CN108132396A - 一种运动位置的确定方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种运动位置的确定方法及装置,本发明中每隔第一预设时间采集一次电机的电机电流,根据每次采集的电机电流,实时生成电流变化曲线,实时对所述电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线,根据滑动参考线,将所述滤波后的曲线转换成方波曲线,根据所述方波曲线,确定闭合部件的运动位置。可以采用上述软件方法确定闭合部件的运动位置,进而不需要使用高通滤波器和比较器,降低硬件成本。
Description
技术领域
本发明涉及汽车车身控制领域,更具体的说,涉及一种运动位置的确定方法及装置。
背景技术
针对汽车电动天窗等系统,美标FMVSS118、欧标2000/4/EC、ECE R21(2003)及国标GB11552-2009等相关法规在保护人身安全方面提出了设计约束,即通过电机操作天窗等闭合部件闭合的过程中,在法规规定的4mm-200mm范围内如果遇到物体或人的身体阻碍时,电机必须能够检测出障碍物并反转运行,其也被称为防夹功能。因此对门窗等闭合部件的控制器必须要准确判断出闭合部件运动的位置以便实现防夹区的识别。
现有技术中,以门窗为例,可以通过电机电流中的纹波信号来确定门窗的位置。具体的,参照图1,电机电流I经过采样电阻后得到电压信号U1,再经过一级放大后得到电压信号U2,电压信号U2分为两路,一路通过低通滤波器得到直流信号DC,并输入给微控制单元MCU的AD端口进行防夹检测;另一路经过高通滤波器得到交流纹波信号AC,再经过比较器,与参考电压进行比较,得到方波信号,方波信号输入给MCU的IO端口进行采集,记录方波信号个数,进而根据方波信号个数分析得到门窗运动的位置。
由于现有技术中,在确定门窗等闭合部件运动的位置时,需要使用高通滤波器和比较器,这两个器件均属于硬件,进而使得确定门窗等闭合部件运动的位置时使用的硬件成本较高。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种运动位置的确定方法及装置,以解决现有技术中确定门窗等闭合部件运动的位置时使用的硬件成本较高的问题。
为解决上述技术问题,本发明采用了如下技术方案:
一种运动位置的确定方法,包括:
每隔第一预设时间采集一次电机的电机电流;其中,所述电流为电机供电线上的电流经过采样电阻和一级放大器后的电流;
根据每次采集的电机电流,实时生成电流变化曲线;
实时对所述电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线;
根据滑动参考线,将所述滤波后的曲线转换成方波曲线;
根据所述方波曲线,确定闭合部件的运动位置。
优选地,根据滑动参考线,将所述滤波后的曲线转换成方波曲线,包括:
实时确定当前时刻的滑动参考线的数值;其中,当前时刻的滑动参考线的数值由当前时刻采集的电机电流值与上一时刻的滑动参考线的数值加权得到;
将当前时刻采集的电机电流值与所述当前时刻的滑动参考线的数值进行比较;
若当前时刻采集的电机电流值大于所述当前时刻的滑动参考线的数值,将所述当前时刻采集的电机电流值转换为高电平;
若当前时刻采集的电机电流值小于所述当前时刻的滑动参考线的数值,将所述当前时刻采集的电机电流值转换为低电平;
根据当前时刻采集的电机电流值转化为的高电平或低电平,生成所述方波曲线。
优选地,实时对所述电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线,包括:
在所述电流变化曲线生成过程中,按照先波峰后波谷的顺序,依次确定所述电流变化曲线中的波峰和波谷;
在所述电流变化曲线生成过程中,判断当前是确定波峰还是波谷的过程;
若为确定波峰的过程,根据最新确定的波峰以及最新确定的波谷,计算得到当前的第一波峰波谷差;
根据上一次计算得到的第一标准波峰波谷差与所述当前的第一波峰波谷差计算得到当前的第一标准波峰波谷差;
根据所述当前的第一标准波峰波谷差,对所述电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行幅值滤波;
计算所述最新确定的波峰以及上一次确定的波峰的波峰脉宽差;
根据所述波峰脉宽差以及上一次计算得到的标准波峰脉宽差,计算得到当前的标准波峰脉宽差;
根据所述当前的标准波峰脉宽差,对所述电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行脉宽滤波,得到所述滤波后的曲线;
若为确定波谷的过程,根据最新确定的波谷以及最新确定的波峰,计算得到当前的第二波峰波谷差;
根据上一次计算得到的第二标准波峰波谷差与所述当前的第二波峰波谷差计算得到当前的第二标准波峰波谷差;
根据所述当前的第二标准波峰波谷差,对所述电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行幅值滤波;
计算所述最新确定的波谷以及上一次确定的波谷的波谷脉宽差;
根据所述波谷脉宽差以及上一次计算得到的标准波谷脉宽差,计算得到当前的标准波谷脉宽差;
根据所述当前的标准波谷脉宽差,对所述电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行脉宽滤波,得到所述滤波后的曲线。
优选地,在所述电流变化曲线生成过程中,按照先波峰后波谷的顺序,依次确定所述电流变化曲线中的波峰和波谷,包括:
以波峰阈值作为波峰值的初始值;获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值;
若是,则以所述当前时刻采集的电机电流值作为新的波峰值,并返回所述获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值的步骤,直至当前时刻采集的电机电流值小于所述波峰值时停止;
以波谷阈值作为波谷值的初始值;
获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否小于波谷值;
若是,则以所述当前时刻采集的电机电流值作为新的波谷值,并返回所述获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否小于波谷值的步骤,直至当前时刻采集的电机电流值大于所述波谷值时停止;
判断是否确定出所述电流变化曲线中所有的波峰和波谷;
若否,则返回所述以波峰阈值作为波峰值的初始值这一步骤。
优选地,根据所述方波曲线,确定闭合部件的运动位置,包括:
根据所述方波曲线中的方波信号的下降沿的个数,确定所述电流变化曲线中纹波个数;
根据电机转动圈数与纹波个数的对应关系,确定所述纹波个数对应的电机转动圈数;
根据电机转动圈数与闭合部件运动距离的对应关系,确定所述电机转动圈数对应的闭合部件运动距离;
根据所述闭合部件运动距离,确定闭合部件的运动位置。
一种运动位置的确定装置,包括:
采集模块,用于每隔第一预设时间采集一次电机的电机电流;其中,所述电流为电机供电线上的电流经过采样电阻和一级放大器后的电流;
曲线生成模块,用于根据每次采集的电机电流,实时生成电流变化曲线;
滤波模块,用于实时对所述电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线;
