基于智能控制的电动助力转向系统

摘要

为了克服已有技术的直接扭矩控制系统存在较大的脉动扭矩问题，本发明公开一种基于智能控制的电动助力转向系统，将神经网络模糊控制引入到电动转向的电机扭矩控制，它不依赖于被控对象的精确模型，建立的模糊策略能有效克服电机的非线性、强耦合等缺点，其良好的自学以及参数控制自动调节能力，提高了系统的自适应和控制能力。本发明的神经网络模糊控制器由控制算法微处理器MCU、PWM驱动模块和电源模块组成，以扭矩、车速和驱动电机反馈电流为输入语言变量，经离线建模，形成控制决策以及在线控制两个过程，实现电动助力转向的智能控制。本发明应用于乘用轿车、燃料汽车、电动汽车，使转向灵敏轻便，大大提高汽车操控的舒适性和稳定性。

主权项

1.基于智能控制的电动助力转向系统，由方向盘的转向输入、扭矩传感器、车速和转速输入、智能电子控制器和电动转向机构组成，其中：所述的智能电子控制器由控制算法微控制器(MCU)模块、PWM电机驱动模块、电源模块组成；控制计算微控制器(MCU)上面嵌入有控制算法软件，综合神经网络算法和模糊控制推理技术，形成专用的转向控制策略，并将转向控制策略转化为控制芯片中的软件，通过模拟试验和路况试验获取数据，采用离线建模方式优化控制参数，再加载应用到控制算法微控制器(MCU)模块；其输入变量至少包括方向盘的转向扭矩、车速和转速、驱动电机反馈的驱动电流数据；PWM电机驱动模块为脉宽调制开关控制模块，其控制输入端连接控制算法微控制器(MCU)模块输出的控制信号输出端，电机驱动模块的输出端连接电动转向机构的驱动电机，以驱动电流方式控制驱动电机形成相应的转向助力；同时把驱动电机的驱动电流数据反馈给控制算法微控制器(MCU)模块；TW为作用于方向盘产生的扭矩，V为车速，以扭矩和车速作为神经网络模糊控制器的输入，经控制算法计算出助力电流I，通过PWM控制方式驱动电机输出助力扭矩TI。