一种电动汽车电子驻车结构及其控制方法与流程

文档序号:17554486发布日期:2019-04-30 18:31阅读:295来源:国知局
一种电动汽车电子驻车结构及其控制方法与流程
本发明涉及电子制动系统,更具体的是,本发明涉及一种电动汽车电子驻车结构及其控制方法。
背景技术
:随着车辆的保有量的增加,车辆安全越来越成为研究的焦点。由于人们的粗心大意,在驻车时,往往忘记拉手刹,导致发生溜车现象,轻者发生财务损失,重则发生人员伤害,因此,现有车辆会安装有电子驻车结构,以免在驻车时,人们忘记拉手刹,电子驻车结构会自动工作,实现车辆的稳定驻车。而在电子驻车过程中,往往会发生驻车不稳定的现象,不能根据实时路况和车况对车辆进行有效驻车。技术实现要素:本发明的一个目的是设计开发一种电动汽车电子驻车结构,通过动力单元驱动所述第二垫板靠近或者远离所述第一垫板运动,实现电子驻车制动的开启和关闭,提高驻车安全性。本发明的另一个目的是设计开发一种电动汽车电子驻车结构的控制方法,能够采集驻车地路况和车况,并基于bp神经网络确定电子驻车结构的工作状态。本发明还能在电子驻车结构工作时,根据驻车地路况和车况,精确控制连接轴的旋转圈数,使得车辆驻车更加稳定,提高驻车安全性。本发明提供的技术方案为:一种电动汽车电子驻车结构,包括:承载部,其上可滑动设置有壳体,所述壳体一侧设置有卡钳,另一侧设置有缸体;第一垫板和第二垫板,其可相对滑动地安装在所述承载部上,且位于所述卡钳和缸体之间,所述第一垫板与所述卡钳连接,所述第二垫板与所述缸体接触;制动盘,其设置在所述第一垫板和第二垫板之间;活塞,其为杯状结构,设置在所述缸体内,且杯状底面一端与所述第二垫板连接;动力单元,其与所述活塞连接,用于驱动所述第二垫板靠近或者远离所述第一垫板运动。优选的是,所述动力单元包括:接触部,其轴向设置在所述活塞内,且远离所述活塞一侧轴心设置有内螺纹;连接轴,其一端设置有与所述内螺纹配合的外螺纹,并与所述接触部螺纹连接。另一端可旋转穿出所述缸体;电机,其设置在所述壳体另一侧,且输出端与所述连接轴连接,用于驱动所述连接轴旋转,进而驱动所述接触部沿所述连接轴轴向运动。优选的是,所述动力机构还包括:油孔,其设置在所述缸体上,且与所述缸体和活塞围成的密闭空间连通;液压油,其能够通过所述油孔在所述缸体和活塞围成的密闭空间内流动,用于驱动所述活塞带动所述第二垫板靠近或者远离所述第一垫板运动;手刹,其用于驱动所述液压油在所述缸体和活塞围成的密闭空间内流动。优选的是,所述第一垫板和第二垫板相对侧面设置有橡胶垫,所述制动盘设置在所述橡胶垫之间。优选的是,还包括:坡角传感器,用于检测驻车地路面与水平面的夹角;摩擦系数传感器,用于检测驻车地路面摩擦系数和橡胶垫的摩擦系数;重量传感器,用于检测车身重量;液压传感器,用于检测手刹状态;控制器,其与所述坡脚传感器、摩擦系数传感器、重量传感器、液压传感器和电机连接,用于接收所述坡脚传感器、摩擦系数传感器、重量传感器和液压传感器的检测数据,并控制所述电机工作。一种电动汽车电子驻车结构的控制方法,采集驻车地路况和车况,并基于bp神经网络确定电子驻车结构的工作状态,具体包括如下步骤:步骤一、按照采样周期,通过传感器测量驻车地路面坡度、路面摩擦系数、橡胶垫的摩擦系数、车身重量以及手刹状态;步骤二、确定三层bp神经网络的输入层神经元向量x={x1,x2,x3,x4,x5};其中,x1为驻车地路面坡度,x2为驻车地路面摩擦系数,x3为橡胶垫的摩擦系数,x4为车身重量,x5为手刹状态;其中,所述输入层神经元值为当x5为1时,手刹开启,当x5为0时,手刹未开启;步骤三、所述输入层向量映射到隐层,隐层的神经元为m个;步骤四、得到输出层神经元向量o={o1};其中,o1为电机的工作状态,所述输出层神经元值为当o1为1时,电机处于工作状态,当o1为0时,电机处于不工作状态。