張榮蕓，鄭常勝，朱茂飛，龔長富，時培成，劉亞銘

(1. 安徽工程大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000；2. 杰鋒汽車動力系統(tǒng)股份有限公司，安徽 蕪湖 241000；3.安徽工程大學(xué) 汽車新技術(shù)安徽省工程技術(shù)中心，安徽 蕪湖 241000；4. 合肥學(xué)院 先進(jìn)制造工程學(xué)院，安徽 合肥 230601)

0 引 言

轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是汽車的重要組成部件，隨著汽車電子技術(shù)的不斷進(jìn)步，已發(fā)展到了現(xiàn)今的電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)(Electric Power Steering, EPS)。與其他助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)相比，EPS系統(tǒng)具有體積小、效率高、操縱穩(wěn)定性好等特點(diǎn)而成為研究熱點(diǎn)，并在汽車上得到廣泛的應(yīng)用。EPS系統(tǒng)性能的改善與助力電機(jī)的控制性能緊密相關(guān)。由于永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)具有效率高、功率密度大、控制性能好和可靠性高的特點(diǎn)，尤其適用于對空間和節(jié)能要求較為嚴(yán)格的汽車上，因此，PMSM已逐漸成為了EPS系統(tǒng)助力電機(jī)的主要選擇。而PMSM轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速的準(zhǔn)確獲取是對其進(jìn)行良好控制的關(guān)鍵，但常見的利用傳感器獲得精確轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)子位置信號的方法，不僅增加了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度和成本，還導(dǎo)致抗干擾能力降低。因此，對EPS用PMSM進(jìn)行無傳感器控制研究已成為了EPS研究的熱點(diǎn)之一。

隨著高性能數(shù)字信號處理技術(shù)的飛速發(fā)展，許多學(xué)者對PMSM轉(zhuǎn)速估計進(jìn)行了廣泛研究。在零速或低速條件下，常用高頻注入法[1]對電機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行估計，但該方法需基于電機(jī)的凸極效應(yīng)，且在中高速運(yùn)轉(zhuǎn)時存在高頻噪聲，估計精度較低。而在中高速條件下，常用基于模型的觀測器法來對電機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行估計[2～3]。觀測器方法通過建立反電動勢或磁鏈觀測器，獲得轉(zhuǎn)子位置與轉(zhuǎn)速信息，但在模型搭建的過程中會對電流信號進(jìn)行微分，這會使噪聲信號放大，故需加入濾波環(huán)節(jié)濾波，增加了算法設(shè)計的復(fù)雜程度和調(diào)試工作量?；Ｓ^測器法是常見的觀測器方法，雖然，其具有良好的動態(tài)性能，但開關(guān)函數(shù)的存在卻帶來了系統(tǒng)抖振問題，影響了估計的精度。另外，還有擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter, EKF)算法[4～5]、無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter, UKF)算法[6～7]和容積卡爾曼濾波(Cubature Kalman Fitler, CKF)算法[8～9]。EKF算法具有較好的估計效果，但該方法是通過對非線性系統(tǒng)進(jìn)行泰勒級數(shù)展開取第一項(xiàng)來實(shí)現(xiàn)對其線性化的，存在高階截斷誤差，同時還需計算復(fù)雜的Jacobian矩陣，計算量大實(shí)現(xiàn)起來較為困難。UKF算法雖不需計算Jacobian矩陣，但由于在數(shù)值計算過程中存在舍入誤差，會引起協(xié)方差不對稱或非正定等不足，容易出現(xiàn)發(fā)散。CKF算法通過權(quán)值與容積點(diǎn)的計算，經(jīng)過非線性方程的轉(zhuǎn)換后，產(chǎn)生新的容積點(diǎn)來給出下一時刻的狀態(tài)估計，不需要對系統(tǒng)進(jìn)行線性化處理。但CKF算法是基于三階球面-相徑容積規(guī)則來近似高斯權(quán)值積分的，其估計精度只能達(dá)到三階。

