一种基于信息融合专家系统的电动助力转向系统控制方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于信息融合专家系统的电动助力转向系统控制方法，应用于汽车电子控制领域。多个传感器测量车辆行驶数据，使用上述行驶数据信息，通过信息融合专家系统，根据人机工程学知识以及统计的经验知识实时调整助力电动机转矩给定值，以实现对驾驶员操作舵力矩的调整，该转向系统助力特性的研究本质上是解决“机宜人”的问题，可以满足驾驶员在不同工况下对于不同工况信息的需求，进而减轻驾驶员的生理、心理负担。

【技术实现步骤摘要】

基于信息融合专家系统的电动助力转向系统控制方法应用于汽车电子控制领域。
技术介绍
车辆的转向系统本质上是一人_机系统，即人通过对方向盘的操纵使得车辆实现转弯的系统。转向系统从机械转向系统发展到液压助力转向系统再到电动助力转向系统的历程体现了机器不断适应人的原则，所以新型电动助力转向系统控制算法的研究所追求的目标也是这一原则。 车辆电动助力转向系统本质上是一个人_机系统，衡量系统控制算法的优劣的唯一标准就是看该算法使系统在工作过程中满足人的生理、心理需求的程度。所以在设计算法时要结合人机工程学的知识。 人机工程学的目标研究人_机_环境系统的目标是为了获得系统的最优效果，所谓最优效果主要是指整个系统具有高的工效、高的安全性，对人有高的舒适度及很好的生命保障功能。简而言之，可概括为安全、健康、舒适、高效。目前车辆工程领域的人机工程问题可大致分为以下八个方面 1)机动车驾驶操纵系统人机交互界面的优化匹配。 机动车辆驾驶操纵系统是一种有驾驶员参与的反馈控制系统，这类人机交互界面的优化匹配问题在人机工程学科最具有代表性，是人机工程学应当研究和解决的基本技术问题之一。由于驾驶操纵是机动车辆驾驶员最基本、最频繁、最重要的操作，所以驾驶操纵系统人机交互界面匹配的合理程度，对车辆行驶的安全性，对驾驶员的身心健康、驾驶操纵的舒适度以及在正常工作时间内持续驾驶车辆所能保持的工作效率，都有重大影响。目前关于机动车辆驾驶操纵系统人机交互界面的优化匹配问题，在理论上和方法上都还没得到很好的解决。 2)机动车辆的行车安全性及车内人员的人体保护技术。 3)机动车辆成员的乘坐舒适性。 4)机动车辆的噪声控制。 5)机动车辆内的小气候环境的宜人化控制。 6)机动车辆驾驶员的驾驶适宜性。 7)机动车辆的道路交通适宜性。 8)人_车_路系统的综合优化。 国内外研究现状 目前确定助力电动机输出转矩给定值的算法有以下5种 1)助力转矩在总转矩中所占比例车速响应型 这种方法根据车速的不同确定助力转矩在总转矩中所占比例，如附图3所示，这种方法简单、实用，但路感较差。 2)操舵力矩车速、转角响应型 这种方式控制的是操舵力矩，使操舵力矩与车速、方向盘转角有一定的对应关系。这种方式无论外道路、轮胎如何变化，只要车速、转角相同操舵力矩就相同。如附图4所示。 3)操舵力矩侧向加速度响应型[149] 这种方法认为操舵力矩_侧向加速度梯度不能低于15N m/g，否则路感太小，但也不能太大，否则驾驶员在换道行驶和快速驶入曲线车道时会发生困难。 4)助力转矩车速(全速型)、操舵力矩响应 这种方法每一个速度下都有一条助力曲线(速度越低，助力越小)，助力曲线纵坐标为电动机输出转矩，横坐标为驾驶员操舵力矩。目前美国、日本一些公司采用这种方式。但是这种方式助力曲线的获得要靠长时间实践的积累。 5)助力转矩操舵力矩响应型 由于国内对于电动助力转向系统的研究才起步，所以基本上是模仿国外的方法。这种方法就是在国外的基础上简化得到的。如附图5所示 由于目前国内外的助力控制方案多采用电动机输出转矩响应单个传感器信息(车速、操舵力矩、方向盘转角、侧向加速度等)。而助力方案的优劣取决于驾驶员的感觉，我们知道人的感觉是大脑对各种感官所感知信息进行综合分析以后得到的，而且在不同操纵工况下对不同信息的关注程度不同，这样以前的助力控制方案因为信息来源的单一很难满足驾驶员的需求，所以本领域专家预测未来的助力控制方案将是电动机输出转矩响应多个传感器信息。这里提出的基于信息融合专家系统的助力控制方案就是在这方面进行的尝试。
技术实现思路
