【摘 要】
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传统的电动助力转向系统(Electric Power Steering System,EPS)控制策略虽然能够满足日常驾驶的转向需求,但当路面附着系数发生变化时,尤其是车辆在低附着系数道路上行驶时,传统的EPS系统控制策略难以满足路感要求。本文提出一种基于BP神经网络的考虑路面附着系数的EPS系统助力控制策略,设计一种在不同路面附着系数下仍具有较好转向性能的EPS系统,并与传统EPS系统进行对比,
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传统的电动助力转向系统(Electric Power Steering System,EPS)控制策略虽然能够满足日常驾驶的转向需求,但当路面附着系数发生变化时,尤其是车辆在低附着系数道路上行驶时,传统的EPS系统控制策略难以满足路感要求。本文提出一种基于BP神经网络的考虑路面附着系数的EPS系统助力控制策略,设计一种在不同路面附着系数下仍具有较好转向性能的EPS系统,并与传统EPS系统进行对比,通过CarSim和Simulink的联合仿真,验证了考虑路面附着系数的EPS系统具有更好的转向性能,能够保证驾驶员在不同路面附着系数下都获得转向轻便性和较好的路感,同时保证车辆行驶的安全性。首先,分析EPS系统的工作原理,完成EPS系统的总体布局和类型选择。对EPS系统进行力学分析,建立助力电机的数学模型和基于扭杆弹簧模型的EPS系统机械系统数学模型。其次,分析路面附着系数对转向系统的影响,介绍传统的EPS系统控制策略在应对路面附着系数发生变化时的不足,提出考虑路面附着系数变化的EPS系统助力特性,设计了基本助力特性曲线和考虑路面附着系数的助力特性曲线。基于BP神经网络建立最大转向阻力矩预测模型并进行精度验证。仿真验证模型在预测不同路面附着系数的最大转向阻力矩时比传统的查表模块精度更高。再次,对EPS系统的控制策略进行研究,分别建立传统EPS系统控制策略和考虑路面附着系数变化的EPS系统助力控制策略。最后,利用CarSim和Simulink软件建立EPS系统联合仿真模型,通过中心转向区域路感分析和转向角阶跃输入试验、转向轻便性试验、双移线试验及蛇形试验等,分析EPS系统助力控制策略在考虑路面附着系数变化下,相比传统控制策略对操纵稳定性和助力性能的影响。
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