基于上述分析，針對PMSM轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速估計精度不足的問題，本文提出了一種基于五階CKF的PMSM無傳感器控制方法。首先建立了EPS數(shù)學(xué)模型，并在基于PMSM數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，通過推導(dǎo)五階球面-徑向容積算法得到五階CKF算法，利用五階CKF算法來估計PMSM轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速信號，構(gòu)建PMSM的矢量控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)PMSM無傳感器控制。接著將基于五階CKF無傳感器控制的PMSM應(yīng)用于EPS之中，并進(jìn)行Carsim/Simulink聯(lián)合仿真，對所提算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明，本文所提算法有較高的估計精度和抗干擾性能，滿足EPS對助力電機(jī)控制策略的要求。

1 基于PMSM的EPS動力學(xué)模型

1.1 EPS動力學(xué)模型

本文以管柱式EPS系統(tǒng)作為研究對象，其主要結(jié)構(gòu)包括轉(zhuǎn)向柱、助力電機(jī)、轉(zhuǎn)向齒輪齒條及傳感器和電子控制單元，如圖1所示。

圖1 基于PMSM的管柱式EPS系統(tǒng)

對EPS系統(tǒng)進(jìn)行簡化，假設(shè)各部件之間潤滑良好，忽略各部分之間的摩檫力。對各部分受力分析可得其動力學(xué)模型如下：

(1)

Ts=Kc(θc-θp)

(2)

(3)

Ta=g1Km(θm-g1θp)

(4)

(5)

式中,Td、Ts、Tm、TL、Ta分別為駕駛員輸入轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)矩傳感器測量轉(zhuǎn)矩、電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩、電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩、電機(jī)提供的助力轉(zhuǎn)矩；Jc、Jm分別為轉(zhuǎn)向柱輸入軸轉(zhuǎn)動慣量、電機(jī)輸出軸轉(zhuǎn)動慣量；Bc、Bm、Br分別為轉(zhuǎn)向柱輸入軸阻尼系數(shù)、電機(jī)輸出軸阻尼系數(shù)、等效到齒條的阻尼系數(shù)；Kc、Km分別為轉(zhuǎn)向柱等效扭桿剛度系數(shù)、助力電機(jī)輸出軸剛度系數(shù)；θc、θp、θm分別為轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角、小齒輪轉(zhuǎn)角、電機(jī)輸出軸轉(zhuǎn)角；g1電機(jī)輸出軸減速機(jī)構(gòu)傳動比；Fr輪胎等效的轉(zhuǎn)向阻力；rp小齒輪半徑；M輪胎及齒條等效質(zhì)量；p齒條位移。

1.2 PMSM助力電機(jī)模型

對于EPS用表貼式PMSM，其基于同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型如下：

(6)

式中,ud、uq；id、iq；Ld、Lq；分別為d-q軸的電壓、電流和電感；φf永磁體磁鏈；R為電機(jī)定子繞組電阻；pn電機(jī)磁極對數(shù)；ωm電機(jī)轉(zhuǎn)速；B電機(jī)阻尼系數(shù)；J電機(jī)轉(zhuǎn)動慣量；θm電機(jī)轉(zhuǎn)角。

對于表貼式PMSM，當(dāng)采用id=0的控制策略時，電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩表達(dá)式為

(7)

由式(7)可以看出當(dāng)電機(jī)的磁極對數(shù)和永磁體磁鏈確定后，電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩與q軸電流成正比關(guān)系。

將式(6)非線性數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為狀態(tài)空間方程形式可描述為

(8)

根據(jù)Euler法，將PMSM非線性狀態(tài)空間數(shù)學(xué)模型中的狀態(tài)方程離散化，可得PMSM離散數(shù)學(xué)模型為

(9)

