本發明涉及車輛轉向，具體涉及一種線控轉向系統自適應抗干擾處理方法及系統。

背景技術：

1、線控轉向系統作為下一代智能底盤的核心技術，通過電子信號取代了傳統轉向系統中的機械連接，實現了方向盤手感可調、轉向特性可編程等優勢。然而，該技術也對方向盤扭矩信號的純凈度、穩定性和實時性提出了極高要求，任何信號干擾都可能導致轉向執行機構誤動作，直接影響操控安全與駕駛體驗。

2、為提升信號質量，現有技術提出了多種補償方案，如中國專利cn119305625?b公開了線控轉向系統的擾動補償方法、裝置、車輛及存儲介質，該方案通過其通過計算扭矩擾動偏差對實測扭矩進行補償，并基于電機轉速等單一工作參數自適應調整補償控制模塊的參數，以抑制系統振蕩；

3、然而，該方案本質上是一種“出現干擾后再補償”的被動式響應策略，其補償動作的觸發依賴于扭矩傳感器已測量到的波動信號，這種滯后性導致系統響應存在固有延遲，并且其自適應機制主要依賴于單一信號維度（電機轉速）來切換控制參數，這種簡化的一維映射關系，使其難以在干擾發生前或發生時，主動識別出車輛所處的具體工況，因而也難以針對不同工況的干擾特性施加最有效的抑制手段，最終導致系統在復雜真實路況下的表現受限，如在車輛靜止時，系統無法充分抑制高頻電噪聲，可能導致轉向機構微抖動，影響靜謐性；而在顛簸路面行駛時，系統難以區分路面沖擊干擾與駕駛員真實轉向意圖，易引發方向盤異常抖動或“搶舵”現象，存在安全隱患；而在低速泊車等場景下，系統無法在抑制噪聲與保持轉向響應敏捷性之間取得理想平衡，可能導致操作遲滯或殘留抖動；因此，現有的線控轉向抗干擾方法在應對多變的真實行駛環境時，其工況適應性與抗干擾魯棒性仍存在顯著不足，本領域亟需一種能夠基于多維度車輛狀態信息實時、精準識別運行工況，并據此主動、智能地切換針對性抗干擾策略的處理方法，以從根本上克服現有技術因被動響應與工況識別能力欠缺而導致的控制性能瓶頸。

技術實現思路

1、本技術提供一種線控轉向系統自適應抗干擾處理方法及系統，用于解決上述問題

2、第一方面，本技術實施例提供一種線控轉向系統自適應抗干擾處理方法，包括以下步驟：

3、獲取車輛的方向盤扭矩數據和運行數據，基于所述運行數據判斷車輛當前所處的運行工況；所述運行工況包括靜止工況、顛簸工況、低速工況和標準行駛工況；

4、基于識別出的運行工況，從預置的多個抗干擾處理模式中動態切換并啟用對應的目標模式，以對所述方向盤扭矩數據進行處理；所述抗干擾處理模式包括：與所述靜止工況對應的零速抗干擾模式、與所述顛簸工況對應的抗沖擊模式、與所述低速工況對應的低速舒適模式以及與所述標準行駛工況對應的標準行駛模式；所述零速抗干擾模式、低速舒適模式和準行駛模式包括采用一階低通濾波器對所述方向盤扭矩數據進行濾波處理，且濾波時間常數不同；所述抗沖擊模式包括通過預設的預測模型進行動態前饋補償，并對補償后的扭矩數據進行自適應陷波濾波處理和一階低通濾波處理；

5、將經過抗干擾處理后的扭矩數據輸出至轉向控制執行單元。

6、結合第一方面，在一種實施方式中，所述車輛的運行數據包括：車速數據、輪速數據以及橫向加速度數據。

7、結合第一方面，在一種實施方式中，所述基于所述運行數據判斷車輛當前所處的運行工況，具體包括：

8、若車速數據與所有輪速數據均為零，且持續時間超過第一預設時間閾值，則判定為靜止工況；

9、若在預設的判定時間窗口內，且橫向加速度數據的瞬時絕對值超過第一加速度閾值的累積次數大于第一次數閾值，則判定為顛簸工況；

10、若車速數據小于或等于預設低速閾值，且在預設的判定時間窗口內，橫向加速度數據的瞬時絕對值超過第一加速度閾值的累積次數小于第一次數閾值，則判定為低速工況；

11、若同時不滿足上述靜止工況、顛簸工況和低速工況的判定條件，則判定為標準行駛工況。

12、結合第一方面，在一種實施方式中，所述從預置的多個抗干擾處理模式中動態切換并啟用對應的目標模式，以對所述方向盤扭矩數據進行處理，具體包括：

13、若運行工況為靜止工況，則目標模式為零速抗干擾模式：采用一階低通濾波器對所述方向盤扭矩數據進行濾波，濾波時間常數調整為第一預設值，并對濾波后的方向盤扭矩數據施加預設的信號死區處理；

