[发明专利]一种双电机线控转向系统及其卷积神经网络容错控制方法

权利要求书

1.一种双电机线控转向系统的卷积神经网络容错控制方法，基于双电机线控转向系统，系统包括：转向盘模块、转向执行模块、控制模块；

转向盘模块，包括：转向盘、转向管柱、转向盘转角传感器、转向盘转矩传感器、路感电机驱动器、路感电机和路感电机减速器；

所述转向盘与转向管柱的一端固定连接；

所述路感电机的输出轴通过路感电机减速器与转向管柱的另一端相连，用于通过转向管柱向转向盘传递路感；

所述路感电机驱动器与路感电机连接，用于驱动路感电机的转动状态；

所述转向盘转角传感器、转向盘转矩传感器均与转向管柱固定连接，分别采集转向盘的转角和转矩信号，并将采集到的信号发送给控制模块；

转向执行模块，包括：第一转向电机、第一转向电机减速器、第一转向电机驱动器、第一小齿轮、第二转向电机、第二转向电机减速器、第二转向电机驱动器、第二小齿轮、齿条、转向横拉杆、前轮、第一电流霍尔传感器、第二电流霍尔传感器、齿条位移传感器、车速传感器及横摆角速度传感器；

所述第一转向电机通过第一转向电机减速器与第一小齿轮的转轴相连，第二转向电机通过第二转向电机减速器与第二小齿轮的转轴相连；

所述第一小齿轮、第二小齿轮均与齿条啮合；所述齿条和转向横拉杆相连；转向横拉杆的两端分别与车辆的两个前轮相连；

所述车速传感器安装在前轮内，用于获得车辆的车速，并将其发送给所述控制模块；

所述横摆角速度传感器安装在车身上，用于获得车辆实际的横摆角速度信号，并将其发送给所述控制模块；

所述第一电流霍尔传感器和第二电流霍尔传感器分别安装在第一转向电机和第二转向电机上，用于采集第一转向电机电流信号和第二转向电机电流信号，并将其发送给所述控制模块；

所述齿条位移传感器安装在齿条和转向横拉杆上，用于检测齿条的位移信号，并将其发送给所述控制模块；

所述第一转向电机驱动器分别与第一转向电机、控制模块电气连接，用于控制第一转向电机转动状态；所述第二转向电机驱动器分别与第二转向电机、控制模块电气连接，用于控制第二转向电机转动状态；

所述控制模块分别与转向盘转角传感器、转向盘转矩传感器、车速传感器、横摆角速度传感器、第一电流霍尔传感器、第二电流霍尔传感器、齿条位移传感器、路感电机驱动器、第一转向电机驱动器和第二转向电机驱动器电气相连；

其特征在于，包括步骤如下：

1)采集双电机线控转向系统不同工作状态时的第一转向电机和第二转向电机的电流信号以及齿条位移信号形成总样本，随机分为训练样本和测试样本，并进行类别标记，分别对应转向电机的电阻和力矩系数的正常和故障情况，形成故障向量标签；

2)建立卷积神经网络模型，使用标记好的训练样本训练卷积神经网络模型，然后使用标记好的测试样本输入到训练好的卷积神经网络模型进行验证，得到有效卷积神经网络模型；

3)通过有效卷积神经网络模型对第一转向电机和第二转向电机进行实时故障诊断，得到第一转向电机、第二转向电机的当前故障向量标签；

4)根据所述步骤3)中得到第一转向电机、第二转向电机的当前故障向量标签进行双电机线控转向系统的容错控制；

所述步骤2)中建立卷积神经网络模型具体包括：

21)卷积层将输入信号阵列与一组大小不同的滤波器进行卷积，通过批量归一化加快训练速度，在同一层中，使用ReLU激活函数生成目标输出特征图；卷积层提取的特征映射表示为：

式中，为n个卷积层的第j个输出特征图，为第n-1个卷积层的输入特征图，为第n个卷积层中连接第i个输入特征图和第j个输出特征图的卷积核，第n层的偏差，*表示二维卷积运算，M_j是输入特征图集合，f是ReLU激活函数；

22)池层通过将卷积层提取的特征映射更改为单个输出来最小化其维度：

式中，是第n个池层的输出；l_B、W_B为窗口的长度和宽度；

23)全连通层获取卷积层和池层生成的输出特征映射，并通过所述输出特征映射将输入数据分类到标签中：

式中，W_f和B_f分别是全连通层的权重和偏差；

24)softmax层进行故障分类，输出故障向量O为：

式中，O为输出故障向量，Y为特征类别，X为当前时刻的输入信号，W为7类中各类的权重，b为7类中各类的偏差。