曲线转换模块,用于根据滑动参考线,将所述滤波后的曲线转换成方波曲线;
位置确定模块,用于根据所述方波曲线,确定闭合部件的运动位置。
优选地,所述曲线转换模块包括:
数值确定子模块,用于实时确定当前时刻的滑动参考线的数值;其中,当前时刻的滑动参考线的数值由当前时刻采集的电机电流值与上一时刻的滑动参考线的数值加权得到;
比较子模块,用于将当前时刻采集的电机电流值与所述当前时刻的滑动参考线的数值进行比较;
第一转换子模块,用于若所述比较子模块判断出当前时刻采集的电机电流值大于所述当前时刻的滑动参考线的数值,将所述当前时刻采集的电机电流值转换为高电平;
第二转换子模块,用于若所述比较子模块判断出若当前时刻采集的电机电流值小于所述当前时刻的滑动参考线的数值,将所述当前时刻采集的电机电流值转换为低电平;
曲线生成子模块,用于根据当前时刻采集的电机电流值转化为的高电平或低电平,生成所述方波曲线。
优选地,所述滤波模块包括:
波峰波谷确定子模块,用于在所述电流变化曲线生成过程中,按照先波峰后波谷的顺序,依次确定所述电流变化曲线中的波峰和波谷;
判断子模块,用于在所述电流变化曲线生成过程中,判断当前是确定波峰还是波谷的过程;
第一计算子模块,用于若为确定波峰的过程,根据最新确定的波峰以及最新确定的波谷,计算得到当前的第一波峰波谷差;
第二计算子模块,用于根据上一次计算得到的第一标准波峰波谷差与所述当前的第一波峰波谷差计算得到当前的第一标准波峰波谷差;
第一滤波子模块,用于根据所述当前的第一标准波峰波谷差,对所述电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行幅值滤波;
第三计算子模块,用于计算所述最新确定的波峰以及上一次确定的波峰的波峰脉宽差;
第四计算子模块,用于根据所述波峰脉宽差以及上一次计算得到的标准波峰脉宽差,计算得到当前的标准波峰脉宽差;
第二滤波子模块,用于根据所述当前的标准波峰脉宽差,对所述电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行脉宽滤波,得到所述滤波后的曲线;
第五计算子模块,用于若为确定波谷的过程,根据最新确定的波谷以及最新确定的波峰,计算得到当前的第二波峰波谷差;
第六计算子模块,用于根据上一次计算得到的第二标准波峰波谷差与所述当前的第二波峰波谷差计算得到当前的第二标准波峰波谷差;
第三滤波子模块,用于根据所述当前的第二标准波峰波谷差,对所述电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行幅值滤波;
第七计算子模块,用于计算所述最新确定的波谷以及上一次确定的波谷的波谷脉宽差;
第八计算子模块,用于根据所述波谷脉宽差以及上一次计算得到的标准波谷脉宽差,计算得到当前的标准波谷脉宽差;
第四滤波子模块,用于根据所述当前的标准波谷脉宽差,对所述电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行脉宽滤波,得到所述滤波后的曲线。
优选地,所述波峰波谷确定子模块包括:
第一确定单元,用于以波峰阈值作为波峰值的初始值;
第一判断单元,用于获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值;
波峰值更新单元,用于当第一判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值大于波峰值时,以所述当前时刻采集的电机电流值作为新的波峰值;
第二确定单元,用于当所述第一判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值小于波峰值时,以波谷阈值作为波谷值的初始值;
第二判断单元,用于获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否小于波谷值;
波谷值更新单元,用于当所述第二判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值小于波谷值时,以所述当前时刻采集的电机电流值作为新的波谷值;
第三判断单元,用于当所述第二判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值大于波谷值时,判断是否确定出所述电流变化曲线中所有的波峰和波谷;
第一确定单元,还用于当所述第三判断单元判断出未确定出所述电流变化曲线中所有的波峰和波谷时,以波峰阈值作为波峰值的初始值。
优选地,所述位置确定模块包括:
第一确定子模块,用于根据所述方波曲线中的方波信号的下降沿的个数,确定所述电流变化曲线中纹波个数;
第二确定子模块,用于根据电机转动圈数与纹波个数的对应关系,确定所述纹波个数对应的电机转动圈数;
第三确定子模块,用于根据电机转动圈数与闭合部件运动距离的对应关系,确定所述电机转动圈数对应的闭合部件运动距离;
第四确定子模块,用于根据所述闭合部件运动距离,确定闭合部件的运动位置。
相较于现有技术,本发明具有以下有益效果:
本发明提供一种运动位置的确定方法及装置,本发明中每隔第一预设时间采集一次电机的电机电流,根据每次采集的电机电流,实时生成电流变化曲线,实时对所述电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线,根据滑动参考线,将所述滤波后的曲线转换成方波曲线,根据所述方波曲线,确定闭合部件的运动位置。可以采用上述软件方法确定闭合部件的运动位置,进而不需要使用高通滤波器和比较器,降低硬件成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为现有技术中的确定门窗的位置的装置的结构示意图;
图2为本发明实施例提供的一种运动位置的确定方法的方法流程图;
图3为本发明实施例提供的一种运动位置的确定方法的部分方法流程图;
图4为本发明实施例提供的另一种运动位置的确定方法的部分方法流程图;
图5为本发明实施例提供的纹波提取的波形图;
图6为本发明实施例提供的一种运动位置的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种运动位置的确定方法,其中,运动位置可以是闭合部件的运动位置,闭合部件可以是门窗等部件。
参照图2,运动位置的确定方法可以包括:
S11、每隔第一预设时间采集一次电机的电机电流;
其中,电流为电机供电线上的电流经过采样电阻和一级放大器后的电流。
具体的,第一预设时间可以是1Ts。其中,Ts为若干个us,如1Ts为50us。本实施例采用中断采样的方式,可以实现μs秒级采样。具体如下:
基于单片机AD端口采集电机电流交流量,AD采样频率受限于单片机运算能力和其他应用程序的负载率,通常对于8磁极电机在16V门窗负载下电机上的纹波最高频率小于2kHz,在满足相同采样定理前提下,采样频率最少4kHz,因此采样时间Ts应小于250μs,具体采样时间Ts需结合实际MCU中其他逻辑程序复杂程度决定。
微控制单元MCU系统软件需要处理开关逻辑、防夹算法、热保护等多个任务,受限于MCU主频限制,MCU系统应用软件最小任务周期为ms量级,无法实现μs秒级采样。为此本实施例提出基于MCU中断查询的方式进行AD采样,即设定一个单片机定时中断,时钟每计时达到Ts跳转进入一次中断,执行中断服务程序,中断服务程序内进行AD采样及实现纹波提取算法,执行完成后立刻跳出中断恢复到计时任务,待触发下一次计时中断时再次进入中断执行中断服务程序。
