一種電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本實用新型涉及汽車電控液壓轉(zhuǎn)向系統(tǒng)領(lǐng)域，特別是一種電控液壓助力轉(zhuǎn)向系 統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是一種由電動機驅(qū)動，由車速傳感器監(jiān)控車速，電控單元 ECU獲取數(shù)據(jù)后通過控制轉(zhuǎn)向控制閥的開啟程度、葉片栗驅(qū)動電機的轉(zhuǎn)速改變油液壓力，實 現(xiàn)轉(zhuǎn)向助力力度的大小調(diào)節(jié)的新型汽車動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，目前廣泛應(yīng)用于汽車動力轉(zhuǎn)向中。 相比傳統(tǒng)的液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)擁有更好的汽車高速行駛時的操縱 感覺和動態(tài)響應(yīng)以及行駛過程中經(jīng)濟性等優(yōu)勢，由于該系統(tǒng)以電機代替發(fā)動機直接驅(qū)動液 壓栗，車速和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)速將影響電機轉(zhuǎn)速的大小，在車速低、轉(zhuǎn)向盤角速度大時，ECU響應(yīng)使 得電機轉(zhuǎn)速增大，增大液壓油流量，增大轉(zhuǎn)向助力；反之，電機轉(zhuǎn)速降低，系統(tǒng)提供的助力減 小。
[0003] 但是在現(xiàn)有的電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的研究中，一方面，只能根據(jù)車速和轉(zhuǎn)向盤 轉(zhuǎn)矩確定電機轉(zhuǎn)速，再通過控制電機的轉(zhuǎn)速來控制助力轉(zhuǎn)矩，液壓系統(tǒng)中的轉(zhuǎn)閥開度只能 依賴于轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角進行線性調(diào)節(jié)，不適合多工況下均能滿足使汽車轉(zhuǎn)向能耗盡量小的要 求，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)在降低能耗方面還有很大程度的改進；另一方面，目前對電控液壓助力轉(zhuǎn)向系 統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計方面的研究不能綜合考慮汽車轉(zhuǎn)向過程中系統(tǒng)的能量消耗，同時兼顧駕駛員的 轉(zhuǎn)向感受。目前，針對對機械系統(tǒng)參數(shù)和液壓栗參數(shù)進行多目標優(yōu)化設(shè)計，使得轉(zhuǎn)向系統(tǒng)以 較小的能量消耗并保證駕駛員獲得良好的操縱穩(wěn)定性和轉(zhuǎn)向路感的報道尚未見公開。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對上述問題，本實用新型提供一種電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，并基于該系統(tǒng)，根據(jù) 由傳感器得到的車速、轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)向力矩、汽車橫擺角速度以及路面信號基礎(chǔ)上，綜合 考慮電機轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)閥開度、機械轉(zhuǎn)向系統(tǒng)參數(shù)、液壓栗參數(shù)的電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)及其多 目標優(yōu)化方法，本實用新型是這樣實現(xiàn)的：
[0005] -種電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，其特征在于，包括轉(zhuǎn)向機械單元、轉(zhuǎn)閥開度調(diào)節(jié)單 元、油栗調(diào)節(jié)單元和電子控制單元ECU ;
[0006] 所述轉(zhuǎn)向機械單元包括依次連接的轉(zhuǎn)向盤、轉(zhuǎn)向軸、齒輪齒條轉(zhuǎn)向器以及兩端連 有車輪的轉(zhuǎn)向橫拉桿，轉(zhuǎn)向橫拉桿上設(shè)有液壓缸，轉(zhuǎn)向軸上設(shè)有扭矩傳感器；
