《基于輪轂電機(jī)的學(xué)生方程式電動賽車轉(zhuǎn)向研究-畢業(yè)設(shè)計》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《基于輪轂電機(jī)的學(xué)生方程式電動賽車轉(zhuǎn)向研究-畢業(yè)設(shè)計（25頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。

1、基于輪轂電機(jī)的學(xué)生方程式電動賽車轉(zhuǎn)向 研究-畢業(yè)設(shè)計 基于輪轂電機(jī)的學(xué)生方程式電動賽車轉(zhuǎn)向研究 -畢業(yè)設(shè) 計 西華大學(xué)畢業(yè)設(shè)計說明書 畢業(yè)設(shè)計說明書 題目：基于 輪轂電機(jī)的學(xué)生方程 式電動賽車轉(zhuǎn)向研究 學(xué)院（直屬系）: 交通與汽車工程學(xué)院 年級、專業(yè)：2010級 車輛工程 姓 名: 屈驍學(xué)號：312010081407231指導(dǎo)教師：鄧鵬毅完 成 時 間：2014年5月18日 目 錄摘 要4 Abstracts 1前言 6 2傳統(tǒng)汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)簡介 7 2.1汽車對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的要求 7 2.2傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的缺陷 7 3電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)介紹 8 3.1電 子差速的概念及其優(yōu)越性 8 3.2實現(xiàn)電

2、子差速的重要技術(shù) 8 3.2.1實現(xiàn)電子差速的電機(jī) 8 3.2.2電機(jī)驅(qū)動控制系統(tǒng) 9 4電 子差速控制策略10 4.1電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 10 4.1.1機(jī) 械結(jié)構(gòu)10 4.1.2控制系統(tǒng)10 4.1.3轉(zhuǎn)向基本原理概述 11 4.2 轉(zhuǎn)向方式分析11 4.3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子差速控制 12 4.3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點 12 4.3.2建立復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 13 4.3.3整車模型的建立14 4.3.4計算基本輪速的 Ackerman模 型15 4.3.5用來修正各輪速度的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型18 4.3.6 整個復(fù)合模型的學(xué)習(xí)過程 19 4.4本章小結(jié)20 5 Simulink模 型的

3、建立及仿真結(jié)果的分析 21 5.1 Simulink概述21 5.2 Simulink模型的建立21 5.2.1整車動力學(xué)的 Simulink模型21 5.2.2 Ackerman-Jeantand 的 Simulink 模型 23 5.2.3 BP 神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的Simulink模型24 5.3仿真結(jié)果及分析25 5.3.1恒速工況 仿真及分析25 5.3.2加速工況仿真及分析 27 5.3.3減速工況 仿真及分析30 5.4本章小結(jié)32 6設(shè)計總結(jié)33總結(jié)與體會 34致謝35參考文獻(xiàn)36附錄A : 復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Simulink模型37附錄B: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BP部分的Simulin

4、k模型38 38基于輪轂電機(jī) 的學(xué)生方程式電動賽車轉(zhuǎn)向研究 摘 要 本文對傳統(tǒng)汽車的 轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進(jìn)行了簡要的介紹，重點介紹了這些傳統(tǒng)系統(tǒng)在操 縱輕便性和經(jīng)濟(jì)性等方面表現(xiàn)由的不足之處。 對電子差速的基本概念和優(yōu)越性進(jìn)行了較為詳細(xì)的描述， 重點分析了實現(xiàn)電子差速的輪轂電機(jī)以及電機(jī)驅(qū)動等關(guān)鍵 技術(shù)。 本文在對電子差速的轉(zhuǎn)向原理和轉(zhuǎn)向方式進(jìn)行分析之后， 提生了一種基于輪轂電機(jī)的電子差速方案。 該方案采用了最符合駕駛者習(xí)慣的前輪轉(zhuǎn)向， 以車速V和 方向盤的轉(zhuǎn)向角 6為輸入量，在 Ackerman-Jeantand汽車轉(zhuǎn) 向模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的修正作用，確定 了整個電子差速方案

5、的控制策略。 本課題建立了合適的數(shù)學(xué)模型，利用 MATLAB-Simulink 的計算和仿真功能，對控制結(jié)果進(jìn)行了仿真，并對仿真結(jié)果 進(jìn)行了分析，從而驗證了控制策略的正確性。 關(guān)鍵詞: 轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，電子差速，控制策略，仿真 Steering research into sudent formula electric car based on wheel hub motor Abstract This article briefly introduces the traditional automobile steering system, focuses on the shortcoming

6、s of these traditional system in handling economic and other aspects. The basic concept of the electronic differential and advantages are described in detail, analyzes the realization of electronic differential speed motor and motor drive technology. In this paper, turned in the steering principle a

7、nd the electronic differential mode analysis, proposes an electronic hub motor differential scheme based on. This scheme adopts the front-wheel steering which is most used and defines the speed V, steering angle 8 as input. Then electronic differential scheme of control strategy is determined based

8、on the Ackerman-Jeantand vehicle steering model and BP neural network. This paper establishes a mathematical model suitable, the calculation and simulation function of MATLAB-Simulink, the control result is simulated, and the simulation results are analyzed, which verifies the correctness of the con

9、trol strategy. Key words: Steering system, Electronic differential, Control strategy, Simulation 1前言隨著我們賴以生存的環(huán)境日益惡 化和能源危機(jī)的進(jìn)一步加深，汽車的可持續(xù)發(fā)展面臨著越來 越多的問題。 自從1886年卡爾本茨發(fā)明汽車以來，它就成為了人們生 活中不可缺少的一部分。 汽車給人們的生行帶來了極大的便利，同時也促進(jìn)了工業(yè) 的發(fā)展，進(jìn)一步加快了社會的進(jìn)步。 但與此同時，汽車消耗了大量的化石燃料，排放了大量的 污染氣體，對我們賴以生存的生態(tài)環(huán)境造成了不可逆轉(zhuǎn)的損 害。 而且在當(dāng)今能源戰(zhàn)略

