一种基于软件滤波的电动车窗电流纹波防夹控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于软件滤波的电动车窗电流纹波防夹控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：系统参数的确定；步骤二：参数自适应学习；步骤三：车窗位置识别；步骤四：车窗位置补偿；步骤五：根据车窗位置与滤波后的电机电流确定并实施防夹方案。该方法无需安装霍尔传感器及其相关电路，采用软件滤波提取纹波信号，识别车窗位置，可灵活匹配不同的车窗机构和电机，并能够自适应调整滤波器参数，实现低成本、高精度的车窗位置信号提取；进一步，在电流纹波提取的基础上，计算车窗电机电流的直流分量，用电机电流的直流分量作为防夹控制系统的输入，有效降低了车窗误防夹的概率。有效降低了车窗误防夹的概率。有效降低了车窗误防夹的概率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于软件滤波的电动车窗电流纹波防夹控制方法


[0001]本专利技术属于汽车车身域控制
，涉及一种电动车窗电流纹波防夹控制方法，具体涉及一种基于软件滤波的电动车窗电流纹波防夹控制方法。

技术介绍

[0002]随着近年来人们对汽车安全的要求越来越高，电动车窗防夹功能已经成为汽车的基本功能之一。目前，车窗防夹控制系统的实现方式主要有非接触式与接触式两种。
[0003]非接触式车窗防夹控制系统主要使用红外传感器来实现车窗防夹判断，其优点是不受车窗振动和空气动力学变化等因素的影响。然而，其要求有集成的传感器以及相关的电路模块和线路，这在增加了成本的同时也限制了车门的样式。此外，在恶劣的气候条件(大雨、浓雾、灰尘等)下，红外系统很难保证正常工作，不适于汽车苛刻性的可靠要求。
[0004]接触式车窗防夹控制系统主要使用霍尔元件来实现车窗防夹的位置判断，是目前主流的车窗防夹控制系统。相比于非接触式车窗防夹系统，此方案的成本较低，然而其也需要安装霍尔传感器及其相关电路来获取车窗的位置信号，且增加的传感器和电路也会给系统的可靠性带来问题。
[0005]在接触式车窗防夹控制系统的基础上，为了进一步降低成本并简化传感器的安装，无霍尔传感器车窗防夹控制系统被提出。目前的无霍尔传感器车窗防夹控制系统主要是通过硬件电路滤波得到纹波信号，再跟据车窗电机纹波信号来实现防夹判断。该方案的主要缺点是硬件滤波电路与电机的具体特性和参数相关，且同一电机处于不同阶段时的特性均不尽相同，硬件滤波方法无法灵活调整滤波参数，影响滤波效果，进而影响防夹性能。
[0006]此外，现有的接触式车窗防夹控制技术主要使用电机电流判断夹紧力的大小。由于电机电流纹波的存在，现有车窗防夹控制技术对于夹紧力的判断一致性较差，如果再叠加其他干扰因素，防夹误判断的概率增大。

