电动助力车力矩传感器信号处理算法的制作方法

技术特征：

1.一种电动助力车力矩传感器信号处理算法，其特征在于，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。

2.根据权利要求1所述的一种电动助力车力矩传感器信号处理算法，其特征在于，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。

3.根据权利要求1所述的一种电动助力车力矩传感器信号处理算法，其特征在于，步骤(2)所述的脚踏力矩电压Torque_Real为：

$Torque\_\mathrm{Re}al=\frac{Torque\_Sample}{\sin (2\mathrm{\θ}-\frac{\mathrm{\π}}{2})+1}$

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。

4.根据权利要求1所述的一种电动助力车力矩传感器信号处理算法，其特征在于，步骤(2)所述的脚踏力矩电压Torque_Real为：

$Torque\_\mathrm{Re}al\left(n\right)=\left\{\begin{array}{c}Torque\_Sample\left(n\right)*(1-0.005)+Torque\_\mathrm{Re}al(n-1)*0.05,\\ if(Torque\_Sample(n)\>Torque\_\mathrm{Re}al(n-1))\\ Torque\_Sample\left(n\right)*(1-0.995)+Torque\_\mathrm{Re}al(n-1)*0.995,\\ if(Torque\_Sample(n)\≤Torque\_\mathrm{Re}al(n-1))\end{array}\right.$

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。

5.根据权利要求1所述的一种电动助力车力矩传感器信号处理算法，其特征在于，步骤(3)所述的踏频信号T_f为：

$T_f=\frac{N_f}{M_f}$

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。

6.根据权利要求1所述的一种电动助力车力矩传感器信号处理算法，其特征在于，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。

7.根据权利要求1所述的一种电动助力车力矩传感器信号处理算法，其特征在于，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。