10、的大環(huán)境下，發(fā)展新能源汽車尤其是 電動汽車就顯得尤為必要。 同時，電動汽車的轉(zhuǎn)向靈敏性以及操作輕便性也有改善， 這在一定程度上減少了汽車行駛過程中的不安全因素。 電動汽車是指主要以動力電池組為車載能量源，由電機(jī) 驅(qū)動系統(tǒng)提供部分或者全部行駛動力的一類汽車，是機(jī)械、 電子、微型計算機(jī)控制等多學(xué)科高科技技術(shù)的共同產(chǎn)物。 由于使用能源的不同，電動汽車需要對一些結(jié)構(gòu)進(jìn)行必要 的改進(jìn)，但就是這些改進(jìn)的地方成為了電動汽車相對于傳統(tǒng) 汽車的優(yōu)勢，比如采用分布式驅(qū)動系統(tǒng)。 采用分布式驅(qū)動系統(tǒng)是為了提高電動汽車的運行速度和 效率，而這種系統(tǒng)需要使用電子差速調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速實現(xiàn)車體 轉(zhuǎn)向，這也是本文研究的主要

11、內(nèi)容。 轉(zhuǎn)向是汽車最基本也最重要的操作，但隨著人們的需求越 來越多，傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)已經(jīng)不能夠滿足人們的期望了。 同時，如果能提高轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的靈活性、穩(wěn)定性，不僅人們 的駕駛體驗?zāi)艿玫綐O大的提高，而且交通事故也一定會減少 許多。 正是由于以上原因，電子差速轉(zhuǎn)向應(yīng)運而生。 本課題也將就此進(jìn)行一定程度的研究。 2傳統(tǒng)汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)簡介 在汽車行駛過程中，轉(zhuǎn)向是最 基本也最常見的操作，駕駛者通過操作方向盤實現(xiàn)對轉(zhuǎn)向器 的控制，從而使車體發(fā)生偏轉(zhuǎn)，最終實現(xiàn)平穩(wěn)轉(zhuǎn)向。 轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是汽車上最重要的總成之一，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的好壞一 方面關(guān)系到整車的性能，另一方面，也決定著整車的主動安 全性。 隨著科學(xué)的發(fā)展

12、，汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)也有長足的改善，這在一 定程度上促進(jìn)了汽車技術(shù)的健全與發(fā)展。 2.1 汽車對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的要求 ⑴具有較高的轉(zhuǎn)向靈敏度。 當(dāng)輸入的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角較小而又要使汽車迅速實現(xiàn)轉(zhuǎn)向，這 就要求轉(zhuǎn)向器具有較小的傳動比，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)具有較高的轉(zhuǎn)向 靈敏度。 ⑵具有較好的操作輕便性，即轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能以較小的操縱 力獲得大的轉(zhuǎn)向力矩，方便駕駛者對整車進(jìn)行操縱控制。 為了滿足以上要求，可采取以下措施： ⑴盡量減輕自重，選擇最佳軸荷分配； ⑵優(yōu)化轉(zhuǎn)向系統(tǒng)結(jié) 構(gòu)，提高整體傳動效率； ⑶減小主銷后傾角，選擇最佳轉(zhuǎn) 向器速比曲線; ⑷采用較為先進(jìn)的助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng) 2.2 傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的缺陷 ⑴機(jī)械式

13、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。 此類系統(tǒng)采用了減速器、差速器等一系列差速結(jié)構(gòu)，一方 面，轉(zhuǎn)向傳動比固定，這會使汽車轉(zhuǎn)向響應(yīng)特性隨車速、側(cè) 向加速度等的變化而變化，這對駕駛者的操作技術(shù)提由了更 高的要求，從而增加了很多不安全因素；另一方面，機(jī)械式 轉(zhuǎn)向系統(tǒng)使底架結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，這大大降低了車身造型設(shè)計 的自由度。 ⑵液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（HPS）。 HPS經(jīng)濟(jì)性較差，采用此系統(tǒng)，汽車每行駛 100多公里會 多消耗0.3-0.4L的燃料；HPS還存在較為嚴(yán)重的液壓油泄露 問題，電液助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)同樣存在這個問題。 3電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)介紹 3.1電子差速的概念及其優(yōu)越 性 電子差速是近年來由現(xiàn)的一種較為先進(jìn)的汽車電

14、子轉(zhuǎn)向 系統(tǒng)。 與傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)不同的是，它沒有差速器、減速器等機(jī)械 部件，只是接收由轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)發(fā)生的轉(zhuǎn)向控制指令， 通過計算， 然后由電子控制器發(fā)生信號控制轉(zhuǎn)向時內(nèi)外車輪的速度差， 使車體發(fā)生偏轉(zhuǎn)，達(dá)到平穩(wěn)轉(zhuǎn)向的目的。 電子差速控制系統(tǒng)，由于省略了一些在傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)中很 重要的零部件，所以在汽車轉(zhuǎn)向特性的設(shè)計中的限制因素較 少，因此具有很大的自由設(shè)計空間，這對汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的優(yōu) 化是極其有利的 ⑴電子差速采用電子線控技術(shù)，實現(xiàn)各電動輪的變速以 及內(nèi)外輪輪速差等要求，這使很多機(jī)械結(jié)構(gòu)得以省略，一方 面使轉(zhuǎn)向操作更加輕便，另一方面大為簡化了底架結(jié)構(gòu)，使 整車總布置及車身造型的設(shè)計變得更為靈活

