汽车线控转向系统转向控制研究

于蕾艳，吴宝贵，伊剑波

(中国石油大学(华东)机电工程学院，山东青岛266580)

线控转向(steer by wire，SBW)系统以电线连接代替机械转向系统中转向盘和转向轮之间的机械连接，通过适当转向控制大大提高汽车操纵稳定性、舒适性等性能［1］，是近年来国内外众多汽车研究机构研究的先进汽车转向系统.转向控制是线控转向系统的关键技术之一.国外日本东京大学、熊本大学、德国卡塞尔大学、美国加利福尼亚大学等，国内吉林大学、江苏大学、北京理工大学、同济大学、南京理工大学、长安大学、中国石油大学(华东)等都展开了相关研究［2］.

笔者首先分析线控转向系统转向控制的实现结构、工作原理和控制目标，接着分析线控转向系统转向控制的控制内容和多种控制方法，然后分析线控转向系统转向控制的试验技术，最后进行总结，分析线控转向系统转向控制的发展趋势.

1 转向控制的结构和控制目标

线控转向系统主要包括转向盘路感反馈模块、控制器和转向执行模块等，用来实现路感反馈［2］、转向控制和故障诊断等功能，文中主要研究其中的转向控制技术.轻型、微型汽车实现转向控制的齿轮齿条转向器型转向模块的结构示意图如图1所示，由转向电动机及减速器驱动转向器，最终实现转向轮主动转向控制［3］.

图1 线控转向系统转向模块的结构示意图

线控转向系统转向控制的基本工作原理:控制器根据转向盘转角传感器的信号检测驾驶员的转向意图，同时根据车速传感器测量的车速、整车横摆角速度传感器测量的横摆角速度等信号由预先存在控制器里的转向控制策略确定转向轮转角目标值;控制器根据转向电动机控制算法，向转向电动机控制电路发出控制信号控制转向电动机实现转向轮转向控制功能;应用FlexRay总线来实现安全可靠的通信［4］.

线控转向系统转向控制目标主要包括3方面:①降低驾驶员的转向负荷，优化操纵感觉;② 提高车辆侧向、横摆稳定性，在低附着系数路面、对分路面、侧风干扰等情况，通过主动转向防止侧翻等危险现象发生，帮助驾驶员控制车辆保持稳定行驶;③实现无人驾驶、智能驾驶，迎合智能交通的需要融入车联网，实现智能车辆路径跟踪等功能，针对身体障碍人士设计的线控车辆轻松实现自动转向.

线控转向系统转向控制的关键技术包括:考虑车辆和线控转向系统建模非线性、参数变动和不确定性等因素;进行车辆参数估计、驾驶员转向意图识别和车辆模型辨识等;选择合适的控制策略等.

2 转向控制的内容

国内外在线控转向系统转向控制方面的研究内容主要包括转向传动比算法、车辆稳定性控制、四轮转向控制、转向电动机控制算法和路径跟踪控制等方面.

2.1 上层控制方法

2.1.1 转向传动比算法

转向传动比算法根据车速、转向盘转角等实现可变转向传动比，基本要求是低速行驶时，转向传动比随转向盘转角增大而减小，降低驾驶员体力负荷;高速行驶时，转向传动比在转向盘中心位置附近较大，减小驾驶员精神负荷.

最基本的转向传动比算法是转向传动比仅随车速变化.在低速段，转向传动比较小，随着车速增大，转向传动比逐渐增大到转向器原有转向比;在中速段，转向传动比增大的增幅减缓，避免引起驾驶员为适应转向传动比变化带来不必要驾驶疲劳［5］.

转向传动比与车速的关系可进行优化.利用遗传算法，以开环总方差为适应度函数，对不同车速下的转向传动比进行优化.结果表明:各车速下的转向传动比使得开环总方差较小，提高了车道跟踪性能，降低了驾驶员转向负荷［6］.

仿真和驾驶模拟器试验验证了提出的基于29自由度汽车动力学模型在保证汽车转向增益不变的稳态转向传动比算法中使汽车转向特性不受车速和转向盘转角变化影响，减轻了驾驶员负担［7］.

基于MATLAB模糊控制工具箱设计转向传动比算法，输入是转向盘转角和车速，输出是转向传动比，建立了各变量的隶属度函数，设计了29条转向传动比模糊推理规则.利用ADAMS软件进行双移线等工况仿真对比了模糊算法与固定传动比的影响［8］.

