基于自适应神经网络动态面算法的ECHPS系统控制策略研究

针对重型商用车采用固定助力特性的液压转向系统(Hydraulic Power Steering,HPS)存在操纵稳定性差的缺点,提出了一种旁通流量控制式电控液压转向系统(Electrical Controlled Hydraulic Power Steering,ECHPS)。建立了该转向系统核心部件电液比例阀数学模型,设计了ECHPS系统的助力控制策略和助力特性曲线,为了消除被控系统受到参数不确定性和外界干扰的影响,采用神经网络与自适应动态面技术相结合的算法设计了一种新型控制器。通过理论与仿真分析证明了所设计的自适应神经网络动态面控制器不仅响应快、跟踪效果好、控制精度高,而且能够实现汽车低速时的转向轻便性和高速时的良好路感要求。