15、。 ⑵采用電子差速，由于限制因素的減少，所以汽車轉(zhuǎn)向 特性的設(shè)計有更多的方案可供參考與使用。 ⑶采用電子差速，各電動輪的電氣制動和能量回饋制動 變得更加容易實現(xiàn)，這減少了制動能量的消耗。 2.3 實現(xiàn)電子差速的重要技術(shù) 3.2.1實現(xiàn)電子差速的電 機(jī) 電子差速的實現(xiàn)與很多因素有關(guān)，但毫無疑問，輪轂電 機(jī)與驅(qū)動系統(tǒng)是最重要的部件之一，驅(qū)動電機(jī)應(yīng)具有啟動轉(zhuǎn) 矩大、轉(zhuǎn)速高、調(diào)速范圍寬、體積小、質(zhì)量輕、效率高且具 有動態(tài)制動性和能量回饋等特性。 目前，運用在電動汽車上的電機(jī)主要有： 直流電機(jī)（DCM）、感應(yīng)電機(jī)（IM）、永磁無刷電機(jī)（PMDLM ）、 和開關(guān)磁阻電機(jī)（SRM）。 隨著技術(shù)

16、的進(jìn)步和人們對使用性能的要求逐步提高，電動 汽車用電機(jī)逐漸由有刷直流向交流、無刷直流發(fā)展。 永磁無刷電機(jī)具有較高的功率密度，其控制方式也比較 簡單可靠，因此廣泛應(yīng)用于各種電動車，也是電動車行業(yè)研 究的熱點部分。 永磁無刷電機(jī)通常分為永磁交流無刷電機(jī)和永磁直流無 刷電機(jī)。 永磁交流無刷電機(jī)通常是指交流同步電機(jī)，而永磁無刷直 流電機(jī)可分為正弦型永磁同步電動機(jī)和直流無刷電動機(jī)兩 種。 無刷直流電機(jī)系統(tǒng)一般采用霍爾式元件，不需要絕對位置 傳感器，可以通過檢測反電動勢波形進(jìn)行換相。 永磁同步電機(jī)具有較高的能量密度和效率，其體積小、響 應(yīng)快、慣性低，適用于電動汽車的驅(qū)動系統(tǒng)， 應(yīng)用前景極好

17、3.2.2電機(jī)驅(qū)動控制系統(tǒng) 現(xiàn)代電動汽車的電機(jī)驅(qū)動系統(tǒng) 多采用兩輪驅(qū)動方式，驅(qū)動電機(jī)與減速器相連再帶動車輪。 內(nèi)外車輪由于驅(qū)動電機(jī)的轉(zhuǎn)速不同而產(chǎn)生速度差，從而實 現(xiàn)差速。 計算各電機(jī)轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系是非常關(guān)鍵的一步，這種關(guān)系 與車輪的速度密切相關(guān)，而車輪的速度需要對一系列減速器 的減速比進(jìn)行計算，這種計算比較復(fù)雜，所以對于電動汽車 來說，已經(jīng)影響到了電子差速控制的原本意圖，不再具有電 子控制的實時性。 電子差速的功能在電機(jī)轉(zhuǎn)速與車輪轉(zhuǎn)速保持實時一致的 情況下才能得到最好的體現(xiàn)，解決這個問題的最佳途徑就是 采用輪轂電機(jī)。 采用輪轂電機(jī)從結(jié)構(gòu)上提高了電動汽車的性能，電動機(jī) 直接安裝在車輪的輪

18、轂內(nèi)，輸由轉(zhuǎn)矩直接傳輸?shù)杰囕啠环?面使車體空間的利用率得到提高，另一方面又省略了傳統(tǒng)的 離合器、減速器等機(jī)械傳動部件，整車重量得到了減輕，降 低了機(jī)械傳動損耗。 輪轂電機(jī)的尺寸要受到很多方面的限制，但輪胎直徑的限 制無疑是最明顯的。 在電動汽車上采用四輪驅(qū)動方式是電動汽車發(fā)展的重要 趨勢，這種驅(qū)動方式的核心就是采用電子差速系統(tǒng)調(diào)節(jié)電機(jī) 轉(zhuǎn)速實現(xiàn)轉(zhuǎn)向操作。 4電子差速控制策略 4.1電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 4.1.1 機(jī)械結(jié)構(gòu) 差速是當(dāng)汽車行駛到彎道路面時，為了達(dá)到平穩(wěn) 通過的目的，轉(zhuǎn)向時汽車的內(nèi)外輪需要具有一定的速度差。 傳統(tǒng)的汽車具有諸如差速器、減速器等一系列復(fù)雜的機(jī)械 裝置，而本

19、課題采用基于輪轂電機(jī)的電子差速，通過對調(diào)節(jié) 輪轂電機(jī)的轉(zhuǎn)速實現(xiàn)對電動汽車轉(zhuǎn)向的控制。 本課題采用電子差速是在必要時通過輸入電子信號使內(nèi) 外輪產(chǎn)生合適的速度差，達(dá)到平穩(wěn)轉(zhuǎn)向的目的。 傳統(tǒng)的指令輸入采用方向盤輸入，由于其簡單的特點，本 文依然采用這種輸入方式，使前輪的轉(zhuǎn)向角度能夠通過方向 盤得到單獨控制；除此之外，在方向盤轉(zhuǎn)動軸的底部安裝了 一個旋轉(zhuǎn)式電位器，該電位器產(chǎn)生模擬電壓作為電子差速轉(zhuǎn) 向系統(tǒng)的輸入指令。 如今，隨著技術(shù)的進(jìn)步，提由的差速方案非常多，但所 有方案都是基于四輪電子差速，通過對車速、轉(zhuǎn)向角、輪速 的計算對轉(zhuǎn)向過程進(jìn)行分析。 4.1.2控制系統(tǒng) 由于是四輪電子差速，所以需

