[发明专利]一种个性化的电动助力转向系统及控制方法在审

专利信息
申请号: 201611162720.3 申请日: 2016-12-15
公开(公告)号: CN106741137A 公开(公告)日: 2017-05-31
发明(设计)人: 朱冰;闫淑德;赵健;孙博华;韩嘉懿;刘志鹏 申请(专利权)人: 吉林大学
主分类号: B62D5/04 分类号: B62D5/04;B62D6/00;B62D119/00;B62D113/00;B62D137/00
代理公司: 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙)22212 代理人: 鞠传龙
地址: 130012 吉*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 一种 个性化 电动 助力 转向 系统 控制 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种助力转向系统及控制方法,特别涉及一种个性化的电动助力转向系统及控制方法。

背景技术

当前,现有的电动助力转向系统(EPS)是在传统的机械转向系统的基础上加装了方向盘转矩传感器、电子控制单元、转向助力电机及其减速机构。其中传统的机械转向系统主要包括方向盘、转向轴、转向器、转向横拉杆和转向轮;方向盘转矩传感器安装于转向轴上用以检测驾驶员作用于方向盘的操纵力矩;助力电机可安装在转向轴或转向器上,通过减速机构给驾驶员提供助力力矩;方向盘转矩传感器信号与车速传感器信号输入到电子控制单元的基本控制助力模块,计算出相应的助力力矩,作为助力电机输出的目标力矩指令。

EPS系统输出的助力力矩的大小与驾驶员作用于方向盘上的操纵力矩相关,其关系通过助力特性曲线决定。传统的EPS系统仅仅采用一种助力特性曲线-直线型、折线型或曲线型。虽然任何一种助力特性曲线都可以实现EPS系统的主要功能-在各种行驶工况下提供最佳动力、减少能源消耗、改善汽车的转向特性、提高汽车的主动安全性,但是目前的助力特性曲线并不能根据驾驶人的不同驾驶特性进行实时调节,即车上的EPS系统只是针对大多数人,其助力特性曲线不能完全满足个人的需求,与汽车的智能化理念不符合。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有的EPS系统存在的智能化程度较低,不能满足个性化需求的问题而提供的一种个性化的电动助力转向系统及控制方法。

本发明提供的个性化的电动助力转向系统包括有方向盘转矩传感器、电子控制单元、转向助力电机、减速机构、方向盘转角传感器、手力传感器和性别选择开关,其中方向盘转矩传感器装配在方向盘下部的转向轴上,以检测驾驶员作用于方向盘上的操纵力矩,包括力矩的大小和方向;转向助力电机通过减速机构给驾驶员提供助力力矩;方向盘转角传感器安装于转向轴上,用以检测驾驶员作用于方向盘上的转角;手力传感器安装于方向盘上,用以检测驾驶员握方向盘力的大小,性别选择开关装配在仪表盘上,方向盘转矩传感器、转向助力电机、方向盘转角传感器、手力传感器和性别选择开关均与电子控制单元相连接,方向盘转矩传感器、方向盘转角传感器、手力传感器和性别选择开关能够把获得的信息传递给电子控制单元,电子控制单元通过获得的信息指令转向助力电机的工作。

电子控制单元包括有驾驶员习性辨识模块、助力特性选择模块和基本助力模块,其中驾驶员习性辨识模块将驾驶员以最舒适的状态作用在方向盘上的力矩大小为依据将驾驶员分为三类:A类、B类和C类,A类表示在相同条件下驾驶员作用于方向盘上的力矩较小,C类表示在相同条件下驾驶员作用于方向盘上的力矩较大,B类表示相同条件下驾驶员作用于方向盘上的力矩在A类和C类之间,助力特性选择模块是由M和W两组助力特性曲线组成,其存储于电子控制单元中,供EPS系统进行实时调用,其中M组助力特性曲线是针对于男性,分为L1、Z1和S1三种类型的助力特性曲线,W组助力特性曲线是针对于女性,分为L2、Z2和S2三种类型的助力特性曲线,其主要是根据控制环境变量以及车辆行驶速度不变的同时,驾驶员转向最舒适时所需要的助力不同划分的,L、Z、S型助力特性曲线分别与A、B、C三种驾驶习性相对应。

A、B、C类驾驶员的划分应用Carsim RT实时仿真软件和dSPACE实时仿真系统搭建的驾驶模拟器实验平台,并以此为基础采集不同类型驾驶员的转向数据,并将这些数据通过聚类算法分析出A、B、C三种类型的驾驶员,然后将这三种驾驶习性的相关数据储存于ECU中。

性别选择开关由M按钮和W按钮两个按钮组成,其中M按钮为蓝色,代表男性驾驶员,W按钮为红色,代表女性驾驶员。

本发明提供的个性化的电动助力转向控制方法,其方法如下所述:

步骤一、驾驶员启动汽车并且选定性别后,系统将进入工作状态,车辆上的GPS系统也将实时采集车辆行驶过程中周围的道路信息,并且将道路信息输送给电子控制单元,当GPS检测到前方有弯道路况或者驾驶员有转向意图,转向灯亮时,方向盘转矩传感器、方向盘转角传感器以及手力传感器将开始工作,车辆将实时记录驾驶员作用于方向盘上的转矩、转角以及手力,方向盘转矩传感器、方向盘转角传感器和手力传感器所采集到的数据经过滤波处理、信号放大和A/D转换得到ECU能够识别的数字信号并传入ECU驾驶员习性辨识模块中,滤波处理采用加权平均滤波法,处理过的数据采用训练好的BP神经网络模型和matlab中的gensim函数实现驾驶员类型的在线辨识,辨识出驾驶员转向时的驾驶习性,确定出驾驶员的类别,A类、B类或者C类,并将辨识结果输入到助力特性选择模块中;

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