一种无传感器汽车电动助力转向系统的控制方法

专利类型：发明专利

语言：中文

申请号：CN200910191143.4

申请日：20091016

发明人：刘和平熊亮刘平张毅李果郑群英邓力

申请人：重庆大学

申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

公开日：20120627

公开号：CN101691124B

代理人：张先芸

代理机构：重庆博凯知识产权代理有限公司 50212

摘　　要：本发明提出一种无传感器汽车电动助力转向EPS系统及其控制方法，包括：1.取消现有汽车电动助力转向EPS系统中的转向柱扭矩传感器、转向柱角度传感器以及助力电机转子角度传感器；2.采用全新的控制方法实现汽车电动助力转向系统的控制。通过建立无传感器汽车电动助力转向系统的状态空间数学模型，以助力电机电流(系统状态分量)为测量输入，采用改进的卡尔曼观测器算法观测出其它系统状态分量，经计算得出EPS系统控制所需的转向柱扭矩量、转向柱转角以及助力电机转子转角，由此建立无传感器EPS闭环控制系统控制助力电机的助力扭矩。本发明简化了方向机的结构和制造难度，增加了系统的可靠性，减少了EPS系统的复杂度，大大降低了EPS系统的成本。

主权项：一种无传感器汽车电动助力转向系统的控制方法，该转向系统包括控制单元ECU和助力电机；所述控制单元ECU根据建立的无传感器汽车电动助力转向系统的状态空间数学模型，执行卡尔曼观测器算法；其特征在于，该转向系统还包括助力电机电流传感器，该助力电机电流传感器将助力电机电流的系统状态分量作为控制单元ECU的测量输入，观测出转向柱转角θC，助力电机转子转角θM和齿条位移P系统状态分量，由式 T C = K C ( &THETA; C - P R P ) KC为转向柱刚度系数，RP为小齿轮半径；得到转向柱扭矩量TC，由此控制该无传感器EPS闭环控制系统助力电机的助力扭矩；其中，所述卡尔曼观测器算法是一种在线最小方差递推算法，它一边采集数据一边计算，实现对系统状态的实时观测，执行步骤包括：首先初始化卡尔曼观测器算法，即给初始状态和初始方差赋值；由检测电路先测量出K+1时刻的助力电机实测电流值YK+1；利用上一时刻的估计值代入中计算出此时刻的预测值再由计算出梯度矩阵GK+1和HK+1，并得到二者的转置矩阵GK+1T和HK+1T；用上一时刻的协方差矩阵计算出当前时刻的协方差矩阵预测值，之后计算得到增益矩阵KOK+1；用估算出当前时刻的状态估计值由计算出当前转向柱扭矩量TCK+1；用计算得到出当前时刻的协方差矩阵估计值。

关键词：

法律状态：生效

IPC专利分类号：B62D5/04; B62D6/00; H02P6/18; B62D119/00; B62D113/00