20、要對四個 輪轂電機(jī)同時進(jìn)行差速計算和速度控制。 控制系統(tǒng)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，其主要硬件結(jié)構(gòu)包括： 輸入轉(zhuǎn)向指令的方向盤、輸入模擬電壓的電位器、控制器、 四個輪轂電機(jī)、四個速度傳感器。 圖4-1為電子差速轉(zhuǎn)向總體控制框圖。 圖4-1為電子差速轉(zhuǎn)向總體控制框圖 4.1.3轉(zhuǎn)向基本原 理概述 電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)取消了傳統(tǒng)汽車上具有的機(jī)械差 速器和減速裝置，結(jié)合機(jī)械結(jié)構(gòu)的一些優(yōu)點，通過對電機(jī)轉(zhuǎn) 速進(jìn)行調(diào)節(jié)，改變車輪的轉(zhuǎn)速實現(xiàn)差速轉(zhuǎn)向。 當(dāng)電動汽車需要執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作時，由于輪轂電機(jī)的轉(zhuǎn)速不 同，使內(nèi)外側(cè)車輪產(chǎn)生一定的速度差，外側(cè)車輪的駛過的距 離必然大過內(nèi)側(cè)車輪，車體向內(nèi)側(cè)偏轉(zhuǎn)，從而使轉(zhuǎn)向操作得 以

21、完成。 電動汽車的轉(zhuǎn)向過程： 電位器將方向盤的角度輸由控制系統(tǒng)可接收的模擬信號，此 前，定義方向盤的角度輸由量與模擬量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系；然 后分析這個模擬信號的變化范圍，經(jīng)過計算即可得到方向盤 處于不同位置時，各個車輪轉(zhuǎn)速的分配；內(nèi)外側(cè)車輪速度產(chǎn) 生差異，轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)。 在本文4.3中有具體分析和公式。 4.2 轉(zhuǎn)向方式分析 四輪轉(zhuǎn)向車輛具有三種工作模式： 前輪轉(zhuǎn)向、四輪轉(zhuǎn)向、斜行轉(zhuǎn)向。 ⑴前輪轉(zhuǎn)向： 最常用的一種轉(zhuǎn)向方式，前外側(cè)車輪的行駛半徑大，駕駛員 往往通過前外輪的行駛來估計整車的行駛路線。 ⑵四輪轉(zhuǎn)向： 轉(zhuǎn)向時前后四個車輪同時偏轉(zhuǎn)，在對機(jī)動性有特殊要求的或 者車身較長的汽車

22、上比較常見，前后車輪在轉(zhuǎn)向時偏轉(zhuǎn)方向 相反。 ⑶斜行轉(zhuǎn)向： 前后輪偏轉(zhuǎn)方向相同的一種轉(zhuǎn)向方式。 工作時，能從斜向靠近或遠(yuǎn)離工作面。 在斜坡上工作時可以提高整車的橫向穩(wěn)定性。 在電動汽車的驅(qū)動系統(tǒng)中，前輪轉(zhuǎn)向是最符合人們駕駛 習(xí)慣的一種轉(zhuǎn)向方式，因為這種方式控制簡單，所以在本次 設(shè)計中采用前輪轉(zhuǎn)向建立相關(guān)模型。 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的四輪電子差速控制 根據(jù)實 際應(yīng)用，現(xiàn)有的電動汽車電機(jī)控制器基本上都采用直接力矩 控制，采用這種方式的電機(jī)外特性基本上滿足了人們的期 望，也符合駕駛員的駕駛習(xí)慣。 但是這種控制方式存在著缺陷，例如在四輪獨立驅(qū)動系統(tǒng) 中，由于行駛路況復(fù)雜多變，不

23、可預(yù)知的因素很多，車輛控 制器必定會花大量的時間和計算能力對路面進(jìn)行預(yù)測、處 理，電機(jī)轉(zhuǎn)速的控制必須通過對電機(jī)力矩的修正來完成，從 而使車輛行駛過程中電機(jī)速度保持一致以及電機(jī)在轉(zhuǎn)向時 要形成一定的轉(zhuǎn)速差的要求得到滿足。 因為本課題采用的是四輪電子差速，所以需要對每個車輪 的驅(qū)動力加以控制，也就是要對四個輪轂電機(jī)的轉(zhuǎn)速進(jìn)行控 制，這樣才能保證四個車輪協(xié)調(diào)工作， 滿足整車控制的要求。 現(xiàn)有的控制方式都是建立在整車動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上的， 然而整車動力學(xué)模型的建立要考慮很多的因素，比如車輪、 懸架特性、路面狀況等，所以要建立一個參考模型要經(jīng)過反 復(fù)的思考和細(xì)致的計算。 綜合以上原因，本課題采用速

24、度控制策略，同時，電機(jī) 驅(qū)動系統(tǒng)應(yīng)該采用轉(zhuǎn)速控制。 當(dāng)需要執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作時，方向盤通過轉(zhuǎn)向軸底部的旋轉(zhuǎn)式 電位器發(fā)生一個信號，隨后電機(jī)控制系統(tǒng)便會以最快的響應(yīng) 速度控制電機(jī)轉(zhuǎn)速，使內(nèi)外側(cè)車輪產(chǎn)生速度差，從而實現(xiàn)轉(zhuǎn) 向。 本設(shè)計采用了一種結(jié)合 Ackerman-Jeantand模型和BP神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合模型，Ackerman模型能清楚地表現(xiàn)由汽車轉(zhuǎn)向時 輪速與轉(zhuǎn)角的關(guān)系，但這種模型忽略了很多實際的要素，所 以通過此模型得由的數(shù)據(jù)與實際情況有較大的差異，所以需 要用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行修正。 4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制由于自身獨特的優(yōu) 越性，近年來成為研究的熱點控制方式之一。

