电动助力车力矩传感器信号处理算法的制作方法

本发明属于传感器信号处理领域，具体涉及到一种力矩传感器的信号处理算法。

背景技术：

随着近年人民生活水平的提高，电动助力车(Pedelec)已经不仅仅是一种代步工具，而是被越来越多的人用作休闲健身的体育器材。而作为休闲健身之用的电动助力车，必须具备良好的骑行舒适感和适当的体能锻炼效果，因此目前在国内和国外的高端的电动助力车上，都配备了力矩传感器(Torque Sensor)，其功能是根据骑行者脚踏力量的大小来决定电机输出功率的大小。一般情况下，脚踏力量越大，代表着骑行者需要更快的车速，这时电机输出的功率也应该相应地加大，从而不让骑行者付出太多的能量消耗。反之，脚踏力量越小，电机的输出功率也越小。完美的电机控制算法应该达到车辆的平稳性和反应速度的平衡，即脚踏一用力，车子立即启动；脚踏一停止，电机立即断电；骑行过程中脚踏加力，电机的出力线性增加，既不会让骑行者感觉动力不足，又不会由于电机出力过大让骑行者有空踩的感觉；骑行过程中脚踏减力，电机也要及时减小输出，能够让整车速度及时下降，以节省电力。这就需要设计一套完整的信号处理以及电机控制算法。

目前电动助力车上配备的力矩传感器根据其安装位置的不同，大致有以下几种：脚踏中轴五通力矩传感器，后轮轴钩爪力矩传感器，脚踏板压力传感器，链条张力传感器等等。但是其输出力矩信号都是类似于图1所示。

图1为骑行者踏力恒定且踏频恒定的理想状态下脚踏一周时力矩传感器输出电压信号波形。此图中力矩零点为1.0V，满值为4.0V，当右脚脚踏板位于最下方时，我们定义此时的曲柄角度为0度，当右脚脚踏板位于最上方时，我们定义此时的曲柄角度为180度，如图2所示。从图1可以看出当曲柄位于0度和180度的位置的时候，力矩信号为0，因为此时踏力方向为垂直于地面的方向，踏力全部被轴抵消，没有分量被传递到链盘上；当曲柄位于90度的时候，也就是左脚踏板位于最前部的时候，左脚踏力被全部传递到链盘上，此时接收到的力矩信号达到峰值；当曲柄位于270度的时候，也就是右脚踏板位于最前部的时候，右脚踏力被全部传递到链盘上，此时接收到的力矩信号也达到峰值。

由此可见，如果电机输出转矩直接和脚踏力矩信号成正比的话，就会造成一圈内两个周期的转矩很大的波动，造成电机驱动力忽大忽小，车辆向前一冲一放，这会严重影响骑行的舒适感。因此如何正确地对力矩信号进行处理，是力矩型电动助力车能否获得良好的用户体验的一项关键技术。

技术实现要素：

发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明公开了一种电动助力车力矩传感器信号处理算法，该算法通过对脚踏力矩传感器的电压信号进行处理，用处理过的力矩电压信号驱动电机，可以实现车辆的平稳性和反应速度的平衡。

技术方案：一种电动助力车力矩传感器信号处理算法，包括如下步骤：

(1)力矩零点T₀自标定；(2)还原脚踏力矩电压Torque_Real；(3)提取踏频信号；(4)得到处理后的力矩信号。

具体地，步骤(1)所述的力矩零点自标定包括如下步骤：

(11)在系统通电信号稳定后对力矩传感器的电压进行1秒钟的持续采样，并计算统计均值

(12)如果则力矩零点T₀为且为可靠零点，结束力矩零点自标定；其中[T_min,T_max]为厂家标称的力矩零点范围；

(13)如果则力矩零点为不可靠零点，暂时认为力矩零点T₀为继续对力矩传感器的电压进行采样；

(14)当力矩零点为不可靠零点时，如果连续3秒内力矩传感器电压的采样值波动范围小于±0.1V，计算统计均值则力矩零点T₀为结束力矩零点自标定。

当电动助力车配备脚踏角度传感器时，步骤(2)所述的脚踏力矩电压Torque_Real为：

其中Torque_Real为是真实可用来计算电机输出的力矩电压，Torque_Sample是采样到的力矩电压，θ为脚踏角度传感器的输出角度，弧度单位，0度起点定义与图2一致。

当电动助力车没有配备脚踏角度传感器时，步骤(2)所述的脚踏力矩电压Torque_Real为：

其中Torque_Real(n)表示在n时刻的脚踏力矩电压Torque_Real，Torque_Sample(n)表示n时刻采样到的力矩电压，Torque_Real(0)＝0。

当电动助力车配备有脚踏速度传感器时，步骤(3)所述的踏频信号T_f为：

其中，N_f为脚踏速度传感器每秒接收到的脉冲数，M_f为脚踏一圈时脚踏速度传感器接收到的脉冲数。

当电动助力车没有配备有脚踏速度传感器时，步骤(3)所述的踏频信号T_f为原始的力矩采样信号Torque_Sample(n)快速傅里叶变换T_FFT(k)的基频分量。

步骤(4)所述的处理后的力矩信号Torque为：

Torque＝Torque_Real*k_comp

其中Torque_Real为步骤(2)还原的脚踏力矩电压，补偿系数k_comp计算公式如下：T_f为步骤(3)提取的踏频信号。

有益效果：本发明公开的电动助力车力矩传感器信号处理算法，具有以下优点：1、当力矩零点不可靠时，在运行过程中重新标定力矩零点，使系统的判断更加稳定；2、在还原脚踏力矩电压时，对于信号上升和下降的过程采用不同的滤波系数，达到响应及时，骑行平顺的目的；3、在没有脚踏速度传感器的情况下，利用快速傅里叶变化提取离散力矩信号的基频作为踏频，可以有效模拟出踏频信号；4、本发明公开的算法处理过的力矩信号，可以实现车辆的平稳性和反应速度的平衡，具有舒适的骑行体验感。