其中,T為系統(tǒng)采樣周期。則式(9)中

根據(jù)式(9)建立起的PMSM離散數(shù)學(xué)模型，可用于五階CKF算法的推導(dǎo)。

同時，結(jié)合式(1)～式(6)，將基于PMSM的EPS系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)化為狀態(tài)空間方程的形式，可得

(10)

以轉(zhuǎn)向柱轉(zhuǎn)角作為系統(tǒng)的輸入，系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A、輸入矩陣B和輸出矩陣C，分別為

2 五階CKF算法

考慮如下非線性離散系統(tǒng)

(11)

式中xk為狀態(tài)向量，yk為量測向量，且xx∈Rn；yk∈Rm;wk-1與vk是相互獨(dú)立的零均值系統(tǒng)高斯白噪聲和量測高斯噪聲，它們的方差分別為Qk-1和Rk。

非線性高斯濾波方法常用來對如式(11)所示的非線性系統(tǒng)進(jìn)行濾波，但非線性高斯濾波算法的高斯積分在很多時候是不易求得其解析解的。因此，在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)了很多方法被用來對該高斯積分進(jìn)行近似求解，其中，運(yùn)用三階球面-相徑容積規(guī)則來近似的卡爾曼濾波方法就稱為容積卡爾曼濾波(CKF)方法。

近年來，具有更高濾波精度的利用五階球面-相徑容積規(guī)則來對高斯積分進(jìn)行近似的方法，被稱為五階容積卡爾曼濾波方法。本文就采用五階容積卡爾曼濾波方法來實(shí)現(xiàn)對EPS系統(tǒng)用PMSM進(jìn)行無傳感器控制，其五階球面-相徑容積規(guī)則見2.1。

2.1 五階球面-相徑容積規(guī)則

高斯積分可以轉(zhuǎn)化成如式(12)的形式

(12)

式中,f(x)為向量函數(shù)或者是矩陣函數(shù)。

令x=ry，yTy=1,則xTx=r2，r∈[0,∞]。則式(12)可以轉(zhuǎn)化成一個球面積分和一個相徑積分，如式(13)與式(14)所示。

(13)

(14)

式中,Un為n維單位球面，σ(·)為Un上的元素。

采用Gauss-Hermite準(zhǔn)則、Spherical準(zhǔn)則可將式(12)轉(zhuǎn)化為

(15)

式中,ri與wr,i分別為計算相徑積分的點(diǎn)和權(quán)值，rj與wy,j分別為計算球面積分的點(diǎn)和權(quán)值。Nr與Ns分別是相徑積分和球面積分的點(diǎn)數(shù)。

對式(15)在求解過程中采用不同的容積規(guī)則，能得到不同的積分結(jié)果。本文采用五階球面-相徑容積規(guī)則來對其求解。

五階球面規(guī)則可記為[10]

(16)

式(16)中權(quán)值wy,1與wy,2可表示為

(17)

(18)

(19)

式中,ej為空間Rn的單位矢量，表示第j個元素為1。

由矩匹配法，當(dāng)Nr=2時的五階相徑規(guī)則，積分點(diǎn)和權(quán)值需要滿足以下條件[11]

(20)

將r1視為自由變量并令其取值為0，則根據(jù)式(20)可以得到五階相徑規(guī)則的點(diǎn)和權(quán)值為

(21)

(22)

根據(jù)式(15)、式(16)、式(21)與式(22)可以得到滿足標(biāo)準(zhǔn)高斯分布為x～N(x;0,I)的五階球面-相徑容積規(guī)則(Nr=2,Ns=2n2)，可以表示為

(23)

由式(23)可知，五階球面-相徑容積規(guī)則應(yīng)用了2n2+1個容積點(diǎn)，并且當(dāng)j=1,2,…,2n(n-1)時，wy,j=wy,1；而當(dāng)j=2n(n-1)+1,2n(n-1)+2,…,2n2，wy,j=wy,2。

(24)

