【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电助力自行车领域，具体涉及一种中置电机及其电助力方法和电助力系统。
技术介绍
1、电助力自行车通过电机辅助人力提供自行车行进中所需要的动能，它是人们追求高效、便捷、健康、环保的生活方式的产物。为了拥有更好的用户体验，特别是用户在逆风骑行或上坡等高阻力、重负荷的路况下依然能实现更好骑行感的目标，一般会使用扭矩传感器检测人踩脚踏板力的大小，再通过控制器控制电机输出合适的助力扭矩。
2、目前国内外主要采用的扭矩传感器的方案包括逆磁致伸缩效应检测方案和应变片检测方案。前者通过测量磁场的变化来间接测量扭矩的大小，后者则是通过检测应变片自身的形变来间接测量扭矩的大小。两种方案均是通过模拟或频率信号直接传输给控制器，并且扭矩传感器内部通常集成了踏频和踏向的检测，这些信息也是直接传输给控制器，让控制器对整套电助力系统做决策。
3、然而，上述基于扭矩传感器的助力方案中，只能通过模拟或者频率信息提供单一的扭矩信息给控制器，智能化程度较低，无法满足当前系统对智能化的需求，且助力效率较为低下。同时，扭矩信息的输出方案通常不能自动适应用户的骑行习惯。例如，在不同路况下，不同的用户可能需要不同的电助力水平和电助力方案，而目前的方法无法自动识别用户的骑行习惯以提供最佳助力支持，助力效果较差，用户体验感不佳。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种中置电机及其电助力方法和电助力系统，以解决现有助力方案智能化程度较低、助力效率低下、无法自动识别用户的骑行习惯并提供最佳
2、本专利技术提供了一种中置电机，用于电助力自行车，所述中置电机包括控制器、扭矩传感器、电机单元和电机传动机构；
3、所述电机单元与所述电机传动机构传动连接；所述控制器与所述扭矩传感器通信连接，并与所述电机单元电连接；
4、所述控制器包括：
5、传感器数据获取模块，用于在用户踩踏所述电助力自行车的过程中，当所述扭矩传感器采集数据有效时，利用can通讯方式，获取所述扭矩传感器采集的踩踏数据；
6、特征提取模块，用于对所述踩踏数据进行特征提取，得到用户踩踏特征值；
7、骑行习惯识别模块，用于将所述用户踩踏特征值输入到预训练的骑行习惯识别模型中，利用所述骑行习惯识别模型，得到符合用户骑行习惯的助力参数数据区间；
8、助力算法模块，用于根据所述助力参数数据区间得到电机驱动信号；
9、电机驱动模块，用于根据所述电机驱动信号驱动所述电机单元，并带动所述电机传动机构提供符合用户骑行习惯的助力。
10、可选地，所述扭矩传感器包括扭矩传感组件和踏频踏向传感组件，所述扭矩传感组件和所述踏频踏向传感组件与所述传感器数据获取模块均通信连接；
11、所述踩踏数据包括扭矩数据和踏频踏向数据；
12、所述传感器数据获取模块具体用于：
13、在用户踩踏所述电助力自行车的过程中，当所述扭矩传感组件采集数据有效时，利用can通讯方式，获取所述扭矩传感组件采集的所述扭矩数据；当所述踏频踏向传感组件采集数据有效的情况下，利用can通讯方式，获取所述踏频踏向传感组件采集的所述踏频踏向数据。
14、可选地，所述用户踩踏特征值包括扭矩特征值、踏频特征值和踏向特征值；
15、所述特征提取模块具体用于：
16、在所述扭矩传感组件采集数据有效且所述踏频踏向传感组件采集数据有效的情况下，对所述传感器数据获取模块获取的所述扭矩数据和所述踏频踏向数据分别进行特征提取，得到所述扭矩特征值、所述踏频特征值和所述踏向特征值。
17、可选地，所述电机传动机构包括曲柄轴和设置在所述曲柄轴上的弹性体，所述扭矩传感组件包括用于检测所述弹性体的微应变电压信号的第一检测组件；
18、在用户踩踏所述电助力自行车的过程中，当所述扭矩传感组件采集数据有效时，所述传感器数据获取模块利用can通讯方式，获取所述扭矩传感组件采集的所述扭矩数据，具体包括：
19、在用户踩踏所述电助力自行车的过程中，利用所述第一检测组件检测所述弹性体的所述微应变电压信号；
20、当所述微应变电压信号大于第一阈值时，确定所述扭矩传感组件采集数据有效，所述传感器数据获取模块利用can通讯方式，获取所述扭矩传感组件采集的所述扭矩数据。
21、可选地，所述踏频踏向传感组件包括用于检测所述曲柄轴的旋转角度的第二检测组件；
22、在用户踩踏所述电助力自行车的过程中，当所述踏频踏向传感组件采集数据有效的情况下，所述传感器数据获取模块利用can通讯方式，获取所述踏频踏向传感组件采集的所述踏频踏向数据，具体包括：
23、在用户踩踏所述电助力自行车的过程中，利用所述第二检测组件检测所述曲柄轴的所述旋转角度；
