基于反步法的自适应神经网络EPS摩擦补偿

为消除EPS系统在制造和装配过程中造成的摩擦力矩个体差异的影响,本文中首先建立了EPS动力学模型,并考虑到转向系统摩擦的不确定性、非线性和个体差异,建立了基于Lu Gre模型的转向系统摩擦模型,设计了摩擦状态观测器。然后,提出了一种基于反步法的自适应神经网络控制策略,对EPS的摩擦进行补偿,并通过Lyapunov稳定定理证明其稳定性。最后,进行仿真和硬件在环试验,结果表明:采用自适应神经网络控制策略改善了电机电流跟踪性能,加入摩擦补偿后提高了EPS的转向轻便性和回正性能,且在一定程度上抑制了因摩擦不确定性和EPS产品个体差异性造成的摩擦力矩波动。