技術(shù)特征：

1.一種電-液復(fù)合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的多目標優(yōu)化方法，其特征在于，包括步驟如下：

(1)對電-液復(fù)合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進行動力學(xué)建模；

(2)選取轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向靈敏度、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)經(jīng)濟性作為電-液復(fù)合轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的性能評價指標，其量化公式分別為：

轉(zhuǎn)向路感：

$\frac{T_h\left(s\right)}{T_r\left(s\right)}=\frac{K_s{r}_w}{l}\·\frac{1}{X_1{s}^2+Y_{1}s+Z_1}---\left(1\right)$

式中：

$X_1=J_1+J_{m2}{n}_2{i}_g+J_{m1}{n}_1\frac{{\mathrm{lA}}_p}{q}$

$Y_1=B_1+B_{m2}{n}_2{i}_g+B_{m1}{n}_1\frac{{\mathrm{lA}}_p}{q}+\frac{\mathrm{\ρ}l}{4{C_q}^2{A_1}^2}$

$Z_1=K_s+K_a{K}_2{K}_s{i}_g+K_a{K}_1{K}_s\frac{{\mathrm{lA}}_p}{q}$

$J_1=J_{\lg }+m_{lm}\frac{lP}{2\mathrm{\π}}+J_{cs}\frac{lP}{2\mathrm{\π}}$

$B_1=B_{\lg }+B_{lm}\frac{lP}{2\mathrm{\π}}+B_{cs}\frac{lP}{2\mathrm{\π}}$

T_d為駕駛員對轉(zhuǎn)向盤輸入的力矩；T_p為轉(zhuǎn)向阻力矩在搖臂軸上的等效力矩；K_s為轉(zhuǎn)向軸剛度；r_w為齒扇節(jié)圓半徑；J_lg為電動助力模塊減速機構(gòu)和轉(zhuǎn)向螺桿的等效轉(zhuǎn)動慣量；m_lm為轉(zhuǎn)向螺母的質(zhì)量；J_cs為轉(zhuǎn)向齒扇的轉(zhuǎn)動慣量；l為螺桿力的中心距；P為轉(zhuǎn)向螺桿螺距；J_m2為助力電機B的轉(zhuǎn)動慣量；n₂為助力電機A轉(zhuǎn)角到轉(zhuǎn)向螺桿轉(zhuǎn)角的減速比；i_g為減速機構(gòu)的減速比；J_m1為助力電機A的轉(zhuǎn)動慣量；n₁為助力電機A轉(zhuǎn)角到轉(zhuǎn)向螺桿轉(zhuǎn)角的減速比；A_p為液壓缸活塞的有效面積；q為雙作用葉片泵排量；B_lg為轉(zhuǎn)向螺桿與減速機構(gòu)的等效粘性阻尼系數(shù)；B_lm為轉(zhuǎn)向螺母的粘性阻尼系數(shù)；B_cs為齒扇的粘性阻尼系數(shù)；B_m2為助力電機B的粘性阻尼系數(shù)；B_m1為助力電機A的粘性阻尼系數(shù)；ρ是助力油液密度；A_i是第i個閥口的節(jié)流面積；C_q為流量系數(shù)；A_i為第i個閥口的節(jié)流面積；K_s為轉(zhuǎn)矩傳感器剛度；K_a為電動機轉(zhuǎn)矩系數(shù)；K₁、K₂分別為助力電機A、B的助力增益；

轉(zhuǎn)向靈敏度表達式為：

$\frac{{\mathrm{\ω}}_r\left(s\right)}{{\mathrm{\θ}}_h\left(s\right)}=\frac{{\mathrm{\ω}}_r\left(s\right)}{\mathrm{\δ}\left(s\right)}\frac{\mathrm{\δ}\left(s\right)}{{\mathrm{\θ}}_s\left(s\right)}---\left(2\right)$

