);動(dòng)態(tài)面控制;仿真

    中圖分類號(hào):U463.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DIO:

    Research on Control Strategy for ECHPS Based on

    Adaptive Neural Network Dynamic Surface algorithm

    JIANG Hao-bin, LIU Hai, GENG Guo-qing, TANG Bin

    (School of Automobile and Traffic Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang212013)

    Abstract: A bypass flow-controlled electrical controlled hydraulic power steering system was introduced, for the problem of poor steering caused by HPS with fixed assist characteristics applied in heavy commercial vehicles. Electro-hydraulic proportional valve model of ECHPS core component was established. The control strategy and assistance characteristic curve of the steering system were designed, for the controlled system containing the parameter uncertainty and the impact of outside interference, a method combined neural network and adaptive dynamic surface control was used to design a new controller. .By theoretical analysis and simulation results indicated that adaptive neural network dynamic surface controller was not only fast response, good tracking performance, high control accuracy, but also could achieve the requirements of low-speed light and high-speed good road sense when the vehicle steering.

    Keywords: ECHPS; control strategy; assistance characteristic curve; neural network(NN); dynamic surface control(DSC); simulation

    流量控制式電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(Electrical Controlled Hydraulic Power Steering,ECHPS)是在傳統(tǒng)的液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(Hydraulic Power Steering,HPS) 基礎(chǔ)上附加電液控制裝置調(diào)節(jié)液壓系統(tǒng)的流量實(shí)現(xiàn)助力可變,由于其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,液壓功率

    收稿日期:

    基金項(xiàng)目:江蘇省屬高校自然科學(xué)研究重大項(xiàng)目(11KJA580001);江蘇省道路載運(yùn)工具新技術(shù)應(yīng)用重點(diǎn)

    實(shí)驗(yàn)室開放課題(BM2008206003)

    大,技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)小,助力可變,操穩(wěn)性好而被國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者研究[1-3]。在實(shí)際應(yīng)用中,流量控制式ECHPS中電液比例控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性具有較強(qiáng)的非線性,且會(huì)受到參數(shù)不確定性,未建模動(dòng)態(tài)以及各種外界干擾等影響[4-5]。因此,針對(duì)ECHPS系統(tǒng)的特點(diǎn)和實(shí)際要求研究其控制問題非常有必要。

    后推法是非線性控制領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的技術(shù)[6-7],然而該方法存在著計(jì)算膨脹問題,

    為此提出了動(dòng)態(tài)面控制法,該方法在后推法基礎(chǔ)上通過引入一階低通濾波器能夠有效地解決后推法計(jì)算膨脹問題,簡(jiǎn)化了控制器的設(shè)計(jì),并且近年來與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制或模糊控制相結(jié)合解決了一大類非線性不確定系統(tǒng)的控制問題[8-9]。

    本文針對(duì)一種電液比例閥控制旁通流量的ECHPS系統(tǒng),為了解決該轉(zhuǎn)向系統(tǒng)電液比例閥控制過程中的參數(shù)不確定性和外界干擾等問題,采用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)面控制方法設(shè)計(jì)系統(tǒng)的控制策略和控制器,通過仿真分析驗(yàn)證了該控制方法的有效性。

    1 ECHPS系統(tǒng)

    1.1 ECHPS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理

    圖1為采用電液比例閥控制旁通流量的ECHPS系統(tǒng)基本組成示意圖[10]。該系統(tǒng)主要由機(jī)械轉(zhuǎn)向裝置,液壓助力裝置,電液控

    制裝置等組成。該系統(tǒng)在與傳統(tǒng)的循環(huán)球式動(dòng)力轉(zhuǎn)向器并聯(lián)的旁通支路上安裝了一個(gè)電磁流量控制閥。汽車轉(zhuǎn)向時(shí),系統(tǒng)控制器根據(jù)車速信號(hào)和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角/轉(zhuǎn)矩信號(hào)控制比例電磁閥的開度,旁通一部分恒流液壓泵泵出的流量。通過調(diào)節(jié)不同車速下的比例閥開度,進(jìn)而調(diào)節(jié)進(jìn)入轉(zhuǎn)閥的流量,改變轉(zhuǎn)向器中液壓助力油缸兩側(cè)的壓差,實(shí)現(xiàn)ECHPS的可變助力特性,滿足汽車低速轉(zhuǎn)向輕便性和高速轉(zhuǎn)向的路感要求。

