基于EPS目標電流跟蹤的控制策略研究

武歷穎 徐同強

摘 要：電動助力轉向系統（EPS）是順應節能環保理念誕生的汽車電子控制技術產物，其相對于液壓助力轉向系統具有節能、環保、操縱性好等優點，已成為當今動力轉向技術研究的熱點，其市場應用也將越來越大。電動助力轉向系統關鍵技術主要包括硬件技術和軟件技術兩個方面，而控制策略又是軟件技術的核心。文章通過建模仿真，完成了對各種控制策略的驗證和分析。通過分析，選擇出了最適用于電動助力轉向系統的控制算法，為EPS軟件技術的開發奠定了基礎，同時，也為硬件技術的開發提供一定的指導作用。

關鍵詞：電動助力轉向系統；控制策略；建模仿真

汽車在泊車或者中低速行駛過程中進行轉向時，地面產生的轉向阻力是非常沉重的，為了減輕方向盤的操縱力，可通過控制助力電機的輸出力矩經傳動機構作用到轉向軸或者轉向小齒輪或者齒條上來實現。該控制利用電機的特性，由EPS控制器實時監測轉向盤轉矩傳感器輸出的轉矩信號和車速傳感器輸出的車速信號，根據EPS內部固化的控制算法確定出電機的目標助力電流，通過對反饋電流與目標助力電流的比較，利用一定的控制算法來控制助力電機的電樞電壓，實現閉環控制。

1 常見控制策略

EPS的主要任務就是通過設計控制算法完成對于目標電流的跟蹤，當前對于目標電流的跟蹤控制中常用的有如下幾種。

1.1 PID控制

在工程實際中，應用最為廣泛的調節器控制規律為比例、積分、微分控制，簡稱PID控制。當我們不完全了解一個系統和被控對象，或不能通過有效的測量手段來獲得系統參數時，最適合用PID控制技術。

PID控制在EPS中應用的基本原理是助力電機某一時刻的電壓是由該時刻的目標電流和測量設備檢測到的助力電流的差值通過PID控制方法而得到。

數字PID控制算法可以表示為：

1.2 模糊控制

模糊控制器設計的核心工作有三個方面：①精確變量的模糊化，完成清晰量轉換成模糊量的運算。②模糊控制算法的設計，完成根據輸入模糊量進行近似推理運算，得出模糊輸出量。③輸出信息的模糊化判決，完成模糊輸出量轉換成清晰量的運算。

1.3 滑模變結構控制

這種控制方法是在動態的過程中根據系統當前的狀態（誤差或誤差及其各階導數）有目的地不斷發生變化，從而迫使系統可以按照預定的“滑動模態”的狀態軌跡運動?；瑒幽B的存在，使得系統在滑動模態下不僅保持對系統結構、參數以及外界干擾等不確定性因素的魯棒性，而且可以獲得較為滿意的動態性能。

1.4 模糊滑?？刂?/p>

基于模糊控制的上述優越性，我們可以融合滑模控制的優越性設計搭建一個模糊滑模控制器，并應用于EPS仿真模型，基于模糊滑模控制系統的結構圖如圖所示：

圖1 模糊滑?？刂葡到y結構圖

1.5 自適應模糊滑模控制

自適應控制器的基本思想是：基于測量得到的信號，對不確定的被控對象參數（及相應的控制器參數）進行在線估計，并在控制輸入計算中使用參數的估計值。因而自適應控制系統可以看作帶有參數的在線估計的系統。自適應控制的基本目標是：當對象存在不確定性和參數的未知變化時，仍能夠保持可靠的系統性能。

2 仿真分析和對比

EPS系統是一個多輸入多輸出，并且具有一定程度的非線性、時變環節的系統，含有結構性攝動和非結構性攝動等不確定性因素，這些因素會對EPS系統的動態特性產生一定影響，影響因素包括外部擾動，非線性摩擦，參數攝動，延時擾動，力矩波動。這決定了EPS的助力控制算法必須具有一定的魯棒性和自適應性，能夠在一定程度上抵抗外界對于系統的干擾，使得實際電流與目標電流的差值保持在允許的范圍以內。這些因素對各種控制策略的控制效果也提出了挑戰。