采集电机的电机电流的过程包括:
电机母线电流通过10毫欧采样电阻得到电压信号,再经过一级放大器后,通过MCU的AD端口采集交流电压信号,根据交流电压信号得到电机电流。
需要说明的是,MCU在进行AD采样及实现纹波提取算法时,电机正常运转,玻璃正常运动。
S12、根据每次采集的电机电流,实时生成电流变化曲线;
具体的,将每次采集的电机电流,按照时间先后顺序,生成电流变化曲线。
S13、实时对电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线;
电机运行过程中电机电流中的直流及交流量上会叠加尖峰噪声,需要对噪声进行滤波处理,得到有效的纹波信号。通常噪声的幅值要小于临近波峰-波谷值的差,同时噪声出现的脉宽要小于正常波峰或波谷的脉宽。另一方面在电机堵转时,电机上电流基本接近水平线,但存在个别毛刺,此时参考电流值曲线接近水平,若简单用AD值与参考电流值曲线比较则会出现许多噪声。基于以上噪声特点,设计了噪声滤波算法,分为幅值滤波和脉宽滤波。
S14、根据滑动参考线,将滤波后的曲线转换成方波曲线;
永磁直流电机在磁极换向时,电机电流上会产生纹波信号叠加在直流量上,纹波频率与电机运行速度和磁极对数有关。叠加在电机直流上的交流纹波的个数反映了电机运行圈数,而电机转动经过传动机构得到门窗玻璃运行的直线运动,因此若能准确对纹波进行计数,则可得到门窗玻璃运行的位置。
由于滤波后的曲线中的波形类似正弦波,则对于滤波后的曲线中的纹波个数直接计数非常困难,此时可以将滤波后的曲线转换成方波信号,对方波信号中的方波进行计数是非常容易的。
S15、根据方波曲线,确定闭合部件的运动位置。
可选的,在本实施例的基础上,步骤S15具体包括:
1)根据方波曲线中的方波信号的下降沿的个数,确定电流变化曲线中纹波个数;
具体的,可以在每个方波下降沿到来时,计数加1,因此就得到方波个数,方波个数和电流变化曲线中纹波个数相同。
2)根据电机转动圈数与纹波个数的对应关系,确定纹波个数对应的电机转动圈数;
具体的,每个电机的电机转动圈数与纹波个数有对应关系,如电机转动一圈,产生八个纹波个数,此时,就可以根据纹波个数,确定电机的转动圈数。
3)根据电机转动圈数与闭合部件运动距离的对应关系,确定电机转动圈数对应的闭合部件运动距离;
具体的,电机转动一圈,闭合部件运动的距离是固定的,进而可以根据电机转动的圈数,来确定闭合部件的运动距离。
4)根据闭合部件运动距离,确定闭合部件的运动位置。
具体的,闭合部件的初始位置可以知道,上一步又确定了闭合部件的运动距离,进而能够根据初始位置和闭合部件运动距离,确定闭合部件的运动位置。
如,闭合部件的初始位置为0cm,闭合部件向下运动的运动距离为10cm,则此时闭合部件的运动位置在10cm处。
本实施例中,每隔第一预设时间采集一次电机的电机电流,根据每次采集的电机电流,实时生成电流变化曲线,实时对电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线,根据滑动参考线,将滤波后的曲线转换成方波曲线,根据方波曲线,确定闭合部件的运动位置。可以采用上述软件方法确定闭合部件的运动位置,进而不需要使用高通滤波器和比较器,降低硬件成本。
另外,本实施例基于中断进行的纹波AD采集方法,可通过低成本单片机实现高采样率。
可选的,在上述任一运动位置的确定方法的实施例的基础上,步骤S13具体包括:
S21、在电流变化曲线生成过程中,按照先波峰后波谷的顺序,依次确定电流变化曲线中的波峰和波谷;
其中,幅值滤波需要找到纹波波峰及波谷值,采用逐次比较的方式寻找波峰及波谷。设定波峰和波谷分别用Peak_Value(k)和Trough_Value(k)表示,首先判断当前是找波峰还是找波谷过程。
S22、判断当前是确定波峰还是波谷的过程;当为确定波谷的过程,执行步骤S29;当为确定波峰的过程,执行步骤S23;
本实施例中,根据确定的是波峰和波谷,采用不同的方法进行滤波。其中,采用不同的方法进行滤波的依据是,在进行幅值滤波时,由于整个电流变化曲线是波峰和波谷交替出现的,所以本实施例中分为当前是确定波峰的过程和当前是确定波谷的过程两种情况。
S23、根据最新确定的波峰以及最新确定的波谷,计算得到当前的第一波峰波谷差;
通常噪声的幅值要小于临近波峰-波谷值的差,并且有效纹波的波峰和波谷之差较大,因此可设定参考波峰-谷的差,即为第一标准波峰波谷差。并将第一标准波峰波谷差与当前的第一波峰波谷差做比较,进而判断波峰是否有效。
若当前为找波峰过程,则
Peak_Trough_Value(k)=Peak_Value(k)–Last_Trough_Value(k)。
Peak_Trough_Value(k)为当前的第一波峰波谷差,Peak_Value(k)为最新确定的波峰,Last_Trough_Value(k)为最新确定的波谷。
S24、根据上一次计算得到的第一标准波峰波谷差与当前的第一波峰波谷差计算得到当前的第一标准波峰波谷差;
S25、根据当前的第一标准波峰波谷差,对电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行幅值滤波;
具体的,若满足以下条件,则认为当前波峰有效:
Peak_Trough_Value(k)>K3*Ref_Peak_Trough_Value(k)
其中,Peak_Trough_Value(k)为当前的第一波峰波谷差,Ref_Peak_Trough_Value(k)为当前的第一标准波峰波谷差,K3为比例系数,可标定得到。
考虑个别情况如启动或阻力变大时,当前的第一波峰波谷差会跟随变化,因此,第一标准波峰波谷差需要动态调整,同样设定自适应的第一标准波峰波谷差,通过如下公式计算:
Ref_Peak_Trough_Value(k)=K4*Ref_Peak_Trough_Value(k-1)+K5*Peak_Trough_Value(k)
其中,Ref_Peak_Trough_Value(k-1)为上一次计算得到的第一标准波峰波谷差(初始参考值设为0)。K4、K5为加权系数,根据实际纹波波动情况标定获得。采用上述幅值滤波法后,可以滤出小幅度干扰引入的噪声,同时电机堵转过程不会计入错误纹波。
S26、计算最新确定的波峰以及上一次确定的波峰的波峰脉宽差;
具体的,步骤S26之前为幅值滤波,S26开始介绍脉宽滤波。
通常有效纹波的波峰或波谷脉宽一致性好,脉宽在800微秒到2ms范围内,不会出现几十微秒的脉宽。因此可设定参考脉宽,将当前的波峰或波谷脉宽与参考脉宽比较,若当前检测的波峰或波谷脉宽小于参考脉宽,说明此波峰或波谷为噪声,应该滤除。则第一步应该计算最新确定的波峰以及上一次确定的波峰的波峰脉宽差,来判断波峰脉宽差是否满足波峰的参考脉宽。
S27、根据波峰脉宽差以及上一次计算得到的标准波峰脉宽差,计算得到当前的标准波峰脉宽差;
S28、根据当前的标准波峰脉宽差,对电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行脉宽滤波,得到滤波后的曲线;
具体的,若满足如下条件波峰有效:
Peak_Time(k)>K6*Ref_Peak_Time(k)
