车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习方法及装置，所述方法包括：在车身闭合系统的预设自适应学习区域中，将车身闭合系统的运行位置进行分段，计算除第一分段之外的每一个分段与其前一个分段的机械特性差值，并将该机械特性差值存储到存储器中，当车身闭合系统再次运行到所述预设自适应学习区域时，根据所述存储器中存储的机械特性差值重建对应分段的运行特性曲线。所述装置包括：分段模块、计算模块、重建模块和存储器。本发明专利技术节省了存储器空间，提高了代码效率，省去了针对电压、温度等引起的复杂修正补偿问题，实现了车身闭合系统在环境状态和装置老化等多种变量和扰动作用下均能可靠安全地工作。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及汽车电子领域，特别涉及车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习方法及装置。
技术介绍
车身闭合系统是指电动门窗、天窗和后背门，在车身闭合系统的关闭过程中需要进行防夹控制，其中，防夹是指在电动门窗、天窗和后背门在闭合的过程中夹住物体并达到一定力度后，让电动门窗、天窗和后背门自动停止或反转，用以防止乘员尤其是儿童被夹伤。在车身闭合系统的整个生命运行周期中，电动门窗、天窗和后背门的机械参数及 电气参数会随着时间变化(变形、老化和磨损等)以及环境状态(温度、电压和湿度等)改变，从而改变电动门窗、天窗和后背门的运行特性，即电动门窗、天窗和后背门的机械特性值会发生改变，这直接影响了判断防夹的准确性，从而导致误防夹或不防夹的事件发生。为了避免误防夹或不防夹的事件发生，在防夹算法的设计过程中，需要自适应学习天窗、门窗和后背门的运行特性，以尽量避免时间及环境等因素的影响，提高防夹判断的准确性。目前，现有技术中的自适应学习方法有如下两种I、将环境状态和装置老化等不同条件下的多条运行特性曲线存储在存储器中，发生防夹事件时，选择存储器中存储的与当前运行环境最接近的一条运行特性曲线进行防夹判断。但是，同时存储多条运行特性曲线本身就会占用大量的存储空间，而且不仅如此，由于环境状态和装置老化等因素在不断变化，还需要对储存的每条特性曲线随时更新，所以此种方法会占用大量的系统资源，且代码效率也很低。2、首先存储一条天窗、门窗和后背门正常的运行特性曲线，然后通过查找大量实验获得门窗、天窗和后背门在各种环境、状态下的特性曲线补偿表，根据该补偿表对当前状态下运行特性曲线对应的机械特性值进行补偿修正，并利用补偿修正后的机械特性值判断防夹。在此种方法中，虽然只存储一条运行特性曲线，不会占用大量存储空间，但是，标定不同环境状态下的修正补偿量很困难，不仅工作量大、占用系统资源，而且极不稳定，在补偿修正的过程中还会出现标定误差，导致得到的机械特性值准确率低，从而影响判断防夹的准确性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习方法及装置，以解决现有技术中出现的在学习运行特性曲线的过程中占用大量系统资源并且准确率低的问题。一方面，本专利技术提供一种车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习方法，包括在所述车身闭合系统的预设自适应学习区域中，将所述车身闭合系统的运行位置进行分段，得到N个分段，其中，N > 2，且N为自然数； 对所述N个分段中除第一分段之外的每一个分段做如下处理当所述车身闭合系统运行到所述预设自适应学习区域时，计算第k段与第k-Ι段的机械特性平均值之差，作为第k段的机械特性差值，并将所述机械特性差值存储到存储器中，其中，2彡k彡N，且k为自然数；当所述车身闭合系统再次运行到所述预设自适应学习区域时，根据所述存储器中存储的第k段的机械特性差值重建第k段的运行特性曲线。另一方面，本专利技术还提供一种车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习装置，包括分段模块，用于在所述车身闭合系统的预设自适应学习区域中，将所述车身闭合系统的运行位置进行分段，得到N个分段，其中，N > 2，且N为自然数；计算模块，用于对所述N个分段中除第一分段之外的每一个分段做如下处理当所述车身闭合系统运行到所述预设自适应学习区域时，计算第k段与第k-Ι段的机械特性平均值之差，作为第k段的机械特性差值，并将所述机械特性差值存储到存储器中，其中，2彡k彡N,且k为自然数；重建模块，用于当所述车身闭合系统再次运行到所述预设自适应学习区域时，根据所述存储器中存储的第k段的机械特性差值重建第k段的运行特性曲线；存储器，用于存储所述机械特性差值。