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基于神经网络模糊PID控制的纯电动商用车EPS的研究

发布时间:2022-07-16 17:26
  随着新能源技术的发展,纯电动商用车在市场上应用越来越广泛,但是其转向系统目前主要采用电子液压助力转向系统(Electronic-Hydraulic Power-assisted System,简称EHPS)。电子液压助力转向系统结构复杂,在工作时会有能量的转化过程,因此存在能源浪费、转向灵敏度低和转向滞后等缺点。电动助力转向系统(Electric power steering,简称EPS)具有零污染、节能环保、性能可靠和易控制等优点,现在已经广泛应用在乘用车上。本文针对EPS系统在纯电动商用车上的应用展开研究,以期提高车辆的转向轻便性和灵敏度,适应全车电子化的发展趋势。本文主要工作内容如下:(1)选用某款轻型纯电动商用车为研究对象,分析该车型的转向助力需求,建立EPS系统的动力学模型,对关键部件的参数进行计算和设定,然后根据参数进行选型。(2)由于纯电动商用车载荷变化范围较大,为了满足不同载荷情况下驾驶员的助力需求,综合考虑车速、方向盘的转矩和前轴载荷三个因素,设计全车质量助力特性曲线;同时对EPS系统的控制策略进行研究,在不同的工况下分别选择回正、阻尼和助力控制策略,以保证在各种工况... 

【文章页数】:68 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究的意义和背景
    1.2 电动助力转向系统的研究现状
        1.2.1 EPS系统国外研究现状
        1.2.2 EPS系统国内研究现状
    1.3 本文研究的主要内容
2 纯电动商用车EPS系统的选型和动力学方程的建立
    2.1 转向系统的概述
    2.2 EPS的结构及工作原理
    2.3 关键部分选型
        2.3.1 转向器
        2.3.2 助力电机
        2.3.3 扭矩传感器
        2.3.4 车速传感器
        2.3.5 减速机构
    2.4 EPS系统的动力学方程建模
    2.5 本章小结
3 全车质量助力曲线与控制策略的设计
    3.1 全车质量助力特性曲线的设计
        3.1.1 常见的特性助力曲线
        3.1.2 助力特性分析
        3.1.3 确定全车质量助力特性曲线
    3.2 控制策略的设计
    3.3 本章小结
4 神经网络模糊PID控制系统的建模
    4.1 控制基础理论
        4.1.1 PID的基本原理基础
        4.1.2 模糊控制原理基础
        4.1.3 神经网络理论基础
    4.2 神经网络模糊PID控制器的设计
        4.2.1 神经网络模糊PID控制器的工作原理
        4.2.2 确定相关参数
        4.2.3 确定隶属函数和模糊规则
        4.2.4 设计神经网络模糊PID控制器
        4.2.5 搭建神经网络模糊PID控制模型
    4.3 EPS系统助力仿真分析
        4.3.1 助力转矩仿真建模
        4.3.2 助力转矩仿真结果分析
    4.4 本章小结
5 Trucksim与MATLAB/Simulink联合仿真分析
    5.1 Trucksim简介
    5.2 转角脉冲瞬态响应仿真实验
        5.2.1 转角脉冲瞬态响应实验仿真建模
        5.2.2 转角脉冲瞬态响应实验仿真结果
    5.3 转向轻便性仿真试验
    5.4 路感仿真试验
    5.5 急促移线仿真试验
    5.6 本章小结
6 总结
    6.1 主要研究结论
    6.2 展望
参考文献
致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于模糊神经网络PID的焙烘机温度控制[J]. 赵世海,韩雪.  天津工业大学学报. 2019(04)
[2]商用车全车质量EPS系统助力特性仿真分析[J]. 李耀华,冯乾隆,张洋森,南友飞,欧鹏飞.  汽车工程. 2019(04)
[3]基于模糊神经网络PID的动态电压恢复器[J]. 何志军,郭兴众.  齐齐哈尔大学学报(自然科学版). 2019(03)
[4]基于遗传算法的汽车EPS电动助力转向电动机多目标优化[J]. 黄辉,吴正,邹安安,赵润权.  电气技术. 2019(02)
[5]线控转向系统路感模拟及硬件在环仿真试验[J]. 从光好,刘彦琳,赵林峰.  合肥工业大学学报(自然科学版). 2018(11)
[6]基于柔性神经网络模糊PID的永磁同步电机调速研究[J]. 苏德淳,王仲根.  制造业自动化. 2018(10)
[7]汽车电动助力转向系统控制策略研究[J]. 刘成强,徐海港.  机械设计与制造. 2018(10)
[8]基于PSO优化的模糊神经网络的直接转矩控制[J]. 刘云飞,李兵,姚明林.  现代电子技术. 2018(19)
[9]基于神经模糊PID的ABS控制策略研究[J]. 马忠武,倪兰青,陈宇珂,张会琪,林棻.  重庆理工大学学报(自然科学). 2018(09)
[10]汽车电动助力转向控制算法仿真[J]. 孙国正,徐忠诚,李泽彬.  机械工程师. 2018(09)

硕士论文
[1]电动助力转向系统路感建模仿真与评价方法研究[D]. 宋海岩.吉林大学 2018
[2]基于模糊神经网络PID的温度控制的研究[D]. 汪瑶.南京林业大学 2018
[3]城市电动快速公交车辆智能转向控制及轨迹跟踪仿真分析[D]. 聂哲俊.西南交通大学 2018
[4]基于V模式的电动助力转向系统控制器的研究与开发[D]. 王运辉.广西大学 2017
[5]基于dSPACE的电动助力转向系统控制策略研究[D]. 黄玉鹏.聊城大学 2017
[6]基于补偿的电动助力转向系统控制策略研究[D]. 徐飞扬.合肥工业大学 2017
[7]电动助力转向系统控制策略与在环试验研究[D]. 郝寿康.安徽理工大学 2016
[8]带主动回正功能的电动助力转向系统研究[D]. 朱明.北京理工大学 2016
[9]电动助力转向系统建模仿真及试验分析[D]. 郭雪凯.湖南大学 2016
[10]电动助力转向系统建模与仿真分析[D]. 程述亮.重庆大学 2016



本文编号:3662944

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