一种电-液转向容错控制方法及终端技术

本发明专利技术公开了一种电

【技术实现步骤摘要】
一种电
‑
液转向容错控制方法及终端


[0001]本专利技术属于电液复合转向
，具体涉及一种电
‑
液转向容错控制方法及终端。

技术介绍

[0002]目前，商用车主要采用液压助力系统或电
‑
液助力转向系统来减轻驾驶员的驾驶负担；其中，电
‑
液转向系统因能耗低且电气化程度更高而受到越来越多的关注。电
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液复合转向系统主要包括液压助力系统和电动助力系统两部分；车辆行驶时，控制器会根据车速和方向盘转角计算出液压助力系统和电动助力系统分别需要输出的力和力矩；如果在车辆行驶过程中电
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液转向系统中的助力电机受损或液压缸漏油都会严重影响车辆转向性能甚至引起车祸。因此，电
‑
液转向系统不仅需要具有较好的助力转向性能还需要具有自主诊断和容错的能力，当发生故障时可以快速判断出故障类型并及时采取补偿措施，从而保证车辆行驶安全。
[0003]故障诊断的关键在于基于传感器获取的信号进行分析，提取出能够清晰表征故障特点的特征；以往主要靠本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电
‑
液转向容错控制方法，其特征在于，步骤如下：1)堆叠稀疏自编码神经网络训练；11)训练数据预处理：分别采集多个车辆在正常状态、电机故障状态和液压缸漏油状态下行驶时，电机电流传感器、液压缸压力传感器和前轮转角传感器输出的数据，并将采集到的数据按故障类型后，再进一步按损坏程度进行分类，将损坏程度分为完全损坏、严重损坏、损坏和部分损坏；建立传感器输出数据与故障类型、损坏程度的映射关系，即相应的故障类型和损坏程度为输出数据的标签；12)基于堆叠稀疏自编码神经网络搭建深度神经网络并将采集到的各传感器数据作为训练集对每一层稀疏自编码神经网络进行无监督训练；13)将堆叠稀疏自编码神经网络最后一层隐含层的输出作为Softmax分类器的输入，并通过Softmax分类器的输出和数据所属标签的对比来对整个稀疏自编码神经网络进行有监督训练；2)实时故障诊断及容错控制；21)实时采集车辆的电机电流传感器、液压缸压力传感器和前轮转角传感器输出的数据；22)将采集到的数据集输入到训练后的堆叠稀疏自编码神经网络中进行特征提取；23)将所述提取出的特征输入到Softmax分类器中进行进一步的分类，确定故障位置和损坏程度；24)将Softmax分类器输出值输入模糊控制器中，经过模糊推理后通过控制量的模糊规则得到模糊化的补偿量；对模糊推理得出的补偿量进行去模糊化处理，从而获得一个精确的补偿量；25)针对不同的故障类型分别采取不同的补偿措施来实现补偿量的施加，从而保证车辆在转向过程中的安全性。2.根据权利要求1所述的电
‑
液转向容错控制方法，其特征在于，所述步骤11)具体包括：将数据分为三大类八个等级，即：第一类电机完全损坏、电机严重损坏、电机损坏和电机部分损坏；第二类液压缸严重损坏、液压缸损坏和液压缸部分损坏；第三类转向系统正常；电机损坏为力矩系数减小，电机的输出力矩如式(1)、式(2)所示，将损坏系数按电机损坏程度进行设置，从而模拟出不同损坏程度对电机性能的影响；液压系统的输出力由式(3)所得，液压系统故障由液压缸的泄露系数引起；液压缸分为健康、严重损坏、损坏和部分损坏并按照损坏等级按式(4)设置泄露系数；T
motor
＝(1
‑
u)K
e
i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，T
motor
为电机输出转矩、u为损坏系数、K
e
为力矩系数、i为电机的驱动电流；
其中，q
L
液压缸流量、A
p
为活塞面积、x
p
为活塞位移，C
p
为泄露系数、V
t
为液压缸的压缩容积、β为液压油的弹性模量、P
L
为液压缸内液压、F
L
为液压系统对转向系统输出的力。3.根据权利要求1所述的电
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液转向容错控制方法，其特征在于，所述步骤12)中深度神经网络设计为三层隐含层，其每层隐含层的神经元个数依次减小，从而逐渐提取出数据中的特征；逐层对堆...

【专利技术属性】
技术研发人员：张森皓，赵万忠，周小川，栾众楷，梁为何，刘津强，徐坤豪，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：