附图说明

图1是脚踏一圈力矩信号波形图；

图2是曲柄角度示意图；

图3是本发明算法的流程图；

图4是本发明中力矩零点自标定流程图；

图5是非等同系数一阶滤波算法流程图；

图6是非等同系数一阶低通滤波的前后信号对比。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明。

如图3所示，一种电动助力车力矩传感器信号处理算法，包括如下步骤：

(1)力矩零点T₀自标定；

力矩传感器的生产厂家一般都会在产品说明书上标明力矩信号的零点范围，但是由于种种原因，比如安装工艺，温度漂移等，实际在整车上安装完成的产品的一致性并非很好，也不是严格符合产品说明。这时就需要控制器对力矩传感器的零点电压重新标定，一般要求用户在开机时保持两侧踏板自由状态，无外部压力，控制器系统通电信号稳定后对力矩传感器的电压进行1秒钟的持续采样，并计算统计均值如果在厂家标定的力矩零点范围[T_min,T_max]之内，则认为此值为可靠零点，整个过程中一直使用此值作为力矩零点，即如果超出了厂家标定的力矩零点范围，则暂时将作为力矩零点，但同时标记为不可靠零点，不可靠的原因有可能是开机时脚踏板上有压力所致，所以还需要在运行过程中重新修正零点。当力矩传感器的电压连续3秒以上波动范围小于±0.1V时，重新标定此时间段内的力矩电压统计均值为力矩零点T₀，因为在正常人力踩踏过程中，会是如图1所示的波形信号，不可能是一成不变的电压信号，可以认为这3秒内没有人力在踩踏，所以将此值设为零点是比较合理的处理方法。图4为力矩零点自标定算法的流程图。

获取到力矩零点后，对力矩电压的采样和还原都是基于此力矩零点。

(2)还原脚踏力矩电压Torque_Real；

对于直接配备脚踏角度传感器的车子，真实的脚踏力矩大小可以无失真地还原，即：

其中Torque_Real为是真实的可用来计算电机输出的力矩电压，Torque_Sample是采样到的力矩电压，θ为脚踏角度传感器的输出角度，弧度单位，0度起点定义与图2一致。

但是大部分助力车没有配备脚踏角度传感器，可以对力矩电压进行低通滤波来近似，本实施例采用简单易于单片机实现的一阶低通滤波法：

Torque_Real(n)＝Torque_Sample(n)*(1-a)+Torque_Real(n-1)*a

其中Torque_Real(n)表示在n时刻的脚踏力矩电压Torque_Real，Torque_Sample(n)表示n时刻采样到的力矩电压，a为滤波系数，0≤a≤1，a越接近于0，信号变化速度越快，a越接近于1，信号变化速度越慢。由于骑行者希望力矩增加时电机能够迅速增加功率输出，而力矩信号减小时不要马上减小输出，其实类似于检测力矩信号在一圈中的峰值，但是与峰值检测不同的是，力矩信号减小时也会对输出有影响，电机功率要慢慢减小。因此本发明在处理力矩信号时对于信号增加和减小时要采用不同的滤波系数a，图5为此算法流程图。

本实施例中脚踏力矩电压Torque_Real为：

其中Torque_Real(n)表示在n时刻的脚踏力矩电压Torque_Real，Torque_Sample(n)表示n时刻采样到的力矩电压，Torque_Real(0)＝0。

此处信号上升时的滤波系数a为0.05，实际计算的信号基本上和最新采样到的信号一致。信号下降时的滤波系数为0.995，实际计算的信号变化就非常缓慢，不随着采样信号的变化而产生迅速的变化。如图6所示，浅色线为原始力矩信号，黑色线为经过一阶低通滤波后的力矩信号，可以看出经过滤波后的信号比原始稳定了许多，又对上升信号有着足够快的反应速度。

(3)提取踏频信号；

对于直接配备脚踏速度传感器的助力车，踏频信号T_f可以很容易地得到，即：

其中，N_f为脚踏速度传感器每秒接收到的脉冲数，M_f为脚踏一圈时脚踏速度传感器接收到的脉冲数。

对于没有配备脚踏速度传感器的助力车，需要从原始的力矩采样信号Torque_Sample(n)中提取出踏频信号，通常采用离散信号的快速傅里叶变换(FFT)，获取其基频分量作为踏频信号T_f。

Torque_Sample(n)的快速傅里叶变换T_FFT(k)为：

其中N为采样点个数，则踏频信号T_f为T_FFT(k)的基频分量。

(4)得到处理后的力矩信号。

踏频信号是用于对上一步低通滤波后的力矩信号进行补偿用的，在人的做功一定的条件下，通常踏频越快，力矩信号越小，因此需要对力矩信号乘以补偿系数，踏频越快，补偿系数越大。

处理后的力矩信号Torque为：

Torque＝Torque_Real*k_comp

补偿系数k_comp计算公式如下：

其中T_f的单位为Hz，当踏频为0Hz时，车辆刚起步，补偿系数k_comp＝1；当车速加快，脚踏越来越使不上太大的力，力矩信号变小，需要提高补偿系数；当踏频为0.5Hz，即脚踏一圈需要2秒时，k_comp＝2，随着踏频的加快，补偿系数越来越大，提供更轻松的高速骑行感觉。

处理后的力矩信号Torque可以直接利用PID闭环控制算法去控制电机的相电流，而电机的相电流在未饱和的情况下和电机的输出扭矩是成正比的，这样就实现了由人的踏力力矩到电机输出转矩的完整的控制过程。