其中,Peak_Time(k)为波峰脉宽差,Ref_Peak_Time(k)为当前的标准波峰脉宽差,K6为比例系数,根据实际纹波波动情况标定获得。
考虑个别情况如启动或阻力变大时,电机运行速度变化,波峰和波谷脉宽会跟随变化,因此标准波峰脉宽差需要动态调整,同样方法设定自适应标准波峰脉宽差作为参考脉宽。
自适应参考波峰脉宽计算公式如下:
Ref_Peak_Time(k)=K8*Ref_Peak_Time(k-1)+K9*Peak_Time(k)
其中,Ref_Peak_Time(k-1)为上一次计算得到的标准波峰脉宽差。K8、K9为加权系数,根据实际纹波波动情况标定获得。
采用上述参考自适应脉宽滤波后,可以滤掉高频的噪声干扰。
S29、根据最新确定的波谷以及最新确定的波峰,计算得到当前的第二波峰波谷差;
具体的,若当前为找波谷过程,则:
Peak_Trough_Value(k)=Last_Peak_Value(k)–Trough_Value(k)。
其中,Peak_Trough_Value(k)为当前的第二波峰波谷差;Last_Peak_Value(k为最新确定的波峰,Trough_Value(k)为最新确定的波谷。
S210、根据上一次计算得到的第二标准波峰波谷差与当前的第二波峰波谷差计算得到当前的第二标准波峰波谷差;
S211、根据当前的第二标准波峰波谷差,对电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行幅值滤波;
S212、计算最新确定的波谷以及上一次确定的波谷的波谷脉宽差;
S213、根据波谷脉宽差以及上一次计算得到的标准波谷脉宽差,计算得到当前的标准波谷脉宽差;
S214、根据当前的标准波谷脉宽差,对电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行脉宽滤波,得到滤波后的曲线。
具体的,若满足如下条件波谷有效:
Trough_Time(k)>K7*Ref_Trough_Time(k)
其中,Trough_Time(k)为波谷脉宽差,Ref_Trough_Time(k)为当前的标准波谷脉宽差,K7为比例系数,根据实际纹波波动情况标定获得。
考虑个别情况如启动或阻力变大时,电机运行速度变化,波峰和波谷脉宽会跟随变化,因此标准波谷脉宽差需要动态调整,同样方法设定自适应标准波谷脉宽差作为参考脉宽。
自适应参考波谷脉宽计算公式如下:
Ref_Trough_Time(k)=K10*Ref_Trough_Time(k-1)+K11*Trough_Time(k)
其中,Ref_Trough_Time(k-1)为上一次计算得到的标准波谷脉宽差。K10、K11为加权系数,根据实际纹波波动情况标定获得。
本实施例中,提出了一种自适应幅值滤波方法,能够滤出小幅值噪声干扰,并且提出了自适应脉宽滤波方法,能够滤出高频干扰。
可选的,在上一个实施例的基础上,参照图4,步骤S21具体包括:
S31、以波峰阈值作为波峰值的初始值;
其中,波峰阈值可以为0。
S32、获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值;若判断出当前时刻采集的电机电流值大于波峰值,执行步骤S33;若判断出当前时刻采集的电机电流值小于波峰值,执行步骤S34;
具体的,获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值。判断是否为波峰,是看当前时刻采集的电机电流值是否一直比前几个采集的电机电流值大、且后一个采集的电机电流值小于当前时刻的电机电流值。
S33、以当前时刻采集的电机电流值作为新的波峰值;
具体的,判断出AD_Value(k)>Peak_Value(k),则Peak_Value(k)=AD_Value(k),否则维持Peak_Value(k)不变。其中,AD_Value(k)为当前时刻采集的电机电流值。
需要说明的是,执行完步骤S33后,还需返回执行步骤S32获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值的步骤,直至当前时刻采集的电机电流值小于波峰值。
具体的,假设当前时刻采集的电机电流值为5A,大于0,此时将波峰值设置为5,返回获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值这一步骤,若当前时刻采集的电机电流值为6A,比5A大,则将新的波峰值设置为6,然后继续返回获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值这一步骤,直到当前时刻采集的电机电流值小于波峰值时停止。
S34、以波谷阈值作为波谷值的初始值;
其中,波谷阈值可以为65535。
具体的,在确定波谷时,波谷肯定比其余时间采集的电机电流值小,所以开始应该设定一个较大的波谷阈值。
S35、获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否小于波谷值;若判断出当前时刻采集的电机电流值小于波谷值,执行步骤S36;若判断出当前时刻采集的电机电流值大于波谷值,执行步骤S37;
S36、以当前时刻采集的电机电流值作为新的波谷值;
具体的,判断若AD_Value(k)<Trough_Value(k),则Trough_Value(k)=AD_Value(k),否则维持Trough_Value(k)不变,这样依次类推就找到了波谷。其中,AD_Value(k)为当前采集的电机电流值。
需要说明的是,执行完步骤S36后,还需返回执行步骤S35。
此外,确定波谷的过程与确定波峰的过程类似,请参照寻找波峰的过程。
S37、判断是否确定出电流变化曲线中所有的波峰和波谷;若否,则返回执行步骤S31;若是,则结束。
具体的,本实施例中,确定了一个波峰和波谷后,重新开始再确定新的波峰和波谷。
需要说明的是,本实施例中,首先确定的是波峰,其次确定波谷。此外,还可以先确定波谷,再确定波峰。
本实施例中,提供了一种确定波峰和波谷的方法,进而能够根据确定的波峰和波谷来进行幅值滤波。
可选的,在上述任一运动位置的确定方法的实施例的基础上,步骤S14可以包括:
1)实时确定当前时刻的滑动参考线的数值;其中,当前时刻的滑动参考线的数值由当前时刻采集的电机电流值与上一时刻的滑动参考线的数值加权得到;
2)将当前时刻采集的电机电流值与当前时刻的滑动参考线的数值进行比较;
若当前时刻采集的电机电流值大于当前时刻的滑动参考线的数值,将当前时刻采集的电机电流值转换为高电平;
若当前时刻采集的电机电流值小于当前时刻的滑动参考线的数值,将当前时刻采集的电机电流值转换为低电平;
3)根据当前时刻采集的电机电流值转化为的高电平或低电平,生成方波曲线。
具体的,由纹波的特点可知波峰和波谷交替出现,为此可设立一条参考线,若纹波幅值大于该参考线则设置Pin_Level=1,即为高电平,若纹波幅值小于参考线则置Pin_Level=0,即为低电平,则有:
AD_Value(k)>Ref_Value(k),Pin_Level=1
AD_Value(k)<Ref_Value(k),Pin_Level=0
其中AD_Value(k)为当前时刻采集的电机电流值,Ref_Value(k)为当前的参考电流值,即为当前时刻的滑动参考线的数值。这样就将接近正弦的纹波通过Pin_Level转换成同周期的方波信号。
