电动助力转向系统（Electric Power Steering,EPS）是由于建立了电动机与机械转向器之间的传动关系,所以直接避免了液压系统故障所带来的安全风险;并且电动助力转向系统的助力特性,真正的实现了随车速的动态改变助力扭矩,直接改善了以往汽车行驶过程中方向感不明确等问题。电动助力转向系统顺应汽车转向总体的发展趋势:一代比一代省力、舒适、便于操作,正逐渐取代传统液压转向系统。本文将对汽车转向系统动态模型进行分析讨论,为后续对整个EPS系统建立仿真模型提供理论基础;并针对EPS各个功能模块要求进行剖析,利用Matlab/Simulink的仿真模块来实现EPS各个功能,为后续针对不同的EPS功能模块研究提供分析条件。而对于解决传统EPS电机控制算法无法实现自调整等问题,提出一种致力于更长时间跨度的优化控制方法:模型预测控制算法（Modelpredictive control,MPC）;本文将先介绍模型预测控制算法的大致发展和基本控制过程,然后介绍基于永磁同步电机（Permanent magnet synchronous motor,PMSM）的MPC算法,其中包括有限集模型预测控制算法（Finite Control Set-Model Predictive Control,FCS-MPC）、双矢量模型预测控制算法（DualVector Model Predictive Control,DV-MPC）以及三矢量模型预测控制算法（Three-Voltagebased Model Predictive Control,TV-MPC）,其中FCS-MPC主要是先将控制系统建模为有限状态系统,再通过负载模型预测每种可能状态的行为,然后定义一个代价函数并表达为对系统状态行为的描述,最后选择使状态函数最小的切换状态。而DV-MPC和TVMPC都是在FCS-MPC的基础之上进行不同的调制优化控制。本文主要工作是验证将MPC应用于EPS的可行性。在EPS测试环境中研究了三种不同的MPC实施策略的比较。首先,基于稳态转向系统的动态二次模型,在Matlab/Simulink中建立了符合汽车标准的高保真EPS非线性驾驶环境,以测试PI控制和MPC策略。其次,根据汽车EPS测试标准,将三种MPC实施策略应用于已建立的EPS测试环境,以评估其性能。最后,将三种不同的MPC实现策略和PI控制策略进行了比较,以找出最适合EPS应用的MPC策略。