25、 它具有的主要特點有： ⑴現(xiàn)在的控制系統(tǒng)一般來說都比較復(fù)雜，在數(shù)學(xué)上都呈現(xiàn) 復(fù)雜的非線性關(guān)系，所以大多數(shù)模擬控制方式很難接近這種 關(guān)系，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻能充分的做到這一點； ⑵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的處理結(jié)構(gòu)是并行分布式的，一方面使自身具有很強(qiáng)的容錯 性，從而可以應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化的控制過程；另一方面，神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)由于采用這樣的處理方式，所以具有極強(qiáng)的優(yōu)化和計算 能力，這使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以被應(yīng)用于處理復(fù)雜問題； ⑶神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，這使得它可以用于控制系統(tǒng)的補(bǔ) 償。 在本課題中，就需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸由四個車輪速度的修正 值，從而達(dá)到精準(zhǔn)控制的目的； ⑷要想把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于 結(jié)構(gòu)化的知識，必須有很多的訓(xùn)

26、練數(shù)據(jù)，這使得在應(yīng)用神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)之前，需要通過其他方式得到大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，應(yīng)用最廣的是 BP網(wǎng)絡(luò)，圖4-2為BP神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖。 4-2 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)BP網(wǎng)絡(luò)也叫多層前饋網(wǎng)絡(luò)，由三層（或 以上）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，也就是輸入層、隱含層和輸由層。 前饋是從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上來說的，是前一層神經(jīng)元單向饋入后 一層神經(jīng)元，而后面的神經(jīng)元沒有反饋到之前的神經(jīng)元；而 BP網(wǎng)絡(luò)是從網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法上來說的，是指該網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 算法是反向傳播算法，即神經(jīng)元的鏈接權(quán)重的訓(xùn)練是從最后 一層（輸由層）開始，然后反向依次更新前一層的鏈接權(quán)重。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要具有以下幾個優(yōu)點： ⑴布爾函數(shù)可以由任意兩層

27、單元的網(wǎng)絡(luò)正確表示，但隱含 層神經(jīng)元的個數(shù)需要隨網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)量的個數(shù)呈指數(shù)增長； ⑵任何一個連續(xù)函數(shù)均可由一個兩層的網(wǎng)絡(luò)以任意精度逼 近。 此處所述的兩層網(wǎng)絡(luò)是指隱含層采用 sigmoid單元，而輸 由層則采用非閥值的線性單元； ⑶任意函數(shù)都可由一個三 層的網(wǎng)絡(luò)以任意精度逼近。 其隱含層和輸由層分別使用 sigmoid單元、非閥值的線性 單元。 4.3.2 建立復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 根據(jù)以上原理建立復(fù)合神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型圖如 4-3所示。 4-3復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)原理圖 整個模型的輸入值為 方向盤轉(zhuǎn)角 6和整車速度 V。 Ackerman 模型輸由的是 v1ackerman-

28、v4ackerman ; BP 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型輸由的是四個車輪轉(zhuǎn)速的修正值 △vl-a4;而四個 車輪的速度v1-v4則有虛線框內(nèi)的復(fù)合模型計算得到。 v1-v4與v1整車-v4整車之差就是整個復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信 號誤差。 4.3.3 整車模型的建立 建立合適的參考模型是一個復(fù)雜 的過程，涉及的因素非常多，結(jié)合實際情況和自身能力，忽 略了空氣阻力、滾動阻力、輪胎和懸架的非線性特性等因素 的影響，選取車身的側(cè)向、橫擺、四個車輪的轉(zhuǎn)動等 6個自 由度。 整車動力學(xué)模型如圖 4-4所示。 4-4整車動力學(xué)模型圖 (1) (2) (3) (4) (5) (6)、分別是前 后輪的側(cè)傾剛度；是整

29、車?yán)@ Z軸轉(zhuǎn)動的轉(zhuǎn)動慣量；是前輪轉(zhuǎn) 角且有；分別為汽車質(zhì)心到前、后軸之間的距離； W為車身 寬度；B為車身側(cè)偏角；丫為橫擺角速度；V為車速。 4.3.4 計算基本輪速的 Ackerman模型 在本課題中，電子 差速方案主要是研究當(dāng)汽車執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作時， 車速、轉(zhuǎn)向角、 四個車輪速度之間的關(guān)系，同時，為了研究方便，本課題忽 略了路況、輪胎影響等要素，假設(shè)電動汽車在理想的普通路 面上行駛。 在電動汽車轉(zhuǎn)向時，為了計算四個車輪的速度，必須對方 向盤輸入轉(zhuǎn)向角與車輪速度之間的關(guān)系進(jìn)行研究計算，建立 相關(guān)的數(shù)學(xué)模型。 在Ackerman-Jeantand模型中，涉及到得主要參數(shù)有： 一前內(nèi)輪轉(zhuǎn)

30、向角； 一前外輪轉(zhuǎn)向角； L 一車身長度； W- 車身寬度； R—轉(zhuǎn)向半徑； 一內(nèi)輪轉(zhuǎn)向半徑； 一外輪轉(zhuǎn)向 半徑； 一內(nèi)輪一圈轉(zhuǎn)過的距離； 一外輪一圈轉(zhuǎn)過的距離； V1 —前內(nèi)輪轉(zhuǎn)速； V2 —前外輪轉(zhuǎn)速； V3 —后內(nèi)輪轉(zhuǎn)速； V4 —后外輪轉(zhuǎn)速； 4-5 Ackerman-Jeantand汽車轉(zhuǎn)向模型 本 課題中，采用方向盤作為電子差速系統(tǒng)的輸入裝置，在方向 盤轉(zhuǎn)向軸的底部安裝有一個旋轉(zhuǎn)式電位器，該電位器將方向 盤角度的變化傳輸?shù)娇刂破?，所以整個輸入量有： 方向盤的旋轉(zhuǎn)角度、電位器的模擬輸由。 這兩者是一一對應(yīng)的關(guān)系，由以上汽車轉(zhuǎn)向模型可知： (7)在上述等式中，為車輪轉(zhuǎn)過一圈