分析了操纵稳定性与横摆角速度的关系、转向传动比与转向特性等的关系.横摆角速度大于某临界值时，控制车辆操稳性为主，车速和整车横摆角速度作为模糊控制器输入，输出为转向传动比;横摆角速度小于该临界值时，提高汽车转向特性为主，车速和转向盘转角作为模糊控制输入，输出为转向传动比.试验结果表明:以横摆角速度为系统状态识别变量的逻辑门限型变结构模糊变转向传动比控制算法确保车辆兼顾较好的操纵稳定性和转向特性［9］.

2.1.2 车辆稳定性控制

常规的车辆稳定性控制在发现车辆特性变化后才开始工作，在对分路面制动等情况下产生残余横摆角，车辆稳定性效果由于滞后而降低.线控转向主动控制不干涉驾驶员转向操纵，改善车辆稳定性的控制效果优于直接横摆力矩控制.

驾驶模拟器试验验证了基于横摆角速度和侧向加速度综合状态反馈的动态校正稳定性控制算法实现在车辆移线等工况时控制车辆横摆角速度和侧向加速度，降低其幅值，缩短响应时间，跟踪理想路径，有效提高了汽车稳定性［7］.

利用非线性集合隶属度辨识方法由提前测量的输入/输出数据辨识14自由度车辆模型.采用非线性模型预测控制方法，有效解决线控转向系统非线性和输入约束等问题.进行开环操纵仿真(转向盘阶跃输入，没有驾驶员反馈)，车辆质量增加及侧风对车辆施加侧向力和横摆力矩2种情况下，车辆横摆角速度较好地逼近横摆角速度参考值，验证了集合隶属度预测控制方法具有更好的鲁棒稳定性，提高了车辆侧向稳定性［10］.

采用丰田的紧凑型电动车辆COMS作为试验车辆，安装双摇臂型线控转向系统，利用侧向力传感器和道路回正力矩估计器高精度估计路面状态.利用CarSim软件仿真在低摩擦系数路面移线操纵，结果表明:基于轮胎拖距估计的转向稳定性控制稳定车辆横摆的角速度，取得鲁棒的车辆稳定性控制效果［11］.

构建线性参数变化模型，考虑了性能要求和参数不确定性，设计了基于H∞的线性参数变化控制器，包括主动转向和主动制动的综合控制结构，跟踪车辆路径，防止车辆侧翻［12］.

利用双轨线性化车辆模型作为参考，转向轮转角作为控制输入.采用PID控制器，根据横摆角速度目标值与实际横摆角速度的差值施加校正力矩，控制车辆横摆角速度.MATLAB Simullink仿真表明车辆横摆稳定性较好［13］.

计算最优转向增益、系统延迟时间的补偿(包括车辆延迟和驾驶员延迟)，在移线时保持操纵感觉、改善车辆稳定性.由考虑转向盘转角和驾驶员力矩的双向驾驶员模型计算的最优转向增益比常规转角控制驾驶员模型计算的转向增益略高.利用超前转向补偿车辆延迟时间，利用超前转向和转向反馈力矩微分补偿驾驶员延迟［14］.

对于采用四轮独立轮毂电动机和前轮线控转向系统的线控车辆，利用转向、独立轮驱动、独立轮制动等增强车辆稳定性.一个执行机构发生故障时，余下执行机构作用确保稳定性.传统控制器通过反馈控制方法，驾驶员不能精确感受到轮胎回正力矩.丰田紧凑型电动车辆COMS实车试验验证了利用干扰观测器设计的双向控制器可满足转向盘力反馈、改善操纵性、控制稳定性等［15］.

2.1.3 四轮线控转向控制

四轮转向控制可提高侧向性能，避免不期望的车辆运动.对前、后轮齿轮齿条型线控转向系统建立数学模型，建立了线性、非线性控制器，验证了正弦、脉冲等转向操纵下四轮转向控制的效果［16］.

大部分四轮转向车辆的控制器基于车辆纵向车速不变的假设.纵向车速变化时，纵向动力学、侧向动力学、横摆动力学耦合.文献［17］同时控制车辆纵向运动、侧向运动、横摆运动.轮胎驱动力/制动力对车辆侧向运动和横摆运动的影响包括在控制律中.为解决车辆参数不确定性的影响，引入了动态调整边界层厚度的变结构控制器，相比较基于假定纵向车速恒定的动力学模型，仅采用侧向车速和横摆角速度为系统状态的控制器具有更好的鲁棒性.

对于采用4个独立电动机驱动、线控转向系统的车辆利用控制分配算法把虚拟控制变量分配给可用执行机构.实际执行机构动力学近似分析在线性和非线性驾驶区域的不同类型运动控制器的性能.车辆状态观测器包括牵引力观测器和Kalman滤波器［18］.