前輪轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角之比的傳遞函數(shù)為：

式中：

$X_2=J_1{n}_3+J_{m2}{n}_2{n}_3{i}_g+J_{m1}{n}_1{n}_3\frac{{\mathrm{lA}}_p}{q}$

$Y_2=B_1{n}_3+B_{m2}{n}_2{n}_3{i}_g+B_{m1}{n}_1{n}_3\frac{{\mathrm{lA}}_p}{q}+\frac{{\mathrm{\ρQ}}_s{A}_p{\mathrm{Pn}}_3}{4{{\mathrm{\πC}}_q}^2{A_1}^2}$

$Z_2=Z_1{n}_3+\frac{2{\mathrm{dk}}_{1}l}{r_w{n}_3}$

n₃為車輪轉(zhuǎn)角到轉(zhuǎn)向螺桿轉(zhuǎn)角的減速比；

$\left\{\begin{array}{c}\frac{{\mathrm{\ω}}_r\left(s\right)}{\mathrm{\δ}\left(s\right)}=\frac{A_3{s}^3+A_2{s}^2+A_{1}s+A_0}{B_4{s}^4+B_3{s}^3+B_2{s}^2+B_{1}s+B_0}\\ \frac{\mathrm{\β}\left(s\right)}{\mathrm{\δ}\left(s\right)}=\frac{F_3{s}^3+F_2{s}^2+F_{1}s+F_0}{B_4{s}^4+B_3{s}^3+B_2{s}^2+B_{1}s+B_0}\\ \frac{\mathrm{\φ}\left(s\right)}{\mathrm{\δ}\left(s\right)}=\frac{H_2{s}^2+H_{1}s+H_0}{B_4{s}^4+B_3{s}^3+B_2{s}^2+B_{1}s+B_0}\end{array}\right.$

$A_3=-mu{I}_x{N}_{\mathrm{\δ}}+h^2{\mathrm{um}}_s^2{N}_{\mathrm{\δ}}-hu{I}_{xz}{m}_s{Y}_{\mathrm{\δ}}$

A₂＝muL_pN_δ+I_xN_δY_β-I_xN_βY_δ

A₁＝muL_φN_δ-L_pN_δY_β+L_pN_βY_δ-hum_sN_φY_δ+hum_sN_δY_φ

A₀＝-L_φN_δY_β+L_φN_βY_δ

$B_4=mu{I}_{xz}^2-{\mathrm{muI}}_x{I}_z+h^2{\mathrm{uI}}_z{m}_s^2$

$B_3=mu{I}_z{L}_p+mu{I}_x{N}_r-h^2{\mathrm{um}}_s^2{N}_r+h{I}_{xz}{m}_s{N}_{\mathrm{\β}}+hu{I}_{xz}{m}_s{Y}_r-I_{xz}^2{Y}_{\mathrm{\β}}+I_x{I}_z{Y}_{\mathrm{\β}}$

$\begin{array}{c}{B}_2=mu{I}_z{L}_{\mathrm{\φ}}-{\mathrm{muL}}_p{N}_r-mu{I}_x{N}_{\mathrm{\β}}+h^2{\mathrm{um}}_s^2{N}_{\mathrm{\β}}+mu{I}_{xz}{N}_{\mathrm{\φ}}+I_x{N}_{\mathrm{\β}}{Y}_r-I_z{L}_p{Y}_{\mathrm{\β}}\\ -hu{I}_{xz}{m}_s{Y}_{\mathrm{\β}}-I_x{N}_r{Y}_{\mathrm{\β}}+hu{I}_z{m}_s{Y}_{\mathrm{\φ}}\end{array}$

B₁＝-muL_φN_r+muL_pN_β-L_pN_βY_r+hum_sN_φY_r-I_zL_φY_β+L_pN_rY_β-I_xzN_φY_β

-hum_sN_rY_φ+I_xzN_βY_φ

B₀＝muL_φN_β-L_φN_βY_r+L_φN_rY_β-hum_sN_φY_β+hum_sN_βY_φ

$F_3=-{\mathrm{hI}}_{xz}{m}_s{N}_{\mathrm{\δ}}+I_{xz}^2{Y}_{\mathrm{\δ}}-I_x{I}_z{Y}_{\mathrm{\δ}}$