31、所需要的時間。 傳統(tǒng)機(jī)械機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)向特性可以在上述等式中得到體現(xiàn)。 本課題采用方向盤作為模擬輸入裝置， 當(dāng)模擬電壓值為 X 時，汽車以V轉(zhuǎn)向。 整個裝置的輸由值為四個車輪的轉(zhuǎn)速，前內(nèi)輪、前外輪、 后內(nèi)輪、后外輪的轉(zhuǎn)速分別為 VI、V2、V3、V4。 由以上建立的 Ackerman-Jeantand汽車模型可得到如下公 式： (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14)在上式中，。 在本課題的電子差速方案中，采用輪轂電機(jī)作為驅(qū)動電 機(jī)，所以車輪的轉(zhuǎn)速與電機(jī)的轉(zhuǎn)速一致，相對于傳統(tǒng)的機(jī)械 轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)，要想計算由只需對電機(jī)的轉(zhuǎn)速進(jìn)行計算，而電機(jī) 的轉(zhuǎn)速可以通過控制電路

32、求生O 設(shè)為電機(jī)的轉(zhuǎn)速，所以有，即 (15)藉此⑺和⑻可以簡化 為： (16) (17)當(dāng)電子差速方案改變，即采用兩輪電子差速時， 由于各個車輪的受力情況都發(fā)生了改變，因此要同時計算驅(qū) 動輪和非驅(qū)動輪的速度。 由以上建立的 Ackerman-Jeantand汽車模型可得到： V3+V4=2V (18) Rin= ( L/tan 斤W/2 Rout= (L/tan ?+W/2 由 此可得： (19) (20)由上述公式可知， V1、V2、V3、V4是與車速 V 和轉(zhuǎn)向角6相關(guān)的變量。 4.3.5 用來修正各輪速度的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ⑴設(shè)計模 型的輸入層和輸由層。 神經(jīng)元的輸入

33、層要根據(jù)實際情況來設(shè)計，在本課題中，由 于輸入量是車速 V轉(zhuǎn)向角8,所以選取兩個神經(jīng)元，采用 logsig型激活函數(shù)。 輸由層的維數(shù)則根據(jù)課題要求來確定，本課題所述方案中 控制的是車速，輸由是四個車輪的速度，所以選取四個神經(jīng) 元，采用purelin型函數(shù)。 ⑵設(shè)計隱含層。 隱含層的設(shè)計是一個很復(fù)雜的問題，因為不同問題的要求 相差很大，沒有一個理想的方案可以用來借鑒，只有憑設(shè)計 者的已有知識和過往經(jīng)驗來進(jìn)行設(shè)計。 下面三個公式可以用來選擇最佳隱含層： 1),其中k為樣本數(shù)，nl為隱含層單元數(shù)，n為輸入單元數(shù)。 如果i>n1 , =0; 2),其中m為輸由神經(jīng)元數(shù)，n為輸入 單元數(shù)，

34、a為［1, 10］之間的常數(shù)； 3)n1=log2n,其中，n為 輸入單元數(shù)。 最終經(jīng)過反復(fù)的推算和驗證，確定選取 6個神經(jīng)元，此 時，系統(tǒng)具有令人滿意的收斂速度。 4.3.6 整個復(fù)合模型的學(xué)習(xí)過程 ⑴將車速V和方向盤的 輸入轉(zhuǎn)角8作為輸入量，經(jīng)過整個整車模型仿真后得到 V1 整車一V4整車； ⑵結(jié)合建立的 Ackerman-Jeantand模型， 推算V與 6之間的關(guān)系，并由相關(guān)公式得到 V1ackerman-V4ackerman ; ⑶將 V1 整車一V4 整車與 V1ackerman-V4ackerman之間的差值作為輸由訓(xùn)練樣本； ⑷ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向傳播時，將 V1ac

35、kerman-V4ackerman加上，得 到控制的車輪速度 V1-V4 ;逆向傳播時，將 V1-V4和V1整 車—V4整車之間的差值作為學(xué)習(xí)的誤差信號，并反饋到神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中；⑸根據(jù)要求不斷調(diào)整，直到達(dá)到相關(guān)要求為止。 4.4本章小結(jié) 在本章中，先對電子差速原理以及其機(jī)械 結(jié)構(gòu)進(jìn)行了簡要的介紹，隨后對現(xiàn)在電動汽車常見的幾種轉(zhuǎn) 向方式進(jìn)行了分析，然后結(jié)合自身所學(xué)知識以及對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型的理解，建立了一個復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對整個模型 的的幾個重要部分 一整車動力學(xué)模型、Ackerman-Jeantand模 型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立過程進(jìn)行了較為詳細(xì)的描述 下一步就會在建立的數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上

36、建立 Simulink模型 并進(jìn)行仿真，同時對仿真結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析。 5 Simulink模型的建立及仿真結(jié)果的分析 5.1 Simulink概 述Simulink是MATLAB 中的一種可視化仿真工具， 是一 種基于MATLAB的框圖設(shè)計環(huán)境，是實現(xiàn)動態(tài)系統(tǒng)建模、 仿真和分析的一個軟件包，被廣泛應(yīng)用于線性系統(tǒng)、非線性 系統(tǒng)、數(shù)字控制及數(shù)字信號處理的建模和仿真中。 Simulink可以用連續(xù)采樣時間、離散采樣時間或兩種混合 的采樣時間進(jìn)行建模，它也支持多速率系統(tǒng)，也就是系統(tǒng)中 的不同部分具有不同的采樣速率。 為了創(chuàng)建動態(tài)系統(tǒng)模型， Simulink提供了一個建立模型方 塊圖的圖

