CN113895511B - 一种电液集成式转向***及其多参数耦合优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电液集成式转向***及其多参数耦合优化方法，电‑液集成转向***包含机械传动模块、电动助力模块、液压助力模块和控制模块，本发明采用将电动助力机构集成在原有液压***转向器的底部、行星齿轮减速器替代原有的涡轮蜗杆减速器和保留原有的液压助力机构中机械转阀结构的设计方案，一方面电动和液压机构高度集成，可通过协调工作降低能耗，另一方面可以将路面信息实时反馈，给予驾驶员清晰的路感。此外，由于***还具有多执行机构互为冗余、行星齿轮减速器消除了***卡死隐患以及保留机械转阀结构故障率低等优势，且通过对***进行多参数耦合优化，也可在保证成本、可靠性、路感的同时，最大化***经济性。

Description

一种电液集成式转向***及其多参数耦合优化方法
技术领域
本发明涉及车辆转向技术领域，尤其是涉及一种电液集成式转向***及其多参数耦合优化方法。
背景技术
目前，各大车企都在推进汽车电动化的研发进度，就乘用车而言由于其体积小质量轻，现有电动汽车技术已经日趋完善。然而对于商用车和专用车来说，其具有体积大、质量大等特点，受限于目前电池及电机功率等级限制，还难以实现全车的电动化，尤其是其核心底盘部件之一的转向***，更是受制于车辆前轴载荷过大而无法实现电动化，其带来的能耗问题致使商用车及专用车难以跟进国家战略发展需求。
针对这一问题，目前有研究人员提出了一种电液复合式的转向***，借鉴于混合动力技术的成功案例，其在原有液压助力转向***中加入一套电动助力转向***，通过与液压助力***的协调运行，实现商用车及专用车转向***的部分电动化，利用电动助力转向***的节能优势，降低现有车辆的转向能耗。
目前电液复合式的转向***的设计方案主要有以下几种：例如，中国专利公开号CN111055917A，公开日2020.04.24，专利名称为“一种电液耦合智能转向***及模式切换控制方法”，该专利公开了结构为在转向管柱上加装电动转向机构，并保留原液压转向机构，但这种方案一方面由于在转向管柱上加装了电动助力机构，会造成来自路面的转向反馈被隔绝，驾驶员的路感较差，且两套***分散布局空间利用度低，另一方面现有电动助力部分的蜗轮蜗杆减速器也存在断电或故障自锁问题，一旦加装的电动助力机构故障，***会出现无法转向的严重后果；而中国专利公开号CN113212543A，专利名称为“一种变传动比循环球式电液转向***及其控制方法”，该专利公开的结构中将电动助力机构加装在原有液压转向器的下端，且其中的转阀替换为电磁阀，但这种方案一方面采用电磁阀控制需要多个电磁阀组件结构复杂且成本较高，且带来的可靠性问题也难以忽视，另一方面其电动机构的加装位置虽会保证良好的路感，且空间利用度高，但其仍然存在断电或故障***锁死的问题。
综上所述，虽然目前对于电液复合式转向***的研究有了一定的进展，但是整体方案还不是最优的，尚需要进一步设计优化，以实现***部分电动化节能、更加集成的同时，不会带来成本、可靠性以及安全性问题。此外考虑到电液复合式转向***存在两套独立机构，其能量管理策略与其结构总成参数间存在一定的耦合关系，而现有结构优化方法仅仅是进行***结构的优化，而不考虑这种耦合关系，难以最大化***的节能性能。因此在进行***优化时有必要考虑所采用的的能量管理策略中的参数，进行多参数耦合优化，以实现能量管理策略和结构总成参数间的最佳匹配，保证***必要要求的同时，最大化***节能效果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的缺陷，提供一种电液集成式转向***及其多参数耦合优化方法，以解决现有技术中存在的电液复合式转向***设计方案难以兼得电动化节能、结构集成、安全可靠、成本高以及仅进行结构单独优化的问题。本发明采用将电动助力机构集成在原有液压***转向器的底部、行星齿轮减速器替代原有的涡轮蜗杆减速器和保留原有的液压助力机构中机械转阀结构的设计方案，一方面电动和液压机构高度集成，可通过协调工作降低能耗，另一方面可以将路面信息实时反馈，给予驾驶员清晰的路感。此外，由于***还具有多执行机构互为冗余、行星齿轮减速器消除了***卡死隐患以及保留机械转阀结构故障率低等优势，且通过对***进行多参数耦合优化，也可在保证成本、可靠性、路感的同时，最大化***经济性。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明的一种电-液集成转向***，包括：机械传动模块、电动助力模块、液压助力模块和控制模块；
所述机械传动模块包括：方向盘、转向轴、万向节、循环球转向器、转向摇臂、转向直拉杆、转向节臂、左转向节、左梯形臂、转向横拉杆、右梯形臂、右转向节、左车轮和右车轮；
