EPS用直流电机转速估计最小观测器的设计与实现

利用最小观测器的基本理论,对EPS用永磁有刷直流电机进行了建模,提出了一种通过测量的电压和电流估计电机转子动态转速的算法。与实测转速的对比表明,合理配置最小观测器的极点位置,可以估计出电机的转速。研究了利用转速估计的反馈控制在EPS电机控制中的应用,结果表明,使用具有电机转速估计反馈的阻尼控制算法可以明显改善转向盘转矩的波动。     

电动助力转向系统回正控制策略研究

在分析电动助力转向系统回正模型的基础上,提出了电动助力转向回正控制算法。尝试直接采用扭矩信号作为转向盘转角估计的依据,并以此为基础提出不需配置转角传感器的回正控制策略。在matlab中建立了电动助力转向系统的模型,并利用Simulink工具箱对算法进行了仿真。仿真结果表明,所提出的回正控制策略能提高转向盘的回正性能,并为台架试验打下了基础。     

基于ARWLS和AUKF的锂电池SOC估计

精确估计锂电池荷电状态（SOC）对纯电动汽车的安全稳定行驶有着深远影响,对锂电池SOC状态的估计主要有参数辨识算法和SOC估计算法两个热点问题。针对辨识过程中出现的“数据饱和”现象以及锂电池SOC状态估计时的滤波发散问题,文章提出了自适应遗忘因子递推最小二乘法（ARWLS）-自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）联合算法。首先建立了二阶R-C锂电池数学模型,并针对传统最小二乘法在参数辨识过程中出现的“数据饱和”现象,引入了自适应遗忘因子动态修正新旧数据权重,提升在线参数辨识的准确度以及效率。其次,针对无迹卡尔曼滤波存在的滤波失效问题,提出了自适应无迹卡尔曼滤波算法来自适应调整系统噪声和观测噪声,从而提高SOC估计时的适应性和鲁棒性。最后在混合动力脉冲能力特性（HPPC）工况下对扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和AUKF三种SOC估计算法进行仿真比较,仿真结果表明,AUKF算法估计的SOC曲线跟随SOC真实值曲线变化的性能最好,估计精度也优于其他两种算法,具有更小的估计误差,收敛性也最好。     

无模型自适应控制在电动助力转向系统中的应用

为了更好地满足汽车转向响应快速性和准确性的需求,文章提出了一种基于无模型自适应控制的电动助力转向系统控制策略。利用Simulink进行建模仿真,并与PID算法进行对比。仿真结果表明,无模型自适应控制策略能够使EPS的助力特性与设定的理想助力特性更好地匹配,改善了转向助力输出的准确性。     

乘用车电动助力转向系统建模与设计

提出了汽车电动助力转向系统的控制日标,并分析总结出不同工况下的控制策略.建立了电动助力转向系统模型,结合电动助力转向系统特性设计了带有串联校正的PID控制器.通过在助力控制策略下的仿真,验证了助力特性、校正方案和转向盘转角估算算法的正确性.试验结果表明,系统实际助力特性与理想助力特性之间基本一致.     

电动客车AMT换挡执行机构状态估计及参数辨识EI北大核心CSCD

为了改善AMT换挡执行机构参数时变下的换挡性能,在考虑系统模型高度非线性、系统噪声特性未知的情况下,本文中提出了一种基于非线性H∞算法的分层状态估计和参数辨识方法。首先,通过实验发现了换挡执行机构参数时变的问题,并针对换挡执行机构建立了非线性模型。然后,设计了分层状态估计和参数辨识器,上、下两层估计器均基于非线性H∞算法设计。上层估计器对执行机构的状态进行估计,并将结果转移到下层估计器;下层估计器利用上层估计器处理完的状态量作为量测量,利用系统模型作为量测方程对系统参数进行辨识;上、下层估计器的协同运行对换挡执行机构的状态进行估计,对结构参数和电性能参数进行辨识。最后,设计了一种基于自动标定的状态估计和参数辨识流程,在对换挡位置值进行标定修正的同时实现对换挡执行机构的参数辨识。实验结果表明,本文提出的分层状态估计和参数辨识方法能准确的对换挡执行机构的状态、参数进行估计和辨识。修正参数后,系统的换挡性能得到改善。     