[0007] 所述轉(zhuǎn)閥開度調(diào)節(jié)單元包括相連的轉(zhuǎn)閥及轉(zhuǎn)閥調(diào)節(jié)電機，轉(zhuǎn)閥與液壓油箱之間設(shè) 有液壓回油管路，轉(zhuǎn)閥與液壓缸之間設(shè)有液壓缸進油管路和液壓缸回油管路，液壓缸兩側(cè) 設(shè)有液壓傳感器元件；
[0008] 所述油栗調(diào)節(jié)單元包括相連的雙作用葉片栗和油栗驅(qū)動電機；雙作用葉片栗分別 與液壓油箱和轉(zhuǎn)閥相連，將由液壓油箱輸出的液壓油通過轉(zhuǎn)閥進油管路在轉(zhuǎn)閥處分流至液 壓缸進油管路和液壓缸回油管路；
[0009] 所述電子控制單元ECU與扭矩傳感器和液壓傳感器元件相連，接收他們發(fā)出的電 信號，并向轉(zhuǎn)閥調(diào)節(jié)電機和油栗驅(qū)動電機發(fā)出控制信號。
[0010] 進一步，本實用新型中，所述電子控制單元ECU還連有車載光學傳感器，接收由車 載光學傳感器發(fā)出的電信號。
[0011] -種基于電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的多目標優(yōu)化方法，具體步驟如下：
[0012] 1)利用建模軟件MATLAB-simulink，建立電動液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型、整車動力 學模型，以及能耗數(shù)學模型，其中電動液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型包括電機模型、轉(zhuǎn)向盤模型、 齒輪齒條模型、轉(zhuǎn)向栗模型、轉(zhuǎn)閥模型、輸入和輸出軸模型、液壓位置伺服控制模型、輪胎模 型；
[0013] 2)將轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能耗、轉(zhuǎn)向路感以及轉(zhuǎn)向靈敏度作為電控液壓助力轉(zhuǎn)向的性能評價 指標，并建立三個性能評價指標的量化公式；
[0014] 其中，轉(zhuǎn)向路感的量化公式為：
[0016] 式⑴中，Th為轉(zhuǎn)向盤輸入轉(zhuǎn)矩，為轉(zhuǎn)向螺桿的助力轉(zhuǎn)矩，為齒條質(zhì)量，％為 小齒輪半徑，h為轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角到前輪轉(zhuǎn)角的傳動比，為電機與油栗的轉(zhuǎn)動慣量， AP為液壓缸活塞面積，B1^為齒條阻尼系數(shù)，為電機與油栗的粘性阻尼系數(shù)，P為油液密 度，A為閥間隙的油流量面積，nv為油栗的容積效率，C q為閥間隙的流量系數(shù)，K為電機助力 系數(shù)，Ka為轉(zhuǎn)向助力電機轉(zhuǎn)矩系數(shù)，K s為轉(zhuǎn)矩傳感器剛度，k ττ為轉(zhuǎn)向軸與扭桿的綜合剛度， q為栗的排量，Β為定子厚度，
[0017] R2為定子長軸半徑，R i為定子短軸半徑，Z為葉片栗葉片數(shù)，t為葉片厚度；
[0018] 轉(zhuǎn)向靈敏度量化公式為：
[0020] 式（2)中，δ (s)為經(jīng)拉普拉斯變換后的前輪轉(zhuǎn)角，Θ s(s)為經(jīng)拉普拉斯變換后的 方向盤轉(zhuǎn)角，β (s)為經(jīng)拉普拉斯變換后的橫擺加速度，Φ (s)為經(jīng)拉普拉斯變換后的質(zhì)心 側(cè)偏角，wjs)為經(jīng)拉普拉斯變換后的橫擺角速度，η為雙作用葉片栗的轉(zhuǎn)速，η為轉(zhuǎn)向輸出 軸到前輪的傳動比，a為汽車質(zhì)心到前軸距離，u為汽車車速，d為為車輛1/2輪距，Ei為側(cè) 傾轉(zhuǎn)向系數(shù)，kp k2為前輪側(cè)偏剛度；
[0021] 轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能耗量化公式為：
['
[0023] 式⑶中，E為轉(zhuǎn)向系統(tǒng)總能耗功率，PECU ^為ECU消耗功率，P E _^_為電機損 失功率，P_p lciss為液壓栗損耗功率，Pv lciss為轉(zhuǎn)閥損耗功率；UA為液壓栗驅(qū)動電機的有效電 壓，IA為發(fā)動機電流，RA為電樞電流的負載電阻，R&為非電樞電流上的電阻，UA電源電 壓，L為轉(zhuǎn)閥開口長度，w為轉(zhuǎn)閥開口寬度，K。為轉(zhuǎn)向軸剛度，K n為轉(zhuǎn)矩傳感器剛度；