所述转向轴上端与所述方向盘相连，下端通过所述万向节与所述循环球转向器的上输入端连接；
所述转向摇臂的输入端与所述循环球转向器的输出端连接，输出端通过所述转向直拉杆与所述转向节臂相连；
所述左转向节与所述左车轮相连，其上固定有所述转向节臂和左梯形臂；
所述转向横拉杆的两端分别与所述左梯形臂和右梯形臂相连；
所述右转向节与所述右车轮相连，其上固定有所述右梯形臂；
所述电动助力模块包括：助力电机、行星齿轮减速器和电磁制动块；
所述行星齿轮减速器包括太阳轮、行星轮、行星架和齿圈；
所述太阳轮的输入端与所述助力电机的输出端固定连接，输出端与所述行星轮啮合；
所述齿轮外圈上压靠着所述电磁制动块，且不通电时处于压靠制动状态，其内圈与所述行星轮啮合；
所述行星架的输入端与所述行星轮固定相连，其输出端与所述循环球转向器的下输入端固定相连；
所述液压助力模块包括：动力缸、轴承、转向螺杆、转向螺母、齿扇、循环球、循环球导管、转向阀、卸荷阀、单向阀、限压阀、油壶、液压管路、齿轮泵和液压电机；
所述动力缸为所述循环球转向器的内腔；
所述轴承位于所述动力缸内，并套装在所述转向螺杆的上下两端；
所述转向螺杆的上下输入端即为所述循环球转向器的上下输入端，其输出端通过所述循环球与所述转向螺母啮合；
所述循环球导管安装在所述转向螺母上，用做循环球循环流动的通道；
所述齿扇的输入端与所述转向螺母上加工的齿条啮合，其输出端与所述转向摇臂相连；
所述卸荷阀安装在所述转向螺母内，用于当转向螺母移动至极限位置时平衡其两侧的压力；
所述齿轮泵的输入端与所述液压电机的输出端相连，其进油口通过液压管路与所述油壶相连，出油口与所述转向阀相连；
所述油壶的回油口与所述转向阀通过液压管路相连，其出油口与所述齿轮泵通过液压管路相连；
所述限压阀和单向阀安装在用于连接齿轮泵出油口与转向阀的液压管路和用于连接转向阀和油壶回油口的液压管路之间，前者用于限制液压管路内液压油的压力，后者为了防止液压管路出现真空；
所述控制模块包括：电子控制单元、方向盘转角传感器、转矩传感器、车速传感器；
所述电子控制单元的输入端与所述方向盘转角传感器、转矩传感器、车速传感器电气相连，其输出端与所述助力电机、液压电机电气连接，转向时根据从各传感器得到的车辆转态参数，进行助力控制；
所述方向盘转角传感器安装在方向盘上，用于获得车辆转向时的方向盘转角信号，并将方向盘转角信号传递到所述电子控制单元。
所述转矩传感器安装在所述转向轴上，用于获取转矩信号，并将转矩信号传递给所述电子控制单元；
所述车速传感器安装在车辆上，用于将获得的车速信号传递到所述电子控制单元；
此外，本发明还提供了一种电-液集成转向***的多参数耦合优化方法，基于上述***，包含以下步骤：
(1)建立电-液集成转向***的数学模型；
(2)根据步骤(1)中建立的***模型，建立转向***优化目标；
(3)选取一种将在***中应用的能量管理策略，预选可能会影响***性能的能量管理策略和转向***参数15个，分别对各参数取三个水平的值进行试验，即最大变动量、最小变动量和中间值，得到试验数据，分析各参数的灵敏度，选取对应的设计变量；
(4)将步骤(3)中选择的设计变量，并确定各参数对应的约束条件，根据步骤(1)中的***模型和步骤(2)中的优化目标，建立优化模型；
(5)基于步骤(4)中建立的优化模型，采用优化算法求解出最优的结构及能量管理策略参数；
进一步地，所述步骤(1)中电-液集成转向***数学模型建立步骤如下：
(1.1)机械传动部分模型
a)方向盘与转向轴模型：
考虑转向盘转动惯量与粘性阻尼忽略其刚度，忽略库仑摩擦力，则其数学模型为：
Figure BDA0003295748290000041
Ts＝Ks(θw-θs) (2)
式中，Jw为方向盘的转动惯量；Bw为方向盘的阻尼系数；Ks为转矩传感器中扭杆刚度；θw为方向盘转角；θs为转向轴转角；Tw为方向盘输入转矩Ts为转矩传感器输出转矩。
b)循环球转向器模型：
Figure BDA0003295748290000042
式中，Jg是转向螺杆与电动助力模块减速机构的等效转动惯量，Bg是转向螺杆与减速机构的等效粘性阻尼系数，Kw为转向轴刚度，θg是转向螺杆转角，ηg是转向螺杆进给效率，dg为转向螺杆的导程，TEPS为电动助力模块助力转矩，Tp为转向阻力矩在齿扇上的等效力矩，rp为齿扇节圆半径，FHPS为液压助力模块所提供的助力，dr为等效到转向螺杆上的路面随机干扰力矩。
液压模块助力表示为：
FHPS＝Ap(PA-PB) (4)
式中，Ap为液压缸活塞的有效面积，PA、PB分别表示液压缸两端压力。
(1.2)液压助力模块模型
a)齿轮泵模型
齿轮泵输入转矩：
Thm＝qPs (5)
式中，q为齿轮泵平均排量，Ps为齿轮泵工作压强，Thm为齿轮泵输入转矩。
齿轮泵工作时的压强表示为：
Ps＝2πηThm/q (6)
