基于深度学习的电机电控刹车系统夹紧力自适应修正方法

本发明公开了基于深度学习的电机电控刹车系统夹紧力自适应修正方法，属于底盘控制技术领域，方法充分考虑了使用过程中刹车片磨损的情况，针对刹车片磨损引起的非线性变化问题，引入深度学习神经网络优化控制策略，将电机旋转角度估算的夹紧力与实际夹紧力之间的复杂非线性关系建模为可预测的概率分布，进行自适应修正，从而在刹车片磨损条件下优化了夹紧力控制，有效应对刹车片磨损引发的动态变化，增强了系统控制的实时性，还大幅度提升了系统的预测精度和响应速度，全面增强了刹车系统的稳定性、可靠性和安全性，同时，避免了采用大量传感器进行实时夹紧力监测。