又注意到经过AD转换得到的信号叠加了直流量和交流量,因此在电机启动、堵转或阻力变化时纹波峰谷值会随着直流量上下浮动。为此将滑动参考线设置为一条随着直流量幅值起伏变化的参考线。为此,采用一阶滞后滤波得到自适应参考线,公式如下:
Ref_Value(k)=K1*Ref_Value(k-1)+K2*AD_Value(k)
其中Ref_Value(k)为当前时刻的滑动参考线的数值,Ref_Value(k-1)为上一时刻的滑动参考线的数值,K1、K2为加权系数,根据实际纹波波动情况进行标定获得。
经过AD采样后的电流值与滑动参考线实时进行比较,AD值大于该滑动参考线则置Pin_Level=1,若小于滑动参考线时则置为Pin_Level=0,得到方波信号Pin_Level后便于后续计数处理。
本实施例中,使用自适应参考线方法实现纹波特征准确提取,能够在启动和堵转时,也能够正常转换成方波曲线。
为了本领域的技术人员能够更加清楚的了解本发明,现结合具体实施例进行解释说明,具体的采用装有纹波电机的车门作为负载,基于上述软件提取纹波方法,分别采集原始纹波信号AD_Value、参考电压值Ref_Value以及解调后的方波信号Pin_Level结果如图5所示。可见本专利提出的软件提取纹波方法可以有效的提取纹波信号。
需要说明的是,图5中直接使用的是电压信号,由于电压信号和电流信号成正比关系,因此,可以用电压信号来表示电流信号。
可选的,在上述运动位置的确定装置的实施例的基础上,本发明的另一实施例中提供了一种运动位置的确定装置,参照图6,运动位置的确定装置可以包括:
采集模块101,用于每隔第一预设时间采集一次电机的电机电流;其中,电流为电机供电线上的电流经过采样电阻和一级放大器后的电流;
曲线生成模块102,用于根据每次采集的电机电流,实时生成电流变化曲线;
滤波模块103,用于实时对电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线;
曲线转换模块104,用于根据滑动参考线,将滤波后的曲线转换成方波曲线;
位置确定模块105,用于根据方波曲线,确定闭合部件的运动位置。
进一步,位置确定模块包括:
第一确定子模块,用于根据方波曲线中的方波信号的下降沿的个数,确定电流变化曲线中纹波个数;
第二确定子模块,用于根据电机转动圈数与纹波个数的对应关系,确定纹波个数对应的电机转动圈数;
第三确定子模块,用于根据电机转动圈数与闭合部件运动距离的对应关系,确定电机转动圈数对应的闭合部件运动距离;
第四确定子模块,用于根据闭合部件运动距离,确定闭合部件的运动位置。
本实施例中,每隔第一预设时间采集一次电机的电机电流,根据每次采集的电机电流,实时生成电流变化曲线,实时对电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线,根据滑动参考线,将滤波后的曲线转换成方波曲线,根据方波曲线,确定闭合部件的运动位置。可以采用上述软件方法确定闭合部件的运动位置,进而不需要使用高通滤波器和比较器,降低硬件成本。
另外,本实施例基于中断进行的纹波AD采集方法,可通过低成本单片机实现高采样率。
需要说明的是,本实施例中的各个模块和子模块的工作过程,请参照上述实施例中的相应说明,在此不再赘述。
可选的,在上述任一确定装置的实施例的基础上,滤波模块包括:
波峰波谷确定子模块,用于在电流变化曲线生成过程中,按照先波峰后波谷的顺序,依次确定电流变化曲线中的波峰和波谷;
判断子模块,用于在电流变化曲线生成过程中,判断当前是确定波峰还是波谷的过程;
第一计算子模块,用于若为确定波峰的过程,根据最新确定的波峰以及最新确定的波谷,计算得到当前的第一波峰波谷差;
第二计算子模块,用于根据上一次计算得到的第一标准波峰波谷差与当前的第一波峰波谷差计算得到当前的第一标准波峰波谷差;
第一滤波子模块,用于根据当前的第一标准波峰波谷差,对电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行幅值滤波;
第三计算子模块,用于计算最新确定的波峰以及上一次确定的波峰的波峰脉宽差;
第四计算子模块,用于根据波峰脉宽差以及上一次计算得到的标准波峰脉宽差,计算得到当前的标准波峰脉宽差;
第二滤波子模块,用于根据当前的标准波峰脉宽差,对电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行脉宽滤波,得到滤波后的曲线;
第五计算子模块,用于若为确定波谷的过程,根据最新确定的波谷以及最新确定的波峰,计算得到当前的第二波峰波谷差;
第六计算子模块,用于根据上一次计算得到的第二标准波峰波谷差与当前的第二波峰波谷差计算得到当前的第二标准波峰波谷差;
第三滤波子模块,用于根据当前的第二标准波峰波谷差,对电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行幅值滤波;
第七计算子模块,用于计算最新确定的波谷以及上一次确定的波谷的波谷脉宽差;
第八计算子模块,用于根据波谷脉宽差以及上一次计算得到的标准波谷脉宽差,计算得到当前的标准波谷脉宽差;
第四滤波子模块,用于根据当前的标准波谷脉宽差,对电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行脉宽滤波,得到滤波后的曲线。
本实施例中,提出了一种自适应幅值滤波方法,能够滤出小幅值噪声干扰,并且提出了自适应脉宽滤波方法,能够滤出高频干扰。
需要说明的是,本实施例中的各个模块和子模块的工作过程,请参照上述实施例中的相应说明,在此不再赘述。
可选的,在上一个确定装置的实施例的基础上,波峰波谷确定子模块包括:
第一确定单元,用于以波峰阈值作为波峰值的初始值;
第一判断单元,用于获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值;
波峰值更新单元,用于当第一判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值大于波峰值时,以所述当前时刻采集的电机电流值作为新的波峰值;
第二确定单元,用于当所述第一判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值小于波峰值时,以波谷阈值作为波谷值的初始值;
第二判断单元,用于获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否小于波谷值;
波谷值更新单元,用于当所述第二判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值小于波谷值时,以所述当前时刻采集的电机电流值作为新的波谷值;
第三判断单元,用于当所述第二判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值大于波谷值时,判断是否确定出所述电流变化曲线中所有的波峰和波谷;
第一确定单元,还用于当所述第三判断单元判断出未确定出所述电流变化曲线中所有的波峰和波谷时,以波峰阈值作为波峰值的初始值。
本实施例中,提供了一种确定波峰和波谷的方法,进而能够根据确定的波峰和波谷来进行幅值滤波。
需要说明的是,本实施例中的各个模块和子模块的工作过程,请参照上述实施例中的相应说明,在此不再赘述。
