车窗防夹功能的逐渐普及对其安装与维护提出了更高的要求。由于防夹控制器与车窗的匹配过程较为复杂，降低了防夹功能在车窗上前装与后装的效率，增加了安装成本，而长期使用后因防夹功能失效导致的车窗异常动作等，则给用户带来诸多不便。为此对车窗防夹控制器的自匹配与自学习进行研究。本文以常见的根据电机电流与霍尔脉冲设计的防夹方法为基础，首先对传感器采集的车窗状态信息进行修复处理，获得良好的数据源。之后利用历史数据完成防夹参数的计算，在此基础上设计了自动匹配的流程，实现了防夹车窗匹配的自动化。提出了匹配过程的模式识别防夹方法，保证了自动匹配结果的正确，实现了匹配过程的安全保护。最后研究了防夹参数的自学习方法并建立了相应更新机制，增强了车窗防夹功能的稳定性。通过控制器的自匹配和自学习，降低了防夹车窗的成本，提高了防夹车窗的性能。修复状态信息的目的是实时消除电机特性导致的电流波动，以及环境干扰引起的严重偏离趋势线的尖峰数据。通过移动平均的方式平滑电流信息的较小波动，以限幅滤波的方法剔除尖峰数据，然后利用二次指数平滑修补缺失数据，可以得到平顺性较好的数据。之后对保存状态信息的历史数组进行时序匹配，消除处理过程带来的时序错位，从而获得参数计算和状态识别的良好数据源。在状态信息得到修复的基础上，可以利用车窗上升过程中的状态信息的数学特征计算防夹参数，并设计了一键触发式的初始化方法，简化了控制器的初始化过程，实现了自动匹配。同时分析了车窗状态信息曲线的形状特征，利用雨流法提取出曲线的特征点，以特征点个数与特征点相互关系建立了车窗到顶与夹持两种状态的模式识别方法，实现了匹配过程中无防夹参数的防夹保护。最后，以匹配结果为跟踪目标，在满足自学习条件的情况下，利用历史数据进行防夹参数的重生成与更新，并根据历史更新数据设定边界条件检定重生成结果的合法性，防止在意外干扰下学习到错误的结果。在此基础上建立了参数实时更新与失效后重匹配的自学习机制，完成了防夹参数的维护，提高了防夹功能长期使用中的稳定性。