技术实现思路

[0007]为解决上述技术存在的不足，本专利技术提供了一种基于软件滤波的电动车窗电流纹波防夹控制方法，该方法无需安装霍尔传感器及其相关电路，采用软件滤波提取纹波信号，识别车窗位置，可灵活匹配不同的车窗机构和电机，并能够自适应调整滤波器参数，实现低成本、高精度的车窗位置信号提取；进一步，在电流纹波提取的基础上，计算车窗电机电流的直流分量，用电机电流的直流分量作为防夹控制系统的输入，有效降低了车窗误防夹的概率。
[0008]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
[0009]一种基于软件滤波的电动车窗电流纹波防夹控制方法，包括如下步骤：
[0010]步骤一：系统参数的确定
[0011]系统参数包括电机旋转一周产生的纹波个数N、电机参数、采样频率ω
s
、车窗行程；
[0012]电机参数包括电机电阻R、电机反电动势系数k
e
和电机电感L；
[0013]系统参数用于步骤三、步骤四中的车窗位置识别和位置补偿；
[0014]步骤二：参数自适应学习
[0015]步骤二一、车窗电机电流信号滤波处理
[0016]使用滤波器将电流信号分解为低频信号与高频信号，其中低频信号为稳定电流信号，高频信号为纹波电流信号；
[0017]步骤二二、车窗电机电阻自学习
[0018]使车窗电机堵转，根据欧姆定律即可得到更新的电机电阻R；
[0019]步骤二三、车窗电机纹波幅值自学习
[0020]根据步骤二一中获得的纹波电流信号，统计纹波电流信号在完整行程内的累计上升值N
up
和累计下降值N
down
，再根据纹波个数得到平均的纹波幅值i
a
为：
[0021]i
a
＝(N
up
+N
down
)/(2*N
r
)；
[0022]其中，N
r
为一次完整行程车窗电机应产生的电流纹波个数；
[0023]自适应学习的参数用于步骤三、步骤四中的车窗位置识别和位置补偿，在系统初次运行以及由于环境变化运行精度不再满足要求时需进行参数自学习操作；
[0024]步骤三：车窗位置识别
[0025]在车窗上升的过程中，使用分段软件滤波的方式得到纹波电流信号，即每X个电流采样点进行一次软件滤波，在电流信号中提取出纹波电流信号累计统计纹波电流信号的上升值和下降值，当累计的上升值和下降值均高于n*i
a
时，纹波统计个数加一，n为系数，0＜n＜1，用于调控纹波幅值进行纹波个数计数；
[0026]车窗运动距离与纹波个数呈正比例关系，依据此方法即可得到车窗运行的大致距离，根据步骤四中的补偿机制可以得到较为精确的车窗运动距离；
[0027]步骤四：车窗位置补偿
[0028]步骤四一、当车窗电机稳定运行时，根据测量的电压、电流值与步骤一中确定的电机电阻、反电动势系数估计出电机转速ω，其计算公式如下：
[0029]ω＝(U
‑
Ri)/k
e
；
[0030]步骤四二、根据电机转速ω，即可估计得到理论上的纹波持续时间：
[0031]T
e
＝2π/(ω*N)；
[0032]其中，T
e
代表理论上的纹波持续时间，当两纹波计数相距时间过短，小于a*T
e
时，认为因电流波动统计了假纹波，纹波计数减一；当两纹波计数相距时间过长，大于b*T
e
时，认为两纹波中有一纹波未被统计，纹波计数加一，其中，a、b均为系数，0＜a＜1，1＜b＜2；
[0033]此补偿机制在步骤三的基础上引入了基于时间的纹波补偿，可以得到相较步骤三更为精确的纹波个数，进而得到更精确的车窗运行距离，根据车窗初始位置和运动距离即可确定车窗的位置；
[0034]步骤五：根据车窗位置与滤波后的电机电流确定并实施防夹方案
[0035]在车窗上升的过程中，根据纹波个数确定车窗位置，进而判断车窗是否处于防夹区域，根据滤波后电机电流判断车窗是否发生夹持，当车窗上升至防夹区域发生夹持时，启动防夹方案使车窗下降至底部。
[0036]相比于现有技术，本专利技术具有如下优点：
[0037]无霍尔传感器车窗防夹控制系统节省了霍尔传感器及其相关电路，降低了硬件成本；采用软件滤波方法，使得系统的滤波参数可以灵活调整，可灵活匹配不同的车窗机构和电机，并能够自适应调整滤波器参数，增强了系统的普适性；使用滤波后的电机电流判断是否发生夹持，使防夹判断更加稳定，有效降低了车窗误防夹的概率。
附图说明
[0038]图1是本专利技术基于软件滤波的电动车窗电流纹波防夹控制方法的流程框图；
[0039]图2是高频电机电流频谱；
[0040]图3是一个上升行程内车窗电机电流图；
[0041]图4是小波滤波的纹波电流图；
[0042]图5是小波滤波的直流电流图。
具体实施方式
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于软件滤波的电动车窗电流纹波防夹控制方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一：系统参数的确定系统参数包括电机旋转一周产生的纹波个数N、电机参数、采样频率ω
s
、车窗行程；电机参数包括电机电阻R、电机反电动势系数k
e
和电机电感L；步骤二：参数自适应学习步骤二一、车窗电机电流信号滤波处理使用滤波器将电流信号分解为低频信号与高频信号，其中低频信号为稳定电流信号，高频信号为纹波电流信号；步骤二二、车窗电机电阻自学习使车窗电机堵转，根据欧姆定律即可得到更新的电机电阻R；步骤二三、车窗电机纹波幅值自学习根据步骤二一中获得的纹波电流信号，统计纹波电流信号在完整行程内的累计上升值N
up
和累计下降值N
down
，再根据纹波个数得到平均的纹波幅值i
a
；步骤三：车窗位置识别步骤三一、在车窗上升的过程中，使用分段软件滤波的方式得到纹波电流信号，即每X个电流采样点进行一次软件滤波，在电流信号中提取出纹波电流信号；步骤三一、累计统计纹波电流信号的上升值和下降值，当累计的上升值和下降值均高于n*i
a
时，纹波统计个数加一，n为系数，0＜n＜1，用于调控纹波幅值进行纹波个数计数；步骤四：车窗位置补偿步骤四一、当车窗电机稳定运行时，根据测量的电压、电流值与步骤一中确定的电机电阻、反电动势系数估计出电机转速；步骤四二、根据电机转速，即可估计得到理论上的纹波持续时间T
e
，当两纹波计数相距时间过短，小于a*T
e
时，认为因电流波动统计了假纹波，纹波计数减一；当两纹波计数相距时间过长，大于b*T
e
时，认为两纹波中有一纹波未被统计，纹波计数加一，其中，a、b均为系数，0＜a＜1，1＜b＜2；步骤五：根据车窗位置与滤波后的电机电流确定并实施防夹方案在车窗上升的过程中，根据纹波确定的位置判断车窗是否处于防夹区域，根据滤波后电机电流判断车窗是否发生夹持；当车窗上升至防夹区域发生夹持时，启动防夹方案使车窗下降。2.根据权利要求1所述的基于软件滤波的电动车窗电流纹波防夹控制方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵林辉，刘子铭，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：