【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电动自行车领域，更为具体为助力自行车领域，具体涉及一种基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法及系统。
技术介绍
1、助力自行车作为一种新型交通工具，具有重量轻巧，骑行方便，助力顺滑等等特点，在欧美是一种非常大众化的出行方式，渐渐受到更多人的喜爱。助力自行车一般由力矩传感器、控制器、电机、电池等电气系统构成。其中力矩传感器安装在中轴位置，提供人踩踏的力矩信息及踏频信息。对于单速或变速助力自行车来说，其形态万千，相应的中轴和后轮之间的齿轮比也会不同，因此对于其控制系统来说，其提供的助力控制参数也会不同。
2、现有技术如专利申请号为cn201810427669.7的中国专利文献，提供了一种电动自行车动力输出控制方法，该方案通过中轴力矩传感器检测力矩大小和踏频速度，并根据力矩和踏频计算出当前骑车人输出的功率大小；根据踏频快慢选择助力比，最终计算出电机需要的输出功率。但该方案没有考虑到自行车的齿轮比，因此对不同齿轮比的助力车来说，其助力效果会有很大的不同。
3、现有技术又如专利申请号为cn202210760024.1的中国专利文献，提供一种助力自行车起步控制方法。该起步控制方法包括：获取踏板扭矩和踏板转速；确定所述踏板扭矩和所述踏板转速是否满足预设起步条件；若是，获取预存链条传动比、当前助力比、当前用户体重和地面坡度；基于所述预存链条传动比、所述当前助力比、所述当前用户体重、所述地面坡度和所述踏板扭矩确定扭矩输出指令；将所述扭矩输出指令输出至电机。通过采用上述方案，实现了舒适起步的效果，但该控制策略需要
技术实现思路
1、本专利技术的目的之一在于提供一种基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，通过自学习齿轮比保持优异的助力效果。
2、为实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案为：
3、一种基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，所述基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，包括：
4、读取历史齿轮比，判断符合自学习条件后，根据助力自行车当前行驶状态进行齿轮比自学习，并根据自学习得到的齿轮比为当前齿轮比赋值，判断不符合自学习条件时，设置当前齿轮比为所述历史齿轮比；
5、根据当前齿轮比控制助力自行车的电机输出，并更新历史齿轮比为当前齿轮比。
6、以下还提供了若干可选方式，但并不作为对上述总体方案的额外限定，仅仅是进一步的增补或优选，在没有技术或逻辑矛盾的前提下，各可选方式可单独针对上述总体方案进行组合，还可以是多个可选方式之间进行组合。
7、作为优选，所述自学习条件为：中轴力矩传感器采集到的力矩信息大于预设的力矩阈值，所述中轴力矩传感器安装在助力自行车的中轴。
8、作为优选，所述根据助力自行车当前行驶状态进行齿轮比自学习，包括：
9、根据安装在助力自行车的中轴的踏频传感器，获取踏频传感器相邻两个脉冲之间的周期为t1，根据安装在助力自行车的后轮的轮速传感器，获取轮速传感器相邻两个脉冲之间的周期为t2；
10、计算中轴角速度和后轮角速度如下：
11、
12、
13、式中，ω1为中轴角速度，n1为踏频传感器每转一圈产生的脉冲数，ω2为后轮角速度，n2为轮速传感器每转一圈产生的脉冲数；
14、计算齿轮比如下：
15、
16、式中，g为自学习得到的齿轮比。
17、作为优选，所述根据自学习得到的齿轮比为当前齿轮比赋值，包括：
18、对自学习得到的齿轮比进行低通滤波，若自学习得到的齿轮比未被过滤，则设置当前齿轮比为自学习得到的齿轮比；若自学习得到的齿轮比被过滤，则设置当前齿轮比为所述历史齿轮比。
19、作为优选，所述根据当前齿轮比控制助力自行车的电机输出，包括：
20、取标准参考情况下的参考齿轮比和电机控制器施加的参考相电流，建立助力自行车的参考总输出功率模型；
21、取当前行驶状态下的当前齿轮比并令电机控制器施加的当前相电流，建立助力自行车的当前总输出功率模型；
22、根据保持助力效果相同条件，建立参考总输出功率模型与当前总输出功率模型的关系模型；
23、求解所述关系模型，得到电机控制器施加的当前相电流，并根据所述电机控制器施加的当前相电流控制助力自行车的电机输出。
24、作为优选，所述取标准参考情况下的参考齿轮比和电机控制器施加的参考相电流，建立助力自行车的参考总输出功率模型，包括：
25、
26、式中，pout_total_con为参考总输出功率模型，pout_man_con为参考人力功率，pout_motor_con为参考电机功率，torque为人踩踏力矩，ω2为后轮角速度，g0为参考齿轮比，up为电机控制器施加的相电压，ip0为电机控制器施加的参考相电流，为阻抗角。
27、作为优选，所述根据保持助力效果相同条件，建立参考总输出功率模型与当前总输出功率模型的关系模型，包括：
28、