分析了四轮转向车辆转向理想状态，进行了前、后轮转角最优跟随模型跟踪控制.开环仿真表明:在线性操纵区域内，基于最优控制的主动四轮转向汽车实现了零汽车质心侧偏角与跟踪期望横摆角速度的控制目标［19］.

前轮采用预设传动比控制方法，后轮采用前轮转角前馈与横摆角速度反馈相结合的控制策略，实现4个车轮在转向时纯滚动［20］.

2.1.4 车辆路径跟踪控制

利用简化的车辆参考模型设计连续时变非线性跟踪控制器，利用Lyapunov方法进行的稳定性分析表明车辆的位置和方位误差全局逼近0，代表性的J形转向工况数值仿真表明车辆路径能够跟踪给定的参考路径［21］.

2.2 下层控制方法——转向电动机控制

转向电动机是实现转向控制的动力源，对转向电动机的控制决定了转向控制效果.设计高性能永磁转向电动机的位置控制算法，Luenberger观测器估计的轮胎回正力矩前馈补偿降低稳态位置误差.不同车速下的Bode频域响应和时间特性表明转向电动机位置控制精确稳定［22］.

直流电动机控制采用模糊自整定PID参数控制，应用模糊集合理论建立比例系数、积分系数、微分系数同偏差和偏差变化率间的二元连续函数关系，在线自整定3个参数，改善转向控制动态效果和鲁棒性［3］.

离线仿真和硬件在环试验测试表明:转向电动机采用PID控制算法简单，可靠性好，基本满足转向电动机控制要求;采用最少拍无波纹随动控制时转向电动机跟随性能更好，响应更快［23］.

ECU检测永磁同步电动机的转子位置角、定子三相电流和当前车速等信号，产生目标电流，实现对永磁同步电动机的按磁场定向控制［24］.

3 转向控制方法

根据自动控制理论，线控转向系统转向控制方法主要包括经典控制方法、鲁棒控制方法、滑模控制方法和智能控制方法等.

3.1 经典控制方法

经典控制方法包括PID控制和状态反馈控制方法等.PID控制将汽车理想横摆角速度与实际横摆角速度的差值作为控制偏差，对前轮转角进行修正.高速时，汽车也能很好地完成双移线试验，汽车行驶轨迹与理想路径也保持了很好的一致性，说明了PID控制算法的有效性［25］.

利用分叉图揭示了参数值变动时的复杂非线性特性.估计最大的Lyapunov指数以辨识周期运动和混沌运动.提出了控制混沌转向运动的状态反馈控制方法，防止驾驶员的危险车辆转向行为，实现车辆稳定转向［26］.

应用非对角、多输入多输出定量反馈理论控制器设计方法控制四轮转向车辆的侧向和横摆运动，跟踪在线由驾驶员的转向盘输入获得的正常驾驶工况下的侧偏角和横摆角速度目标值.采用Daimler Chrysler Research开发的复杂非线性仿真环境对Mercedes S Class车仿真，结果表明:抵制外界干扰，获得满意的侧向动力性［27］.

通过横摆角速度和前轮转向角度反馈，横摆角速度反馈系数随车速变化保证横摆稳定性，实现车辆侧向和横摆运动解耦、横摆阻尼.根据Visteon车辆动力性测试标准，安装Visteon线控转向系统的奥迪A6实车进行积雪路面单移线试验，验证了随车速调整反馈增益以在车辆侧向和横摆运动解耦、横摆阻尼二者之间权衡，提供期望的横摆阻尼，而保持侧向和横摆运动解耦［28］.

建立了商用车的双轮单轨模型，考虑车辆侧倾动力学、重心高度的影响.反馈控制系统的目标是基于车辆转向的鲁棒单边解耦降低外部横摆干扰，将横摆角速度积分反馈到前轮转向角度获得鲁棒解耦;通过主动转向避免侧翻，将侧翻速度反馈到车轮转向角度，引入紧急转向反馈控制系统限制转向角度［29］.

3.2 鲁棒控制方法

针对很多驾驶工况中由于未建模的高频动力学特性、参数变化等影响引起模型不确定性的问题，鲁棒控制的目标是在模型不精确和存在其他变化因素的条件下，使控制系统仍保持鲁棒稳定性和鲁棒性.

