CN104827928B - 电动汽车的控制系统及具有其的电动汽车 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种电动汽车的控制系统，包括：多个参数采集装置，用于采集电动汽车的运行参数；多个反向传播BP神经网络控制装置，每个BP神经网络控制装置与多个参数采集装置中的至少部分参数采集装置相连，每个BP神经网络控制装置根据至少部分参数采集装置采集的参数输出控制信号；径向基函数RBF神经网络控制装置，RBF神经网络控制装置与多个反向传播BP神经网络控制装置相连，用于对多个反向传播BP神经网络控制装置输出的控制信号进行优化，并将优化之后的控制信号反馈至多个反向传播BP神经网络控制装置。本发明的系统可实现智能化控制，具有控制效率高、稳定性高、准确性高的优点，并且，该系统自学习能力强。本发明还提供了一种电动汽车。
Description
技术领域
本发明涉及汽车制造技术领域，特别涉及一种电动汽车的控制系统及具有其的电动汽车。
背景技术
目前，纯电动汽车的动力控制系统大多由电池管理系统和整车控制系统组成，这两个系统虽通过车载总线交互信息和指令，但相对独立，且控制逻辑往往采用查表或专家系统，控制策略一旦定下来，就无法改变，并且自适应和自学习性较差，控制的准确性和可靠性较低，从而控制效率低下。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的一个目的在于提出一种电动汽车的控制系统，该可实现智能化控制，具有控制效率高、稳定性高、准确性高的优点，并且，该系统自学习能力强。
本发明的另一个目的在于提供一种电动汽车。
为了实现上述目的，本发明第一方面的实施例提出了一种电动汽车的控制系统，包括：多个参数采集装置，所述多个参数采集装置用于采集电动汽车的运行参数；多个反向传播BP神经网络控制装置，每个所述BP神经网络控制装置与所述多个参数采集装置中的至少部分参数采集装置相连，每个所述BP神经网络控制装置根据所述至少部分参数采集装置采集的参数输出控制信号；以及径向基函数RBF神经网络控制装置，所述RBF神经网络控制装置与所述多个反向传播BP神经网络控制装置相连，用于对所述多个反向传播BP神经网络控制装置输出的控制信号进行优化，并将优化之后的控制信号反馈至所述多个反向传播BP神经网络控制装置。
根据本发明实施例的电动汽车的控制系统，收集电动汽车的运行参数，多个反向传播BP神经网络控制装置根据至少部分运行参数输出控制信号，径向基函数RBF神经网络控制装置对上述输出的控制信号进行优化，并将优化之后的控制信号反馈至多个反向传播BP神经网络控制装置。因此，该系统可实现智能化控制，根据实时输入，输出更加智能的控制量，提高了控制的准确性和稳定性，从而提高了控制效率，并且，该系统的自学习能力强。
另外，根据本发明上述实施例的电动汽车的控制系统还可以具有如下附加的技术特征：
在一些示例中，所述BP神经网络控制装置和所述RBF神经网络控制装置均为三层网络。
在一些示例中，所述运行参数至少包括动力电池的单体电压、动力电池的单体温度、母线电流、母线电压、绝缘电阻值、总正/负接触器状态、高压环路互锁状态、档位信息、加速/制动踏板位置信息、车速信息、钥匙门位置信息、驻车制动信息、安全带信息、安全气囊信息、充电状态信息。
在一些示例中，每个所述BP神经网络控制装置包括：输入层，所述输入层包括：N个第一输入端，所述N个第一输入端与所述多个参数采集装置中的N个参数采集装置相连；第二输入端，所述第二输入端与所述RBF神经网络控制装置相连，用于接收优化之后的控制信号；隐含层，所述隐含层包括：多个处理单元，每个处理单元均与所述N个第一输入端和所述第二输入端相连；以及输出层，所述输出层与所述隐含层的多个处理单元相连，用于对所述多个处理单元的处理结果进行汇总。
在一些示例中，每个所述BP神经网络控制装置的输入层与隐含层之间通过第一权值连接，所述隐含层与输出层之间通过第二权值及求和函数连接。
在一些示例中，每个所述RBF神经网络控制装置包括：输入层，所述输入层的与所述BP神经网络控制装置的输出层相连，用于接收所述BP神经网络控制装置输出的控制信号；隐含层，所述隐含层包括：多个处理单元，每个处理单元均与所述输入层相连，用于对所述BP神经网络控制装置输出的控制信号进行优化；以及输出层，所述输出层分别与所述隐含层的多个处理单元及所述BP神经网络控制装置的第二输入端相连，用于将优化后的控制信号发送至所述第二输入端。