29、式中，pout_total_rea为当前总输出功率模型，pout_man_rea为当前人力功率，pout_motor_rea为当前电机功率，torque为人踩踏力矩，ω2为后轮角速度，g1为当前齿轮比，up为电机控制器施加的相电压，ip1为带求解的电机控制器施加的当前相电流，为阻抗角。
30、作为优选，所述保持助力效果相同条件为：总输出功率保持相同、人踩踏力矩保持相同，以及达到相同的车轮速度时后轮角速度保持相同。
31、作为优选，所述关系模型为参考总输出功率模型等于当前总输出功率模型。
32、本专利技术提供的一种基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，不断地学习助力自行车的齿轮比，并根据齿轮比自动调整控制参数，不断地自动调节电机力矩，以达到同样的到助力效果，提升用户骑行体验。同时，针对不同的车型，程序可以进行自适应控制，可以实现控制器标准化。
33、本专利技术的目的之二在于提供一种基于齿轮比自学习的助力自行车控制系统，通过自学习齿轮比保持优异的助力效果。
34、为实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案为：
35、一种基于齿轮比自学习的助力自行车控制系统，所述基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，包括：
36、自学习模块，用于读取历史齿轮比，判断符合自学习条件后，根据助力自行车当前行驶状态进行齿轮比自学习，并设置当前齿轮比为自学习得到的齿轮比，判断不符合自学习条件时，设置当前齿轮比为所述历史齿轮比；
37、自调整控制模块，用于根据当前齿轮比控制助力自行车的电机输出；
38、参数更新模块，用于更新历史齿轮比为当前齿轮比。
39、本专利技术提出的一种基于齿轮比自学习的助力自行车控制系统，通过不断地学习助力自行车的齿轮比，并根据齿轮比自动调整控制本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，包括：
2.如权利要求1所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述自学习条件为：中轴力矩传感器采集到的力矩信息大于预设的力矩阈值，所述中轴力矩传感器安装在助力自行车的中轴。
3.如权利要求1所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述根据助力自行车当前行驶状态进行齿轮比自学习，包括：
4.如权利要求1所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述根据自学习得到的齿轮比为当前齿轮比赋值，包括：
5.如权利要求1所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述根据当前齿轮比控制助力自行车的电机输出，包括：
6.如权利要求5所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述取标准参考情况下的参考齿轮比和电机控制器施加的参考相电流，建立助力自行车的参考总输出功率模型，包括：
7.如权利要求5所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述
8.如权利要求5所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述保持助力效果相同条件为：总输出功率保持相同、人踩踏力矩保持相同，以及达到相同的车轮速度时后轮角速度保持相同。
9.如权利要求5所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述关系模型为参考总输出功率模型等于当前总输出功率模型。
10.一种基于齿轮比自学习的助力自行车控制系统，其特征在于，所述基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，包括：
2.如权利要求1所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述自学习条件为：中轴力矩传感器采集到的力矩信息大于预设的力矩阈值，所述中轴力矩传感器安装在助力自行车的中轴。
3.如权利要求1所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述根据助力自行车当前行驶状态进行齿轮比自学习，包括：
4.如权利要求1所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述根据自学习得到的齿轮比为当前齿轮比赋值，包括：
5.如权利要求1所述的基于齿轮比自学习的助力自行车控制方法，其特征在于，所述根据当前齿轮比控制助力自行车的电机输出，包括：
6.如权利要求5所述的基于齿轮比自学习的助力...
【专利技术属性】
技术研发人员：李万宝，赵佳生，王铮，
申请(专利权)人：中电海康集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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