优选的是,当o1=1时,控制电机使得连接轴的旋转圈数满足:其中,n为连接轴的旋转圈数,为驻车地路面坡度,m为车身重量,ma为单位重量,d0为橡胶垫之间的初始距离,d为制动盘的厚度,e为自然对数的底数,ζ为驻车地路面摩擦系数,η为橡胶垫的摩擦系数,d为连接轴一端外螺纹的螺距。优选的是,所述驻车地路面坡度为:其中,为驻车地路面坡度,θ为驻车地路面与水平面的夹角。优选的是,所述隐层的神经元为3个。优选的是,所述隐层及所述输出层的激励函数均采用s型函数fj(x)=1/(1+e-x)。本发明所述的有益效果:(1)本发明设计开发的电动汽车电子驻车结构,通过动力单元驱动所述第二垫板靠近或者远离所述第一垫板运动,实现电子驻车制动的开启和关闭,提高驻车安全性。(2)本发明设计开发的电动汽车电子驻车结构的控制方法,能够采集驻车地路况和车况,并基于bp神经网络确定电子驻车结构的工作状态。还能在电子驻车结构工作时,根据驻车地路况和车况,精确控制连接轴的旋转圈数,使得车辆驻车更加稳定,提高驻车安全性。附图说明图1为本发明所述电动汽车电子驻车结构的结构示意图。具体实施方式下面结合附图对本发明做进一步的详细说明,以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。如图1所示,本发明提供的电动汽车电子驻车结构100包括:承载部110,其上安装有第二垫板111和第一垫板112以便向前和向后可移动以按压与车辆的车轮一起旋转的制动盘d;壳体120,其可滑动地安装在承载部110上并设置有缸体123,活塞121被安装在缸体123中以通过液压油压力而向前和向后移动,在缸体上设置有油孔124,其与活塞121和缸体123围成的密闭空间连通,手刹用于驱动液压油在缸体和活塞围成的密闭空间内流动;动力单元130,其与活塞121连接,用于驱动第二垫板111靠近或者远离第一垫板112运动,进而与制动盘d接触,实现制动。第二垫板111和第一垫板112由布置成与活塞121连接的第二垫板111和布置成与壳体120的卡钳122连接的第一垫板112组成。该第二垫板111和第一垫板112被安装在固定到车身的承载部110上,以便能够朝向制动盘d的相对侧表面前后移动。另外,橡胶垫垫113被附接到面对制动盘d的垫板111和112中的每一个的一个表面。壳体120可滑动地被安装到承载部110上。更特别地,壳体120包括:在其后部的缸体123,其中安装有动力单元130并容置有活塞121以便向前和向后可移动;以及在其前部的卡钳122,其形成为向下弯曲以致动第一垫板112。卡钳122和缸体123一体形成。活塞121被设置成具有杯状内部的圆柱状并被插入缸体123中以便可滑动。活塞121通过液压油压力或接收制动单元140的旋转力将第二垫板111压向制动盘d。因此,当用于制动的液压油压力被施加到缸体123的内部时,活塞121前进带动第二垫板111压向制动盘d,壳体120通过反作用力在与活塞121相对的方向上操作,并且卡钳122将第一垫板112压向制动盘d,从而执行制动。动力单元130包括由电机141和减速器142构成的制动单元140,轴向设置在活塞121内的接触部131,且远离活塞121一侧轴心设置有内螺纹,靠近活塞121一端与活塞121接触;连接轴135,其一端设置有与内螺纹配合的外螺纹,并与接触部131螺纹连接,另一端可旋转穿出缸体123。电机141的输出端与连接轴135连接,用于驱动连接轴135旋转,进而驱动接触部131沿连接轴135轴向运动,进而控制活塞121的运动。接触部131在有限的旋转状态下被设置在活塞121中并且与连接轴135螺纹连接。接触部131包括:头部132,其被设置成与活塞121内部底面接触;以及联接部分133,其从头部132延伸并在其内部轴心形成有内螺纹以与连接轴135的外螺纹连接。接触部131用于根据连接轴135的旋转向前和向后移动并且加压和释放活塞121。