实施本专利技术的车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习方法及装置，具有如下有益效果通过预先在存储器中存储两个分段之间的机械特性差值，然后当车身闭合系统再次运行到预设自适应学习区域时，根据所述机械特性差值重建与之对应的分段的运行特性曲线。上述存储机械特性差值的方法避免了在环境状态和装置老化等条件不断变化的情况下对车身闭合系统的影响。而且，不同于现有技术中的方法I和方法2，本专利技术节省了存储器空间，提高了代码效率，省去了针对电压、温度等引起的复杂修正补偿问题，实现了车身闭合系统在环境状态和装置老化等多种变量和扰动作用下均能可靠安全地工作。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图I为本专利技术的一种车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习方法的流程图；图2为本专利技术的更新机械特性差值的实施例I ;图3为本专利技术的更新机械特性差值的实施例2 ；图4为图I中所述的重建第k段的运行特性曲线的实施例I ;图5为图I中所述的重建第k段的运行特性曲线的实施例2 ；图6为图I中所述的重建第k段的运行特性曲线的实施例3 ；图7为本专利技术的一 种车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习装置的实施例1;图8为本专利技术的一种车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习装置的实施例2；图9为本专利技术的一种车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习装置中重建模块的结构示意图。具体实施例方式下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术的保护范围。首先需要说明的是，在本专利技术实施例中，预设自适应学习区域是指车身闭合系统实现防夹功能、并且需要自适应学习自身运行特性的区域。该区域可以根据实际情况进行预先设置，本专利技术并不对该区域的大小做任何限定。接下来参考图1，图I为本专利技术的一种车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习方法的流程图，如图所示，所述方法包括S10，在车身闭合系统的预设自适应学习区域中，将车身闭合系统的运行位置进行分段，得到N个分段，其中，NS 2，且N为自然数。N的大小可以根据实际情况而定，但在本专利技术实施例中，分段越多，即N越大，则自适应学习的效果越好。接下来对所述N个分段中除第一分段之外的每一个分段做如下处理Sll,当车身闭合系统运行到所述预设自适应学习区域时，计算第k段与第k-Ι段的机械特性平均值之差，作为第k段的机械特性差值，并将所述机械特性差值存储到存储器中，其中，2彡k彡N，且k为自然数。具体地，对于所述N个分段中的每一个分段，所述机械特性平均值的计算方法(图中未示出)包括接收车身闭合系统实时采集的所述分段中每个运行位置上对应的物理参数，其中，所述物理参数包括车身闭合系统中电机的转速和运行位置、车身闭合系统的电压、车速信号和环境温度，电机转速及运行位置由设置在电机上的霍尔传感器实时采集，电压、车速信号和环境温度分别由车身闭合系统中的电压采集电路、车速采集电路和温度采集电路实时采集。通过所述物理参数得到所述分段中每个运行位置的机械特性值，根据所述机械特性值计算所述分段的机械特性平均值。需要说明的是，机械特性值是用来表示车身闭合本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习方法，其特征在于，包括：在所述车身闭合系统的预设自适应学习区域中，将所述车身闭合系统的运行位置进行分段，得到N个分段，其中，N≥2，且N为自然数；对所述N个分段中除第一分段之外的每一个分段做如下处理：当所述车身闭合系统运行到所述预设自适应学习区域时，计算第k段与第k？1段的机械特性平均值之差，作为第k段的机械特性差值，并将所述机械特性差值存储到存储器中，其中，2≤k≤N，且k为自然数；当所述车身闭合系统再次运行到所述预设自适应学习区域时，根据所述存储器中存储的第k段的机械特性差值重建第k段的运行特性曲线。

【技术特征摘要】