车辆转向系统既是驾驶员在驾驶过程中实施转向操作的载体，又是驾驶员感知路面及车况信息的通道，所以理想的转向系统应该既轻便又能准确传递路面及车况信息。本专利技术的目的就是通过引入基于信息融合专家系统，使电动助力转向系统能根据人机工程学知识以及统计的经验知识实时调整助力电动机转矩给定值，以满足驾驶员准确感知信息、减轻体力支出的需求。 本专利技术提供一种基于信息融合专家系统的助力控制方案，如附图6(虚框内)所示，由被控系统(车辆)、传感器组(转矩传感器、车速传感器、方向盘转角传感器、侧向加速度传感器)和信息融合专家系统组成。其中传感器组相当于驾驶员的各个感知器官，信息融合专家系统相当于驾驶员的大脑，根据人机工程学知识以及经验知识实时估计出驾驶员的感觉，通过实时调整助力电动机转矩给定值实现对驾驶员操舵力矩的调整(因为操舵力矩和电动机输出转矩具有互补替代性，同样的转向过程电动机输出转矩减小操舵力矩必然要增大，反之亦然)，使驾驶员始终有最佳的感觉。 考虑系统的安全可靠性和便于实验修正，我们采用黑板模型来构成信息融合专家系统，黑板模型专家系统结构如附图7所示，由黑板(数据库)、知识库(专家经验)和任务控制机构(推理机)构成。黑板模型是专家系统中求解的一种组织形式，每个专家都从传感器系统或信息源接收数据，并把它转化为相应的内部信息格式，然后送给任务控制专家，通过任务控制专家协调将每份报告与一个专门的专家联系在一起，同专家现有的知识信息融合，提取有关信息，扩大对特定物体的了解。4 上述控制系统的助力电动机轴和转向输出轴可以为一体式，将助力电动机输出的 转矩直接加在转向输出轴上。 本专利技术的优点在于系统考虑了驾驶员在不同车况、路况下的生理、心理需求，通过 多传感器信息融合专家系统给出助力电动机最佳输出值，使驾驶员在驾驶过程中体力消耗 少、心理负担小。附图说明附图1方向盘(操纵手轮)差别阈值随操纵力大小变化的曲线；附图2车辆转向过程中人机分工；附图3助力转矩在总转矩中所占比例响应车速的曲线；附图4操舵力矩车速、转角响应曲线；附图5助力转矩操舵力矩响应曲线；附图6基于信息融合专家系统的助力控制方案框图；附图7黑板模型专家系统结构图；附图8黑板模型信息融合专家系统组成；附图9推理机实现流程图；附图IO基于信息融合专家系统助力控制方案的系统仿真框图；附图11低速(V < 10km)情况下系统仿真结果，图ll(a)为方向盘转角随时间变化，图ll(b)为操舵力矩随时间变化，图ll(c)为电动机输出转矩随时间变化，图ll(d)操 舵力矩对方向盘转角梯度； 附图12中速(V = 40km)情况下系统仿真结果，图12(a)为方向盘转角随时间变 化，图12(b)为操舵力矩随时间变化，图12(c)为电动机输出转矩随时间变化，图12(d)路 面阻力转矩随时间变化，图12(e)操舵力矩对路面阻力梯度； 附图13高速(V = 80km)情况下系统仿真结果，图13(a)为方向盘转角随时间变 化，图13(b)为操舵力矩随时间变化，图13(c)为电动机输出转矩随时间变化，图13(d)为 侧向加速度随时间变化，图13(e)为操舵力矩对侧向加速度梯度； 附图14高速(V = 120km)情况下系统仿真结果，图14(a)为方向盘转角随时间变 化，图14(b)为操舵力矩随时间变化，图14(c)为电动机输出转矩随时间变化，图14(d)为 侧向加速度随时间变化，图14(e)为操舵力矩对侧向加速度梯度。具体实施例方式本专利技术提供一种基于信息融合专家系统的助力控制方案，如附图6(虚框内)所 示，由被控系统(车辆)、传感器组(转矩本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于信息融合专家系统的电动助力转向系统控制方法，其特征在于：通过传感器测量车辆行驶数据，使用上述行驶数据信息，通过信息融合专家系统根据人机工程学知识以及统计的经验知识实时调整助力电动机转矩给定值以实现对驾驶员操作舵力矩的调整。

【技术特征摘要】
一种基于信息融合专家系统的电动助力转向系统控制方法，其特征在于通过传感器测量车辆行驶数据，使用上述行驶数据信息，通过信息融合专家系统根据人机工程学知识以及统计的经验知识实时调整助力电动机转矩给定值以实现对驾驶员操作舵力矩的调整。2. 如权利要求1所述的控制方法，其特征在于所述信息融合专家系统是黑板模型专 家系统，其包括信息获取与预处理模块、数据库、知识库、推理机构成。3. 如权利要求2所述的控制方法，其特征在于所述信息获取与预处理模块包括从传 感器获取的数据和经过计算方法处理成直接用于推理的数据。4. 如权利要求2所述的控制方法，其特征在于所述数据库的内容包括，来自信息获取 与预处理模块的工况数据、推理机产生的数据和推理机产生的目标数据。5. 如权利要求2所述的控制方法，其特征在于所述知...

【专利技术属性】
技术研发人员：张卫冬，余达太，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]