2.1 PID控制器與滑模控制器比較

在汽車的行駛過程中會遇到來自地面的干擾，因此在仿真時本文給輪胎添加了一個正弦的干擾力矩。仿真結果如圖所示。

圖2 干擾下的不同控制算法的助力電流階躍響應

PID控制算法和滑?？刂扑惴ǖ恼{節時間都很短且沒有超調，但是PID 控制存在一定的穩態誤差，而滑模控制穩態誤差基本不存在。因此，PID控制方法跟蹤目標電流基本可以滿足要求，但還不是很理想；而采用滑模變結構控制算法跟蹤助力電流無超調且調節時間短、穩態誤差小，跟蹤效果優于PID控制方法。

2.2 常規滑?？刂破髋c模糊滑?？刂破鞅容^

對中高速工況下的方向盤回正過程進行仿真，結果如下圖。

圖3 行車回正過程轉向盤轉角 圖4 行車回正過程電機電流

從圖中可以看出，采用常規滑?；卣刂坪?，回正準確迅速，抑制了回正超調現象，但是轉向盤在回正后持續產生抖振。采用模糊滑?？刂频幕卣郎蚀_迅速無超調，并且回正后無抖振。常規滑?？刂频碾娏鞑▌虞^大，而模糊滑?？刂齐娏髯兓鄬ζ骄?。

2.3 自適應模糊滑?？刂破髋cPID控制器比較

選取車速為10km/h的低速轉向工況和車速為60km/h的高速轉向工況進行仿真，并將兩種控制算法下的實際助力電流對目標助力電流的跟蹤效果進行了對比，如圖5-圖8所示。

①V=10km/h，存在外界干擾，助力電機電阻緩慢變化條件下兩種控制算法的助力電流跟蹤效果（見圖5、圖6）。②V=60km/h，存在外界干擾，助力電機電阻緩慢變定條件下兩種控制算法的助力電流跟蹤效果。

圖7 自適應模糊滑模控制算法 圖8 PID控制算法

從圖中可以看出，自適應模糊滑?？刂扑惴敯粜暂^強，能夠克服由于外界的干擾和系統結構的不確定性帶來的不利影響，在任何時候都能夠使得實際電流跟蹤上目標電流。而PID控制算法對于外界抗干擾能力略差，高速行駛工況下助力電流目標值較小時能夠在一定的范圍跟蹤上目標電流，而在車速較低目標助力電流較大的時候，對于目標電流的跟蹤精度誤差則非常大。

3 結束語

嵌入式系統中控制算法的選用可以通過仿真結果我們能夠明確各種控制算法的優點和不足，其中自適應模糊滑?？刂频目刂菩Ч鄬κ亲詈玫?。

在搭建各種控制算法模型的過程中，我們也體會到了各種控制算法模型的難易程度。電流閉環控制用的PID控制，設計過程簡單、控制參數調整方便和直觀，其模型的搭建在各種算法中也是最容易實現的。自適應模糊滑?？刂朴捎诩闪俗赃m應控制、模糊控制和滑?？刂频戎悄芸刂撇呗?，其控制器設計和模型搭建的復雜程度也是遠遠超過PID控制策略。

設計各種控制算法的最終目的還是將其寫入嵌入式系統，以完成對EPS系統的實時控制。對于各種控制算法的評價，我們要從兩方面進行考慮，一是結合EPS的設計目標要求對比各種控制算法的差異性；二是考慮各種控制算法對嵌入式系統的要求。

綜合考慮以上兩點，控制效果最好的算法不一定是嵌入式微控制器的最佳選擇，而控制效果稍差的算法不一定被摒棄。自適應模糊滑?？刂扑惴m然控制效果相對較好，但其設計過程復雜，運算量大，對于控制用單片機的工作速度及性能要求更高，因此大大增加了EPS量產的成本。而PID控制算法，由于設計過程簡單，易于軟件編程實現，對單片機的要求較低，更重要的是其對EPS的控制效果能夠達到設計目標及滿足駕駛員需求。這種情況下企業沒有必要花費更高的成本去采用最好的控制算法，因此，PID控制算法目前依然是EPS助力電機控制中使用最為廣泛的控制策略。

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