商用车电液耦合转向系统主动回正控制研究

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.06.014

摘要/Abstract

摘要：

针对装有传统液压助力转向系统的商用车在回正过程中存在低速回正不足或高速回正过度的问题，综合考虑载荷转移、路面条件和轮胎非线性等对回正工况的影响，基于电液耦合转向系统，设计一种车辆质心侧偏角和横摆角速度联合控制的非线性滑模控制器。针对控制算法部分状态量难以获取和影响车辆回正稳定性的路面附着系数难以直接测量的问题，利用UKF观测器为滑模控制器动态估计车辆状态信息和路面附着系数，并将质心侧偏角的观测值和横摆角速度与其期望值之差作为控制系统输入，来求取回正控制所需的转角修正量。最后通过TruckSim、Matlab/Simulink和转向试验台架对不同工况下的转向回正性能进行仿真和台架试验，结果表明，所提出的主动回正控制策略可有效提高转向盘回正的稳定性和控制精准性。

关键词: 商用车, 电液耦合转向系统, UKF观测器, 滑模控制

Abstract:

Aiming at the problem of under?return at low speed and over?return at high speed of commercial vehicle with traditional hydraulically assisted steering system， a nonlinear sliding mode controller with associated control of vehicle’s mass?center sideslip angle and yaw rate is designed based on electro?hydraulic coupling steering system， with concurrent consideration of the effects of load transfer， road condition and tire’s nonlinearity on returnability. In view of the difficulties in obtaining some state variables of control algorithm and directly measuring road adhesive coefficient， which affects the return stability of steering wheel， the unscented Kalman filter observer is utilized as sliding mode controller to dynamically estimate vehicle state information and road adhesive coefficient， and the differences between the observed value and the desired value of mass?center sideslip angle and yaw rate are taken as the input of the control system to find out the required angle correction for returnability control. Finally， simulations with Trucksim and Matlab/Simulink and steering bench tests are conducted on the retrunability performance of steering wheel under different conditions， and the results show that the active returnability control strategy proposed can effectively enhance the stability and control accuracy of steering wheel returnability.

Key words: commercial vehicle, electro?hydraulic coupling steering system, UKF observer, sliding mode control

耿国庆,李浩,江浩斌,陈杰,唐斌. 商用车电液耦合转向系统主动回正控制研究[J]. 汽车工程, 2021, 43(6): 899-908.

Guoqing Geng,Hao Li,Haobin Jiang,Jie Chen,Bin Tang. Research on Active Returnability Control for Electro⁃hydraulic Coupling Steering System of Commercial Vehicles[J]. Automotive Engineering, 2021, 43(6): 899-908.

图/表 17

图 1

图 2

图 3

图 4

图 5

图 6

图 7

表 1

EHCS模型与整车部分参数"

参数	数值
车辆整备质量 $m / k g$	5 480
最大负载质量 $/ k g$	12 520
最大总质量 $/ k g$	18 000
质心距前轴距离 $a / m m$	1 110
质心距后轴距离 $b / m m$	4 190
整车绕 $Z$ 轴的转动惯量 $I z / k g ? m 2$	53 799.48
质心高度 $h g / m m$	1 175
前轮轮胎侧偏刚度 $C y / N · r a d - 1$	130 000
后轮轮胎侧偏刚度 $C y / N · r a d - 1$	280 000
蜗轮蜗杆传动比 $i 1$	21
电机电感系数 $L / H$	0.000 59
电机电阻 $R / Ω$	0.055 5
电机转动惯量 $J m / k g ? m 2$	0.001 54
电机阻尼系数 $B m / N ? m ? s - 1$	2.75 $× 10 - 5$
反电动势系数 $K e$	0.023 7
电磁转矩系数 $K m$	0.156
螺母质量 $m l m / k g$	5.44
齿扇节圆半径 $r s / m m$	42
扭杆刚度系数 $K s$	168.49