基于电池能量状态估计和车辆能耗预测的电动汽车续驶里程估计方法研究

本文中提出一种基于动力电池能量状态估计和车辆能耗预测的续驶里程估计模型。电池能量状态估计采用电池状态模型估计电池剩余的可用能量,分析了不同因素的影响。利用纯电动车测试数据,基于递推最小二乘算法辨识车辆能耗参数,结合行驶工况预测汽车能耗,进而计算续驶里程。与传统的续驶里程估计方法相比,基于电池能量状态估计和整车能耗预测的续驶里程估计模型的精度有较大提高。     

一种改进的动力电池阻抗参数和荷电状态分层在线联合估计方法

传统的电池模型参数和荷电状态SOC联合估计算法通常采用双层架构:一个递推估计器辨识所有模型参数,另一个递推估计器推测SOC。由于待辨识参数较多,该算法往往存在调参麻烦、鲁棒性不高等问题。为解决该问题,本文中提出一种基于3层架构的阻抗参数和SOC在线联合估计算法,将欧姆内阻和极化参数分开辨识,以降低问题的复杂度。另外,通过分析1阶RC模型建模误差的动态特征,引入一个基于1阶惯性环节的集总误差模型,提高了1阶RC模型的精度。两组实车运行工况数据的验证结果表明:所提出算法的鲁棒性比传统算法明显提高,精度也有所提升;25和-20℃工况下的SOC估计误差能分别快速收敛到2%和3%以内。同时,敏感性分析结果表明,该算法对初始误差也具有较好的鲁棒性。     

基于FFRLS-EKF联合算法的锂离子电池荷电状态估计方法

针对现有基于电池恒定参数模型的SOC估计方法忽略了工况和SOC对电池模型参数的影响而导致SOC估计误差偏大的问题，本文提出一种将带有遗忘因子递推最小二乘算法与扩展卡尔曼滤波算法相结合的联合SOC估计方法。该方法先利用FFRLS算法在线辨识电池等效电路模型参数并实时修正电池模型，再利用EKF算法和实时修正的电池模型估计电池SOC。实验结果表明，本文所提的SOC估计方法能有效减小电池模型参数变化所带来的SOC估计误差。在脉冲放电、脉冲充电和动态应力测试实验中，最终电池SOC估计的最大误差分别为1.01%、0.87%和1.59%。     

EPS系统的控制策略研究

根据转向系统的助力特性要求,对电动助力转向系统的控制策略进行研究。建立该系统的动力学模型,对转向系统的助力控制、阻尼控制和回正控制进行分析研究。策略中主要采用PID控制方法,首先进行控制器目标电流的确定和补偿,然后对模型的电流进行仿真和验证,结果表明,此控制策略的增加转向系统的轻便性和路感。     

无刷直流电机助力式EPS控制器设计与试验

基于无刷直流电机(BLDCM)模型和汽车电动助力转向(EPS)动力学模型,构建了BLDCM控制仿真模型和EPS性能仿真模型;设计了以ARM7LPC2131为控制器内核和以MC33034P120为驱动模块的EPS控制器硬件;分析了EPS的助力、回正和阻尼控制对控制器硬件的要求,给出了EPS控制软件的主程序和A/D、速度信号采集与中断服务子程序流程;最后将BLDCM助力式EPS及其控制系统装车进行原地转向试验和蛇形试验,试验结果表明,所设计的EPS控制器与整车匹配良好,性能稳定。     

Design of ferrite magnet CFSM to improve speed response of EPS system

This paper deals with the speed response characteristic of the concentrated flux synchronous motor (CFSM) using ferrite magnets for the electric power steering (EPS) system. To analyze the response characteristic of the CFSM, an analytical method using the electromechanical undamped natural frequency and damping ratio based on the transfer function is proposed. By using the method, the speed response according to the variations of the shape of the permanent magnets (PMs) and rotor core is analyzed. It was analyzed under the conditions of the constant volume of the PMs as well as the constant diameter of the rotor. By using the proposed analysis method, the improved model is desgined based on the initial model fulfilling the required specifications. Finally, the torque and speed response characteristics of two motors are simulated through the finite element analysis (FEA) and MATLAB Simulink.     

