一旦车辆启动．点火开关是关闭的，电子控制元件电源开启。那是电子控制元件系统处于自检状态。如果系统出现问题，警示灯将告知司机该系统故障。通常情况下，电子控制元件系统获得预期脉冲电流，通过行进中的车辆信号和输入的车轮控制信号。同时，它检测汽车的即时状态，并同我们设置的预期状态相比较，当时它控制的的权力供应获得实际的援助电流通过模糊使用客户的进程号调整算法，实现电动助力转向系统的功能。这时它获得能源去支撑模糊比例微积分算法的运算和最终实现电力驱动转向器的功能。

   V .仿真

依据系统模型，控制算法，模糊比例微积分控制器，我们重新设计了基于模糊比例微积分的电力驱动转型系统模型。为了确认设计控制器满足性能要求，我们采用Matlab Simulink工具箱对它进行仿真实验。

A． 模糊比例微积分算法的建模

模糊比例微积分算法的模型如图.4

模糊比例微积分控制器的模型

我们选择了三角函数作为输入/输出变量成员函数，和采用 Mandani reasoning和centroid defuzzy算法建立模糊控制表。模糊化，fuzzy     reasoning和defuzzy以后模糊控制器将获得比例系数 ，积分系数 和微分系数 。这时，由下面的公式通过参数 、 和 我们可以获得参数 、 和 ：

其中 =20， =4， =0.02是初始参数。 、 和 是所要求得参数。

B． 电动助力转向系统的仿真模型

由发动机模型，发动机的动态模型，电机转矩方程，发动机反电动势方程，传递函数调用关系如下：

其中：

Lm是电动机电枢的电感

Im是电机的电流

Rm是电动机电枢的电阻

E是马达的反电动势

Ua是为电动助力转向系统提供的辅助电压

Jm是马达的惯性矩

 m是转角电机

Bm是阻尼系数

Ts是目标辅助扭矩

Tm是发动机的输出扭矩

Ka是马达的力矩系数

Kb是发动机的电力系数

如图.5 电动助力转向系统包含模糊比例微积分控制器，建立电力驱动转向

控制系统仿真模型。输入信号是转向盘扭矩，车速。输出信号是马达辅助扭矩。辅助扭矩可以计算得到通过查看辅助曲线表，辅助扭矩除以电动机力矩系数是当前数据。

 基于模糊比例微积分的电动助力转向系统仿真模型

图.6描绘了两个不同控制器下的电动助力转向系统的每步的反应。一是传统比例微积分控制器，另一个是模糊比例微积控制器。方向盘扭矩4．5N/米，车速是1.5km/h，力学梯度特性曲线1.6，和辅助扭矩7.8N/m。仿真结果显示电动助力转向系统以模糊比例微积分控制器的基础系统比以传统比例微积分控制器的基础系统更良好，模糊比例微积分控制器有几个显而易见的优点例如降低调整时间，快捷动态响应，较少的停顿，输出响应更平稳。

仿真结果

VI. 总结

本论文旨在改善电动助力转向系统整体性能，我们为电动助力转向系统设计了一个模糊比例微积分控制器通过结合模糊技术和传统比例微积分控制技术。模糊比例微积分控制参数可以依据工作条件和系统的动态反应进行在线修改。它能减小对输出的干扰。仿真表明，基于比例微积分控制器的电动助力转向系统可以改善系统的性能，有更好的跟踪特性，基于模糊比例微积分控制器的电动助力转向系统是可行的，并且它可以为司机提供精确的路感和提高驾驶和操纵表现性能。 电动助力转向系统英文文献和中文翻译(3):http://www.youerw.com/fanyi/lunwen_49433.html