    圖1 ECHPS系統(tǒng)組成示意圖

    1.2 電液比例閥結(jié)構(gòu)原理

    本文針對(duì)重型商用車ECHPS系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和性能要求,設(shè)計(jì)一種新型電液比例流量閥,其結(jié)構(gòu)如圖2所示。該閥主要由進(jìn)油螺母、閥體、閥芯(銜鐵)、復(fù)位彈簧、電磁線圈、調(diào)整螺栓等組成。

    圖2 電液比例閥結(jié)構(gòu)圖

    當(dāng)汽車轉(zhuǎn)向時(shí),ECU根據(jù)車速信號(hào)驅(qū)動(dòng)電源使線圈通電,閥芯在電磁力作用下向右運(yùn)動(dòng),此時(shí)閥芯的槽口與閥體的出油孔形成通路,使得進(jìn)入閥芯內(nèi)部的旁通液壓油從節(jié)流閥口流出,進(jìn)而流回儲(chǔ)油罐。通過電磁線圈的電流越大,閥芯所受電磁力越大,閥芯

    的位移越大,旁通流量越大,系統(tǒng)助力越小。

    1.3電液控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

    電液控制系統(tǒng)中被控對(duì)象為電液比例

    閥,由比例電磁閥中線圈電流動(dòng)態(tài)特性、輸出力動(dòng)態(tài)特性、節(jié)流閥的閥芯受力分析[11]得其簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)模型為:

    (1)

    式中: 為放大器增益; 為線圈電阻和放大器內(nèi)阻; 為線圈電感; 為線圈速度感應(yīng)反電動(dòng)勢(shì)常數(shù); 為氣隙磁感應(yīng)強(qiáng)度;D為線圈平均直徑; 為線圈繞線匝數(shù); 為比例電磁鐵的電流—力增益; 為電磁鐵線圈在銜鐵上的力; 為閥芯位移;m為閥芯質(zhì)量;B為比例閥粘性阻尼系數(shù);k為彈簧剛度; 為液動(dòng)力與摩擦力等外界干擾。

    比例閥旁通的流量是在一定的工作壓差ΔP下,改變閥口的通流面積 來實(shí)現(xiàn)的。根據(jù)薄壁小孔節(jié)流公式得流量公式:

    (2)

    式中: 為流量系數(shù); 為過流面積; 為液壓油密度; 為比例閥閥口前后壓差。

    由于節(jié)流閥口結(jié)構(gòu)形式很復(fù)雜,閥口過

    流面積與閥芯位移呈非線性關(guān)系,一般用近

    似函數(shù)表示閥口過流面積。本文采用L形閥

    口,閥口過流面積A(x)的計(jì)算如圖3所示。

    圖3 節(jié)流閥閥口的過流面積計(jì)算示意圖

    等效過流面積 的推導(dǎo)過程如下:

    表1 比例閥相關(guān)參數(shù)

    L D m B K

    /Ω /H / T /m /(N/A) /kg /(Nm/s) /(N/m)

    150 5 0.03 1.25 0.039 262 40.126 0.0834 29.4 160000

    2 ECHPS控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2.1 ECHPS系統(tǒng)控制策略設(shè)計(jì)

    助力控制是ECHPS系統(tǒng)的基本控制,是其能否實(shí)現(xiàn)低速轉(zhuǎn)向的輕便性和高速轉(zhuǎn)向良好路感的關(guān)鍵。本文采用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制方法設(shè)計(jì)ECHPS系統(tǒng)的助力控制策略。如圖4所示為ECHPS系統(tǒng)的控制策略設(shè)計(jì)圖,由車速和轉(zhuǎn)矩傳感器測(cè)得車速V和轉(zhuǎn)矩T經(jīng)過信號(hào)處理,與ECU存儲(chǔ)的助力特性曲線和相關(guān)公式求出理想的目標(biāo)比例閥閥芯位移x,將位移x值與外界干擾和測(cè)得的閥芯運(yùn)動(dòng)的位移、速度、加速度信號(hào)傳遞給所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制器,由控制器經(jīng)過計(jì)算輸出電壓值控制電液比例閥閥芯運(yùn)動(dòng),旁通液壓泵泵出的液壓油流量,從而控制轉(zhuǎn)向助力大小,實(shí)現(xiàn)汽車轉(zhuǎn)向輕便性和操穩(wěn)性要求。