14、若運行工況為低速工況，則目標模式為低速舒適模式：采用一階低通濾波器對所述方向盤扭矩數據進行濾波，濾波時間常數調整為第二預設值；

15、若運行工況為標準行駛工況，則目標模式為標準行駛模式：采用一階低通濾波器對所述方向盤扭矩數據進行濾波，濾波時間常數調整為第三預設值；

16、所述第二預設值大于第三預設值且小于第一預設值。

17、結合第一方面，在一種實施方式中，所述通過預設的預測模型進行動態前饋補償，并對補償后的扭矩數據進行自適應陷波濾波處理和一階低通濾波處理，具體包括：

18、若運行工況為顛簸工況，則目標模式為抗沖擊模式：

19、基于獲取的橫向加速度數據，通過預設的預測模型計算補償扭矩數據；

20、將所述方向盤扭矩數據減去所述補償扭矩數據，以獲取初次校正后的第一扭矩數據；

21、對所述第一扭矩數據進行自適應陷波濾波，所述自適應陷波濾波的中心頻率根據所述第一扭矩數據或所述橫向加速度數據的實時頻譜特征自適應調整，以濾除特定頻率的殘余干擾，從而獲取第二扭矩數據；

22、采用一階低通濾波器對所述第二扭矩數據進行濾波，濾波時間常數調整為第四預設值，所述第四預設值小于第三預設值，以輸出最終處理后的第三扭矩數據。

23、結合第一方面，在一種實施方式中，所述預測模型基于所述橫向加速度數據的比例項、微分項和積分項中的至少兩項來計算所述補償扭矩數據。

24、結合第一方面，在一種實施方式中，還包括安全保障步驟：

25、實時監測所述方向盤扭矩數據、運行數據及系統部件的運行狀態；

26、當監測到數據無效、硬件故障或邏輯沖突中的任一種時，則強制控制所述抗干擾處理模式執行基礎安全模式，并生成對應的故障診斷信息。

27、結合第一方面，在一種實施方式中，所述數據無效包括：向盤扭矩數據、車速數據、輪速數據以及橫向加速度數據中的至少一種超出其預設的物理合理范圍；

28、所述硬件故障包括：接收到來自扭矩傳感器、輪速傳感器、車速傳感器、慣性測量單元或線控轉向控制器中任一部件上報的硬件故障標識；

29、所述邏輯沖突包括：基于所述運行數據判定的運行工況與預期的運行工況矛盾。

30、結合第一方面，在一種實施方式中，所述基礎安全模式為標準行駛模式。

31、第二方面，本技術實施例提供了一種基于線控轉向系統自適應抗干擾處理方法的系統，包括：

32、數據獲取模塊，其用于獲取車輛的方向盤扭矩數據和運行數據；

33、判斷模塊，其與數據獲取模塊連接，其用于基于所述運行數據判斷車輛當前所處的運行工況；

34、處理模塊，其與判斷模塊連接，其被配置為基于識別出的運行工況，從預置的多個抗干擾處理模式中動態切換并啟用對應的目標模式，以對所述方向盤扭矩數據進行處理；

35、輸出模塊，其與處理模塊連接，其被配置為將經過抗干擾處理后的扭矩數據輸出至轉向控制執行單元。

36、本技術實施例提供的技術方案帶來的有益效果包括：

37、1、本技術通過融合車速、輪速、橫向加速度數據，實現對車輛靜止、顛簸、低速泊車及標準行駛等典型工況的精確識別，在此基礎上，系統能夠針對不同工況動態切換與之匹配的最優抗干擾處理模式，從而在各類場景下均能實現干擾抑制與轉向響應的最優平衡，顯著提升了系統的全場景適應性與魯棒性。

38、2、本技術針對識別到的不同工況，針對性的使用了不同的抗干擾模式，如在靜止工況下，通過啟用強濾波結合信號死區的零速抗干擾模式，從根本上消除了因電源噪聲、電磁干擾導致的轉向機構微抖動，確保了高端車型的靜謐性；而在顛簸工況下，創新性地采用抗沖擊模式，通過動態前饋補償主動抵消路面沖擊干擾，并結合自適應陷波濾波器精準濾除特定頻率殘余擾動，有效避免了方向盤“打手”或“搶舵”現象，極大提升了顛簸路況下的操控穩定性和安全性等等，有效抑制了不同工況下的典型干擾，大幅提升操控安全與駕駛體驗。

39、3、本技術通過構建感知-決策-執行的一體化的智能抗干擾架構，建立了多傳感器信息融合、工況智能識別、專有策略動態切換與執行的閉環系統，該架構使得抗干擾策略的啟用不再依賴于干擾信號的滯后反饋，而是基于對車輛運行工況的實時、主動判斷，從而在干擾對控制系統產生顯著影響之前或同時即施加有效干預。這種識別即干預的主動控制范式，相比現有技術的“檢測-補償”被動模式，顯著縮短了系統響應延遲，提升了信號處理的實時性與整體魯棒性。