表 1

图 8

图 9

图 10

图 11

图 12

图 13

图 14

图 15

表 2

参考文献 20

1	解后循，高翔.电控/电动液压助力转向控制技术研究现状与展望［J］.农业机械学报，2007，28（11）： 178-181.
	XIE Houxun， GAO Xiang. Review and prospect of electro⁃hydraulic power steering research from the viewpoint of control［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2007， 28（11）： 178-181.
2	WEATHERLEY B. ZF unveils 'smart' steering and latest heavy truck IFS［J］. Commercial Motor， 2006.
3	高恪. 电液耦合转向系统主动控制策略开发与验证［D］. 长春：吉林大学， 2018.
	GAO Ke. Development and verification of active control strategy for electro⁃hydraulic coupling steering system［D］. Changchun： Jilin University， 2018.
4	KIM Ji⁃Hoon，SONG Jae⁃Bok. Control logic for an electric power steering system using assist motor［J］. Mechatronics， 2002，12（3）：447-459.
5	KURISHIGE M， WADA S， KIFUKU T， et al. A new EPS control strategy to improve steering wheel returnability［C］. SAE Paper 2000-01-0815.
6	CHEN B C， HSU W F， HUANG S J. Sliding⁃mode return control of electric power steering［C］. SAE World Congress & Exhibition. 2008.
7	赵艳娥，张建武. 基于滑模控制的四轮驱动电动汽车稳定性控制［J］. 上海交通大学学报， 2009，43（10）：1526-1530.
	ZHAO Yan’e， ZHANG Jianwu. Stability control for a four⁃motor⁃wheel drive electric vehicle based on sliding mode control［J］. Journal of Shanghai Traffic University， 2009，43（10）： 1526-1530
8	LI B， DU H， LI W， et al. Side⁃slip angle estimation based lateral dynamics control for omni⁃directional vehicles with optimal steering angle and traction brake torque distribution［J］. Mechatronics， 2015，30：348-362.
9	LE Anh⁃Tuan， CHEN Chih⁃Keng. Vehicle stability control by using an adaptive sliding⁃mode algorithm［J］. International Journal of Vehicle Design， 2016，72（2）：107-131.
10	时艳茹. 基于UKF滤波的汽车纵向和侧向速度估计算法研究［D］. 长春：吉林大学， 2011.
	SHI Yanru. Vehicle longitudinal and lateral velocity estimation based on UKF［D］. Changchun： Jilin University， 2011.
11	薛永杰，范素英. 液压与气压传动［M］. 东营：中国石油大学出版社， 2019.
	XUE Yongjie， FAN Suying. Hydraulic and pneumatic transmission［M］. Dongying： China University of Petroleum Press， 2019.
12	DOUMIATI M， VICTORINO A， CHARARA A， et al. Unscented Kalman filter for real⁃time vehicle lateral tire forces and sideslip angle estimation［C］. 2009 IEEE Intelligent Vehicles Symposium. IEEE， 2009.
13	周卫琪，齐翔. 基于多传感器信息融合的汽车行驶状态估计［J］. 汽车工程， 2019，41（1）：7-13，20.
	ZHOU weiqi， QI Xiang. State estimation of vehicle based on multi sensors information fusion［J］. Automotive Engineering， 2019， 41 （1）： 7-13， 20.
14	黄小平，王岩，缪鹏程. 目标定位跟踪原理及应用MATLAB仿真［M］. 北京：电子工业出版社， 2018.
	HUANG Xiaoping， WANG Yan， MIAO Pengcheng. Principle of target location and tracking and its application matlab simulation［M］. Beijing： Electronic Industry Press， 2018.
15	CARINE B， REINE T， CLOVIS F， et al. Integrated vehicle lateral stability control with different coordination strategies between active steering and differential braking［C］. IEEE， 2014.
16	WU Xiaojian， ZHOU Bing，WEN Guilin， et al. Intervention criterion and control research for active front steering with consideration of road adhesion［J］. Vehicle System Dynamics， 2018，56（4）：553-578.
17	LE A T. Vehicle stability controller based on adaptive sliding mode algorithm with estimated vehicle side⁃slip angle［J］. Lecture Notes in Electrical Engineering， 2017，415：880-890.
18	杜荣华，米思雨，胡林，等. 分布式驱动电动汽车复合制动系统转矩分配控制策略仿真［J］. 汽车工程， 2019，41（3）： 327-333，345.
	DU Ronghua， MI Siyu， HU Lin， et al. Simulation of torque distribution control strategy for hybrid braking system of distributed drive electric vehicle［J］. Automotive Engineering， 2019， 41 （3）： 327-333，345.
19	刘金琨. 滑模变结构控制MATLAB仿真［M］. 北京：清华大学出版社， 2019.
	LIU Jinkun. Matlab simulation of sliding mode variable structure control［M］. Beijing： Tsinghua University Press， 2019.
20	王其东，王金波，陈无畏，等. 基于汽车质心侧偏角的EPS回正控制策略［J］. 汽车工程， 2015，37（8）：910-916.
	WANG Qidong， WANG Jinbo， CHEN Wuwei， et al. EPS centering control strategy based on vehicle centroid sideslip angle［J］. Automotive Engineering， 2015，37 （8）： 910-916.