37、形用戶接口 (GUI),這個創(chuàng)建過程只需單擊和拖動 鼠標(biāo)操作就能完成，它提供了一種更快捷、 直接明了的方式， 而且用戶可以立即看到系統(tǒng)的仿真結(jié)果。 Simulink是用于動態(tài)系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)的多領(lǐng)域仿真和 基于模型的設(shè)計工具。 對各種時變系統(tǒng)，包括通訊、控制、信號處理、視頻處理 和圖像處理系統(tǒng)，Simulink提供了交互式圖形化環(huán)境和可定 制模塊庫來對其進(jìn)行設(shè)計、仿真、執(zhí)行和測試。 .構(gòu)架在Simulink基礎(chǔ)之上的其他產(chǎn)品擴(kuò)展了 Simulink多 領(lǐng)域建模功能，也提供了用于設(shè)計、執(zhí)行、驗證和確認(rèn)任務(wù) 的相應(yīng)工具。 Simulink與MATLAB 緊密集成，可以直接訪問 MAT

38、LAB 大量的工具來進(jìn)行算法研發(fā)、仿真的分析和可視化、批處理 腳本的創(chuàng)建、建模環(huán)境的定制以及信號參數(shù)和測試數(shù)據(jù)的定 義。 用Simulink建立控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，整個過程較為簡 單，而且仿真結(jié)果能夠清晰地被顯示由來，十分移動。 5.2 Simulink模型的建立 5.2.1整車動力學(xué)的 Simulink模 型 根據(jù)在4.3.3中建立的整車動力學(xué)模型，選取合適的模塊， 經(jīng)過反復(fù)思考和推算，建立了符合整個方案的整車動力學(xué) Simulink模型，如圖5-1所示。 5-1整車動力學(xué)Simulink模型圖 整個模型的輸入為車速 V和方向盤轉(zhuǎn)向角 8；輸由為V1整車一V4整車。 5.2.2

39、Ackerman-Jeantand 的 Simulink 模型 根據(jù)在 4.3.4 中 建立的 Ackerman-Jeantand模型，選取合適的模塊，經(jīng)過反 復(fù)思考和推算，建立了符合整個方案的 Ackerman-Jeantand 的Simulink模型，如圖5-2所示。 5-2 Ackerman-Jeantand的Simulink模型圖整個模型的輸 入為車速 V 和方向盤轉(zhuǎn)向角 6, 輸由為 V1ackerman-V4ackerman. 5.2.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Simulink 模型 根據(jù)4.3.5中對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計，選取合適的模塊，經(jīng)過 反復(fù)思考和推算，建立了符合整個方案

40、的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Simulink模型，如圖5-3所示。 5-3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Simulink模型圖 整個模型的輸入為車 速V和方向盤轉(zhuǎn)向角 6輸由為。 5.3 仿真結(jié)果及分析 在本模型中，前輪轉(zhuǎn)角 6采用正弦 波輸入，而車速 V的輸入則根據(jù)三種工況一恒速、加速、減 速進(jìn)行選擇。 若在三種工況下，按照本模型得由的仿真車輪速度都能形 成一定的速度差且整個模型能對轉(zhuǎn)彎半徑起到明顯的修正 作用，則說明整個方案的控制策略是正確的。 在整個仿真模型中，V1-前內(nèi)輪轉(zhuǎn)速，V2-前外輪轉(zhuǎn)速，V3- 后內(nèi)輪轉(zhuǎn)速，V4-后外輪轉(zhuǎn)速。 在進(jìn)行仿真之前，需要輸入一定量的訓(xùn)練樣本。 當(dāng)V=20

41、km/h , 8 =45時，通過計算得到： ; 當(dāng)V=40km/h , 8 =45時，通過計算得到： O 將上述兩組數(shù)據(jù)輸入整個模型作為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 樣本。 5.3.1 恒速工況仿真及分析 ⑴選擇車速V為25km/h經(jīng)行 該工況下的第一次仿真，結(jié)果如下： 圖5-4車速V為25km/h的仿真結(jié)果 圖5-5整車模型計算 由的轉(zhuǎn)彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實際轉(zhuǎn)彎半徑對比 ⑵選 擇車速V為35km/h進(jìn)行該工況下的第二次仿真， 結(jié)果如下： 圖5-6車速V為35km/h的仿真結(jié)果 圖5-7整車模型計算 由的轉(zhuǎn)彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實際轉(zhuǎn)彎半徑對比 從以 上兩次仿真的結(jié)果來看，

42、 當(dāng)設(shè)置車速V為恒定值時，四個車 輪的轉(zhuǎn)速分別在各自較為穩(wěn)定的水平附近隨著方向盤轉(zhuǎn)角 8 的變化而波動，但無論怎么變化波動，內(nèi)外輪都能保持一定 的轉(zhuǎn)速差。 而三種轉(zhuǎn)彎半徑的對比恰好證明了本設(shè)計采取的控制策 略能較為有效的調(diào)節(jié)汽車的轉(zhuǎn)彎半徑，使其實際值接近整車 模型計算生的理想值，從而達(dá)到平穩(wěn)轉(zhuǎn)向的目的。 5.3.2 加速工況仿真在轉(zhuǎn)彎時加速進(jìn)行加速是比較危險 的，但在特殊情況下，例如賽車比賽，為了達(dá)到超車的目的， 這種情況還是比較常見的。 ⑴車速由20km/h-30km/h的第一次仿真，結(jié)果如下： 圖5-8車速V由20km/h-30km/h的仿真結(jié)果 圖5-9整車模 型計算由的轉(zhuǎn)

