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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于制动个性在线识别的线控制动系统踏板特性设计方法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：CN115859182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211376101.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于制动个性在线识别的线控制动系统踏板特性设计方法是由李玉芳;王晓晨;甘婷婷;刘铮设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于制动个性在线识别的线控制动系统踏板特性设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于制动个性在线识别的线控制动系统踏板特性设计方法，包括：提取制动特征数据，划分驾驶员制动个性类型，设计个性化助力制动特性MAP曲线；在驾驶员行驶过程中，应用BP网络模型对驾驶员制动个性在线辨识，贝叶斯融合决策出驾驶员制动个性类型信号并存储；电子助力制动系统ECU接收该信号并匹配个性化助力制动特性MAP曲线，通过车辆执行模块实现个性化制动助力功能，提供个性化制动踏板特性；本发明可以更加细化驾驶员个性化踏板特性，踏板特性的自动识别和确定无需驾驶员手动选择制动模式，更加满足个性化的制动踏板感需求，同时降低汽车厂商标定电子助力制动系统的时间和难度，全面提升智能人车交互水平。

本发明授权基于制动个性在线识别的线控制动系统踏板特性设计方法在权利要求书中公布了：1.基于制动个性在线识别的线控制动系统踏板特性设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、设置前期数据库，存储驾驶员驾驶目标实验车的全工况行车制动数据集及在线识别的驾驶员的制动个性类型辨识结果；在整车控制器中利用离差标准化处理对行车制动数据进行降维运算，利用主成分分析提取出能够表征驾驶员制动个性的制动特征数据，构成训练样本集S； 步骤2、对训练样本集S应用K-Means算法对驾驶员制动个性进行聚类分析，划分出驾驶员制动个性类型； 步骤3、根据驾驶员制动个性类型，对应地参数化设计个性化助力制动特性MAP曲线，以提供不同的制动踏板特性； 步骤3中，所述个性化助力制动特性MAP曲线通过设定电子助力制动系统的以下参数来表示不同类型的制动个性：线性阶段助力比、跳增值、拐点主缸压力；其中，线性阶段助力比调整通过改变助力过程中反馈盘主、副面位移差实现，通过设定不同的输入推杆位移对应的主、副面位移差，得到不同的助力比；跳增值调整通过调节跳增阶段反馈盘主、副面位移差和输入推杆位移的对应关系实现，相同的输入推杆位移，反馈盘主副面位移差越大，对应的跳增值越大，其中，选取传统真空助力器的助力特性曲线作为常规型助力特性曲线； 步骤4、在驾驶员行驶过程中，通过行车制动数据，应用BP神经网络模型对驾驶员制动个性类型进行在线辨识，结合前期数据库中存储的驾驶员制动个性类型辨识结果，应用贝叶斯融合决策方法决策出具有可信度的当前驾驶员的制动个性类型信号，并存储入前期数据库； 步骤5、电子助力制动系统ECU接收当前驾驶员的制动个性类型信号，匹配个性化助力制动特性MAP曲线，实现个性化助力制动功能，提供与驾驶员制动个性类性对应的制动踏板特性； 步骤5包括：通过位移差传感器获得制动踏板输入推杆位移，输入到个性化助力制动特性MAP曲线中查表得到反馈盘主、副面位移差，计算得到助力电机目标位置，输入到iBooster助力电机三闭环控制策略中，实现助力电机扭矩跟随控制； 步骤5中，所述iBooster助力电机三闭环控制策略包括：基于电子助力制动系统，助力电机对电子控制单元ECU的控制指令做出响应，输出制动所需要的助力扭矩，经过传动机构传递到整车制动系统产生响应的制动力，提供与驾驶员制动个性类性对应的制动踏板特性，完成制动动作。

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