    圖4 ECHPS控制策略

    2.2 ECHPS可變助力特性設(shè)計(jì)與控制目標(biāo)

    助力特性是ECHPS系統(tǒng)的核心技術(shù),能夠有效地協(xié)調(diào)汽車轉(zhuǎn)向中“輕”與“靈”的矛盾。助力特性曲線決定了ECHPS系統(tǒng)的控制目標(biāo)和轉(zhuǎn)向操縱性能。因此在控制器設(shè)計(jì)之前必須先確定轉(zhuǎn)向助力特性曲線,以便在此基礎(chǔ)上對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行綜合設(shè)計(jì)。

    理想的助力特性曲線要求汽車低速轉(zhuǎn)向時(shí)要有足夠大的助力來保證轉(zhuǎn)向輕便性,而高速轉(zhuǎn)向時(shí)要求提供的助力足夠小,以此來提高駕駛員操縱手力,從而獲得良好的操縱路感。常見的助力特性曲線有直線型、折線型和曲線型三種[12]。本文基于ECHPS系統(tǒng)操穩(wěn)性和駕駛員操縱手感要求選擇曲線型中比較簡(jiǎn)單的拋物線型進(jìn)行助力曲線設(shè)計(jì)。采用如下助力特性曲線設(shè)計(jì)方法:首先確定各車速下駕駛員偏好轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)矩,然后把不裝配ECHPS時(shí)各車速下的等效轉(zhuǎn)向阻力矩與之作差,從而確定各車速下應(yīng)該提供助力的大小,最后進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到助力油壓與車速和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)矩之間的關(guān)系曲線,即助力特性曲線。

    對(duì)于駕駛員偏好手力:本文通過整車實(shí)驗(yàn)獲得,具體實(shí)驗(yàn)方案為:首先在原車HPS系統(tǒng)上增加一個(gè)電磁比例閥裝置,改裝成本文研究的ECHPS系統(tǒng),通過控制比例閥開度調(diào)節(jié)助力大小,其次選擇若干名駕駛員依次駕駛大客車分別進(jìn)行車速為20 Km/h、40 Km/h、60 Km/h、80 Km/h的圓周運(yùn)動(dòng)(考慮到安全性及受試驗(yàn)場(chǎng)地影響沒有做車速60km/h以上的實(shí)驗(yàn)),駕駛員轉(zhuǎn)動(dòng)轉(zhuǎn)向盤調(diào)整轉(zhuǎn)角使每個(gè)車速下的側(cè)向加速度固定,記錄下滿意的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)矩,最終對(duì)多名駕駛員偏好的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)矩求平均,得到各車速下大客車駕駛員偏好的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)矩。下圖5為整車實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng),試驗(yàn)車型為申龍6118型客車,圖6為通過對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理得出的一定側(cè)向加速度下駕駛員平均偏好轉(zhuǎn)向力矩隨車速變化的特性曲線。

    圖5整車實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)

    圖6駕駛員偏好轉(zhuǎn)向力矩隨車速變化的特性曲線

    對(duì)于等效方向盤輸入力矩:基于轉(zhuǎn)向系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型和整車動(dòng)力學(xué)數(shù)學(xué)模型,在MATLAB/Simulink下仿真出不裝配ECHPS時(shí)方向盤轉(zhuǎn)矩正弦輸入下,固定側(cè)向加速度3 的轉(zhuǎn)向盤處的當(dāng)量總阻力矩,即方向盤等效輸入力矩。圖7為車速為20km/h的仿真結(jié)果,其它特征車速下等效方向盤輸入力矩同理可由仿真得出。