式中，π为圆周率常数，η为液压泵机械效率。
齿轮泵工作时的平均排量表示为：
q＝ζ2πm2Zb (7)
式中，ζ为补偿系数，m为齿轮泵的齿轮模数，Z为齿轮泵的齿轮齿数，b为齿轮的齿宽，
齿轮泵工作时的输出流量表示为：
Q＝qnηV＝2πkm2ZbnηV (8)
式中，n为齿轮泵转速，ηV为齿轮泵的容积效率，Q为齿轮泵输出流量。
b)液压电机模型
液压电机电气特性数学模型为：
Figure BDA0003295748290000061
式中，Ph为液压电机功率，uh为液压电机电枢电压，ih为液压电机电枢电流，Rh为液压电机的电枢电阻，Lh为电枢电感，θh为液压电机转角，Kh为反电动势常数。
液压电机机械特性数学模型为：
Figure BDA0003295748290000062
式中，Jh为液压电机转动惯量，θh为液压电机转角，Bh为液压电机轴阻尼系数，Th为液压电机电磁转矩，Thm为液压电机输出转矩。
液压电机电磁转矩方程为：
Th＝Khiih (11)
式中，Khi为液压电机转矩系数。
c)转向阀模型
转向阀模型表示为：
Figure BDA0003295748290000063
式中，QV为阀体的总进油流量，QL1、QL2分别为动力油缸的进出油流量。
转向阀各个阀口液压油流量与压力差的关系表示为：
Figure BDA0003295748290000064
式中，Qi(i＝1,2,3,4)为流经阀口i的流量，Cd为流量系数，△Pi为第i个阀口的两侧压力差，ρ为液压油的密度，Ai为第i个阀口的节流面积，阀的结构一般为对称设计，即A1＝A3，A2＝A4。
转向阀各个阀口的开口面积表示为：
Figure BDA0003295748290000071
式中，θg-θl表示转向螺杆与转向阀之间产生的相对转角，θl为转向阀转角，R为转向阀和转向螺杆的配合半径，W1为转向阀切口的宽度，W2为中位时转向阀口的预开间隙宽度，L1为切口轴向长度，L2为转向阀口的轴向长度。
(1.3)电动助力模块模型
助力电机电气特性数学模型为：
Figure BDA0003295748290000072
式中，Pe为助力电机功率，ue为助力电机电枢电压，ie为助力电机电枢电流，Re为助力电机的电枢电阻，Le为电枢电感，θe为助力电机转角，Ke为反电动势常数。
助力电机机械特性数学模型为：
Figure BDA0003295748290000073
式中，Je为助力电机转动惯量，θe为助力电机转角，Be为助力电机轴阻尼系数，Te为助力电机电磁转矩，Tem为助力电机输出转矩。
助力电机电磁转矩方程为：
Te＝Keiie (17)
式中，Kei为助力电机转矩系数。
电动助力模块所提供的助力TEPS表达式为：
TEPS＝TemGstar (18)
式中，Gstar是行星齿轮减速器的减速比。
进一步地，所述步骤(2)中的优化目标为：
(2.1)转向路感优化目标f1：
Figure BDA0003295748290000074
式中，ω为***频率，ω0＝40Hz为截止频率，j为虚数单位，X1、Y1、Z1分别为等效转动惯量、阻尼和刚度系数。
(2.2)转向灵敏度优化目标f2：
Figure BDA0003295748290000081
式中，Ai(i＝0,1,2,3)为传递函数分子系数，Qi(i＝0,1,2,3,4,5)为传递函数分母系数。
(2.3)转向能耗优化目标f3：
Figure BDA0003295748290000082
式中，Tn为转向需求转矩，ne为助力电机转速
(2.4)***成本优化目标：
f4＝C(Pe,Ph,Gstar,dg,d,rp) (22)
进一步地，所述步骤(3)中灵敏度分析步骤为：
(3.1)分别对15个参数对转向路感目标进行极差分析，得到所选取的八个***参数对转向路感目标的灵敏度大小的顺序，确定其对应的设计变量参数；
(3.2)分别将15个***参数对转向灵敏度目标进行极差分析，得到所选取的八个***参数对转向灵敏度目标的灵敏度大小的顺序，确定其对应的设计变量参数；
(3.3)分别将15个***参数对转向能耗目标进行极差分析，得到所选取的八个***参数对转向能耗目标的灵敏度大小的顺序，确定其对应的设计变量参数；
(3.4)分别将15个***参数对***成本目标进行极差分析，得到所选取的八个***参数对***成本目标的灵敏度大小的顺序，确定其对应的设计变量参数；
进一步地，所述步骤(3)中选取的能量管理策略为基于模糊规则的能量管理策略，所述最终的设计变量为模糊规则中电动助力模块输出转矩的隶属度函数节点Oe，液压助力模块的隶属度函数节点Oh，需求转矩的隶属度函数节点On，液压电机功率Ph，助力电机功率Pe，行星齿轮减速比Gstar，转向螺杆导程dg，齿扇节圆半径rp，齿轮泵直径d；
进一步地，所述步骤(4)中建立的优化模型为：
Figure BDA0003295748290000091