连接轴135包括:轴部136,其穿过壳体120的后部(即缸体123)并且通过接收电机141的旋转力而旋转;以及凸缘部分137,其在径向方向上从轴部136延伸。轴部136通过穿过缸体123的后侧被可旋转地安装在缸体123上,并且其另一端部被设置在活塞121中。此时,穿过缸体123的轴部136的一侧连接到减速器142的输出轴并且接收电机141的旋转力。本发明中,还包括:坡角传感器,用于检测驻车地路面与水平面的夹角;摩擦系数传感器,用于检测驻车地路面摩擦系数和橡胶垫的摩擦系数;重量传感器,用于检测车身重量;液压传感器,用于检测手刹状态;控制器,其与所述坡脚传感器、摩擦系数传感器、重量传感器、液压传感器和电机连接,用于接收所述坡脚传感器、摩擦系数传感器、重量传感器和液压传感器的检测数据,并控制所述电机工作。通过以上配置,电子驻车结构100在驻车操作模式为:1、当通过手刹操作时,驱动液压油在缸体和活塞围成的密闭空间内流动,进而驱动活塞121进而带动第二垫板111压向制动盘d,壳体120通过反作用力在与活塞121相对的方向上操作,并且卡钳122将第一垫板112压向制动盘d,从而执行制动。2、还可以通过制动单元140接收动力并且使连接轴135旋转,使得接触部131按压活塞121。因此,活塞121带动第二垫板111并且使摩擦垫113与制动盘d紧密接触,而壳体120通过反作用力在与活塞121相对的方向上操作,并且卡钳122将第一垫板112压向制动盘d,从而执行制动。本发明设计开发的电动汽车电子驻车结构,通过动力单元驱动所述第二垫板靠近或者远离所述第一垫板运动,实现电子驻车制动的开启和关闭,提高驻车安全性。本发明还提供一种电动汽车电子驻车结构的控制方法,采集驻车地路况和车况,并基于bp神经网络确定电子驻车结构的工作状态,具体包括如下步骤:步骤一、建立bp神经网络模型。bp模型上各层次的神经元之间形成全互连连接,各层次内的神经元之间没有连接,输入层神经元的输出与输入相同,即oi=xi。中间隐含层和输出层的神经元的操作特性为opj=fj(netpj)其中p表示当前的输入样本,ωji为从神经元i到神经元j的连接权值,opi为神经元j的当前输入,opj为其输出;fj为非线性可微非递减函数,一般取为s型函数,即fj(x)=1/(1+e-x)。本发明采用的bp网络体系结构由三层组成,第一层为输入层,共n个节点,对应了表示设备工作状态的n个检测信号,这些信号参数由数据预处理模块给出;第二层为隐层,共m个节点,由网络的训练过程以自适应的方式确定;第三层为输出层,共p个节点,由系统实际需要输出的响应确定。该网络的数学模型为:输入向量:x=(x1,x2,...,xn)t中间层向量:y=(y1,y2,...,ym)t输出向量:o=(o1,o2,...,op)t本发明中,输入层节点数为n=5,输出层节点数为p=1,隐藏层节点数m=3。输入层5个参数分别表示为:x1为驻车地路面坡度,x2为驻车地路面摩擦系数,x3为橡胶垫的摩擦系数,x4为车身重量,x5为手刹状态;其中,所述输入层神经元值为当x5为1时,手刹开启,当x5为0时,手刹未开启;输出层1个参数表示为:o1为电机的工作状态,所述输出层神经元值为当o1为1时,电机处于工作状态,当o1为0时,电机处于不工作状态。步骤二、进行bp神经网络的训练。建立好bp神经网络节点模型后,即可进行bp神经网络的训练。根据产品的历史经验数据获取训练的样本,并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值,隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值。(1)训练方法各子网采用单独训练的方法;训练时,首先要提供一组训练样本,其中的每一个样本由输入样本和理想输出对组成,当网络的所有实际输出与其理想输出一致时,表明训练结束;否则,通过修正权值,使网络的理想输出与实际输出一致;各子网训练时的输出样本如表1所示。