[发明专利]电机控制方法及系统、车辆

权利要求书

1.一种电机控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集电机的实际转速；

利用遗传算法迭代得到目标行为树；其中，所述遗传算法的适应度函数根据目标转速与所述实际转速之间的差值确定；

利用与所述目标行为树对应的模糊控制规则对转速差值和转速差值的变化率进行模糊推理，得到PID控制参数的调整值；

根据所述调整值更新所述PID控制参数，并利用更新后的PID控制参数控制所述电机。

2.如权利要求1所述的电机控制方法，其特征在于，所述遗传算法的适应度函数根据目标转速与所述实际转速之间的差值确定，具体包括：

所述遗传算法的适应度函数根据目标转速与所述实际转速之间的差值、PID控制的性能指标以及行为树的复杂度确定。

3.如权利要求2所述的电机控制方法，其特征在于，所述电机控制方法还包括：

根据超调量和调节时间确定PID控制的性能指标；和/或，

根据行为树中的节点类型以及不同节点类型的节点数量确定所述行为树的复杂度。

4.如权利要求1所述的电机控制方法，其特征在于，所述电机控制方法还包括：在利用遗传算法进行迭代的过程中，采用上下文无关文法描述行为树。

5.如权利要求1-4中任一项所述的电机控制方法，其特征在于，所述电机控制方法还包括：根据行为树建立模糊控制规则；

其中，所述模糊控制规则中，行为树的第一条件节点与转速差值相对应，行为树的第二条件节点与转速差值的变化率相对应，行为树的第一行为节点与比例控制参数的调整值相对应，行为树的第二行为节点与积分控制参数的调整值相对应，行为树的第三行为节点与微分控制参数的调整值相对应。

6.一种电机控制系统，其特征在于，包括：

转速采集模块，用于采集电机的实际转速；

遗传迭代模块，用于利用遗传算法迭代得到目标行为树；其中，所述遗传算法的适应度函数根据目标转速与所述实际转速之间的差值确定；

模糊推理模块，用于利用与所述目标行为树对应的模糊控制规则对转速差值和转速差值的变化率进行模糊推理，得到PID控制参数的调整值；

电机控制模块，用于根据所述调整值更新所述PID控制参数，并利用更新后的PID控制参数控制所述电机。

7.如权利要求6所述的电机控制系统，其特征在于，所述遗传迭代模块具体用于根据目标转速与所述实际转速之间的差值、PID控制的性能指标以及行为树的复杂度确定适应度函数。

8.如权利要求7所述的电机控制系统，其特征在于，所述电机控制系统还包括：

性能指标确定模块，用于根据超调量和调节时间确定PID控制的性能指标；和/或，

复杂度确定模块，用于根据行为树中的节点类型以及不同节点类型的节点数量确定所述行为树的复杂度。

9.如权利要求6所述的电机控制系统，其特征在于，所述遗传迭代模块用于采用上下文无关文法描述行为树。

10.如权利要求6-9中任一项所述的电机控制系统，其特征在于，所述电机控制系统还包括规则建立模块，用于根据行为树建立模糊控制规则；

其中，所述模糊控制规则中，行为树的第一条件节点与转速差值相对应，行为树的第二条件节点与转速差值的变化率相对应，行为树的第一行为节点与比例控制参数的调整值相对应，行为树的第二行为节点与积分控制参数的调整值相对应，行为树的第三行为节点与微分控制参数的调整值相对应。

11.一种车辆，包括电机、存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-5中任一项所述的电机控制方法的步骤，以控制所述电机。

12.如权利要求11所述的车辆，其特征在于，所述车辆还包括与所述电机连接的安全带。