    圖7 V=20km/h時(shí)側(cè)向加速度與等效阻力矩的關(guān)系

    下表2是計(jì)算出的幾種特性車速下的助力增益。圖8是由表2中不同特征車速下助力增益畫出的不同特征車速下助力特性曲線。

    表2不同車速下助力特性曲線增益

    車速/(km/h) 0 20 40 60 80

    曲線增益k 0.3889 0.2765 0.1833 0.0972 0.0562

    圖8 不同特征車速下助力特性曲線

    ECHPS控制系統(tǒng)中受控參數(shù)是比例閥的閥芯位移,控制目標(biāo)為閥芯的目標(biāo)位移,期望的閥芯位移值可由圖8所示的助力特性曲線和ECHPS系統(tǒng)各部件傳遞函數(shù)綜合求出,計(jì)算流程如圖9所示。

    圖9 比例閥閥芯的目標(biāo)位移值計(jì)算流程

    通過計(jì)算得出5個(gè)特征車速下理想旁通流量和目標(biāo)位移值如表3所示。

    表3 不同特征車速下目標(biāo)位移值

    車速/(km/h) 0 20 40 60 80

    旁通流量 0 4.1 8.65 11.36 12.47

    /L/min

    期望位移 0 0.0006 0.0014 0.0019 0.0022

    /(m)

    2.3 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制器設(shè)計(jì)

    電液比例系統(tǒng)內(nèi)部存在的參數(shù)變化和隨時(shí)間、負(fù)載變化的摩擦力、液動(dòng)力等外界干擾會(huì)造成系統(tǒng)時(shí)變、不穩(wěn)定現(xiàn)象,影響閥芯位移與旁通流量的不準(zhǔn)確,使得助力油壓輸出出現(xiàn)較大的誤差,影響了駕駛員的操縱穩(wěn)定性。近年來自適應(yīng)動(dòng)態(tài)面算法在一類參數(shù)不確定受擾系統(tǒng)的跟蹤控制中因其跟蹤效果好、魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)得到廣泛應(yīng)用[13],同時(shí)徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性不確定函數(shù)有著良好的逼近能力,因此本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與動(dòng)態(tài)面技術(shù)結(jié)合的算法設(shè)計(jì)系統(tǒng)控制器。

    自適應(yīng)動(dòng)態(tài)面控制以系統(tǒng)狀態(tài)方程為研究對(duì)象,令被控系統(tǒng)狀態(tài)變量 ,其中狀態(tài)變量 分別為閥芯位移,速度,加速度。將系統(tǒng)(1)通過拉普拉斯基本特性變換得到被控對(duì)象的狀態(tài)方程為:

    (3)

    式中: 為未知的不確定函數(shù)且滿足初始條件f(0)=0; 為系統(tǒng)不確定參數(shù), , , ; 為控制增益; 為系統(tǒng)外界干擾;u= 為系統(tǒng)輸入,y為系統(tǒng)輸出。

    對(duì)系統(tǒng)(3)作如下假設(shè):

    假設(shè)1: 是有界不確定項(xiàng),即

    ;

    假設(shè)2: ,i =1,2,3均是傳感器可測(cè)量的;

    假設(shè)3:對(duì)于期望軌跡 ,滿足

    對(duì)于系統(tǒng)中的未知不確定函數(shù) ,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線逼近其模型不確定性。其結(jié)構(gòu)如圖10所示。

    圖10 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    給定一個(gè)光滑函數(shù)f(x):Ω→R,則存在一個(gè)RBF基函數(shù)向量ζ(x): →R以及理想的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值向量θ∈ ,使得

    (4)

    式中:理想權(quán)值向量 ,滿足 ;因其無法直接得到,一般用 來估計(jì) 進(jìn)而由參數(shù) 的自適應(yīng)律推導(dǎo)出 ;基函數(shù)向量 ,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基函數(shù) ,式中 和 分別為第i個(gè)隱層單元的中心和寬度,m為隱層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù), 表示歐式范數(shù); 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近誤差。

