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公 路 与 汽 运 第4期 10 HighwaysAutomotive Applications 2012年7月 基于蚁群算法的EPS系统仿真研究 尹力，金路 (内蒙古交通职业技术学院汽车工程系，内蒙古赤峰024005) 摘要：针对车辆电动助力转向系统(EPS)的特点．提出了基于蚁群算法的电动助力转向系统 控制策略，将蚁群算法与模糊PID控制器相结合，根据车辆不同运行工况，通过实时在线优化模糊 PID控制器中的控制参数，进一步提高EPS系统的控制精度与收敛速度，通过Matlab／Simulink进 行了各种运行工况下整车EPS系统的仿真实验。实验结果表明，与常规PID控制相比，采用基于 蚁群算法的控制策略，EPS系统的控制精度高、超调量小、调整时间短，该控制策略具有蚁群算法 、 收敛响应速度快和PID控制精度高的优点，适合应用于车辆EPS系统。 关键词：汽车；电动助力转向系统(EPS)；蚁群算法；控制策略 中图分类号：U463．4 文献标志码：A Power 电动助力转向系统(Electrical 针对常规PID控制和模糊PID控制的不足，该 System， EPS)主要由转矩传感器、车速传感器、转向机构、电 文提出一种基于蚁群算法的模糊PID控制策略，该 子控制单元、助力电机及减速机构等元件组成，通过 方法通过蚁群算法在线对模糊PID控制器中的参 控制EPS系统中助力电机电流的大小，控制EPS 数k。、k；、k。不断进行优化，从而进一步提高EPS 系统助力力矩的大小。然而EPS系统是一个复杂 系统的控制精度和收敛速度。 的非线性的时变系统，要求其助力大小必须是实时 1 蚁群算法的计算模型 可调与控制的，即随着驾驶人作用在转向盘上转矩 及车辆行驶速度的不断变化，必须同时兼顾车辆的 设m为蚁群中全部蚂蚁的集体总数，令m一 转向轻便性与操纵稳定性。 』I 常规PID控制器具有结构简单、易于实施、控 制精度高等特点，在工业制造领域得到广泛应用。 于变量i的蚂蚁个数。 然而在相对比较复杂的工作环境下，被控对象常常 假设初始时刻各条路径上的信息素相等，即 具有非线性，其数学模型的精准性及系统参数的未 r打(o)一C，C为常数。在t时刻，蚂蚁忌在变量i 知性都受到某种程度的限制，PID控制在非线性、参 中选择变量．『的转移概率按下式计算： 数时变系统中所表现出的控制效果并不理想。模糊 f [r玎(妻)]4·[7玎(毒)]宴 PID控制不需要精确的数学模型，其动态性能得到 l∑[“(￡)]。·‰(￡)]p 了充分发挥，在某种程度上改善了系统的准确性，而 夕0(￡)；．{c“low耐k (1) 且具有良好的灵活性，但它在收敛速度上仍有一定 I (若l『∈allowedl) 的局限性。1991年，意大利学者Marco 【0 (否则) Dorigo等 提出了一种模拟进化启发式有哪些信誉好的足球投注网站算法，即蚁群算法 (Ant