$F_2=mu{I}_x{N}_{\mathrm{\δ}}-h^2{\mathrm{um}}_s^2{N}_{\mathrm{\δ}}-I_x{N}_{\mathrm{\δ}}{Y}_r+I_z{L}_p{Y}_{\mathrm{\δ}}+hu{I}_{xz}{m}_s{Y}_{\mathrm{\δ}}+I_x{N}_r{Y}_{\mathrm{\δ}}$

F₁＝-muL_pN_δ+L_pN_δY_r+I_zL_φY_δ-L_pN_rY_δ+I_xzN_φY_δ-I_xzN_δY_φ

F₀＝-muL_φN_δ+L_φN_δY_r-L_φN_rY_δ+hum_sN_φY_δ-hum_sN_δY_φ

H₂＝-muI_xzN_δ-huI_zm_sY_δ

H₁＝-hum_sN_δY_r+I_xzN_δY_β+hum_sN_rY_δ-I_xzN_βY_δ

H₀＝hum_sN_δY_β-hum_sN_βY_δ

轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性：

E＝P₁+P₂+P₃+P₄ (3)

$\left\{\begin{array}{c}{P}_1=R_A{I_A}^2+\frac{{U_s}^2}{R_{elec}}\\ P_2={\mathrm{\ΣM}}_{ci}+C_{Fr}{\mathrm{\Σ\ω}}_i+C_{Fr2}{{\mathrm{\Σ\ω}}_i}^2+{\mathrm{\ΣC}}_i\\ P_3=\frac{P_{s}q}{2\mathrm{\π}}\mathrm{\ω}-P_s{Q}_s\\ P_4=\frac{\mathrm{\ρ}}{8{\left(C_q{A}_1\right)}^2}{(Q_s+A_p\frac{{\mathrm{dx}}_r}{dt})}^3+\frac{\mathrm{\ρ}}{8{\left(C_q{A}_2\right)}^2}{(Q_s-A_p\frac{{\mathrm{dx}}_r}{dt})}^3\end{array}\right.$

式中：

P₁為電子控制單元ECU功率損失；P₂為助力電機A、助力電機B功率損失；P₃為液壓助力模塊轉(zhuǎn)向助力泵功率損失；P₄為液壓助力模塊轉(zhuǎn)閥結(jié)構(gòu)功率損失；R_A為電樞電阻；I_A為電樞電流；U_s為控制器兩端電壓；R_elec為控制器電阻；M_ci為電機中摩擦造成的轉(zhuǎn)矩損失；C_Fr為速比摩擦系數(shù)；ω_i為電機轉(zhuǎn)速；C_Fr2為速比平方摩擦系數(shù)；C_i為電機其他損失；

(3)以轉(zhuǎn)向路感和轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性作為優(yōu)化目標，轉(zhuǎn)向靈敏度作為約束條件，建立電-液復(fù)合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)多目標優(yōu)化模型，電-液復(fù)合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)優(yōu)化的目標函數(shù)f(x)為:

路感能量函數(shù)：

$f\left(x_1\right)=\frac{1}{2{\mathrm{\π\ω}}_0}{\∫}_0^{{\mathrm{\ω}}_0}|\frac{T_h\left(s\right)}{T_r\left(s\right)}{{|}_{s=j\mathrm{\ω}}}^{2}d\mathrm{\ω}$

式中：

$\frac{T_h\left(s\right)}{T_r\left(s\right)}=\frac{l\·K_s}{r_w(X_1{s}^2+Y_{1}s+Z_1)}$

$X_1=J_1+J_{m2}{n}_2{i}_g+J_{m1}{n}_1\frac{{\mathrm{lA}}_p}{q}$

$Y_1=B_1+B_{m2}{n}_2{i}_g+B_{m1}{n}_1\frac{{\mathrm{lA}}_p}{q}+\frac{\mathrm{\ρ}l}{4{C_q}^2{A_1}^2}$