2.2 五階CKF算法步驟

(1)時間更新

①計算容積點(diǎn)xk,i(i=0,1,…,2n2)

(25)

(26)

②將式(25)所生成的容積點(diǎn)，按照狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程進(jìn)行轉(zhuǎn)移得到新的容積點(diǎn)χk+1/k,i

χk+1/k,i=f(xk,i)

(27)

(28)

其中權(quán)值wi可以由式(22)推導(dǎo)得出，如下所示

(29)

④第k+1時刻的狀態(tài)誤差協(xié)方差矩陣為Pk+1/k，可表示為

(30)

(2)量測更新

①計算更新后的容積點(diǎn)

(31)

②計算通過測量方程傳遞的容積點(diǎn)yk+1,i：

yk+1,i=h(xk+1/k,i)

(32)

(33)

(34)

(35)

⑤計算k+1時刻的濾波增益矩陣Kk+1,k：

Kk+1/k=Pxz,k+1/k(Pzz,k+1/k)-1

(36)

(37)

⑦估計k+1時刻的狀態(tài)誤差協(xié)方差陣Pk+1：

Pk+1=Pk+1/k-Kk+1/k(Pzz,k+1/k)(Kk+1/k)T

(38)

圖2 五階CKF的流程圖

3 基于PMSM的EPS助力控制

本文考慮的PMSM無傳感器控制是采用五階CKF算法實(shí)現(xiàn)的，并且PMSM是應(yīng)用于汽車EPS系統(tǒng)中的，因此，在確定PMSM輸出轉(zhuǎn)矩時要考慮EPS系統(tǒng)的需求，故在設(shè)計基于PMSM無傳感器控制的EPS系統(tǒng)時，有必要考慮EPS系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩控制策略。本文EPS系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩控制策略主要考慮其最基本的功能——助力控制，助力控制主要用于車輛在原地或低速轉(zhuǎn)向阻力較大的工況，來提供助力力矩使駕駛員轉(zhuǎn)向輕便舒適。

圖3 基于PMSM無傳感器控制的EPS系統(tǒng)

4 仿真分析

4.1 基于五階CKF的PMSM無傳感器仿真

在Matlab/Simulink中搭建如圖4所示的基于五階CKF算法的PMSM無傳感器控制模型，進(jìn)行仿真，并和基于CKF的PMSM無傳感器矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行對比，來驗(yàn)證本文所提算法的有效性。

圖4 基于5階CKF的PMSM無傳感器控制策略框圖

設(shè)定電機(jī)的主要參數(shù)如下：定子電阻Rs=0.958 Ω；定子電感Ls=8.5 mH；磁鏈φf=0.1827 Wb；轉(zhuǎn)動慣量J=0.003 kg·m2；阻尼系數(shù)B=0.008 N·m·s；噪聲協(xié)方差矩陣為Q=[0.01 0.01 0.21 0.001]T和R=[0.02 0.02]T；極對數(shù)pn=4；初始誤差協(xié)方差矩陣P=[0.5 0.5 0.5 0.5]T。

仿真工況為電機(jī)轉(zhuǎn)速由600 r/min上升到800 r/min的轉(zhuǎn)速突變工況。仿真結(jié)果如圖5～圖8所示。

圖5 轉(zhuǎn)速估計曲線

圖5與圖6分別表示轉(zhuǎn)速由600 r/min階躍到800 r/min時，采用CKF算法和五階CKF算法對PMSM轉(zhuǎn)速進(jìn)行估計及其估計誤差的對比曲線。由圖可知，當(dāng)轉(zhuǎn)速發(fā)生突變時，CKF算法與五階CKF算法均可以快速的對轉(zhuǎn)速做出穩(wěn)定準(zhǔn)確的估計。而從圖6可以看出，五階CKF算法的轉(zhuǎn)速估計誤差在開始時刻和電機(jī)轉(zhuǎn)速突變時刻雖有一定的誤差峰值，但在電機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定后五階CKF算法轉(zhuǎn)速估計誤差明顯小于CKF轉(zhuǎn)速誤差，且轉(zhuǎn)速誤差具有減小的趨勢。因此，仿真說明五階CKF算法相比于CKF算法具有較高的估計精度及對轉(zhuǎn)速突變也具有更好的適應(yīng)能力。