    假設(shè)4:權(quán)值向量θ和逼近誤差 一致有界,即存在正常數(shù) 和 ,滿足 、 。

    下面給出控制器設(shè)計(jì)的具體步驟:

    第1步: 設(shè)比例閥閥芯位移按著預(yù)定的方向運(yùn)動(dòng) ,定義運(yùn)動(dòng)偏差即第一個(gè)動(dòng)態(tài)面誤差為: (5)

    對(duì) 求導(dǎo)得: (6)

    取第一個(gè)虛擬控制律 (7)

    式中 為可調(diào)設(shè)計(jì)參數(shù)。

    使 通過一階濾波器,產(chǎn)生新的變量 ,得到: (8)

    式中 為濾波器時(shí)間常數(shù)。

    第2步:定義第二個(gè)動(dòng)態(tài)面誤差為:

    (9)

    對(duì) 求導(dǎo)得: (10)

    取第二個(gè)虛擬控制律 (11)

    式中 為可調(diào)設(shè)計(jì)參數(shù)。

    使 通過一階濾波器,產(chǎn)生新的變量 ,得到: (12)

    式中 為濾波器時(shí)間常數(shù)。

    第3步:定義第三個(gè)動(dòng)態(tài)面誤差為:

    (13)

    對(duì) 求導(dǎo) (14)

    式中:

    此時(shí)實(shí)際控制律u已經(jīng)出現(xiàn),令β=1/b,實(shí)際控制器輸入設(shè)計(jì)為:

    (15)

    式中: 為 的參數(shù)估計(jì); 為可調(diào)設(shè)計(jì)參數(shù); 為設(shè)計(jì)的控制器模型。

    選取參數(shù)估計(jì)自適應(yīng)律:

    (16)

    式中: 為可調(diào)參數(shù);

    為常數(shù)矩陣, 為可調(diào)參數(shù)。

    2.4 控制器的穩(wěn)定性分析

    定義系統(tǒng)濾波器輸出誤差即邊界層誤差: i=2、3 (17)

    定義參數(shù)估計(jì)值誤差:

    (18)

    由公式(4)~(17)推導(dǎo)出動(dòng)態(tài)面誤差微分為

    (19)

    邊界層微分方程為:

    (20)

    這里定義的 為連續(xù)函數(shù),由于集合 和集合 ,因此在集合 內(nèi),連續(xù)函數(shù) 有最大值

    。

    定義Lyapunov函數(shù)為 (21)

    對(duì)其求導(dǎo)并將公式(16)(19)(20)代入得 (22)

    由數(shù)學(xué)不等式關(guān)系: ,

    , ,

    進(jìn)而公式(22)可轉(zhuǎn)化為:

    (23)

    又由不等式 , , ,

    公式(23)可轉(zhuǎn)化為:

    (24)

    令:

    (25)

    得到控制器參數(shù)為:

    (26)

    將其代入公式(24)中并且令

    得: (27)

    所以在V=p,當(dāng) 時(shí) ,根據(jù)

    Lyapunov穩(wěn)定性定理,可知所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制器能夠保證閉環(huán)系統(tǒng)半全局一致最終有界。適當(dāng)?shù)恼{(diào)節(jié)控制器參數(shù)可使系統(tǒng)輸出y半全局漸近跟蹤期望參考信號(hào),跟蹤誤差盡可能的小。

    3 計(jì)算機(jī)仿真分析

    為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制器的控制效果,基于MATLAB/Simulink軟件平臺(tái)搭建控制器、被控對(duì)象數(shù)學(xué)模型,對(duì)閉環(huán)控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析。由表1中參數(shù)數(shù)值求得系統(tǒng)中不確定參數(shù)為: =-19504396480, =-6145923.261, =-10519.185,b=2405635.5;假設(shè)外界干擾 =10+10sin10 ;控制器的參數(shù)選擇如下:k =150, =diag{10}, =5, =1;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層單位個(gè)數(shù)為10,NN高斯基函數(shù)的中心值均為0.0005,寬度均為2;濾波器的時(shí)間常數(shù) =0.005, =0.005;仿真中分別以階躍信號(hào) =0.0015(單位/m)和正弦信號(hào) =0.0015+0.0005sin4 (單位/m)作為理想?yún)⒖架壽E信號(hào)輸入,仿真時(shí)間為0.5s。仿真結(jié)果如圖11、圖12所示。

