汽車線控轉向系統執行機構控制策略研究

線控轉向系統作為智能網聯與自動駕駛車輛的核心執行部件，具備高響應性和靈活控制等優勢。為提升其控制性能與穩定性，本文從模型建立、狀態估計、控制策略設計及快速原型驗證四方面展開系統研究。結合試驗臺架與實時仿真平臺，重點解決系統滯后、精度與魯棒性問題，旨在為線控轉向系統的工程應用與產業化提供可行技術路徑。

線控轉向汽車模型搭建及狀態估計

1.轉向執行系統模型

搭建線控轉向執行機構的試驗臺架，采集電動機轉矩、電流及轉角響應數據，驗證模型的準確性。試驗中，電動機空載時響應延遲控制在5ms以內，最大輸出轉矩達 15N?m ，結合機械傳動系統的傳動比為12：1，測得系統整體響應時間約為 50ms 。模型中引入的摩擦力矩參數通過階躍輸入試驗確定，誤差小于 3% 。進一步對不同負載下的響應曲線進行擬合分析，結果表明模型在動態及穩態特性方面均具有良好一致性。

線控轉向執行機構結構如圖1所示。

圖1線控轉向執行機構結構

試驗結果表明，模型能夠準確反映電動機動力特性及轉向角變化規律，為后續控制算法的設計、驗證與優化提供有力支撐和理論依據。

2.汽車模型的建立

采用CarSim平臺建立車輛多自由度動力學模型，結合實際車輛參數（質量 1600kg ，軸距 2.8m ，輪胎側偏剛度 8000N/r ）。通過勻速轉彎和蛇形曲線試驗，測量車輛橫擺角速度和側向加速度，數據與模型預測誤差均在 5% 以內。進一步在不同載荷和道路附著條件下進行對比仿真，驗證模型對復雜工況的適應能力。試驗驗證表明，該模型能準確模擬車輛在不同速度（ 30～ 80km/h ）和轉向角（ ±20^° ）下的動態響應，動態特性與實際車輛表現高度一致，滿足線控轉向系統狀態估計和控制需求，具有良好的通用性與擴展性1]。

3.轉向執行電動機控制模型

設計基于PID控制的電動機轉向角控制算法，在試驗臺架上進行階躍輸入和正弦波測試。測試結果顯示，轉向角跟蹤誤差最大不超過 0.5^° ，系統超調量小于 10% ，穩態誤差基本為零。通過引入濾波器，系統對輸入信號噪聲的抑制效果提升約 20% 。試驗進一步證明該控制模型在動態響應速度和穩態精度方面表現優異，滿足車輛行駛穩定性需求。

4.基于擴展卡爾曼濾波的車輛狀態參數估計

采用IMU（慣性測量單元）、輪速傳感器和轉向角傳感器采集數據，結合擴展卡爾曼濾波算法（EKF），估計車輛側向速度和橫擺角速度。實車測試中，濾波后側向速度估計誤差均方根（RMSE）低于0.15m/s ，橫擺角速度誤差低于 0.02r/s 。通過與實際傳感器數據對比，濾波器能有效降低噪聲干擾，提高狀態估計準確性，滿足實時控制需求。

此外，算法在動態工況下保持良好魯棒性，具備較強的適應能力和實用性，為線控系統實時控制打下良好基礎。

5.基于擴展卡爾曼濾波的車輛狀態參數估計

在仿真環境中對EKF算法進行驗證，通過對車輛非線性動力學模型進行狀態預測和觀測更新，濾波收斂速度快，約0.1s內達到穩定。仿真數據顯示，卡爾曼增益動態調整有效降低了估計誤差，整體估計精度提升約 15% 。結合試驗數據，EKF算法能夠在復雜駕駛工況下保持估計穩定性，確保線控轉向系統控制的準確和可靠。

基于變傳動比和主動前輪轉向的轉角控制策略

圍繞提升車輛轉向性能的目的，設計并驗證了可變角傳動比機構與基于滑?？刂频闹鲃忧拜嗈D向策略。試驗部分搭建了具備傳動比調節功能的前輪轉向系統，安裝角度傳感器實時采集轉向盤和前輪角度數據，以評估傳動比變化對轉向響應的影響。

基于滑模的主動轉向控制策略流程如圖2所示試驗結果顯示，低速時傳動比調至2：1，轉向響應時間縮短約 15% ；高速時傳動比調至4：1，有效提升車輛行駛穩定性。系統還具備傳動比動態調節功能，可根據車速實時切換，有效平衡低速機動性與高速穩定性，進一步提高整車的操控安全性與舒適性。主動轉向控制方面，設計基于車輛橫擺角速度和側偏角誤差的滑?？刂破?，通過硬件測試平臺實時調節前輪轉角，驗證控制策略在擾動和模型不確定性下的魯棒性，最大控制誤差降低 30% 。

圖2基于滑模的主動轉向控制策略流程

此外，基于Matlab/Simulink建立仿真模型，模擬低速轉彎、高速換道及緊急避讓工況，結合試驗參數對比分析控制效果，結果顯示響應時間縮短 20% ，控制精度提升 15% ，超調峰值誤差降低 10% 。整體試驗設計結合軟硬件系統，系統性驗證了傳動比調節和滑模控制策略對提升車輛操控穩定性的有效作用。

計人時滯的穩定性控制策略

1.線控轉向系統時滯來源

通過搭建線控轉向試驗臺架，采用高精度編碼器和數據采集系統對信號采集和執行機構動作進行了同步測量，分析出系統時滯主要來自信號采集延遲約10ms 、控制器計算處理延遲約 15ms 、執行機構機械響應滯后約 20ms 和通信傳輸延遲約5ms，綜合測得總時滯平均為 50ms±3ms 。實車測試中發現該時滯對轉向響應時間和軌跡跟蹤誤差影響顯著，為設計補償控制器提供了量化依據2]。

