随着控制技术的日臻成熟,线控技术在汽车上的应用越来越广泛。汽车线控转向系统不像传统机械转向系统依靠各个零件之间的刚性连接,其断开转向柱与转向器的连接,从而有利于释放车内的空间。另外,线控转向系统的参数可调的特性给予驾驶人员个性化操控感受。本文为提高汽车线控转向系统的操纵稳定性和安全性展开研究。首先在分析国内外研究现状的基础上结合传统转向系统的理论,设计了线控转向系统的基本结构并绘出原理图。然后,针对转向执行模块,利用Ansoft Maxwell软件对无刷直流电机进行了设计,并且对其性能进行了仿真。变传动比作为汽车线控转向系统的核心要素,根据实际的驾驶汽车的经验以及在假设侧向加速度增益不变的条件下,将速度分为低速、中速、高速,利用模糊神经网络的预测功能和BP神经网络的自学习功能,使不同的速度匹配不同的传动比。为了提高汽车的操纵稳定性,文中提出反馈校正控制策略,根据实际测量的横摆角速度和目标横摆角速度之间的偏差,由自适应模糊PID控制算法对前轮的转向进行补偿来改善汽车的性能。路感力矩作为驾驶人员感知路面情况的直接信息源,在分析传统机械转向系统的路感基础上,采用检测直流无刷电机的电流和设置调节力矩的方法来模拟实际的路感。其中,考虑到电流的波动,利用了卡尔曼滤波算法进行处理,并且,利用开关逻辑门限的方式,对方向盘的转动范围进行了限制。最后,利用Carsim-Simulink进行联合仿真。研究结果表明,无刷直流电机输出力矩以及散热性能均能满足转向执行模块的要求。采用横摆角速度反馈的汽车,其横摆角速度、质心侧偏角以及侧倾角加速度的响应时间和超调量均优于无反馈的汽车。在路感控制策略仿真中,同一速度下,以正弦信号输入的方向盘,转角越大,路感逐渐增强,符合实际驾驶汽车转向时的感受,随着速度提升,路感增加趋势更加明显,并且变化趋势与传统转向系统一致。