针对装有线控转向系统的轮毂电动机电动汽车采用基于前轮主动转向控制的鲁棒横摆稳定性控制，包括内环控制器(转向角度-干扰观测器)通过补偿转向角度输入而抵抗转向干扰输入和外环跟踪控制器.CaSim软件仿真验证了转向盘阶跃输入工况施加横摆干扰的控制效果，并自行开发了轮毂驱动电动汽车，实车试验验证了在轮胎线性区域增强了车辆横摆稳定性［30］.

3.3 滑模控制方法

滑模控制系统的结构在动态过程中，根据系统当前状态不断变化.滑动模态与对象参数和扰动无关，快速响应、对参数变化和扰动不灵敏，无须系统在线辨识，物理实现简单.

设计非线性自适应滑模控制对系统不确定性不敏感，提供了自适应滑动增益不需精确确定不确定性的边界.利用简单的自适应算法计算滑动增益值，不需要过多计算负荷.改善操纵性需要精确的状态估计、较好控制转向输入，二阶滑模观测器精确估计纵向车速和侧向车速，传感器测量驾驶员转向角度和横摆角速度.基于Lyapunov理论进行了完整的稳定性分析保证闭环稳定性.仿真结果表明改善了车辆操纵性、轮胎侧偏刚度不确定性引起的振动［31］.

建立滑模控制主动前轮转向算法，9自由度汽车模型仿真试验表明:饱和函数滑模控制的汽车比符号函数滑模控制汽车先达到稳态，更加稳定，不会产生颤振现象［5］.

3.4 智能控制方法

考虑到所建立模型的非线性，利用神经网络模型参考自适应控制方法解决转向系统建模困难和复杂性［32］.试验台架结果表明神经网络控制自适应补偿器较好地补偿系统非线性［33］.

设计基于模型匹配策略的多环控制架构，使转向盘路感反馈和转向执行两个子系统同步.进行模型匹配控制，主动观测器扩展到多输入多输出系统.提出的随机策略保证在遇到侧风等干扰时系统性能很好［34］.

3.5 其他控制方法

基于分数微积分理论的分数阶PIλDμ控制策略保证线控转向系统在要求的频域范围具有鲁棒性.优化PIλDμ控制器的5个设计参数，用Oustaloup算法进行仿真验证，有效提高转向系统性能的鲁棒性［35］.考虑到系统性能受到参数不确定性、未建模动态及前轮回正力矩的影响，讨论了微、积分阶次及拟合阶次对控制系统的影响［36］.

4 转向控制的试验技术

线控转向系统转向控制试验包括硬件在环回路仿真试验和实车试验.采用硬件在环回路仿真进行ECU等的测试，重复性好，较灵活，缩短开发进程.利用NI公司的LabVIEW软件和CompactRIO硬件搭建线控转向硬件在环试验台，进行转向执行机构系统模型辨识.转向电动机控制采用PWM驱动电路，功耗低、结构简单、可靠性高.为线控转向系统硬件开发和算法研究奠定了基础［23］.

进行线控转向系统试验台控制单元的硬件、软件设计，Keil与Proteus软件联合仿真验证了硬件及软件设计合理性［21］.应用Visual C++6.0 串行通信控件MSComm，设计线控转向系统的人机交互界面.传感器采集信号通过A/D转换后，实时输入到人机界面，便于对系统参数进行控制［37］.

目前，线控转向系统转向控制的实车试验还较少，转向控制的效果、可靠性、容错能力等需要更多的实车试验进行验证.

5 转向控制的应用前景和发展趋势

线控转向系统转向控制具有较好的应用前景.电动汽车的发展为线控技术提供了良好的平台，电动汽车、智能汽车等比较适合安装线控转向系统.目前，由于电动机功率、车载电压体制等的制约，线控转向系统主要应用在微小型车辆上.另外，在农用车辆、工程车辆等也有小规模应用.车载电压实现42 V电压体制后，线控转向系统将应用在更多的中型、大型车辆上.

线控转向系统转向控制技术的发展趋势:①进一步优化转向控制算法，进行全面的实车试验，提高转向系统的性能，降低成本;②线控转向控制与电动助力转向技术集成，提高转向系统的可靠性与容错能力;③实现电动汽车线控底盘集成一体化控制，线控转向、线控制动和线控驱动等集成控制，大大提高汽车综合性能［38］.

6 结论

1)汽车线控转向系统是一种结构先进的机电一体化装置，通过对电动机的控制可实现对转向轮的主动控制.

2)通过优化转向控制算法，实现智能驾驶，提高车辆操纵稳定性，降低驾驶员操纵负担，这是面向电动汽车平台的下一代转向系统.

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