式中，f1(X)为转向路感优化目标，f2(X)为转向灵敏度指标优化目标，f3(X)为转向能耗优化目标，f4(X)为***成本优化目标。
进一步地，所述步骤(5)中所用的优化方法选用多目标粒子群优化算法，具体步骤如下：
(5.1)初始化粒子种群m，随机生成初始位置X0和初始速度V0，粒子的初始个体最优位置Pbest＝X0：
Figure BDA0003295748290000092
外部档案Ns为空，迭代次数设为M，迭代过程中第i个粒子的位置和速度向量表示为：
Figure BDA0003295748290000093
式中，PbestK(K＝X)为设计变量对应的最优位置分量，XiK(K＝X)为各设计变量对应的位置分量，ViK(K＝X)为各设计变量对应的速度分量。
(5.2)计算每个粒子的目标函数，将非支配解存入外部档案中；
(5.3)计算外部档案中每个个体距粒子中心Xcenter的欧式距离：
dij＝||Xi-Xcenter|| (26)
按照轮盘赌选择方法，随机选择外部档案中的个体作为粒子的历史全局最优位置Gbest：
Figure BDA0003295748290000094
(5.4)根据式(27)更新粒子的位置X和速度V，同时更新粒子的Pbest，并用当前粒子群中的非支配解更新外部档案Ns：
Figure BDA0003295748290000101
式中，c1和c2为学习因子，r1和r2为取值在0-1之间的随机数，Δt为时间间隔。
(5.5)判断外部档案中的个体数目是否超过给定的最大容量，如果超过则删除距离中心最小的个体，否则进行下一步；
(5.6)从外部档案中随机选择部分个体进行混沌变异，搜索附近区域的非支配解；
(5.7)若满足结束条件，则停止搜索，从外部档案中输出Pareto最优解集，否则转步骤(5.3)再循环直至结束输出Pareto最优解集；
(5.8)设置各目标函数的优先级权重w1、w2、w3、w4，并根据目标权重从步骤(5.7)中求解的Pareto解集中选取最终的优化结果。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
1.本发明采用通过将电动助力机构集成在原有液压***转向器的底部、采用行星齿轮减速器替代原有的涡轮蜗杆减速器以及保留原有的液压助力机构中机械转阀结构等结构方案不仅实现了转向***助力机构的高度集成，也消除了管柱加装方案下的路感隔绝问题，提供驾驶员良好的路感，同时***可在电动机构故障下向电磁制动块中通电断开对齿轮的限制，在减速器中加入一个自由度，实现电动助力部分的故障随动，消除了***卡死的隐患。
2.本发明提出的***还可以通过多执行机构互为冗余和保留机械转阀结构进一步提高转向***的可靠性。
3.本发明通过对***的结构和功率优化，也可实现在不增加***总成本的同时提升***性能，技术优势大，可行性高。
4.本发明提出的多参数耦合优化方法，可以实现对结构总成参数和能量管理策略的共同优化，使得能量管理策略和结构总成参数相互匹配，最大化了***的经济性。
附图说明
图1为本发明的电-液集成转向***示意图；
图2为本发明的行星齿轮减速器示意图；
图3为本发明的电-液集成转向***结构优化方法流程图；
图4为本发明的优化算法流程图；
图中，1-方向盘，2-方向盘转角传感器，3-转矩传感器，4-转向轴，5-万向节，6- 轴承，7-齿扇，8-转向摇臂，9-转向直拉杆，10-左车轮，11-左转向节，12-左梯形臂，13-转向节臂，14-转向横拉杆，15-电磁制动块，16-转向阀，17-助力电机，18-行星齿轮减速器，19-循环球，20-卸荷阀，21-电子控制单元，22-齿轮泵，23-车速传感器，24- 右梯形臂，25-右转向节，26-右车轮，27-液压电机，28-循环球导管，29-转向螺母，30- 单向阀，31-液压管路，32-限压阀，33-油壶，34-动力缸，35-循环球转向器，36-转向螺杆，37-齿圈，38-太阳轮，39-行星轮，40-行星架。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
本发明可以以许多不同的形式实现，而不应当认为限于这里所述的实施例。相反，提供这些实施例以便使本公开透彻且完整，并且将向本领域技术人员充分表达本发明的范围。
具体实施1：
电-液集成转向***数学模型建立步骤如下：
(1.1)机械传动部分模型
a.方向盘与转向轴模型：
考虑转向盘转动惯量与粘性阻尼忽略其刚度，忽略库仑摩擦力，则其数学模型为：
Figure BDA0003295748290000111
Ts＝Ks(θw-θs) (2)
式中，Jw为方向盘的转动惯量；Bw为方向盘的阻尼系数；Ks为转矩传感器中扭杆刚度；θw为方向盘转角；θs为转向轴转角；Tw为方向盘输入转矩Ts为转矩传感器输出转矩。
