一种基于模糊神经网络的线控转向齿条力估算方法及系统
申请号:CN202510326889
申请日期:2025-03-19
公开号:CN120024403B
公开日期:2026-01-02
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种基于模糊神经网络的线控转向齿条力估算方法及系统,利用长短时记忆网络捕捉电机扭矩、电机角速度和电机转角的长时依赖关系,利用模糊神经网络模型进行模糊推理,模糊神经网络模型利用神经网络的学习能力,将输入变量的模糊值与输出的估算齿条力的模糊值进行关联,完成齿条力估算的推理。本发明方案能够在复杂非线性、多工况环境下,实现对齿条力的高精度估算,满足线控转向系统的实时性要求。
技术关键词
模糊神经网络模型
力估算方法
转向齿条
时间序列特征
模糊推理
隶属度函数
电机
模糊规则
车辆
线控转向系统
变量
处理器
估算系统
模糊集合
工况
数据
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