可选的,在上述任一确定装置的实施例的基础上,曲线转换模块包括:
数值确定子模块,用于实时确定当前时刻的滑动参考线的数值;其中,当前时刻的滑动参考线的数值由当前时刻采集的电机电流值与上一时刻的滑动参考线的数值加权得到;
比较子模块,用于将当前时刻采集的电机电流值与当前时刻的滑动参考线的数值进行比较;
第一转换子模块,用于若比较子模块判断出当前时刻采集的电机电流值大于当前时刻的滑动参考线的数值,将当前时刻采集的电机电流值转换为高电平;
第二转换子模块,用于若比较子模块判断出若当前时刻采集的电机电流值小于当前时刻的滑动参考线的数值,将当前时刻采集的电机电流值转换为低电平;
曲线生成子模块,用于根据当前时刻采集的电机电流值转化为的高电平或低电平,生成方波曲线。
本实施例中,使用自适应参考线方法实现纹波特征准确提取,能够在启动和堵转时,也能够正常转换成方波曲线。
需要说明的是,本实施例中的各个模块、子模块和单元的工作过程,请参照上述实施例中的相应说明,在此不再赘述。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种运动位置的确定方法,其特征在于,包括:
每隔第一预设时间采集一次电机的电机电流;其中,所述电流为电机供电线上的电流经过采样电阻和一级放大器后的电流;
根据每次采集的电机电流,实时生成电流变化曲线;
实时对所述电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线;
根据滑动参考线,将所述滤波后的曲线转换成方波曲线;
根据所述方波曲线,确定闭合部件的运动位置。
2.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,根据滑动参考线,将所述滤波后的曲线转换成方波曲线,包括:
实时确定当前时刻的滑动参考线的数值;其中,当前时刻的滑动参考线的数值由当前时刻采集的电机电流值与上一时刻的滑动参考线的数值加权得到;
将当前时刻采集的电机电流值与所述当前时刻的滑动参考线的数值进行比较;
若当前时刻采集的电机电流值大于所述当前时刻的滑动参考线的数值,将所述当前时刻采集的电机电流值转换为高电平;
若当前时刻采集的电机电流值小于所述当前时刻的滑动参考线的数值,将所述当前时刻采集的电机电流值转换为低电平;
根据当前时刻采集的电机电流值转化为的高电平或低电平,生成所述方波曲线。
3.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,实时对所述电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线,包括:
在所述电流变化曲线生成过程中,按照先波峰后波谷的顺序,依次确定所述电流变化曲线中的波峰和波谷;
在所述电流变化曲线生成过程中,判断当前是确定波峰还是波谷的过程;
若为确定波峰的过程,根据最新确定的波峰以及最新确定的波谷,计算得到当前的第一波峰波谷差;
根据上一次计算得到的第一标准波峰波谷差与所述当前的第一波峰波谷差计算得到当前的第一标准波峰波谷差;
根据所述当前的第一标准波峰波谷差,对所述电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行幅值滤波;
计算所述最新确定的波峰以及上一次确定的波峰的波峰脉宽差;
根据所述波峰脉宽差以及上一次计算得到的标准波峰脉宽差,计算得到当前的标准波峰脉宽差;
根据所述当前的标准波峰脉宽差,对所述电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行脉宽滤波,得到所述滤波后的曲线;
若为确定波谷的过程,根据最新确定的波谷以及最新确定的波峰,计算得到当前的第二波峰波谷差;
根据上一次计算得到的第二标准波峰波谷差与所述当前的第二波峰波谷差计算得到当前的第二标准波峰波谷差;
根据所述当前的第二标准波峰波谷差,对所述电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行幅值滤波;
计算所述最新确定的波谷以及上一次确定的波谷的波谷脉宽差;
根据所述波谷脉宽差以及上一次计算得到的标准波谷脉宽差,计算得到当前的标准波谷脉宽差;
根据所述当前的标准波谷脉宽差,对所述电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行脉宽滤波,得到所述滤波后的曲线。
4.根据权利要求3所述的确定方法,其特征在于,在所述电流变化曲线生成过程中,按照先波峰后波谷的顺序,依次确定所述电流变化曲线中的波峰和波谷,包括:
以波峰阈值作为波峰值的初始值;
获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值;
若是,则以所述当前时刻采集的电机电流值作为新的波峰值,并返回所述获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值的步骤,直至当前时刻采集的电机电流值小于所述波峰值时停止;
以波谷阈值作为波谷值的初始值;
获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否小于波谷值;
若是,则以所述当前时刻采集的电机电流值作为新的波谷值,并返回所述获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否小于波谷值的步骤,直至当前时刻采集的电机电流值大于所述波谷值时停止;
判断是否确定出所述电流变化曲线中所有的波峰和波谷;
若否,则返回所述以波峰阈值作为波峰值的初始值这一步骤。
5.根据权利要求1所述的确定方法,其特征在于,根据所述方波曲线,确定闭合部件的运动位置,包括:
根据所述方波曲线中的方波信号的下降沿的个数,确定所述电流变化曲线中纹波个数;
根据电机转动圈数与纹波个数的对应关系,确定所述纹波个数对应的电机转动圈数;
根据电机转动圈数与闭合部件运动距离的对应关系,确定所述电机转动圈数对应的闭合部件运动距离;
根据所述闭合部件运动距离,确定闭合部件的运动位置。
6.一种运动位置的确定装置,其特征在于,包括:
采集模块,用于每隔第一预设时间采集一次电机的电机电流;其中,所述电流为电机供电线上的电流经过采样电阻和一级放大器后的电流;
曲线生成模块,用于根据每次采集的电机电流,实时生成电流变化曲线;
滤波模块,用于实时对所述电流变化曲线进行幅值滤波和脉宽滤波,得到滤波后的曲线;
曲线转换模块,用于根据滑动参考线,将所述滤波后的曲线转换成方波曲线;
位置确定模块,用于根据所述方波曲线,确定闭合部件的运动位置。
7.根据权利要求6所述的确定装置,其特征在于,所述曲线转换模块包括:
数值确定子模块,用于实时确定当前时刻的滑动参考线的数值;其中,当前时刻的滑动参考线的数值由当前时刻采集的电机电流值与上一时刻的滑动参考线的数值加权得到;
比较子模块,用于将当前时刻采集的电机电流值与所述当前时刻的滑动参考线的数值进行比较;
第一转换子模块,用于若所述比较子模块判断出当前时刻采集的电机电流值大于所述当前时刻的滑动参考线的数值,将所述当前时刻采集的电机电流值转换为高电平;
第二转换子模块,用于若所述比较子模块判断出若当前时刻采集的电机电流值小于所述当前时刻的滑动参考线的数值,将所述当前时刻采集的电机电流值转换为低电平;