b.循环球转向器模型：
Figure BDA0003295748290000112
式中，Jg是转向螺杆与电动助力模块减速机构的等效转动惯量，Bg是转向螺杆与减速机构的等效粘性阻尼系数，Kw为转向轴刚度，θg是转向螺杆转角，ηg是转向螺杆进给效率，dg为转向螺杆的导程，TEPS为电动助力模块助力转矩，Tp为转向阻力矩在齿扇上的等效力矩，rp为齿扇节圆半径，FHPS为液压助力模块所提供的助力，dr为等效到转向螺杆上的路面随机干扰力矩。
液压模块助力表示为：
FHPS＝Ap(PA-PB) (4)
式中，Ap为液压缸活塞的有效面积，PA、PB分别表示液压缸两端压力。
(1.2)液压助力模块模型
a.齿轮泵模型
齿轮泵输入转矩：
Thm＝qPs (5)
式中，q为齿轮泵平均排量，Ps为齿轮泵工作压强，Thm为齿轮泵输入转矩。
齿轮泵工作时的压强表示为：
Ps＝2πηThm/q (6)
式中，π为圆周率常数，η为液压泵机械效率。
齿轮泵工作时的平均排量表示为：
q＝ζ2πm2Zb (7)
式中，ζ为补偿系数，m为齿轮泵的齿轮模数，Z为齿轮泵的齿轮齿数，b为齿轮的齿宽，
齿轮泵工作时的输出流量表示为：
Q＝qnηV＝2πkm2ZbnηV (8)
式中，n为齿轮泵转速，ηV为齿轮泵的容积效率，Q为齿轮泵输出流量。
b.液压电机模型
液压电机电气特性数学模型为：
Figure BDA0003295748290000121
式中，Ph为液压电机功率，uh为液压电机电枢电压，ih为液压电机电枢电流，Rh为液压电机的电枢电阻，Lh为电枢电感，θh为液压电机转角，Kh为反电动势常数。
液压电机机械特性数学模型为：
Figure BDA0003295748290000131
式中，Jh为液压电机转动惯量，θh为液压电机转角，Bh为液压电机轴阻尼系数，Th为液压电机电磁转矩，Thm为液压电机输出转矩。
液压电机电磁转矩方程为：
Th＝Khiih (11)
式中，Khi为液压电机转矩系数。
c.转向阀模型
转向阀模型表示为：
Figure BDA0003295748290000132
式中，QV为阀体的总进油流量，QL1、QL2分别为动力油缸的进出油流量。
转向阀各个阀口液压油流量与压力差的关系表示为：
Figure BDA0003295748290000133
式中，Qi(i＝1,2,3,4)为流经阀口i的流量，Cd为流量系数，△Pi为第i个阀口的两侧压力差，ρ为液压油的密度，Ai为第i个阀口的节流面积，阀的结构一般为对称设计，即A1＝A3，A2＝A4。
转向阀各个阀口的开口面积表示为：
Figure BDA0003295748290000134
式中，θg-θl表示转向螺杆与转向阀之间产生的相对转角，θl为转向阀转角，R为转向阀和转向螺杆的配合半径，W1为转向阀切口的宽度，W2为中位时转向阀口的预开间隙宽度，L1为切口轴向长度，L2为转向阀口的轴向长度。
(1.3)电动助力模块模型
助力电机电气特性数学模型为：
Figure BDA0003295748290000141
式中，Pe为助力电机功率，ue为助力电机电枢电压，ie为助力电机电枢电流，Re为助力电机的电枢电阻，Le为电枢电感，θe为助力电机转角，Ke为反电动势常数。
助力电机机械特性数学模型为：
Figure BDA0003295748290000142
式中，Je为助力电机转动惯量，θe为助力电机转角，Be为助力电机轴阻尼系数，Te为助力电机电磁转矩，Tem为助力电机输出转矩。
助力电机电磁转矩方程为：
Te＝Keiie (17)
式中，Kei为助力电机转矩系数。
电动助力模块所提供的助力TEPS表达式为：
TEPS＝TemGstar (18)
式中，Gstar是行星齿轮减速器的减速比。
具体实施2：
建立转向***优化目标为：
(2.1)转向路感优化目标f1：
Figure BDA0003295748290000143
式中，ω为***频率，ω0＝40Hz为截止频率，j为虚数单位，X1、Y1、Z1分别为等效转动惯量、阻尼和刚度系数。
(2.2)转向灵敏度优化目标f2：
Figure BDA0003295748290000144
式中，Ai(i＝0,1,2,3)为传递函数分子系数，Qi(i＝0,1,2,3,4,5)为传递函数分母系数。
(2.3)转向能耗优化目标f3：
Figure BDA0003295748290000151
式中，Tn为转向需求转矩，ne为助力电机转速
(2.4)***成本优化目标：
f4＝C(Pe,Ph,Gstar,dg,d,rp) (22)
具体实施3：
优化方法选用多目标粒子群优化算法，具体步骤如下：
(3.1)初始化粒子种群m，随机生成初始位置X0和初始速度V0，粒子的初始个体最优位置Pbest＝X0：
Figure BDA0003295748290000152
