一种用于汽车电制动器的控制方法及系统

本发明涉及电动汽车的技术领域，公开了一种用于汽车电制动器的控制方法及系统，通过传感器阵列采集电机运行时的振动和电磁信号，对刚性耦合状态特征进行多维度分析。利用信号处理技术和机器学习模型，实现对刚性耦合状态的实时监测和预测。当状态偏离正常范围时，根据预测结果生成制动力矩波动修正系数，并结合最新状态感知数据动态优化驱动参数。通过调整电机控制单元输出指令，实现稳定的制动力矩输出。本发明还通过持续采集复杂工况下的运行反馈数据，不断优化机器学习模型，提升状态感知和预测能力，从而实现电机制动稳定性的长期优化，有效解决了刚性耦合状态动态变化导致的制动力矩波动问题。