CN105882736A - 一种车辆电动助力转向系统阻尼控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种车辆用电动助力阻尼控制的方法，目的在于根据不同的车速和电机转速提供特定的阻尼。首先，当达到一定车速后，判断电动助力转向系统进入阻尼控制模式，其次，根据当前车速和通过电机转速观测器观测到的电机的转速得到所需的反向助力电流，此为主控制环，最后，根据电流传感器将测得的实际电流反馈回来，与所需的反向助力电流形成负反馈，通过常规的PID控制减小甚至消除实际电流与所需的反向助力电流的差值，此为副控制环。由此通过助力电机提供适当的反向扭矩，实现阻尼控制。通过双闭环控制，可以根据不同的车速和电机转矩，产生不同的阻尼，实现对系统的精确控制，进而提高汽车行驶的安全性和稳定性。

Description

一种车辆电动助力转向系统阻尼控制方法

技术领域

本发明涉及电动助力转向系统领域，尤其涉及一种车用电动助力转向系统阻尼控制的方法。

背景技术

驾驶员在驾驶传统的无助力或液压助力的车辆时，在高速行驶的情况下，总是感觉方向盘发飘，难以获得很好的路感，这增加了驾驶员驾车的危险系数。电动助力转向系统中增加了阻尼控制模式，使得在高速行驶时，汽车能够获得适当的阻尼，增强驾驶员的路感，增加汽车行驶的安全性。

传统的阻尼控制方法是用一定占空比的PWM信号使助力电机H桥驱动电路的两个低端MOS管导通，由于感应电动势的作用，助力电机产生与转速成正比而方向相反的再生制动扭矩。根据实际实验，即使使用100％占空比的PWM信号使助力电机电枢“短路”，所产生的阻力矩仍然很小，不能完全达到高速行车对阻力矩的要求，同时，此种方法会引起转矩波动，使转向盘手感变差，且停留时间较短，要长时间提供反向转矩在硬件上难以实现。

为了解决电动助力转向系统的上述缺陷，需要一种能够根据不同车速和电机转速提供特定阻尼的车辆用电动助力转向系统阻尼控制的方法。

本专利采用根据不同车速和电机转速提供特定的反向助力电流，通过双闭环的控制方法使电机施加反向扭矩来实现阻尼控制，很好的解决了上述的问题。

发明内容

本文提供了一种车辆用电动助力转向系统阻尼控制的方法，具体实施方案为：当达到一定车速后，判断电动助力转向系统进入阻尼控制模式；根据当前车速和通过电机转速观测器观测到的电机转速得到所需的反向助力电流，此为主控制环；根据电流传感器将测得的实际电流反馈回来，与所需的反向助力电流形成负反馈，通过常规的PID控制减小甚至消除实际电流与所需的反向助力电流的差值，此为副控制环。由此通过助力电机提供适当的阻尼，实现阻尼控制。

优越地，电动助力转向系统阻尼特性，即主控制环，可以根据电机转速和车速通过模糊控制获得，能够根据不同的车速和电机转速提供不同的且较精确的阻尼。

优越地，根据本发明的车辆用电动助力转向系统阻尼控制的方法，由于设计了基于降维的电机转速观测器，整个方法中无需为电动助力传感器配备转速传感器，节省了车辆的开发成本，而对于已安装了转速传感器的车辆本发明提供的车辆用电动助力转向系统阻尼控制方法也同样适用。

优越地，相较于以往的通过对电机电枢进行“短路”来提供阻尼，本专利根据电机转速和车速可确定固定的反向助力电流，从而提供可量化的阻尼，提高了控制的准确性。

以下结合附图，详细说明本发明的优点和特征。

附图说明

图1为电动助力转向系统分模型示意图；

图2为阻尼特性曲线模糊控制规则表；

图3为电动助力转向系统阻尼控制方法的逻辑框图；

具体实施方式

本发明公开了一种车辆用电动助力转向同阻尼控制的方法，在完成电动助力转向系统的模型建立后，结合图3进一步具体说明该阻尼控制的方法：当达到一定车速后，电动助力转向系统进入阻尼控制模式；根据当前车速和通过电机转速观测器观测到的电机的转速得到所需的反向助力电流，此为主控制环；根据电流传感器将测得的实际电流反馈回来，与所需的反向助力电流形成负反馈，通过常规的PID控制减小甚至消除实际电流与所需的反向助力电流的差值，此为副控制环。由此通过助力电机提供适当的阻尼，实现阻尼控制。