圖6 轉(zhuǎn)速估計誤差曲線

圖7 電機(jī)轉(zhuǎn)子位置估計曲線

圖8 電機(jī)轉(zhuǎn)子位置估計誤差曲線

圖7和圖8分別表示轉(zhuǎn)速突變時CKF算法和五階CKF算法對PMSM的位置估計及其估計誤差對比曲線。從圖7可知，CKF算法和五階CKF算法均可以在電機(jī)的轉(zhuǎn)速發(fā)生階躍時較好的跟蹤PMSM的轉(zhuǎn)子位置。而從圖8可以看出，五階CKF算法在電機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行階段，轉(zhuǎn)子位置估計誤差明顯比CKF算法小。因此，仿真表明五階CKF算法對轉(zhuǎn)子位置的估計也具有更好的估計精度。

4.2 基于五階CKF的PMSM的無傳感器臺架實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證所提PMSM無傳感器控制方法的實(shí)際控制效果，搭建了如圖9所示的電機(jī)試驗(yàn)臺架，試驗(yàn)臺主要由上位機(jī)、電機(jī)驅(qū)動試驗(yàn)箱和永磁同步電機(jī)組成。在上位機(jī)Matlab/Simulink環(huán)境中，建立基于CKF和廣義五階CKF算法的PMSM無傳感器控制模型，并生成控制模型代碼，然后通過CCS6.2編譯后生成可在DSP中運(yùn)行的C代碼，再通過仿真器將代碼下載到電機(jī)試驗(yàn)箱中的TMS320F28335 DSP之中，電機(jī)控制箱通過控制逆變器輸出驅(qū)動信號，控制PMSM工作。上位機(jī)可以通過串口工具來接收實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行參數(shù)在線調(diào)節(jié)，控制PMSM的轉(zhuǎn)速。

圖9 電機(jī)實(shí)驗(yàn)臺架

為驗(yàn)證仿真所設(shè)置的工況，試驗(yàn)時工況與仿真的一致，即電機(jī)轉(zhuǎn)速由600 r/min階躍到800 r/min的轉(zhuǎn)速突變工況。試驗(yàn)用PMSM參數(shù)與仿真時所用參數(shù)一致，試驗(yàn)結(jié)果如圖10～圖13所示。

圖10 實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)速估計曲線

圖11 實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)速估計誤差曲線

圖10和圖11為試驗(yàn)時分別采用CKF與五階CKF算法進(jìn)行PMSM轉(zhuǎn)速估計及其估計誤差的對比曲線。由圖可知，在轉(zhuǎn)速階躍時，五階CKF算法可以穩(wěn)定的估計出電機(jī)的轉(zhuǎn)速。當(dāng)電機(jī)的轉(zhuǎn)速由600 r/min階躍至800 r/min時，轉(zhuǎn)速估計誤差會有一定增大，但很快穩(wěn)定下來，并且整個過程中五階CKF算法的估計誤差都較小。因此，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了五階CKF算法在轉(zhuǎn)速突變時，相較于CKF算法，其估算精度較更高，對轉(zhuǎn)速突變具有較好的適應(yīng)性。

圖12 實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)子位置估計曲線

圖13 實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)子位置估計誤差

圖12和圖13為試驗(yàn)時分別采用CKF與五階CKF算法進(jìn)行PMSM位置估計及其估計誤差的對比曲線。由圖可知，在實(shí)驗(yàn)中，五階CKF算法可以準(zhǔn)確的估計出電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置，并在轉(zhuǎn)速突變時，其估計精度都要比CKF算法高。因此，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了仿真分析的結(jié)論，進(jìn)一步表明了本文所提的利用五階CKF算法來對PMSM的轉(zhuǎn)子位置進(jìn)估計的方法，有更高的估計精度。