[0024] 3)以轉(zhuǎn)向路感和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能耗為優(yōu)化目標，轉(zhuǎn)向靈敏度為系統(tǒng)約束條件，建立電 控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)多目標優(yōu)化模型，電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)優(yōu)化的目標函數(shù)f(x)為：
[0026] 式⑷中：路感函數(shù)f(Xi)為路面信息有效頻率范圍（0, ω。）的頻域能量平均值， 優(yōu)化方案中《。= 40Hz ;能耗函數(shù)f(x2)為系統(tǒng)電機的能量損耗和轉(zhuǎn)閥的能量損耗；
[0027] 電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)優(yōu)化的約束條件為：
[0029] 在優(yōu)化過程中ω0= 40Hz，并且式（5)函數(shù)滿足0. 0008彡f(x 3)彡0. 0099的約 束條件；
[0030] 4)將定子厚度B，電機與油栗的轉(zhuǎn)動慣量1，轉(zhuǎn)矩傳感器剛度Ks，液壓栗轉(zhuǎn)速n，轉(zhuǎn) 閥轉(zhuǎn)角Θ作為電控液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的設(shè)計變量；
[0031] 5)利用優(yōu)化軟件：isight，采用融合布谷鳥算法的改進Memetic智能算法對式 (1) - (4)中的機械參數(shù)、液壓系統(tǒng)參數(shù)進行優(yōu)化，根據(jù)優(yōu)化結(jié)果得出最優(yōu)pareto解集，并選 取最優(yōu)安協(xié)解；
[0032] 6)將獲得的最優(yōu)妥協(xié)解各參數(shù)對應(yīng)的能耗值與優(yōu)化前的能耗值進行比較，若低于 優(yōu)化前的能耗值，則認為優(yōu)化有效。
[0033] 進一步，本實用新型中，步驟5)所述融合布谷鳥算法的改進Memetic智能算法具 體步驟如下：
[0034] 51)編碼：
[0035] 根據(jù)設(shè)計變量的取值范圍及約束條件限制，得到解空間的可行解數(shù)據(jù)，并將其表 示成搜索空間的浮點型串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，這些串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的不同組合即構(gòu)成了不同的可行解；
[0036] 52)產(chǎn)生初始種群：
[0037] 初始種群為隨機產(chǎn)生，對于N = 0時刻，隨機產(chǎn)生Μ個可行解，具體隨機產(chǎn)生的可 行解&為：
[0039] Χ_為可行解范圍的上邊界，Χ_為可行解范圍的下邊界；
[0040] 53)適應(yīng)度計算：
[0041] 將得到的可行解代入目標函數(shù)，所得到的目標函數(shù)值對應(yīng)于適應(yīng)度，目標函數(shù)值 越優(yōu)所對應(yīng)個體作為優(yōu)良個體；
[0042] 54)群體 Meme 協(xié)作，
[0043] 從上代群體中選取Μ個優(yōu)良個體，進入下一次迭代過程，選擇概率如下式：
[0045] 對初始產(chǎn)生的Μ個個體，按照如下雜交算子進行計算，產(chǎn)生新種群：
[0047] 式中：Ρρ匕為從種群中隨機選取的兩個父個體；if?、巧"?為通過交叉算子運算 后產(chǎn)生的子代對應(yīng)新個體;《^?2為[0, 1]上隨機產(chǎn)生的隨機數(shù)；
[0048] 在雜交運算產(chǎn)生的新種群中，按下式給出的變異算子進行變異操作，選取若干個 體：
[0050] 式中：V為選取的變異參數(shù)；Vnew為變異后的參數(shù)；sign隨機取0或1 ;b up、blb分別 為參數(shù)取值的上界和下界；r為[0, 1]上隨機產(chǎn)生的隨機數(shù)；t = gygni為種群進化的標志， 其中，g。是種群當前進化的代數(shù)，gni是種群最大的進化代數(shù)；
[0051] 55)局部搜索，對步驟54)中每次交叉和變異后均進行局部搜索，對種群中的所有 個體采用布谷鳥算法，將經(jīng)遺傳算法得到的解作為初始種群，計算適應(yīng)度，然后對鳥巢位置 進行更新，按下列公式：
[0053] 式中（10)中，Kgil表示第i個鳥巢在第g代的鳥巢位置，Kbest為當前最優(yōu)解，δ為 常數(shù)；
[0055] 服從萊維概率分布，u. ν服從標準正態(tài)分布；
[0057] 比較適用度，保留適用度高于上一代鳥巢的新巢；
[0058] 再按照5%的概率丟棄部分解后，