整个方法的步骤中，由于设计了电机转速观测器，无需为电动助力转向系统配备转速传感器，节省了车辆成本，而对于已安装了转角传感器的车辆本发明提供的车辆用电动助力转向系统阻尼控制的方法也同样适用。

电动助力转向系统的模型可以适用Matlab/Simulink等软件建立，图1为建立的电动助力转向系统的模型。

根据车速一定时，电机转速越大，所需阻尼越大；电机转速一定时，车速越大，所需阻尼越大的原则利用模糊控制设计阻尼特性曲线。

首先在计算机上建立一个模糊集数据库，该模糊集数据库中设置有模糊集A和模糊集B。将参数车速V和电机转速模糊化输入，分别反映到模糊集A和B，车速V的变化范围为80～120km/h，电机转速的变化范围为800～1500r/min，车速V与电机转速模糊化后得到对应的输入语言变量X＝{F，MF，BF}和Y＝{Z，S，M，B}，输出为所需的反向目标电流I＝{SM，M，ZM，VM}。输入不同车速和电机转速，依次建立控制集规则库；采用Sugeno型模糊推理算法，其模型为单元素输出隶属函数，其模糊蕴含即是简单的惩罚，模糊合成即是各个单元输出隶属函数的简单包含，解模糊化处理采用加权平均法，计算简单，极大地提高了模糊化过程的效率。

隶属函数形状可分为梯形、钟形和三角形等，其表达式各不相同：

钟形隶属函数表达式：

$x=\frac{1}{1+{\left|\frac{v-c}{a}\right|}^{2b}}$ 公式(1)

公式1中a，b确定钟型函数的形状，c决定函数的中心位置，v为输入变量；

三角型隶属函数表达式：

$f(x,a,b,c)=\left\{\begin{array}{c}0,x\≤a\\ \frac{x-a}{b-a},a\≤x\≤b\\ \frac{c-x}{c-b},b\≤x\≤c\\ 0,c\≤x\end{array}\right\}$ 公式(2)

公式2中a、c是三角形的底边的两个端点，b为三角形的顶点，x为输入变量；

解模糊化采用加权平均法，所有的模糊规则的权重都为1，其姐模糊化输出值电流值x*为：

$x^{*}=\frac{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{x}_i\mathrm{\μ}\left(x_i\right)}{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\μ}\left(x_i\right)}$ 公式(3)

公式3中x_i为第I个节点隶属度值，μ(x_i)为目标函数。

在阻尼特性曲线的设计过程中需要具体的电机的转速，为了节约成本，本发明设计了基于降维的电机转速观测器。它基于电机的状态方程，将状态方程通过现代控制的理论分为可观和不可观(待估计)两部分，再对其进行降维处理，从而对不可观部分进行估计，最终得到电机的转速。

直流有刷电机的整个回路的微分方程：

U＝Li+Ri+K_bθ_m 公式(4)

根据助力电机的动力学方程式可以计算出助力电机转向轴的输出助力矩：

$T_m-\frac{T_a}{G}=J_m{\mathrm{\θ}}_m+B_m{\mathrm{\θ}}_m$ 公式(5)

其中：

T_m＝K_ai 公式(6)

式中K_b为反电动势系数；K_a为助力电机力矩常数；T_m为助力电机产生的电磁转矩；J_m为助力电机转动惯量；B_m为助力电机阻尼系数。

综合式(4)、式(5)和式(6)可得电机状态空间方程的的表达式为：

$\begin{array}{c}\frac{d}{\mathrm{dt}}\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_m\\ i_a\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}-\frac{K_a}{J_m}& -\frac{B_m}{J_m}\\ -\frac{R_a}{L_a}& -\frac{K_b}{L_a}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_m\\ i_a\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}0\\ \frac{1}{L_a}\end{array}\right]U\\ y=\left[\begin{array}{cc}0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{\mathrm{\θ}}}_m\\ i_a\end{array}\right]\end{array}$ 公式(7)

假设状态变量为n维向量，输出为m维向量。

线性定常系统如下：

x＝Ax+Bu

公式(8)

y＝Cx

上式中的状态变量可分为可观和不可观(待估计)两部分，分别用x₁(m×1维)和x₂(n×m维)表示。由此，即可得系统的状态方程为：

$\begin{array}{c}x=\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{x}}_1\\ {\stackrel{\·}{x}}_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{A}_{11}& A_{12}\\ A_{21}& A_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{B}_1\\ B_2\end{array}\right]u\\ y=\left[\begin{array}{cc}0& I\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\end{array}\right]\end{array}$ 公式(9)