1.一种车身闭合系统的运行特性曲线的自适应学习方法，其特征在于，包括 在所述车身闭合系统的预设自适应学习区域中，将所述车身闭合系统的运行位置进行分段，得到N个分段，其中，N32，且N为自然数； 对所述N个分段中除第一分段之外的每一个分段做如下处理 当所述车身闭合系统运行到所述预设自适应学习区域时，计算第k段与第k-Ι段的机械特性平均值之差，作为第k段的机械特性差值，并将所述机械特性差值存储到存储器中，其中，2彡k彡N，且k为自然数； 当所述车身闭合系统再次运行到所述预设自适应学习区域时，根据所述存储器中存储的第k段的机械特性差值重建第k段的运行特性曲线。2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，当所述车身闭合系统再次运行到所述预设自适应学习区域时，所述方法还包括 计算第k段与第k-Ι段实际的机械特性平均值之差，作为第k段实际的机械特性差值；判断第k段实际的机械特性差值与所述存储器中存储的第k段的机械特性差值之差的绝对值是否大于第一预设阈值， 当判断为大于第一预设阈值时，用所述存储器中存储的第k段的机械特性差值与所述第一预设阈值之和更新所述存储器中存储的第k段的机械特性差值，或者，用所述存储器中存储的第k段的机械特性差值与所述第一预设阈值之差更新所述存储器中存储的第k段的机械特性差值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述车身闭合系统再次运行到所述预设自适应学习区域时，所述方法还包括 将所述第一分段实际的机械特性平均值与所述存储器中存储的第k段及其前面每一个分段的机械特性差值进行累加，得到第k段的机械特性差值累加值； 将第k段实际的机械特性平均值与所述机械特性差值累加值相减，判断相减结果的绝对值是否大于第二预设阈值， 当判断为大于第二预设阈值时，用所述存储器中存储的第k段的机械特性差值与所述第一预设阈值之和更新所述存储器中存储的第k段的机械特性差值，或者，用所述存储器中存储的第k段的机械特性差值与所述第一预设阈值之差更新所述存储器中存储的第k段的机械特性差值。4.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，当k=2时，所述根据存储器中存储的第k段的机械特性差值重建第k段的运行特性曲线具体包括 将所述第一分段实际的机械特性平均值与所述存储器中存储的第k段的机械特性差值相加，相加后的值即为第k段的重建机械特性值，并根据所述重建机械特性值重建第k段的运行特性曲线。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当2< k < N时，所述根据存储器中存储的第k段的机械特性差值重建第k段的运行特性曲线具体包括 计算第k-Ι段与第k-2段实际的机械特性平均值之差，作为第k-Ι段实际的机械特性差值; 判断第k-Ι段实际的机械特性差值与所述存储器中存储的第k-Ι段的机械特性差值之差是否大于第三预设阈值，当判断为大于第三预设阈值时，则第k段的重建机械特性值为第k-Ι段的重建机械特性值与所述存储器中存储的第k段的机械特性差值相加的值，并根据所述重建机械特性值重建第k段的运行特性曲线； 当判断为小于第三预设阈值时，则第k段的重建机械特性值为第k-Ι段实际的机械特性平均值与所述存储器中存储的第k段的机械特性差值相加的值，并根据所述重建机械特性值重建第k段的运行特性曲线。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当2< k < N时，所述根据存储器中存储的第k段的机械特性差值重建第k段的运行特性曲线具体包括 将所述第一分段实际的机械特性平均值与所述存储器中存储的第k-Ι段及其前面每一个分段的机械特性差值进行累加，得到第k-Ι段的机械特性差值累加值； 判断第k-Ι段实际的机械特性平均值与第k-Ι段的机械特性差值累加值之差是否大于第四预设阈值， 当判断为大于第四预设阈值时，则第k段的重建机械特性值为第k-Ι段的机械特性差值累加值、所述存储器中存储的第k段的机械特性差值以及所述第四预设阈值相加的值，并根据所述重建机械特性值重建第k段的运行特性曲线； 当判断为小于第四预设阈值时，则第k段的重建机械特性值为第k-Ι段实际的机械特性平均值与所述存储器中存储的第k段的机械特性差值相加的值，并根据所述重建机械特性值重建第k段的运行特性曲线。7.根据权利要求1-6任意一项所述的方法,其特征在于，对于所述N个分段中的每一个分段，所述机械特性平均值的计算方法包括 接收所述车身闭...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾晟，颜丽娟，王锋，
申请(专利权)人：北京经纬恒润科技有限公司，
类型：发明
国别省市：