[發明專利]一種用于人機共駕系統的轉矩測量、耦合裝置及方法

在審

• 申請號: 201910143786.5
• 申請日: 2019-02-27
• 公開（公告）號: CN109708790A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 朱冰;李偉男;趙健;韓嘉懿;馬馳;孫宇航;孟鵬翔
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G01L3/10
• 分類號: G01L3/10
• 代理公司: 長春市恒譽專利代理事務所(普通合伙) 22212
• 代理人: 鞠傳龍

1.一種用于人機共駕系統的轉矩測量、耦合裝置，其特征在于：包括有底板、第一齒輪、第二齒輪、齒條、電動機、外齒圈、控制器和分析儀，其中電動機固定在底板上，電動機的輸出軸與第一齒輪的驅動軸相連接，第一齒輪由電動機進行驅使轉動，底板上固定有滑槽，齒條嵌設在滑槽內，齒條能夠沿滑槽進行滑動，第一齒輪和第二齒輪均與齒條相嚙合，第一齒輪轉動過程中驅使齒條滑動從而帶動第二齒輪進行轉動，第二齒輪上連接有第一轉矩輸入軸，第一轉矩輸入軸的后端與驅動機構相連接，外齒圈裝配在驅動機構上并由驅動機構進行驅使轉動，第一轉矩輸入軸上裝配有第一壓感器，驅動機構上還連接有第二轉矩輸入軸，第二轉矩輸入軸上裝配有第二壓感器，第一壓感器和第二壓感器通過導線均與分析儀相連接，控制器與電動機相連接并控制電動機的工作。

2.根據權利要求1所述的一種用于人機共駕系統的轉矩測量、耦合裝置，其特征在于：所述的電動機上連接有蓄電池，連接線路上設有變頻器，蓄電池為電動機提供電力，電動機的輸出軸與第一齒輪的驅動軸之間通過聯軸器相連接。

3.根據權利要求1所述的一種用于人機共駕系統的轉矩測量、耦合裝置，其特征在于：所述的第一轉矩輸入軸上裝配有減速器，減速器固定在底板上，第二轉矩輸入軸樞接在支撐架上，支撐架固定在底板上。

4.根據權利要求1所述的一種用于人機共駕系統的轉矩測量、耦合裝置，其特征在于：所述的驅動機構是由左錐齒輪、右錐齒輪、上錐齒輪、下錐齒輪和固定軸組成，其中左錐齒輪固定在第一轉矩輸入軸的后端并由第一轉矩輸入軸驅使進行轉動，右錐齒輪固定在第二轉矩輸入軸的前端并由第二轉矩輸入軸驅使進行轉動，上錐齒輪固定在固定軸的上部，上錐齒輪同時與左錐齒輪和右錐齒輪的上部相嚙合，下錐齒輪固定在固定軸的下部，下錐齒輪同時與左錐齒輪和右錐齒輪的下部相嚙合，固定軸延外齒圈的徑向固定在外齒圈的內圈中，上錐齒輪和下錐齒輪與左錐齒輪和右錐齒輪嚙合過程中能夠帶動外齒圈進行轉動。

5.根據權利要求1所述的一種用于人機共駕系統的轉矩測量、耦合裝置，其特征在于：所述的外齒圈上還嚙合有第三齒輪，外齒圈轉動過程中帶動第三齒輪進行轉動，第三齒輪上裝配有第三轉矩輸入軸，第三轉矩輸入軸樞接在固定架上，固定架固定在底板上，第三轉矩輸入軸的后端連接有凸輪，凸輪與滾輪相抵靠，滾輪上連接有連桿，連桿的后端通過壓盤與彈簧筒內的回位彈簧相連接，回位彈簧的后端固定在彈簧筒內腔的底部，彈簧筒通過底座固定在底板上。

6.根據權利要求1所述的一種用于人機共駕系統的轉矩測量、耦合裝置，其特征在于：所述的控制器能夠對電動機的輸出轉速、轉矩進行控制。

7.根據權利要求1所述的一種用于人機共駕系統的轉矩測量、耦合裝置，其特征在于：所述的分析儀是由電源、總控開關、保護電阻、第一固定電阻、第二固定電阻、第一模擬控制模塊和第二模擬控制模塊組成，其中電源與總控開關、保護電阻通過導線進行串聯連接；第一固定電阻與第一模擬控制模塊通過導線進行串聯連接，連接線路上的c、d連接點處通過導線與第一壓感器內部的壓敏電阻相連接；第二固定電阻與第二模擬控制模塊通過導線進行串聯連接，連接線路上的a、b連接點處通過導線與第二壓感器內部的壓敏電阻相連接。

