张畅，石坚

电动助力转向系统的调制模型预测控制

张畅，石坚*

（广州大学，广东 广州 510006）

为提高汽车转向性能，文章研究新型电动助力转向系统（EPS）控制方法。基于汽车稳态转向系统动力学二次模型与助力特性曲线的分析，并考虑到外部非线性因素对EPS系统的影响，提出一种新型调制模型预测控制（MMPC）方法，来解决目前业界采用PI控制方法的EPS系统难以处理非线性动态响应的问题。通过搭建符合汽车标准的高精度EPS系统仿真模型，按照汽车标准要求验证了所提出方法的可行性，仿真结果表明调制模型预测控制可以完全满足EPS的要求，而且在非线性环境下相较于传统PI控制对辅助电机具有更稳定的转矩控制。

车辆工程；电动助力转向系统；助力特性曲线；非线性；调制模型预测控制

前言

电动助力转向系统（electric power steering system, EPS）是汽车技术发展的热点与前沿技术之一，由于具有高燃油效率、紧凑结构、转动方向易于调整、能够与其他电控系统结合在一起的优点，EPS已逐渐取代液压动力转向系统[1-3]。有限元模型预测控制（finite set model predictive control, FS- MPC）是一种致力于更长时间跨度的最优化控制模式[4]，已经被验证在许多电力电子系统中是一种可行策略[5]，模型预测控制主要是先将控制系统建模为有限状态系统，再通过负载模型预测每种可能状态的行为，然后定义一个代价函数并表达为对系统状态行为的描述，最后选择使状态函数最小的切换状态。模型预测控制可以考虑复杂系统未来行为和位置、横向加速度、输入转矩等约束来控制输入[6]。……