外部档案Ns为空，迭代次数设为M，迭代过程中第i个粒子的位置和速度向量表示为：
Figure BDA0003295748290000153
式中，PbestK(K＝X)为设计变量对应的最优位置分量，XiK(K＝X)为各设计变量对应的位置分量，ViK(K＝X)为各设计变量对应的速度分量。
(3.2)计算每个粒子的目标函数，将非支配解存入外部档案中；
(3.3)计算外部档案中每个个体距粒子中心Xcenter的欧式距离：
dij＝||Xi-Xcenter|| (25)
按照轮盘赌选择方法，随机选择外部档案中的个体作为粒子的历史全局最优位置Gbest：
Figure BDA0003295748290000154
(3.4)根据式(26)更新粒子的位置X和速度V，同时更新粒子的Pbest，并用当前粒子群中的非支配解更新外部档案Ns：
Figure BDA0003295748290000155
式中，c1和c2为学习因子，r1和r2为取值在0-1之间的随机数，Δt为时间间隔。
(3.5)判断外部档案中的个体数目是否超过给定的最大容量，如果超过则删除距离中心最小的个体，否则进行下一步；
(3.6)从外部档案中随机选择部分个体进行混沌变异，搜索附近区域的非支配解；
(3.7)若满足结束条件，则停止搜索，从外部档案中输出Pareto最优解集，否则转步骤(3.3)再循环直至结束输出Pareto最优解集；
(3.8)设置各目标函数的优先级权重w1、w2、w3、w4，并根据目标权重从步骤(3.7)中求解的Pareto解集中选取最终的优化结果。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种电液集成式转向***及其多参数耦合优化方法，其特征在于，具体包括：机械传动模块、电动助力模块、液压助力模块和控制模块；
所述机械传动模块包括：方向盘、转向轴、万向节、循环球转向器、转向摇臂、转向直拉杆、转向节臂、左转向节、左梯形臂、转向横拉杆、右梯形臂、右转向节、左车轮和右车轮；
所述转向轴上端与所述方向盘相连，下端通过所述万向节与所述循环球转向器的上输入端连接；
所述转向摇臂的输入端与所述循环球转向器的输出端连接，输出端通过所述转向直拉杆与所述转向节臂相连；
所述左转向节与所述左车轮相连，其上固定有所述转向节臂和左梯形臂；
所述转向横拉杆的两端分别与所述左梯形臂和右梯形臂相连；
所述右转向节与所述右车轮相连，其上固定有所述右梯形臂；
所述电动助力模块包括：助力电机、行星齿轮减速器和电磁制动块；
所述行星齿轮减速器包括太阳轮、行星轮、行星架和齿圈；
所述太阳轮的输入端与所述助力电机的输出端固定连接，输出端与所述行星轮啮合；
所述齿轮外圈上压靠着所述电磁制动块，且不通电时处于压靠制动状态，其内圈与所述行星轮啮合；
所述行星架的输入端与所述行星轮固定相连，其输出端与所述循环球转向器的下输入端固定相连；
所述液压助力模块包括：动力缸、轴承、转向螺杆、转向螺母、齿扇、循环球、循环球导管、转向阀、卸荷阀、单向阀、限压阀、油壶、液压管路、齿轮泵和液压电机；
所述动力缸为所述循环球转向器的内腔；
所述轴承位于所述动力缸内，并套装在所述转向螺杆的上下两端；
所述转向螺杆的上下输入端即为所述循环球转向器的上下输入端，其输出端通过所述循环球与所述转向螺母啮合；
所述循环球导管安装在所述转向螺母上，用做循环球循环流动的通道；
所述齿扇的输入端与所述转向螺母上加工的齿条啮合，其输出端与所述转向摇臂相连；
所述卸荷阀安装在所述转向螺母内，用于当转向螺母移动至极限位置时平衡其两侧的压力；
所述齿轮泵的输入端与所述液压电机的输出端相连，其进油口通过液压管路与所述油壶相连，出油口与所述转向阀相连；
所述油壶的回油口与所述转向阀通过液压管路相连，其出油口与所述齿轮泵通过液压管路相连；
所述限压阀和单向阀安装在用于连接齿轮泵出油口与转向阀的液压管路和用于连接转向阀和油壶回油口的液压管路之间，前者用于限制液压管路内液压油的压力，后者为了防止液压管路出现真空；
所述控制模块包括：电子控制单元、方向盘转角传感器、转矩传感器、车速传感器；
所述电子控制单元的输入端与所述方向盘转角传感器、转矩传感器、车速传感器电气相连，其输出端与所述助力电机、液压电机电气连接，转向时根据从各传感器得到的车辆转态参数，进行助力控制；
所述方向盘转角传感器安装在方向盘上，用于获得车辆转向时的方向盘转角信号，并将方向盘转角信号传递到所述电子控制单元；
所述转矩传感器安装在所述转向轴上，用于获取转矩信号，并将转矩信号传递给所述电子控制单元；
所述车速传感器安装在车辆上，用于将获得的车速信号传递到所述电子控制单元；
此外，本发明还提供了一种电-液集成转向***的多参数耦合优化方法，基于上述***，包含以下步骤：
(1)建立电-液集成转向***的数学模型；
(2)根据步骤(1)中建立的***模型，建立转向***优化目标；