曲线生成子模块,用于根据当前时刻采集的电机电流值转化为的高电平或低电平,生成所述方波曲线。
8.根据权利要求6所述的确定装置,其特征在于,所述滤波模块包括:
波峰波谷确定子模块,用于在所述电流变化曲线生成过程中,按照先波峰后波谷的顺序,依次确定所述电流变化曲线中的波峰和波谷;
判断子模块,用于在所述电流变化曲线生成过程中,判断当前是确定波峰还是波谷的过程;
第一计算子模块,用于若为确定波峰的过程,根据最新确定的波峰以及最新确定的波谷,计算得到当前的第一波峰波谷差;
第二计算子模块,用于根据上一次计算得到的第一标准波峰波谷差与所述当前的第一波峰波谷差计算得到当前的第一标准波峰波谷差;
第一滤波子模块,用于根据所述当前的第一标准波峰波谷差,对所述电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行幅值滤波;
第三计算子模块,用于计算所述最新确定的波峰以及上一次确定的波峰的波峰脉宽差;
第四计算子模块,用于根据所述波峰脉宽差以及上一次计算得到的标准波峰脉宽差,计算得到当前的标准波峰脉宽差;
第二滤波子模块,用于根据所述当前的标准波峰脉宽差,对所述电流变化曲线中最新确定的波峰曲线进行脉宽滤波,得到所述滤波后的曲线;
第五计算子模块,用于若为确定波谷的过程,根据最新确定的波谷以及最新确定的波峰,计算得到当前的第二波峰波谷差;
第六计算子模块,用于根据上一次计算得到的第二标准波峰波谷差与所述当前的第二波峰波谷差计算得到当前的第二标准波峰波谷差;
第三滤波子模块,用于根据所述当前的第二标准波峰波谷差,对所述电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行幅值滤波;
第七计算子模块,用于计算所述最新确定的波谷以及上一次确定的波谷的波谷脉宽差;
第八计算子模块,用于根据所述波谷脉宽差以及上一次计算得到的标准波谷脉宽差,计算得到当前的标准波谷脉宽差;
第四滤波子模块,用于根据所述当前的标准波谷脉宽差,对所述电流变化曲线中最新确定的波谷曲线进行脉宽滤波,得到所述滤波后的曲线。
9.根据权利要求8所述的确定装置,其特征在于,所述波峰波谷确定子模块包括:
第一确定单元,用于以波峰阈值作为波峰值的初始值;
第一判断单元,用于获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否大于波峰值;
波峰值更新单元,用于当第一判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值大于波峰值时,以所述当前时刻采集的电机电流值作为新的波峰值;
第二确定单元,用于当所述第一判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值小于波峰值时,以波谷阈值作为波谷值的初始值;
第二判断单元,用于获取并判断当前时刻采集的电机电流值是否小于波谷值;
波谷值更新单元,用于当所述第二判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值小于波谷值时,以所述当前时刻采集的电机电流值作为新的波谷值;
第三判断单元,用于当所述第二判断单元判断出当前时刻采集的电机电流值大于波谷值时,判断是否确定出所述电流变化曲线中所有的波峰和波谷;
第一确定单元,还用于当所述第三判断单元判断出未确定出所述电流变化曲线中所有的波峰和波谷时,以波峰阈值作为波峰值的初始值。
10.根据权利要求6所述的确定装置,其特征在于,所述位置确定模块包括:
第一确定子模块,用于根据所述方波曲线中的方波信号的下降沿的个数,确定所述电流变化曲线中纹波个数;
第二确定子模块,用于根据电机转动圈数与纹波个数的对应关系,确定所述纹波个数对应的电机转动圈数;
第三确定子模块,用于根据电机转动圈数与闭合部件运动距离的对应关系,确定所述电机转动圈数对应的闭合部件运动距离;
第四确定子模块,用于根据所述闭合部件运动距离,确定闭合部件的运动位置。
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---|---|
CN (1) | CN108132396B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108061511A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-22 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 一种位置的计算方法及装置 |
CN110361723A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-10-22 | 深圳锐越微技术有限公司 | 多普勒雷达运动目标的时频特征提取方法 |
CN110417347A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-11-05 | 海宁昱能电子有限公司 | 一种用于控制光伏组件关断的控制器及控制方法 |
CN111098808A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-05-05 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 基于直流电机纹波控制车身闭合部件的方法及其系统 |
CN111272055A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-06-12 | 天津天安起重电器有限公司 | 一种三相电动机制动距离检测装置和方法 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102635288A (zh) * | 2012-01-06 | 2012-08-15 | 陈雅莹 | 车窗纹波防夹控制器及控制方法 |
CN102678008A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-09-19 | 北京航空航天大学 | 一种自适应的车窗防夹控制电路及控制方法 |
CN103248294A (zh) * | 2013-04-28 | 2013-08-14 | 天津大学 | 无位置传感器直流无刷电机双闭环调速控制方法 |
CN103696649A (zh) * | 2013-08-30 | 2014-04-02 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 用于电动车窗的防夹保护装置及方法 |
CN104553911A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-04-29 | 延锋伟世通电子科技(上海)有限公司 | 汽车可记忆电动座椅的直流电机纹波检测方法 |
CN104683038A (zh) * | 2015-03-11 | 2015-06-03 | 西南科技大学 | 一种基于声波的数据透地传输方法 |
