[发明专利]基于人工智能的轮毂电机扭矩分配方法和装置

权利要求书

1.一种基于人工智能的轮毂电机扭矩分配方法，其特征在于，所述轮毂电机扭矩分配方法包括：

获取当前时刻车辆的控制参数，根据所述控制参数中踏板开度，结合踏板开度与需求扭矩的映射关系，计算得到下一时刻的需求扭矩；

获取所述当前时刻至前N个连续时刻中每个时刻的真实扭矩，将每个时刻的真实扭矩输入扭矩预测模型，得到所述下一时刻的预测扭矩，N为大于零的整数；

针对所述前N个连续时刻中任一时刻，使用所述扭矩预测模型预测得到所述任一时刻的下一时刻的扭矩，将预测得到的所述任一时刻的下一时刻的扭矩与所述任一时刻的下一时刻的真实扭矩作差，确定差值的绝对值为对应时刻的比对结果，得到每个时刻的比对结果；

将所有的比对结果相加，得到相加结果，根据所述相加结果映射得到表征所述预测扭矩的准确度的权重值，其中，若所述相加结果越大，则所述权重值越小，若所述相加结果越小，则所述权重值越大；

根据所述权重值，对所述预测扭矩和所述需求扭矩进行加权求和，确定加权求和结果为预测修正后的需求扭矩；

对所述控制参数中每个参数进行向量编码，形成对应的参数向量，将每个参数的参数向量按照顺序进行联结，形成的联结结果为目标矩阵，将所述目标矩阵与预设的车况参数对应的车况矩阵进行相似度计算，确定相似度最大的车况矩阵对应的车况参数，从预设的映射表中，匹配到所述相似度最大的车况矩阵对应的车况参数的初始分配比例，所述初始分配比例包括对每个轮毂电机的初始的扭矩分配比例；

将所述初始分配比例输入训练好的编码器，输出分配特征矩阵；

将所述分配特征矩阵与所述目标矩阵联结，得到联结结果，将所述联结结果输入训练好的解码器，输出优化分配比例，确定所述优化分配比例为每个轮毂电机的扭矩分配比例；

根据所述扭矩分配比例，对所述预测修正后的需求扭矩进行分配，得到每个轮毂电机的扭矩值，以控制轮毂电机输出对应的扭矩值。

2.根据权利要求1所述的轮毂电机扭矩分配方法，其特征在于，

根据所述相加结果映射得到表征所述预测扭矩的准确度的权重值包括：

将所述相加结果输入映射函数，得到表征所述预测扭矩的准确度的权重值，所述映射函数如下：

式中，α表示所述权重值，A表示所述相加结果。

3.根据权利要求2所述的轮毂电机扭矩分配方法，其特征在于，根据所述权重值，对所述预测扭矩和所述需求扭矩进行加权求和，确定加权求和结果为预测修正后的需求扭矩包括：

将所述权重值输入加权求和函数，得到加权求和结果，确定所述加权求和结果为预测修正后的需求扭矩，所述加权求和函数如下：

Z₀＝(1-α)·Z₁+α·Z₂

式中，Z₀表示所述加权求和结果，Z₁表示所述需求扭矩，Z₂表示所述预测扭矩。

4.根据权利要求1所述的轮毂电机扭矩分配方法，其特征在于，对所述控制参数中每个参数进行向量编码，形成对应的参数向量，将每个参数的参数向量按照顺序进行联结，形成的联结结果为目标矩阵包括：

对所述控制参数中方向盘转角参数、方向盘角速度参数、整车车速参数、车辆横摆率以及所述预测修正后的需求扭矩分别进行向量编码，形成对应的参数向量；

将每个参数的参数向量按照预设顺序拼接为表征车辆当前车况的目标矩阵。

5.根据权利要求4所述的轮毂电机扭矩分配方法，其特征在于，在将所述目标矩阵与预设的车况参数对应的车况矩阵进行相似度计算，确定相似度最大的车况矩阵对应的车况参数之前，还包括：

根据所述控制参数中的车辆外侧速度、车辆内侧速度、内外轮距和车轮偏角，计算得到车辆横摆率，所述车辆横摆率计算公式如下：

式中，yaw表示所述车辆横摆率，v₁表示所述车辆外侧速度，v₂表示车辆内侧速度，B表示内外轮距，γ表示车轮偏角。