(3)选取基于模糊规则的能量管理策略作为将在***中应用的能量管理策略，预选可能会影响***性能的能量管理策略和转向***参数15个，分别对各参数取三个水平的值进行试验，即最大变动量、最小变动量和中间值，得到试验数据，分析各参数的灵敏度，选取对应的设计变量；
其中各参数的灵敏度分析步骤为：
(3.1)分别对15个参数对转向路感目标进行极差分析，得到所选取的八个***参数对转向路感目标的灵敏度大小的顺序，确定其对应的设计变量参数；
(3.2)分别将15个***参数对转向灵敏度目标进行极差分析，得到所选取的八个***参数对转向灵敏度目标的灵敏度大小的顺序，确定其对应的设计变量参数；
(3.3)分别将15个***参数对转向能耗目标进行极差分析，得到所选取的八个***参数对转向能耗目标的灵敏度大小的顺序，确定其对应的设计变量参数；
(3.4)分别将15个***参数对***成本目标进行极差分析，得到所选取的八个***参数对***成本目标的灵敏度大小的顺序，确定其对应的设计变量参数；
合并步骤(3.1)-(3.4)中确定的设计变量可得到步骤(3)中选择的设计变量为模糊规则中电动助力模块输出转矩的隶属度函数节点Oe，液压助力模块的隶属度函数节点Oh，需求转矩的隶属度函数节点On，液压电机功率Ph，助力电机功率Pe，行星齿轮减速比Gstar，转向螺杆导程dg，齿扇节圆半径rp，齿轮泵直径d；
(4)将步骤(3)中选择的设计变量，并确定各参数对应的约束条件，根据步骤(1)中的***模型和步骤(2)中的优化目标，建立优化模型；
(5)基于步骤(4)中建立的优化模型，采用优化算法求解出最优的结构及能量管理策略参数。
2.根据权利要求1所述的一种电液集成式转向***及其多参数耦合优化方法，其特征在于，所述步骤(1)中电-液集成转向***数学模型建立步骤如下：
步骤(1.1)机械传动部分模型
a.方向盘与转向轴模型：
考虑转向盘转动惯量与粘性阻尼忽略其刚度，忽略库仑摩擦力，则其数学模型为：
Figure FDA0003762310810000041
Ts＝Ks(θw-θs)
式中，Jw为方向盘的转动惯量；Bw为方向盘的阻尼系数；Ks为转矩传感器中扭杆刚度；θw为方向盘转角；θs为转向轴转角；Tw为方向盘输入转矩Ts为转矩传感器输出转矩；
b.循环球转向器模型：
Figure FDA0003762310810000042
式中，Jg是转向螺杆与电动助力模块减速机构的等效转动惯量，Bg是转向螺杆与减速机构的等效粘性阻尼系数，Kw为转向轴刚度，θg是转向螺杆转角，ηg是转向螺杆进给效率，dg为转向螺杆的导程，TEPS为电动助力模块助力转矩，Tp为转向阻力矩在齿扇上的等效力矩，rp为齿扇节圆半径，FHPS为液压助力模块所提供的助力，dr为等效到转向螺杆上的路面随机干扰力矩；
液压模块助力表示为：
FHPS＝Ap(PA-PB)
式中，Ap为液压缸活塞的有效面积，PA、PB分别表示液压缸两端压力；
步骤(1.2)液压助力模块模型
a.齿轮泵模型
齿轮泵输入转矩：
Thm＝qPs
式中，q为齿轮泵平均排量，Ps为齿轮泵工作压强，Thm为齿轮泵输入转矩；
齿轮泵工作时的压强表示为：
Ps＝2πηThm/q
式中，π为圆周率常数，η为液压泵机械效率；
齿轮泵工作时的平均排量表示为：
q＝ζ2πm2Zb
式中，ζ为补偿系数，m为齿轮泵的齿轮模数，Z为齿轮泵的齿轮齿数，b为齿轮的齿宽，
齿轮泵工作时的输出流量表示为：
Q＝qnηV＝2πkm2ZbnηV
式中，n为齿轮泵转速，ηV为齿轮泵的容积效率，Q为齿轮泵输出流量；
b.液压电机模型
液压电机电气特性数学模型为：
Figure FDA0003762310810000061
Ph＝uhih
式中，Ph为液压电机功率，uh为液压电机电枢电压，ih为液压电机电枢电流，Rh为液压电机的电枢电阻，Lh为电枢电感，θh为液压电机转角，Kh为反电动势常数；
液压电机机械特性数学模型为：
Figure FDA0003762310810000062
式中，Jh为液压电机转动惯量，θh为液压电机转角，Bh为液压电机轴阻尼系数，Th为液压电机电磁转矩，Thm为液压电机输出转矩；
液压电机电磁转矩方程为：
Th＝Khiih
式中，Khi为液压电机转矩系数；
c.转向阀模型
转向阀模型表示为：
Figure FDA0003762310810000063
式中，QV为阀体的总进油流量，QL1、QL2分别为动力油缸的进出油流量；
转向阀各个阀口液压油流量与压力差的关系表示为：
Figure FDA0003762310810000071
式中，Qi(i＝1,2,3,4)为流经阀口i的流量，Cd为流量系数，ΔPi为第i个阀口的两侧压力差，ρ为液压油的密度，Ai为第i个阀口的节流面积，阀的结构一般为对称设计，即A1＝A3，A2＝A4；
转向阀各个阀口的开口面积表示为：
Figure FDA0003762310810000072
