电动助力转向（Electric Power Steering,简称EPS）系统几乎已成为现代乘用车转向系统的标准配置,其性能的优劣直接决定着整车操纵稳定性和驾乘感受^[1],但是,由于电动助力转向系统是复杂的机电耦合子系统,其设计、参数优化以及与整车的匹配受到许多机械与控制参数的影响和制约。多目标优化的开发已经在许多硬件设计方面得到了成功地运用,近年来机电一体化系统已经极大地提高了汽车工业的发展。然而,控制软件和硬件设计方法仍以解耦的方式解决。不同的机电一体化结构在进行优化时,由于复杂的耦合关系,使其整体系统的全局优化通常不太理想,优化结果远离帕累托最优线前沿,表明了仍然存在很大的优化空间有待探索。为此本文提出了硬件和控制软件相结合,以转向灵敏度和转向路感为目标函数,探索剩余的优化空间,并利用遗传算法和粒子群算法对系统进行优化。这种整合的方法,会促使整体的系统优化结果更接近帕累托前沿,从而达到全局最优。主要的研究内容和成果如下:首先,通过对EPS结构和系统的基本的发展历程进行了简单的概述,并根据研究现状预测了以后的发展趋势,在对助力转向系统接个和功能分析的基础上,决定采用转向管柱助力式EPS系统进行研究和设计。根据研究的需要,建立经典的二自由度整车模型,分析并推导系统的基本数学公式,并在原有的三种助力特性曲线的基础上,设计合适的曲线,为后文的设计做准备,。其次,通过分析和研究汽车转向系统的功能需求,设计工业生产中常用的PID控制策略,并介绍EPS系统的基本控制方式。为了方便优化参数和验证稳定性,选择常用的转向灵敏度和操纵路感为目标函数并推导这两种目标函数的公式。在此基础上,选取一些EPS系统中对操稳性影响较大、较易分析的参数,分析它们对转向操稳性的影响。最后,结合多目标优化的特点,设计机械参数和控制参数进行集体优化的方法,建立并推导机械参数优化、控制参数优化及集成优化的目标函数和约束条件。并采用了遗传算法和粒子群优化方法进行优化,获取Pareto最优化解集并代入MATLAB/simulink搭建的整车模型进行操纵稳定性验证,并采用国际评价汽车性能的四参数法进行分析并评价多目标集成优化前后汽车的系统性能。结果表明,利用机械结构参数和控制结构参数的集成优化方法,能够更好的找到最优的EPS系统参数组合,最大限度降低了二者在运行情况下的相互作用和制约,使EPS系统实现全局最优性能。