    圖11 階躍信號(hào)響應(yīng)的閥芯位移輸出

    圖12 正弦信號(hào)響應(yīng)的閥芯位移輸出

    圖11為系統(tǒng)輸入階躍信號(hào)的PID控制、動(dòng)態(tài)面控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制實(shí)際閥芯位移輸出對(duì)比圖,從圖中可以看出采用PID控制在其初期超調(diào)量很大,后期由于受到外界干擾影響不能達(dá)到穩(wěn)定,在位移期望值1.5mm處上下波動(dòng);采用動(dòng)態(tài)面控制雖然能抑制系統(tǒng)的參數(shù)不確定性和外界干擾,輸出位移大約在0.1s后達(dá)到穩(wěn)定,但在其初始階段還存在一定的輕微振蕩;而采用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制能夠達(dá)到很好的控制效果,不僅消除了動(dòng)態(tài)面控制方案位移輸出初始的振蕩,而且減小了穩(wěn)定響應(yīng)時(shí)間,系統(tǒng)大約在0.04s達(dá)到了穩(wěn)定。圖12為分別采用動(dòng)態(tài)面控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制跟蹤輸入正弦期望軌跡對(duì)比圖,從圖中可以看出自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制的跟蹤效果明顯優(yōu)于動(dòng)態(tài)面控制,該控制方法不僅消除了動(dòng)態(tài)面控制位移輸出初始的振蕩,大大增強(qiáng)了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性和魯棒性,而且穩(wěn)定響應(yīng)時(shí)間短,跟蹤誤差也小于動(dòng)態(tài)面控制的誤差。

    為了驗(yàn)證本文提出的助力控制策略的有效性,搭建控制器、比例閥位移及旁通流量仿真模型,同時(shí)將表3中不同車速下的期望閥芯位移作為控制器的輸入,計(jì)算不同車速下電液比例閥旁通的流量,結(jié)果如圖13所示。

    圖13不同車速下控制器控制旁通流量輸出

    圖13為車速在20、40、60、80km/h下

    由所設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制器控制電液比例閥旁通液壓泵泵出油液流量圖,從圖中可以看出,本文設(shè)計(jì)的控制器能夠精確快速穩(wěn)定的控制比例閥旁通的流量,并且能夠輸出隨車速變化而變化的流量,間而控制進(jìn)入轉(zhuǎn)向器液壓助力缸的流量,實(shí)現(xiàn)汽車轉(zhuǎn)向助力可變,滿足汽車低速轉(zhuǎn)向輕便性和高速轉(zhuǎn)向的路感要求。

    4 結(jié)論

    本文介紹了一種電磁閥控制旁通流量的電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng),建立了其核心部件的數(shù)學(xué)模型,為ECHPS系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一個(gè)助力控制策略,基于實(shí)驗(yàn)法設(shè)計(jì)了助力特性曲線,考慮到被控系統(tǒng)中含有參數(shù)不確定性和外界干擾,控制器的設(shè)計(jì)采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)動(dòng)態(tài)面技術(shù)相結(jié)合的算法,該控制器具有跟蹤效果好,響應(yīng)快和抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)。通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了控制器的控制效果和控制策略的有效性。為今后建立基于dSPACE的硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)研究提供了理論基礎(chǔ)。

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    作者簡(jiǎn)介:

    責(zé)任作者:江浩斌(1969-),男,江蘇南通,教授,博士生導(dǎo)師,現(xiàn)任江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院院長(zhǎng),主要研究方向?yàn)檐囕v底盤系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)和研究。

    Tel: 86-511-88797620-2601

    E-mail:jianghb@ujs.edu.cn

    通訊作者:劉 海(1989-),男,江蘇淮安,碩士研究生,主要研究方向?yàn)殡娍匾簤褐D(zhuǎn)向系統(tǒng)的控制策略。

    Tel:18021786099

    E-mail:jshalhyu@163.com

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