控制方法	低速回正		高速回正
控制方法	残余角 /（°）	回正时间/s	转角最大超调量/（°）	回正时间/s
无回正控制	9.940	4.53	38.692	3.20
单独横摆角速度回正控制	4.325	3.06	19.873	2.45
单独质心侧偏角回正控制	1.368	2.68	15.120	1.92
联合滑模回正控制	0.015	1.36	7.481	1.54

[1]	郝旭,陆贤涛,杨静,郑亚莉,王贺武. 中国零碳商用车市场渗透率建模：以重型长途牵引货车为例[J]. 汽车工程, 2024, 46(2): 253-259.
[2]	邓斌, 李维汉, 吴迪, 张冰战, 赵韩. 基于KFESO的四轮主动转向积分滑模控制[J]. 汽车工程, 2024, 46(1): 100-108.
[3]	贺林,徐子昂,黄春荣,龚超,李书华,石琴. 线控转向系统转角预测滑模控制算法研究[J]. 汽车工程, 2023, 45(12): 2200-2208.
[4]	管欣,李力,段春光,詹军. 基于特性的商用车全浮式驾驶室动力学模型[J]. 汽车工程, 2023, 45(12): 2272-2279.
[5]	张硕,蔡旭,张春梅,兰利波,张溆祺,陈轶嵩. 氢燃料电池重型商用车全生命周期评价研究及不确定性分析[J]. 汽车工程, 2023, 45(12): 2366-2386.
[6]	黄文凯,程辉军,储爱华. 纯电重型商用车四电机系统动力性及经济性研究[J]. 汽车工程, 2023, 45(1): 70-76.
[7]	李航,胡尊严,胡家毅,董家臣,李建秋,徐梁飞,欧阳明高,卜玉,王力军,秦志东. 新型分布式驱动液氢燃料电池重型商用车设计、分析与验证[J]. 汽车工程, 2022, 44(8): 1183-1198.
[8]	谈东奎,胡港君,朱波,金来,张捷. 考虑预期功能安全的智能汽车自动紧急制动系统[J]. 汽车工程, 2022, 44(6): 799-808.
[9]	丛森森,高峰,许述财. 基于动态稳定域的车辆横纵向稳定性协同控制[J]. 汽车工程, 2022, 44(6): 900-908.
[10]	江浩斌,冯张棋,洪阳珂,韦奇志,皮健. 应用于车辆纵向控制的无模型自适应滑模预测控制方法[J]. 汽车工程, 2022, 44(3): 319-329.
[11]	赵健,杜金朋,朱冰,王志伟,陈志成,陶晓文. 基于自适应动态滑模控制的智能汽车纵向巡航控制[J]. 汽车工程, 2022, 44(1): 8-16.
[12]	刘晓辉,于良耀,郑晟,卢正弘,宋健. 基于电子助力器的冗余防抱死制动算法研究[J]. 汽车工程, 2022, 44(1): 82-93.
[13]	郭祥靖,孙攀,邓杰,刘勇,刘壮,刘双平. 基于BP神经网络算法预测的重型半挂汽车列车AEB控制策略研究[J]. 汽车工程, 2021, 43(9): 1350-1359.
[14]	王帅,施国标,张洪泉,鞠程赟,桑冬岗. 电液耦合转向系统转向盘转矩的自抗扰控制[J]. 汽车工程, 2021, 43(5): 770-775.
[15]	任玥,冀杰,赵颖,梁艺潇,郑玲. 基于最小模型误差估计的智能汽车路径跟踪控制[J]. 汽车工程, 2021, 43(4): 580-587.