4.3 基于PMSM的EPS系統(tǒng)Carsim/Simulink聯(lián)合仿真

根據(jù)式(1)～式(5)在Simulink中搭建EPS動力學(xué)仿真模型，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型輸入為方向盤輸入轉(zhuǎn)矩、助力電機(jī)助力矩和轉(zhuǎn)向阻力；輸出為轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角、助力電機(jī)轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)向柱轉(zhuǎn)矩。對于整車模型，本文選用專門的汽車動力學(xué)仿真軟件-Carsim來進(jìn)行搭建。CarSim具有使用方便、功能強(qiáng)大、仿真結(jié)果直觀準(zhǔn)確等特點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用于汽車行業(yè)的研究開發(fā)。CarSim中包含完善的27自由度整車模型，可以通過S函數(shù)實(shí)現(xiàn)與Simulink的聯(lián)合仿真。本文在Simulink中搭建EPS動力學(xué)模型及PMSM電機(jī)模型。CarSim中的輸出量為左右前輪的轉(zhuǎn)向阻力矩和車速，輸入為方向盤轉(zhuǎn)角。

模型仿真過程：系統(tǒng)輸入轉(zhuǎn)向力矩、電機(jī)助力矩和前輪轉(zhuǎn)向阻力，利用EPS動力學(xué)模型計算出方向盤轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)向軸助力矩。在利用車速與轉(zhuǎn)向柱力矩計算出助力電流后，通過控制PMSM的q軸電流來使電機(jī)提供相應(yīng)的助力矩。具體結(jié)構(gòu)如圖3所示，其中仿真部分參數(shù)如表1所示。

表1 轉(zhuǎn)向系統(tǒng)部分仿真參數(shù)

為了驗(yàn)證基于PMSM無傳感器控制的EPS系統(tǒng)助力控制效果，對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向輕便性進(jìn)行仿真分析，輸入的方向盤轉(zhuǎn)矩為周期是10 s的正弦波信號，分別進(jìn)行車速為10 km/h，40 km/h和60 km/h的工況進(jìn)行仿真分析，得到如圖14～圖16所示的仿真結(jié)果。

圖14 車速為10 km/h時方向盤力矩與轉(zhuǎn)角關(guān)系

圖15 車速為40 km/h時方向盤力矩與轉(zhuǎn)角關(guān)系

圖16 車速為60 km/h時方向盤力矩與轉(zhuǎn)角關(guān)系

由上述仿真結(jié)果可以看出，基于PMSM無傳感器控制的EPS系統(tǒng)可以在不同車速為駕駛員提供穩(wěn)

定助力，且隨著車速的增大方向盤助力轉(zhuǎn)矩逐漸減小，可以為駕駛員提供良好的路感。綜上可知，本文設(shè)計的基于五階CKF算法的PMSM無傳感器控制可以滿足電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在助力模式下對助力電機(jī)控制性能的要求，能夠減輕駕駛員負(fù)擔(dān)，且具有一定的路感反饋。

5 結(jié) 語

本文利用五階CKF算法實(shí)現(xiàn)了PMSM無傳感器控制，并結(jié)合EPS動力學(xué)模型建立了基于PMSM無傳感器控制的EPS系統(tǒng)仿真模型。利用CarSim與Simulink聯(lián)合仿真，對基于PMSM無傳感器控制的EPS系統(tǒng)的助力效果進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明，基于無傳感器控制的PMSM滿足EPS系統(tǒng)對于助力電機(jī)的要求，可以減輕駕駛員負(fù)擔(dān)，提高EPS系統(tǒng)性能，為EPS系統(tǒng)設(shè)計提供了新思路和基礎(chǔ)。