43、彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實際轉(zhuǎn)彎半徑對比 ⑵車速由20km/h-40km/h的第二次仿真，結(jié)果如下： 圖5-10車速V由20km/h-40km/h的仿真結(jié)果 圖5-11整車 模型計算由的轉(zhuǎn)彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實際轉(zhuǎn)彎半徑對 比 首先，在轉(zhuǎn)彎時還處于加速這種情況比較少見也是比較 危險的。 從以上兩次仿真結(jié)果來看， 當(dāng)設(shè)置車速V由低到高時，四 個車輪的轉(zhuǎn)速也由低到高，雖然隨著 6的變化有一定程度的 波動，但內(nèi)外輪轉(zhuǎn)速差始終保持在正常的水平 而三種轉(zhuǎn)彎半徑的對比恰好證明了本設(shè)計采取的控制策 略能較為有效的調(diào)節(jié)汽車的轉(zhuǎn)彎半徑，使其實際值接近整車 模型計算生的理想值，從而達(dá)到平穩(wěn)轉(zhuǎn)向的

44、目的。 5.3.3 減速工況仿真 減速工況是最常見的，在進(jìn)行轉(zhuǎn)彎 操作時進(jìn)行減速是最穩(wěn)妥的處理方式。 ⑴車速由30km/h-20km/h的第一次仿真，結(jié)果如下： 圖5-12車速V由30km/h-20km/h的仿真結(jié)果 圖5-13整車 模型計算由的轉(zhuǎn)彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實際轉(zhuǎn)彎半徑對 比 ⑵車速由40km/h-20km/h的第二次仿真，結(jié)果如下： 圖5-14車速V由40km/h-20km/h的仿真結(jié)果 圖5-15整車 模型計算由的轉(zhuǎn)彎半徑、阿克曼轉(zhuǎn)彎半徑、實際轉(zhuǎn)彎半徑對 比 這種工況是最常見的，所以可以說是最具代表性的。 從以上兩次仿真結(jié)果來看， 當(dāng)設(shè)置車速V由高到低時，四 個車輪

45、的轉(zhuǎn)速也由高到低，雖然隨著 8的變化有一定程度的 波動，但內(nèi)外輪轉(zhuǎn)速差始終保持在正常的水平，能滿足車體 轉(zhuǎn)向?qū)ζ涞囊蟆? 由以上三種工況六次仿真可以得知，前內(nèi)輪與前外輪， 后內(nèi)輪與后外輪之間在各種工況下都能形成較為穩(wěn)定的速 度差。 而三種轉(zhuǎn)彎半徑的對比恰好證明了本設(shè)計采取的控制策 略能較為有效的調(diào)節(jié)汽車的轉(zhuǎn)彎半徑，使其實際值接近整車 模型計算生的理想值，從而達(dá)到平穩(wěn)轉(zhuǎn)向的目的 綜上所述，本設(shè)計采取的控制策略是有效的。 5.4 本章小結(jié) 本章的開始，在前面章節(jié)所建立的數(shù)學(xué)模 型的基礎(chǔ)上，利用MATLAB強(qiáng)大的圖形化計算和仿真功能， 建立了整個電子差速方案的 Simulink模型。

46、隨后以恒速、加速、減速三種工況，選取不同速度進(jìn)行了 仿真試驗。 從試驗結(jié)果曲線來看，在三種工況下，內(nèi)外輪恰能形成較 為穩(wěn)定的速度差。 而三種轉(zhuǎn)彎半徑的比較又驗證了整個方案控制策略的正 確性。 所以本次畢業(yè)設(shè)計基本上是成功的。 6 .設(shè)計總結(jié) 本次我的畢業(yè)設(shè)計題目是 基于輪轂電機(jī)的 學(xué)生方程式電動賽車轉(zhuǎn)向研究 工通過自身的努力和老師、 同 學(xué)的竭力幫助，我基本上完成了整個設(shè)計工作。 轉(zhuǎn)向是汽車最基本的操作， 決定著汽車的行駛，另一方面， 也對汽車的安全起著至關(guān)重要的作用。 傳統(tǒng)的汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)由一系列減速器和差速器等機(jī)械部 件組成，這些傳統(tǒng)的機(jī)械轉(zhuǎn)向系統(tǒng)不僅存在漏油，經(jīng)濟(jì)性差 等狀

47、況，更為嚴(yán)重的是這些系統(tǒng)性能不是足夠穩(wěn)定，對駕駛 者的操作技術(shù)的要求較高，這樣一來無疑增加了很多不安全 隱患。 在這種情況下，必須有一種實時控制車輪速度速度差，實 現(xiàn)整車轉(zhuǎn)向，同時操作輕便的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。 基于輪轂電機(jī)的電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)就是滿足這些條件的 電動汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。 該系統(tǒng)最大的優(yōu)點就是取消了傳統(tǒng)汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)才有的 減速器、差速器等零部件，能夠以較簡單的方式控制內(nèi)外側(cè) 車輪的速度差，實現(xiàn)整車轉(zhuǎn)向。 同時電子差速轉(zhuǎn)向系統(tǒng)具有良好的經(jīng)濟(jì)性，完全擺脫了傳 統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的各種限制，給整車的設(shè)計工作提供了很大的自 由空間。 本方案以方向盤作為轉(zhuǎn)向指令輸入器，通過安裝在方向 盤轉(zhuǎn)動軸底部的旋轉(zhuǎn)式電位器的模擬電壓作為整個系統(tǒng)的 輸入指