表1网络训练用的输出样本(2)训练算法bp网络采用误差反向传播(backwardpropagation)算法进行训练,其步骤可归纳如下:第一步:选定一结构合理的网络,设置所有节点阈值和连接权值的初值。第二步:对每个输入样本作如下计算:(a)前向计算:对l层的j单元式中,为第n次计算时l层的j单元信息加权和,为l层的j单元与前一层(即l-1层)的单元i之间的连接权值,为前一层(即l-1层,节点数为nl-1)的单元i送来的工作信号;i=0时,令为l层的j单元的阈值。若单元j的激活函数为sigmoid函数,则且若神经元j属于第一隐层(l=1),则有若神经元j属于输出层(l=l),则有且ej(n)=xj(n)-oj(n);(b)反向计算误差:对于输出单元对隐单元(c)修正权值:η为学习速率。第三步:输入新的样本或新一周期样本,直到网络收敛,在训练时各周期中样本的输入顺序要重新随机排序。bp算法采用梯度下降法求非线性函数极值,存在陷入局部极小以及收敛速度慢等问题。更为有效的一种算法是levenberg-marquardt优化算法,它使得网络学习时间更短,能有效地抑制网络陷于局部极小。其权值调整率选为δω=(jtj+μi)-1jte其中j为误差对权值微分的雅可比(jacobian)矩阵,i为输入向量,e为误差向量,变量μ是一个自适应调整的标量,用来确定学习是根据牛顿法还是梯度法来完成。在系统设计时,系统模型是一个仅经过初始化了的网络,权值需要根据在使用过程中获得的数据样本进行学习调整,为此设计了系统的自学习功能。在指定了学习样本及数量的情况下,系统可以进行自学习,以不断完善网络性能。当o1=1时,控制电机使得连接轴的旋转圈数满足:其中,n为连接轴的旋转圈数,为驻车地路面坡度,m为车身重量,ma为单位重量,d0为橡胶垫之间的初始距离,d为制动盘的厚度,e为自然对数的底数,ζ为驻车地路面摩擦系数,η为橡胶垫的摩擦系数,d为连接轴一端外螺纹的螺距。驻车地路面坡度为:其中,为驻车地路面坡度,θ为驻车地路面与水平面的夹角。下面结合具体的实施例进一步的对本发明提供的对电子驻车结构的控制方法进行说明。取十组不同车况和路况进行试验,具体数据如表2所示。表2试验数据序号坡脚路面摩擦系数橡胶垫摩擦系数车身重量手刹状态11°1.11.32000kg未使用22°1.21.42300kg未使用33°1.11.52500kg未使用44°1.31.52200kg未使用55°1.41.52400kg未使用66°0.91.42600kg未使用77°1.21.32800kg未使用88°1.61.52500kg使用99°1.41.42400kg未使用1010°1.51.52500kg未使用采用本发明提供的对电子驻车结构的控制方法进行控制,具体结果如表3所示。表3试验结果如表2和表3可知,采用本发明提供的对电子驻车结构的控制方法进行控制,车辆可以实现稳定驻车,说明本发明提供的电子驻车结构的控制方法是合理的。本发明设计开发的电动汽车电子驻车结构的控制方法,能够采集驻车地路况和车况,并基于bp神经网络确定电子驻车结构的工作状态。还能在电子驻车结构工作时,根据驻车地路况和车况,精确控制连接轴的旋转圈数,使得车辆驻车更加稳定,提高驻车安全性。尽管本发明的实施方案已公开如上,但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用,它完全可以被适用于各种适合本发明的领域,对于熟悉本领域的人员而言,可容易地实现另外的修改,因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下,本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。当前第1页12
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