式中，θg-θl表示转向螺杆与转向阀之间产生的相对转角，θl为转向阀转角，R为转向阀和转向螺杆的配合半径，W1为转向阀切口的宽度，W2为中位时转向阀口的预开间隙宽度，L1为切口轴向长度，L2为转向阀口的轴向长度；
步骤(1.3)电动助力模块模型
助力电机电气特性数学模型为：
Figure FDA0003762310810000073
Pe＝ueie
式中，Pe为助力电机功率，ue为助力电机电枢电压，ie为助力电机电枢电流，Re为助力电机的电枢电阻，Le为电枢电感，θe为助力电机转角，Ke为反电动势常数；
助力电机机械特性数学模型为：
Figure FDA0003762310810000074
式中，Je为助力电机转动惯量，θe为助力电机转角，Be为助力电机轴阻尼系数，Te为助力电机电磁转矩，Tem为助力电机输出转矩；
助力电机电磁转矩方程为：
Te＝Keiie
式中，Kei为助力电机转矩系数；
电动助力模块所提供的助力TEPS表达式为：
TEPS＝TemGstar
式中，Gstar是行星齿轮减速器的减速比。
3.根据权利要求1所述的一种电液集成式转向***及其多参数耦合优化方法，其特征在于，所述步骤(2)中的优化目标为：
步骤(2.1)转向路感优化目标f1：
Figure FDA0003762310810000081
式中，ω为***频率，ω0＝40Hz为截止频率，j为虚数单位，X1、Y1、Z1分别为等效转动惯量、阻尼和刚度系数；
步骤(2.2)转向灵敏度优化目标f2：
Figure FDA0003762310810000082
式中，Ai(i＝0,1,2,3)为传递函数分子系数，Qi(i＝0,1,2,3,4,5)为传递函数分母系数；
步骤(2.3)转向能耗优化目标f3：
Figure FDA0003762310810000083
式中，Tn为转向需求转矩，ne为助力电机转速
步骤(2.4)***成本优化目标：
f4＝C(Pe,Ph,Gstar,dg,d,rp) 。
4.根据权利要求1所述的一种电液集成式转向***及其多参数耦合优化方法，所述步骤(4)中建立的优化模型为：
Figure FDA0003762310810000091
式中，f1(X)为转向路感优化目标，f2(X)为转向灵敏度指标优化目标，f3(X)为转向能耗优化目标，f4(X)为***成本优化目标。
5.根据权利要求1所述的一种电液集成式转向***及其多参数耦合优化方法，其特征在于，所述步骤(5)中所用的优化方法选用多目标粒子群优化算法，具体步骤如下：
步骤(5.1)初始化粒子种群m，随机生成初始位置X0和初始速度V0，粒子的初始个体最优位置Pbest＝X0：
Figure FDA0003762310810000093
外部档案Ns为空，迭代次数设为M，迭代过程中第i个粒子的位置和速度向量表示为：
Figure FDA0003762310810000092
式中，PbestK(K＝X)为设计变量对应的最优位置分量，XiK(K＝X)为各设计变量对应的位置分量，ViK(K＝X)为各设计变量对应的速度分量；
步骤(5.2)计算每个粒子的目标函数，将非支配解存入外部档案中；
步骤(5.3)计算外部档案中每个个体距粒子中心Xcenter的欧式距离：
dij＝||Xi-Xcenter||
按照轮盘赌选择方法，随机选择外部档案中的个体作为粒子的历史全局最优位置Gbest：
Figure FDA0003762310810000101
步骤(5.4)通过上式更新粒子的位置X和速度V，同时更新粒子的Pbest，并用当前粒子群中的非支配解更新外部档案Ns：
Vi(t+1)＝Vi(t)+c1*r1*[Pbest(t)-Xi(t)]+c2*r2*[Gbest(t)-Xi(t)]
Xi(t+1)＝Xi(t)+Vi(t+1)Δt
式中，c1和c2为学习因子，r1和r2为取值在0-1之间的随机数，Δt为时间间隔；
步骤(5.5)判断外部档案中的个体数目是否超过给定的最大容量，如果超过则删除距离中心最小的个体，否则进行下一步；
步骤(5.6)从外部档案中随机选择部分个体进行混沌变异，搜索附近区域的非支配解；
步骤(5.7)若满足结束条件，则停止搜索，从外部档案中输出Pareto最优解集，否则转步骤(5.3)再循环直至结束输出Pareto最优解集；
步骤(5.8)设置各目标函数的优先级权重w1、w2、w3、w4，并根据目标权重从步骤(5.7)中求解的Pareto解集中选取最终的优化结果。
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朱庆华 ; 闵永军 ; 张涌 ; 赵万忠 ; 陈鹏.A型纯电动客车EHPS助力电机转速控制优化.《森林工程》.2019, *

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