安全气囊的点火方法

专利主权项内容

1.一种安全气囊的点火方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取时间窗的窗宽；获取积分阈值；获取时间窗的分区数；每隔分区时间获取车辆的制动加速度；步骤S2、每隔分区时间计算车辆的制动加速度在时间窗内对时间的积分值；定义所述计算车辆的制动加速度在时间窗内对时间的积分值时的时刻为t时刻，则t时刻时车辆的制动加速度在时间窗内对时间的积分值通过下列计算式计算得到：这里，s(t, w)表示t时刻时车辆的制动加速度在时间窗内对时间的积分值；a(t)表示车辆在t时刻时的制动加速度，i为整数；iiw为时间窗的窗宽；n为时间窗的分区数；h为分区时间；步骤S3、判断积分值是否大于积分阈值，若是，则点爆安全气囊；所述获取车辆的制动加速度的步骤包括：建立神经网络模型，该神经网络模型以与刹车踏板位置对应的司机期望加速度作为神经网络算法的输入，以刹车踏板位置的保持和持续加深的总持续时间作为神经网络算法的输出；神经网络模型如下：神经网络算法的输入为x，输入层的节点个数为n，隐含层的节点个数为l，输出层的节点个数为m；输入层节点i到隐含层节点j的权重w，隐含层节点j到输出层节点k的权重为w，输入层到隐含层节点j的偏置为a，隐含层到输出层节点的偏置为b；设学习速率为η，激励函数为g(x)；iijjkjk隐含层节点j的输出H为：j输出层节点k的输出O为：k输出层所有节点的误差能量总和E为：记Y-O＝e，则kkk其中，i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，l；k＝1，2，…，m；Y为输出层节点k的期望输出；k权重的赋值更新公式为：偏置的赋值更新公式为：对w、w赋初值为0-1之间的随机数，对a、b赋初值；对E赋初值为0，将最大许用误差ε设为一正数；对n、l和m赋值；再以已知的司机期望加速度样本作为神经网络算法的输入，以与已知司机期望加速度样本对应的已知的刹车踏板位置的保持和持续加深的总持续时间样本作为神经网络算法的期望输出，通过权重的赋值更新公式和偏置的赋值更新公式调整w、w、a和b，直到E小于ε，从而完成司机期望加速度-总持续时间神经网络模型的建立；ijjkjkijjkjk获取由加速度传感器所测得的车辆的实测制动加速度；获取反映实际刹车踏板位置的刹车踏板信号，并根据刹车踏板信号以及预定的刹车踏板信号-司机期望加速度的对应关系确定实际司机期望加速度；基于司机期望加速度-总持续时间神经网络模型，并根据实际司机期望加速度确定实际刹车踏板位置的保持和持续加深的期望总持续时间；获取实际刹车踏板位置的保持和持续加深的实际总持续时间；若实测制动加速度小于实际司机期望加速度，且期望总持续时间小于实际总持续时间时，则自刹车踏板处于实际刹车踏板位置时起以实际司机期望加速度作为车辆的制动加速度；否则，以实测制动加速度作为车辆的制动加速度；在步骤S2中，有：这里，s(t+h, w)表示t+h时刻时车辆的制动加速度在时间窗内对时间的积分值；s(t, w)表示t时刻时车辆的制动加速度在时间窗内对时间的积分值；a(t)表示车辆在t时刻时的制动加速度，i为整数；iiw为时间窗的窗宽；n为时间窗的分区数；h为分区时间。