$Z_1=K_s+K_a{K}_2{K}_s{i}_g+K_a{K}_1{K}_s\frac{{\mathrm{lA}}_p}{q}$

$J_1=J_{\lg }+m_{lm}\frac{lP}{2\mathrm{\π}}+J_{cs}\frac{lP}{2\mathrm{\π}}$

$B_1=B_{\lg }+B_{lm}\frac{lP}{2\mathrm{\π}}+B_{cs}\frac{lP}{2\mathrm{\π}}$

轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性：

$f_2=\underset{1}{\overset{i}{\Σ}}{P}_i,(i=1,2,3,4)$

$\left\{\begin{array}{c}{P}_1=R_A{I_A}^2+\frac{{U_s}^2}{R_{elec}}\\ P_2={\mathrm{\ΣM}}_{ci}+C_{Fr}{\mathrm{\Σ\ω}}_i+C_{Fr2}{{\mathrm{\Σ\ω}}_i}^2+{\mathrm{\ΣC}}_i\\ P_3=\frac{P_{s}q}{2\mathrm{\π}}\mathrm{\ω}-P_s{Q}_s\\ P_4=\frac{\mathrm{\ρ}}{8{\left(C_q{A}_1\right)}^2}{(Q_s+A_p\frac{{\mathrm{dx}}_r}{dt})}^3+\frac{\mathrm{\ρ}}{8{\left(C_q{A}_2\right)}^2}{(Q_s-A_p\frac{{\mathrm{dx}}_r}{dt})}^3\end{array}\right.$

優(yōu)化約束條件為：

$f\left(x\right)=\frac{1}{2{\mathrm{\π\ω}}_0}{\∫}_0^{{\mathrm{\ω}}_0}|\frac{{\mathrm{\ω}}_r\left(s\right)}{\mathrm{\θ}\left(s\right)}{|}^{2}d\mathrm{\ω}$

$\frac{{\mathrm{\ω}}_r\left(s\right)}{{\mathrm{\θ}}_h\left(s\right)}=\frac{{\mathrm{\ω}}_r\left(s\right)}{\mathrm{\δ}\left(s\right)}\frac{\mathrm{\δ}\left(s\right)}{{\mathrm{\θ}}_s\left(s\right)}$

$X_2=J_1{n}_3+J_{m2}{n}_2{n}_3{i}_g+J_{m1}{n}_1{n}_3\frac{{\mathrm{lA}}_p}{q}$

$Y_2=B_1{n}_3+B_{m2}{n}_2{n}_3{i}_g+B_{m1}{n}_1{n}_3\frac{{\mathrm{lA}}_p}{q}+\frac{{\mathrm{\ρQ}}_s{A}_p{\mathrm{Pn}}_3}{4{{\mathrm{\πC}}_q}^2{A_1}^2}$

$Z_2=Z_1{n}_3+\frac{2{\mathrm{dk}}_{1}l}{r_w{n}_3}$

$\frac{{\mathrm{\ω}}_r\left(s\right)}{\mathrm{\δ}\left(s\right)}=\frac{A_3{s}^3+A_2{s}^3+A_{1}s+A_0}{B_4{s}^4+B_3{s}^3+B_2{s}^2+B_{1}s+B_0}$

(4)將電動助力模塊電機的轉(zhuǎn)動慣量J_m2、減速機構(gòu)減速比i_g、轉(zhuǎn)矩傳感器剛度K_s、前輪與轉(zhuǎn)向機構(gòu)等效到轉(zhuǎn)向螺桿上的阻尼系數(shù)B_lg、雙作用葉片泵參數(shù)定子厚度B、雙作用葉片泵定子長軸半徑R₂作為設(shè)計變量；

(5)采用基于模擬退火算法修正的多島遺傳算法對步驟(4)中的選定參數(shù)進行優(yōu)化，并根據(jù)ISIGHT中優(yōu)化結(jié)果得到使轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性達到最優(yōu)解時的設(shè)計變量值；