Driver curve speed model and its application to ACC speed control in curved roads

A speed control algorithm for an ACC (Adaptive Cruise Control) system for curved roads is proposed based on driver behavior characteristics. As the foundation of this research, a driver speed model for curved roads is developed using a series of experimental data regarding driver behavior. To adapt the model to each driver’s individual curve speed behavior, the coefficients of the model are identified in real time from the data sequences collected during drivers’ manual operation stage by a self-learning algorithm based on a Recursive Least-Square (RLS) method with a forgetting factor. Using this algorithm, the parameters of the driver model can be identified from the data collected in the manual operation phase, and the identification results are applied during the ACC automatic control phase. Based on the developed model, the ACC speed control algorithm is modified to provide each individual driver with a customized speed profile for the scenario of a curved road with no car ahead. Tests verify the applicability of the modified system.     

汽车电动助力转向控制系统的初步研究

自行设计的电动助力转向系统(EPS)由控制器、转向盘转矩传感器、车速传感器、电流传感器(在控制器内)、助力电机及减速机构、机械式转向器、蓄电池等组成。EPS的控制系统主要由控制器、传感器及信号处理电路、助力电机及驱动电路等组成。控制算法由电机助力控制算法和电机转矩控制算法两部分构成。该方案易于实现，同时又能保证转向控制系统较高的控制精度。     

电动助力转向系统控制策略的研究

在分析现有的各种助力控制策略的基础上,着重讨论了基于传统控制理论设计的电机控制策略与系统性能的关系,其中包括电流闭环PI控制器的参数设计及电流给定算法设计。最后,将这些基于简化线性系统模型的控制设计结果应用于电动助力转向系统的非线性仿真模型之中,仿真结果证明了这样的控制设计有效,在这种简单的控制结构下,系统的控制性能也能达到要求。     

汽车电动转向系统用驱动电机现状及其发展

汽车电动转向系统用驱动电机目前主要有永磁直流电机、异步电机和永磁同步电机。对于应用于汽车电动转向(EPS)系统而言,各种电机都有其适用性和局限性。文章在分析各种电机特点基础上,结合EPS发展,提出了EPS电机的发展方向。     

车辆半主动悬架与助力转向集成控制的仿真研究

为协调车辆操纵稳定性和行驶平顺性,基于底盘系统动力学原理,建立了半主动悬架和电动助力转向的综合模型,对半主动悬架和电动助力转向系统进行集成控制.运用二次反馈法和PID策略分别对悬架的可调阻尼和转向系统的助力进行控制.仿真结果表明,在集成控制情况下,车辆的操纵稳定性和平顺性均优于悬架或转向单独控制的效果.     

基于转向特性的汽车电子控制动力转向系统

电子控制动力转向系统（EPS）可以在低速时减轻转向力,以提高转向系统的操纵稳定性;在高速时则可适当加重转向力,以提高操纵稳定性.文章介绍了EPS及其主要形式和布置方式,在分析汽车助力转向系统工作原理的基础上,阐述了转向特性对汽车操纵性能的影响,并结合具体EPS实例,介绍了电子控制动力转向系统的4种控制形式,为动力转向系统软件开发及实物研制提供了前提条件.     

多层前向神经网络在电动转向系统中的应用

针对电动转向系统助力特性存在非线性的特点,应用多层前向神经网络,对电动转向系统全车速下的助力特性进行拟合。文中设计了多层前向神经网络结构,并采用基于综合目标函数的二阶学习算法对其进行离线学习,最后在电动转向综合试验台上实现在线控制。系统实现了全车速范围的非线性转向助力,克服了转向助力盲区。