奇瑞汽车股份有限公司高家兵获国家专利权
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龙图腾网获悉奇瑞汽车股份有限公司申请的专利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：CN120024403B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510326889.0，技术领域涉及：B62D15/02；该发明授权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是由高家兵;刘慧建;祁林星;周颖;李好设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本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在说明书摘要公布了：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。
本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊神经网络的线控转向齿条力估算方法，其特征在于，包括： 获取车辆电机相关数据；其中，所述车辆电机相关数据至少包括电机扭矩、电机角速度和电机转角； 利用长短时记忆网络捕捉所述车辆电机相关数据的长短时依赖关系，得到电机时间序列特征； 利用模糊神经网络模型对所述电机时间序列特征进行模糊推理，得到齿条力估算结果；其中，所述模糊神经网络模型通过所选择的隶属度函数和不同工况对应的模糊规则，利用神经网络的学习能力，基于输入变量的模糊值，根据车辆当前工况对输出的估算齿条力的模糊值进行调整，完成齿条力估算的推理； 其中，在所述模糊神经网络模型中，采用高斯函数作为隶属度函数，将所述模糊神经网络模型的输入变量转化为模糊值； 在所述模糊神经网络模型中，模糊规则的激活强度为： 其中，是激活强度，是输入变量个数，是输入变量对模糊集合的隶属度； 在所述模糊神经网络模型中，得到齿条力估算结果，具体为： 其中，为齿条力估算结果，是规则数量，为第j条规则的激活强度，为第j条规则根据输入得出的关于齿条力的推断值。
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