(6)將優(yōu)化得到的滿足轉(zhuǎn)向靈敏度約束的轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性的最優(yōu)解與多島遺傳算法優(yōu)化結(jié)果進行比較，若采用本發(fā)明提出方法得到的轉(zhuǎn)向路感、轉(zhuǎn)向經(jīng)濟性優(yōu)化結(jié)果均優(yōu)于多島遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果，則認為該優(yōu)化方法有效。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電-液復(fù)合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的多目標優(yōu)化方法，其特征在于，上述步驟(1)中的動力學(xué)建模包括：助力電機A模型、轉(zhuǎn)向油泵模型、轉(zhuǎn)閥模型、液壓動力缸模型、助力電機B模型、減速機構(gòu)模型、轉(zhuǎn)向盤模型、循環(huán)球轉(zhuǎn)向器模型、輪胎模型、整車模型以及能耗數(shù)學(xué)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電-液復(fù)合動力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的多目標優(yōu)化方法，其特征在于，上述步驟(5)具體包括：

5.1 初始化群體；

5.2 計算群體上每個個體的適應(yīng)度值F；

5.3 通過模擬退火修正模塊進行修正并判斷，滿足條件則進入5.4，否則返回5.2；

修正模塊執(zhí)行步驟如下：

Step1：模塊初始化

(11)k＝1，j∈N，F(xiàn)reeze＝0，設(shè)定初始參數(shù)T_k，L_k，s，q，ε；

(12)

(13)產(chǎn)生初始解x^k∈S,令x^s＝x^k；

Step2：選定領(lǐng)域并對每一領(lǐng)域j∈N進行領(lǐng)域搜索

(21)

(22)產(chǎn)生領(lǐng)域解x∈N(x^k)，計算δ₁＝f(x)-f(x^k),δ₂＝f(x)-f(x^s)；

(23)若δ₁＜0，則若δ₂＜0，則x^s＝x^k；否則，若exp(-δ₁/T_k)＞，random[0,1]，則x^k＝x，

(24)若則轉(zhuǎn)(22)；

(25)若所有領(lǐng)域搜索完畢(j≥|N|)，轉(zhuǎn)step 3；否則，j＝j(luò)+1，轉(zhuǎn)(22)；

Step 3：算法終止判定

(31)Freeze＝Freeze⁺¹；

(32)如果Freeze≥q，算法就會終止，從而輸出解x^s；否則，轉(zhuǎn)入step 4；

Step 4：參數(shù)自適應(yīng)控制以及修正適應(yīng)度值

(41)計算溫度控制系數(shù)

$\mathrm{\σ}=(\underset{j\∈N}{\Σ}{I}_k^j+1)/(\underset{j\∈N}{\Σ}{A}_k^j+1)-(\underset{j\∈N}{\Σ}{I}_{k-1}^j+1)/(\underset{j\∈N}{\Σ}{A}_{k-1}^j+1)$

(42)計算溫度

$T_{k+1}=\[Switch\left(\mathrm{\σ}\right){(1-\frac{1}{k+1})}^s+(1-Switch(\mathrm{\σ}\left)\right)(1+\frac{1}{k+1})\]T_k$

(43)計算搜索的次數(shù)和領(lǐng)域搜索強度；

$L_{k+1}^j=INT\left(\right(I_k^j+1)/({\mathrm{\ΣI}}_k^j+1\left)\right)L_{k-1}$

(44)修正自適應(yīng)度函數(shù)；

$F^{*}=e^{p^k{T}^{*}F}$

式中：F^*為修正后適應(yīng)度值，F(xiàn)為修正前適應(yīng)度值，p為衰減因子；

(45)k＝k+1，轉(zhuǎn)step 2；

5.4 由已修正的個體適應(yīng)度值選擇進入下一代個體；

5.5 按概率Pc進行交叉操作；

5.6 按概率Pc進行突變操作；

5.7 判斷模塊，若滿足條件則進入5.8輸出最優(yōu)解，否則返回5.2；

5.8 輸出最優(yōu)解。