式中：A₁₁∈R^m×m，A₁₂∈R^m×(n-m)，A₂₁∈R^(n-m)×m，A₂₂∈R^(n-m)×(n-m)，B₁∈R^m×r，B₂∈R^(n-m)×r。

由式(9)得：

x₁＝A₁₁x₁+A₁₂x₂+B₁u 公式(10)

x₂＝A₂₁x₁+A₂₂x₂+B₂u 公式(11)

令z＝A₂₁x₁，员式(7)、式(8)可化为：

x₁＝A₁₁x₁+M

公式(12)

z＝A₂₁x₁

对比式(8)和式(12)可得：x＝x₁，A＝A₁₁，Bu＝M，y＝z，C＝A₂₁，由此即可实现对系统的降维(降维后的状态方程相当于全维)，结合全维状态观测器的观测器状态方程可得：

$\stackrel{\‾}{x_1}=(A_{11}-{\mathrm{GA}}_{21})\stackrel{\‾}{x_1}+M+\mathrm{Gz}$ 公式(13)

代入M和z，即可得观测器状态方程如下：

$\stackrel{\‾}{x_1}=(A_{11}-{\mathrm{GA}}_{21})\stackrel{\‾}{x_1}+(A_{12}y+B_{1}u)+G(\stackrel{\·}{y}-A_{22}y-B_{2}u)$ 公式(14)

由于式(14)中存在导数项，在物理上比较难实现，则令代入式(14)即得：

w＝(A₁₁-GA₂₁)w+(B₁-GB₂)u+[(A₁₁-GA₂₁)G+(A₁₂-GA₂₂)]y 公式(15)

由式(10)得直流有刷电机的不可观测量为电机转速θ_m，且结合式(12)可令将其代入式(15)，可得电机降维状态观测器的状态方程如下：

$\stackrel{\‾}{x}=(-\frac{B_m}{J_m}+\frac{K_b}{L_a}g)\stackrel{\‾}{x}+(\frac{K_a-B_m}{J_m}+\frac{{\mathrm{gR}}_a+K_b{g}^2}{L_a})i_a+\frac{g}{L_a}U$ 公式(16)

其中：G＝g，为反馈增益。

电机降维观测器的期望特征方程为：

$|\mathrm{sI}+A_{22}+{\mathrm{GA}}_{12}|=s+\frac{B_m}{J_m}-\frac{K_{b}g}{L_a}$ 公式(17)

式中反馈增益矩阵L可由期望的闭环极点来确定。

通过以上方法，可以得到所需的阻尼特性曲线，接入模型后可形成主控制环。阻尼特性曲线在不同的车速和不同的电机转速下输出不同的反向助力电流，将电机的实际电流与所需反向助力电流做差值，利用PID控制提供适当的阻尼，通过经验法调节PID参数，尽可能减小实际电流与目标电流之间的差值，形成副控制环，将输出作为驱动电路的输入，从而对电机施加反向扭矩来实现阻尼控制，达到制动的作用。

以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (5)

1.一种车辆用电动助力转向系统阻尼控制的方法，具体方案为：当车速大于80km/h后，电动助力转向系统进入阻尼控制模式，根据当前车速和通过电机转速观测器观测到的电机转速得到所需的反向助力电流，此为主控制环；根据电流传感器将测得的实际电流反馈回来，与所需的反向助力电流形成负反馈，通过常规的PID控制减小甚至消除实际电流与所需的反向助力电流的差值，此为副控制环，通过双闭环控制的作用，使助力电机提供适当的阻尼，实现阻尼控制。

2.根据权利要求1所述的车辆用电动助力转向系统阻尼控制的方法，其特征在于：电机工作时，根据转速观测器测得的电机转速信号和车速传感器测得的车速信号输出所需反向助力电流，即所形成的主控制环。

3.根据权利要求1所述的车辆用电动助力转向系统阻尼控制的方法，其特征在于：所需反向助力电流即电动助力转向系统阻尼特性曲线可以根据电机转速和车速通过模糊控制获得，可根据不同的车速提供不同的阻尼。

4.根据权利要求1所述的车辆用电动助力转向系统阻尼控制的方法，其特征在于：对电机实际电流和所需反向助力电流进行控制，通过副控制环对电机提供适当的阻尼，避免对电机电枢进行“短路”处理。

5.根据权利要求1所述的车辆用电动助力转向系统阻尼控制的方法，其特征在于：设计了基于降维的电机转速观测器，对电机转速进行估计。