8.根據權利要求1所述的一種用于人機共駕系統的轉矩測量、耦合裝置，其特征在于：所述的第一壓感器和第二壓感器的形狀和結構相同，均是由承受塊、殼體和壓敏電阻組成，其中壓敏電阻插設在殼體的內腔中，壓敏電阻上裹設有絕緣層，承受塊設在絕緣層的外表面，壓敏電阻的兩端通過導線與分析儀進行電性連接，承受塊的外側面與第一轉矩輸入軸和第二轉矩輸入軸相接觸，能夠對第一轉矩輸入軸和第二轉矩輸入軸的轉矩、轉速進行傳遞。

9.一種用于人機共駕系統的轉矩測量、耦合方法，其特征在于：其方法如下所述：

第一步、機器輸入轉矩：當電動機通過第一轉矩輸入軸進行轉矩輸入時，布置在第一轉矩輸入軸上的第一壓感器內部的壓敏電阻會承受到相應的壓力作用，壓敏電阻是一種能夠將機械力轉換為電信號的元件，它是利用半導體材料的壓力電阻效應制成的，壓敏電阻的電阻值隨外加力的增加而減小，當電動機的輸入轉矩越大，第一壓感器內部的壓敏電阻承受到相應的壓力作用越大，此時，壓敏電阻的電阻會越?。?/p>

第二步、駕駛人輸入轉矩：當駕駛人通過第二轉矩輸入軸進行轉矩輸入時，布置在第二轉矩輸入軸上的第二壓感器內部的壓敏電阻會承受到相應的壓力作用，當駕駛人的輸入轉矩越大，壓敏電阻承受到相應的壓力作用越大，由于壓敏電阻的自身特性，當其受到壓力越大時，其表現的電阻會越小；

第三步、當第一壓感器和第二壓感器內部的壓敏電阻的阻值隨著駕駛人以及電動機的轉矩輸入大小產生變化的同時，分析儀中的第一模擬控制模塊和第二模擬控制模塊中通過的電流也將發生變化，即第一模擬控制模塊、第二模擬控制模塊的流經電流分別與機器以及駕駛人輸入轉矩的大小存在對應關系，利用這種對應關系，進行標定試驗，利用電流表測量第一模擬控制模塊、第二模擬控制模塊的流經電流；

第四步、以第一模擬控制模塊的流經電流與機器輸入轉矩的關系標定擬合，具體過程如下：

實驗標定獲得n組第一模擬控制模塊的流經電流X與機器輸入轉矩Y數據：

采用廣義回歸神經網絡來擬合對應的關系，廣義回歸神經網絡由四層構成，分別為輸入層、模式層、求和層和輸出層，網絡的輸入為X＝[x₁，x₂，...，x_n]^T，其輸出為Y＝[y₁，y₂，...，y_n]^T；

輸入層：輸入層各神經元是簡單的分布單元，直接將輸入變量傳遞給模式層；

模式層：模式層神經元數目等于學習樣本的數目d，各神經元對應不同的學習樣本，模式層神經元傳遞函數采用徑向基函數：

模式層神經元i的輸出為輸入變量與其樣本X之間Euclid距離平方的指數平方形式；

Euclid距離公式：

其中，X為網絡輸入量，X_i為第i個神經元對應的學習樣本；

求和層：采用下公式對所有模式層的神經元進行加權求和：

其中，P_i＝h(X_i)，j＝1，2，...，k；

模式層中第i個神經元與求和層中第j個分子求和神經元之間的連接權值為第i個輸出樣本Y_i的第j個元素；

特殊地，當模式層與神經元的連接權值為1，傳遞函數為：

輸出層：輸出層的神經元數目等于學習樣本中輸出向量的維數k，各神經元將求和層的輸出相除，神經元的輸出對應廣義回歸神經網絡輸出的估計結果，即：

經過反復調試，為使模型精度達到最佳，廣義回歸神經網絡模型中的光滑因子σ取值為0.1，進而，基于訓練完成的廣義回歸神經網絡模型對第一模擬控制模塊的流經電流X與機器輸入轉矩Y的關系進行擬合，并將訓練好的模型預先存入第一模擬控制模塊中，此后，向第一模擬控制模塊中送入電流X信號后，第一模擬控制模塊即可通過預先存儲的廣義回歸神經網絡模型計算得到對應的機器輸入轉矩Y信號；

第五步、采用第四步中同樣的步驟能夠得到第二模擬控制模塊的流經電流與駕駛人輸入轉矩的大小存在對應關系，并將基于訓練完成的廣義回歸神經網絡模型對第二模擬控制模塊的流經電流與駕駛人輸入轉矩的關系進行擬合的擬合模型預先存入第二模擬控制模塊中，此后，向第二模擬控制模塊中送入電流信號后，第二模擬控制模塊即可通過預先存儲的廣義回歸神經網絡模型計算得到對應的駕駛人輸入轉矩信號；

第六步、將得到的機器輸入轉矩大小信號以及駕駛人輸入轉矩大小信號為后期的人機數據分析、人機共駕關鍵共性機理的研究提供基礎支撐。