2.基于內模的轉向執行機構下層控制

基于搭建的執行機構數學模型，設計了內?？刂破饕詰獙C械響應滯后。通過臺架試驗，內模控制器實現了對執行機構響應延遲的有效補償，使得機構響應時間從原先的 80ms 縮短至 64ms ，響應速度提升約 20% 。同時，執行誤差從原來的 ±2.5^° 降低至±1.5^° ，控制信號平滑度提升，驗證了內?？刂频挠行?。

3.針對主動前輪轉向控制時滯的預估補償

采用基于卡爾曼濾波的時滯預估模型，結合歷史轉向角輸入和車輛運動狀態數據，實時預測轉向信號的滯后量。仿真驗證中，預估補償使得轉向響應延遲由 50ms 降低至約 15ms ，轉向角誤差最大值由 3.2^° 降低至2.1°。實車測試進一步確認，車輛在多工況下的路徑跟蹤誤差降低了約 30% ，顯著提升了操控穩定性。

4.時滯控制的仿真分析

搭建MATLAB/Simulink聯合CarSim仿真平臺，結合內模控制與預估補償策略，模擬了多種典型工況下的車輛轉向過程。仿真數據顯示，結合控制策略后，系統響應時間縮短近 40% ，車輛轉向軌跡跟蹤誤差由0.12m 降低至 .0.10m ，穩定性指標提升了 15% ，有效抑制了時滯對車輛動態性能的負面影響，驗證了控制方法的實用性和可靠性。

快速控制原型試驗臺的搭建及轉角控制策略的驗證

1.實時仿真系統搭建

本節重點介紹基于硬件在環（HIL）技術的實時仿真系統搭建過程。系統采用高性能實時仿真平臺，通過Simulink與CarSim聯合仿真環境，實現車輛動力學模型與液壓制動輔助控制模型的實時交互。搭建過程中，硬件控制器與仿真平臺通過CAN總線通信，保證控制信號與傳感器反饋的低延遲傳輸。試驗通過不同工況下的制動踏板輸入信號，實時采集車輛制動減速度、車輪轉速及轉向角度等數據，驗證系統響應的實時性和準確性。

測試數據顯示，系統延遲控制在10ms以內，滿足快速響應需求；車輛制動減速度控制精度達 ±0.05m/s² ，轉向執行響應時間小于 50ms 。該實時仿真平臺為后續控制策略的硬件驗證提供了堅實基礎，保證了試驗環境的真實性和可靠性[3]。

2.轉向執行機構臺架的選型及搭建

為模擬真實工況下的轉向系統響應，選用具備高精度位置反饋的電動助力轉向執行器，最大轉矩支持至 30N?m ，響應頻率達 200Hz 。臺架結構采用剛性鋼架，配備多自由度轉向輪和高靈敏度角度傳感器，保證轉向動作的準確模擬。搭建過程中，完成了電氣連接、力矩傳感器標定和執行器響應特性測試。

試驗通過輸入不同幅值與頻率的轉向角信號，采集執行器輸出角度及響應時間，數據表明轉向執行機構的角度誤差控制在 ±0.1^° 以內，響應時間約為40ms ，滿足高速控制需求。臺架的成功搭建為快速控制原型試驗提供了精確的物理測試平臺，有效支持后續控制策略的驗證和優化。

3.轉角控制策略的快速控制原型試驗

本節介紹基于搭建好的實時仿真系統和轉向執行機構臺架，進行轉角控制策略的快速控制原型 （RCP）試驗。

試驗采用基于模型預測與反饋補償的轉角控制算法，通過實時仿真平臺與硬件執行機構協同工作，實現對轉向角度的精確控制。試驗設計多種工況下的轉向指令輸入，包括階躍、正弦及隨機波形，評估控制策略的響應速度和跟蹤精度。試驗數據表明，系統對階躍信號的響應時間平均為 45ms ，穩態角度誤差小于0.2^° ；在正弦輸入下，控制輸出與目標轉角的相關系數達到0.98，體現出較強的跟蹤性能和魯棒性。通過硬件在環的快速原型試驗，驗證了轉角控制策略在實際執行中的可行性和穩定性，為后續量產控制策略的優化提供了可靠的試驗依據[4]。

結語

本文圍繞線控轉向系統，構建了涵蓋執行機構建模、車輛動力學建模、狀態估計、控制策略與快速控制原型驗證的完整技術體系。通過臺架與實車試驗驗證了所建模型與估計算法的準確性，提出的基于可變傳動比與滑?？刂频闹鲃愚D角策略顯著提升了操控性能。引入內?？刂婆c卡爾曼濾波滯后補償技術，有效抑制系統時滯對轉向穩定性的影響。最終搭建硬件在環境仿真平臺并完成快速控制原型試驗，驗證了所提控制策略的實時性與工程可行性。

參考文獻：

[1]王國超，高森祺.汽車線控轉向系統研究綜述[J].汽車文摘，2024（3）：9-20.

[2]郭朝路.汽車線控轉向系統轉角跟蹤控制算法研究與測試[D].合肥：合肥工業大學，2023.

[3]朱亮宇.汽車線控轉向系統可變傳動比及主動轉向控制策略研究[D].重慶：重慶理工大學，2022

[4]王藝淇.汽車線控轉向系統路感模擬控制方法研究[D].淄博：山東理工大學，2021.