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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利汽车线控转向系统的滑模容错控制方法、终端及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120135272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510450988.X，技术领域涉及：B62D6/00；该发明授权汽车线控转向系统的滑模容错控制方法、终端及存储介质是由郁明;梁哲宁;曾庆王;朱越;李智;刘津硕;吴柄澍设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本汽车线控转向系统的滑模容错控制方法、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及汽车容错控制技术领域，公开了汽车线控转向系统的滑模容错控制方法、终端及存储介质。该方法首先建立线控转向系统的非线性键合图模型，以此建立线控转向系统中的前轮子系统的动态模型；然后基于前轮子系统的动态模型，采用滑模控制器控制前轮的实际角度跟踪其参考角度，以使汽车行进在期望轨迹上；当检测出汽车的传感器发生故障时，通过滑模观测器估计传感器故障值，消除故障影响并实现容错控制。本发明解决了车辆在行驶过程中发生故障时的容错问题。

本发明授权汽车线控转向系统的滑模容错控制方法、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.汽车线控转向系统的滑模容错控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.建立线控转向系统的非线性键合图模型，以此建立线控转向系统中的前轮子系统的动态模型； S2.基于前轮子系统的动态模型，采用滑模控制器控制前轮的实际角度跟踪其参考角度，以使汽车行进在期望轨迹上； S3.当检测出汽车的传感器发生故障时，通过滑模观测器估计传感器故障值，消除故障影响并实现容错控制； 其中，步骤S1包括以下具体步骤： S11.将线控转向系统分为方向盘子系统和前轮子系统；其中，所述方向盘子系统包括方向盘、反馈电机、减速器、反馈电机驱动器、方向盘角度传感器以及反馈电机角度传感器，所述前轮子系统包括转向电机驱动器、转向电机、减速器、齿轮、齿条、前轮、转向电机角度传感器、齿轮角度传感器以及前轮角度传感器； S12.基于键合图理论构建非线性键合图模型；其中，所述非线性键合图模型的基本元件包括一通口元件、二通口元件及多通口元件；所述一通口元件包括势源Se、流源Sf、耗散元件R、惯性元件I、容性元件C及流传感器；所述二通口元件包括变换器，回转器；所述多通口元件包括1‑型结点和0‑型结点； S13.通过非线性键合图模型建立前轮子系统的动态模型，其表达式如下： 式中，为转向电机扭矩常数；是转向电机的输入电压；为转向电机的粘性摩擦系数；为转向电机角度，和分别为的一阶导数和二阶导数；为转向电机轴的刚度；为齿条位移；为减速器的减速比；为齿轮半径；为转向电机转子的转动惯量； 表示齿条的摩擦力；表示齿条刚度；表示齿条线速度与前轮角速度之比；为前轮实际转角；表示齿条的质量；为前轮转角；为轮胎与地面之间的摩擦力；为前轮的转动惯量；为转向电机摩擦力矩特性函数，为齿轮摩擦力矩特性函数，为前轮摩擦力矩特性函数，三者的表达公式为，，其中，和分别为对应部件的库仑摩擦力矩和静摩擦力矩，是表征和之间过渡的常数，为自变量； 为自回正力矩； 步骤S2包括以下具体步骤： S21.根据前轮子系统的动态模型设定系统状态和系统输入；其中，系统输入为转向电机驱动器输入电压，系统状态的表达公式为： 式中，表示时间；上标T为转置符号； S22.建立线控转向系统在健康状态下的状态空间模型，表达公式为： 式中，为系统状态变量的导数；为系统输出即前轮转角；为滑模控制率，即转向电机驱动器输入电压随时间变化函数；为非线性项；为集总干扰；、和分别为状态转移系数矩阵、输入系数矩阵和输出系数矩阵； S23.将前轮子系统的动态模型简化后得到前轮子系统的动力学方程： 式中，为等效转动惯量；为等效阻尼系数；为非线性摩擦力矩；为电机输出扭矩系数； S24.结合所述动力学方程设定滑模控制率，采用滑模控制器按照滑模控制率控制转向电机驱动器的输入电压信号，以使前轮的实际角度跟踪其参考角度；其中，转向电机驱动器输入电压的计算公式为： 式中，为前轮转角的参考信号；；为滑模面；为符号函数项，为线性项； 步骤S3中，当检测出传感器发生故障时，滑模观测器自动根据其自身设计，控制电机输出大小以实现故障容错；其中，滑模观测器的设计方法包括以下具体步骤： S31.建立线控转向系统在传感器故障下的状态空间模型，表达公式为： 式中，为汽车的状态变量，为线控转向系统输出；为控制输入，即所述转向电机驱动器输入电压；，为反馈电机扭矩常数，为前轮的转动惯量，为前轮的粘性摩擦系数；，为齿条位移与前轮转向角之间的传动比；为输出增益矩阵； 为线控转向系统中的非线性项；； 为集总干扰；；为传感器故障； S32.对线控转向系统在传感器故障下的状态空间模型进行增广重建，得到增广矩阵： 式中，为增广后的状态变量，其中为自定义变量，可为输出实现低通滤波，且满足公式：；，为稳定的滤波矩阵，定义为对角正定矩阵；；； ；；； S33.利用所述增广矩阵设计滑模观测器，表达公式为： 式中，为的预估值；为的预估值；为的增广转置，即；为滑模观测器中的不连续项；为滑模观测器增益矩阵。

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