CN105401822A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-03-16 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 一种电动侧滑门防夹方法及系统 |
CN105927090A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-09-07 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 门窗玻璃的位置检测方法、装置、门窗控制系统和汽车 |
CN106124990A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-11-16 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 一种堵转检测方法和装置 |
CN106301039A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-04 | 朱利东 | 交流电机驱动器直流母线纹波电压预测及补偿方法和装置 |
CN106499290A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-03-15 | 乐视控股(北京)有限公司 | 一种车窗防夹控制系统、方法及车辆 |
CN106499289A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-03-15 | 上汽通用汽车有限公司 | 一种汽车电动车窗位置判断方法及系统 |
-
2017
- 2017-12-11 CN CN201711306624.6A patent/CN108132396B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102635288A (zh) * | 2012-01-06 | 2012-08-15 | 陈雅莹 | 车窗纹波防夹控制器及控制方法 |
CN102678008A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-09-19 | 北京航空航天大学 | 一种自适应的车窗防夹控制电路及控制方法 |
CN103248294A (zh) * | 2013-04-28 | 2013-08-14 | 天津大学 | 无位置传感器直流无刷电机双闭环调速控制方法 |
CN103696649A (zh) * | 2013-08-30 | 2014-04-02 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 用于电动车窗的防夹保护装置及方法 |
CN104553911A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-04-29 | 延锋伟世通电子科技(上海)有限公司 | 汽车可记忆电动座椅的直流电机纹波检测方法 |
CN104683038A (zh) * | 2015-03-11 | 2015-06-03 | 西南科技大学 | 一种基于声波的数据透地传输方法 |
CN105401822A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-03-16 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 一种电动侧滑门防夹方法及系统 |
CN105927090A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-09-07 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 门窗玻璃的位置检测方法、装置、门窗控制系统和汽车 |
CN106124990A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-11-16 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 一种堵转检测方法和装置 |
CN106301039A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-04 | 朱利东 | 交流电机驱动器直流母线纹波电压预测及补偿方法和装置 |
CN106499289A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-03-15 | 上汽通用汽车有限公司 | 一种汽车电动车窗位置判断方法及系统 |
CN106499290A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-03-15 | 乐视控股(北京)有限公司 | 一种车窗防夹控制系统、方法及车辆 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张楠等: "LabVIEW计数滤波器在信号降噪中的应用", 《微计算机信息》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108061511A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-22 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 一种位置的计算方法及装置 |
CN110361723A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-10-22 | 深圳锐越微技术有限公司 | 多普勒雷达运动目标的时频特征提取方法 |
CN110417347A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-11-05 | 海宁昱能电子有限公司 | 一种用于控制光伏组件关断的控制器及控制方法 |
CN110417347B (zh) * | 2019-08-15 | 2022-02-18 | 浙江英达威芯电子有限公司 | 一种用于控制光伏组件关断的控制器及控制方法 |
CN111098808A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-05-05 | 北京经纬恒润科技有限公司 | 基于直流电机纹波控制车身闭合部件的方法及其系统 |
CN111098808B (zh) * | 2019-12-12 | 2022-06-07 | 北京经纬恒润科技股份有限公司 | 基于直流电机纹波控制车身闭合部件的方法及其系统 |
CN111272055A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-06-12 | 天津天安起重电器有限公司 | 一种三相电动机制动距离检测装置和方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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