24、当所述旋转角度大于第二阈值时，确定所述踏频踏向传感组件采集数据有效，所述传感器数据获取模块利用can通讯方式，获取所述踏频踏向传感组件采集的所述踏频踏向数据。
25、可选地，所述助力参数数据区间包括踏频助力数据区间、扭矩助力数据区间和加速度助力数据区间。
26、可选地，所述控制器还包括：
27、训练模块，用于预先获取骑行习惯训练集，并根据所述骑行习惯训练集，采用梯度下降法训练神经网络模型，得到所述骑行习惯识别模型。
28、可选地，所述骑行习惯训练集由输入信息-输出信息映射表制作而成；
29、在所述输入信息-输出信息映射表中，每组所述输入信息和所述输出信息均具有一一对应的映射关系；所述输入信息包括输入扭矩、输入踏频和输入踏向，所述输出信息包括输出踏频区间、输出扭矩区间和输出加速度区间。
30、此外，本专利技术还提供了一种中置电机，用于电助力自行车，采用前述的中置电机提供助力，所述中置电机包括控制器、扭矩传感器、电机单元和电机传动机构；所述电机单元与所述电机传动机构传动连接；所述控制器与所述扭矩传感器通信连接，并与所述电机单元电连接；
31、所述电助力方法包括：
32、在用户踩踏所述电助力自行车的过程中，当所述扭矩传感器采集数据有效时，利用can通讯方式，获取所述扭矩传感器采集的踩踏数据；
33、对所述踩踏数据进行特征提取，得到用户踩踏特征值；
34、将所述用户踩踏特征值输入到预训练的骑行习惯识别模型中，利用所述骑行习惯识别模型，得到符合用户骑行习惯的助力参数数据区间；
35、根据所述助力参数数据区间得到电机驱动信号；
36、根据所述电机驱动信号驱动所述电机单元，并带动所述电机传动机构提供符合用户骑行习惯的助力。
37、此外，本专利技术还提供了一种中置电机的电助力系统，包括：
38、前述的中置电机；以及
39、仪表和电池，与所述中置电机均通信连接。
40、本专利技术的有益效果：在扭矩传感器采集数据有本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种中置电机，用于电助力自行车，其特征在于，所述中置电机包括控制器、扭矩传感器、电机单元和电机传动机构；
2.根据权利要求1所述的中置电机，其特征在于，所述扭矩传感器包括扭矩传感组件和踏频踏向传感组件，所述扭矩传感组件和所述踏频踏向传感组件与所述传感器数据获取模块均通信连接；
3.根据权利要求2所述的中置电机，其特征在于，所述用户踩踏特征值包括扭矩特征值、踏频特征值和踏向特征值；
4.根据权利要求2所述的中置电机，其特征在于，所述电机传动机构包括曲柄轴和设置在所述曲柄轴上的弹性体，所述扭矩传感组件包括用于检测所述弹性体的微应变电压信号的第一检测组件；
5.根据权利要求4所述的中置电机，其特征在于，所述踏频踏向传感组件包括用于检测所述曲柄轴的旋转角度的第二检测组件；
6.根据权利要求1所述的中置电机，其特征在于，所述助力参数数据区间包括踏频助力数据区间、扭矩助力数据区间和加速度助力数据区间。
7.根据权利要求1至6任一项所述的中置电机，其特征在于，所述控制器还包括：
8.根据权利要求7所述的中置
9.一种中置电机的电助力方法，用于电助力自行车，其特征在于，采用如权利要求1至8任一项所述的中置电机提供助力，所述中置电机包括控制器、扭矩传感器、电机单元和电机传动机构；所述电机单元与所述电机传动机构传动连接；所述控制器与所述扭矩传感器通信连接，并与所述电机单元电连接；
10.一种中置电机的电助力系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种中置电机，用于电助力自行车，其特征在于，所述中置电机包括控制器、扭矩传感器、电机单元和电机传动机构；
2.根据权利要求1所述的中置电机，其特征在于，所述扭矩传感器包括扭矩传感组件和踏频踏向传感组件，所述扭矩传感组件和所述踏频踏向传感组件与所述传感器数据获取模块均通信连接；
3.根据权利要求2所述的中置电机，其特征在于，所述用户踩踏特征值包括扭矩特征值、踏频特征值和踏向特征值；
4.根据权利要求2所述的中置电机，其特征在于，所述电机传动机构包括曲柄轴和设置在所述曲柄轴上的弹性体，所述扭矩传感组件包括用于检测所述弹性体的微应变电压信号的第一检测组件；
5.根据权利要求4所述的中置电机，其特征在于，所述踏频踏向传感组件包括用于检测所述曲柄轴的旋转角度...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡华林，余军辉，张泽东，刘杰，庞艳军，
申请(专利权)人：苏州拓氪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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