本发明第二方面的实施例提供了一种电动汽车，包括本发明第一方面实施例提出的电动汽车的控制系统。
根据本发明实施例的电动汽车，收集电动汽车的运行参数，多个反向传播BP神经网络控制装置根据至少部分运行参数输出控制信号，径向基函数RBF神经网络控制装置对上述输出的控制信号进行优化，并将优化之后的控制信号反馈至多个反向传播BP神经网络控制装置。因此，该电动汽车可实现智能化控制，根据实时输入，输出更加智能的控制量，提高了控制的准确性和稳定性，从而提高了控制效率，并且，还具有自学习能力强的优点。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本发明一个实施例的电动汽车的控制系统的结构框图；
图2是根据本发明一个实施例的电动汽车的控制系统的反向传播BP神经网络控制装置的结构示意图；以及
图3是根据本发明一个实施例的电动汽车的控制系统的径向基函数RBF神经网络控制装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
以下结合附图描述根据本发明实施例的电动汽车的控制系统及具有其的电动汽车。
图1是根据本发明一个实施例的电动汽车的控制系统的结构框图。如图1所示，根据本发明一个实施例的电动汽车的控制系统100，包括：多个参数采集装置110、多个反向传播BP神经网络控制装置120和径向基函数RBF神经网络控制装置130。
具体而言，多个参数采集装置110用于采集电动汽车的运行参数。其中，在一些示例中，电动汽车的运行参数即与电动汽车的能量管理和动力输出有关的参数，例如至少包括动力电池的单体电压、动力电池的单体温度、母线电流、母线电压(包括预充电电压)、绝缘电阻值、总正/负接触器状态、高压环路互锁状态、档位信息、加速/制动踏板位置信息、车速信息、钥匙门位置信息、驻车制动信息、安全带信息、安全气囊信息、充电状态信息。另外，在一些具体示例中，还包括与电动汽车能量管理和动力输出有关的控制参数，例如包括高压接触器控制信号、电机控制器扭矩需求和制动力回馈扭矩需求等，以及具体纯电动汽车的涉及能量管理和动力输出控制的相关输入信息，。
每个反向传播BP神经网络控制装置120与多个参数采集装置110中的至少部分参数采集装置110相连，每个BP神经网络控制装置120根据至少部分参数采集装置110采集的参数输出控制信号。
在一些示例中，结合图2所示，每个反向传播BP神经网络控制装置120包括三层网络。更为具体地，每个反向传播BP神经网络控制装置120包括：输入层X、隐含层Z和输出层Y。
其中，输入层X包括N个第一输入端、第二输出端，N个第一输入端与多个参数采集装置110中的N个参数采集装置110相连。第二输入端与反向传播BP神经网络控制装置120相连，用于接收优化之后的控制信号。
隐含层Z包括多个处理单元，每个处理单元均与N个第一输入端相连，同时与第二输入端相连。
输出层Y与隐含层Z的多个处理单元相连，用于对多个处理单元的处理结果进行汇总。
在该示例中，结合图2所示，每个反向传播BP神经网络控制装置120的输入层X与隐含层Y之间通过第一权值Vmn连接，而隐含层Z与输出层Y之间则通过第二权值Wn和求和函数∑相连接。
RBF神经网络控制装置130与多个反向传播BP神经网络控制装置120相连，用于对多个反向传播BP神经网络控制装置120输出的控制信号进行优化，并将优化之后的控制信号反馈至多个反向传播BP神经网络控制装置120。
在一些示例中，径向基函数RBF神经网络控制装置130包括三层网络。更为具体地，径向基函数RBF神经网络控制装置130包括输入层、隐含层和输出层。
其中，输入层与反向传播BP神经网络控制装置120的输出层Y相连，用于接收反向传播BP神经网络控制装置120输出的控制信号。隐含层包括多个处理单元，每个处理单元均与输入层相连，用于对反向传播BP神经网络控制装置120输出的控制信号进行优化。输出层分别与隐含层的多个处理单元及反向传播BP神经网络控制装置120的第二输入端相连，用于将优化后的控制信号发送至该第二输入端，以实现对BP神经网络的优化，从而可提高整车能量管理和动力控制的准确性和稳定性。
综上所述，作为一个具体示例，结合图2所示，反向传播BP神经网络控制装置120由多个基于RBF的BP复合网络组成。且BP网络是复合网络的主体，其由三层组成，分别是输入层X、隐含层Z和输出层Y。输出层Y1为输出量其中的一个控制信号；由m个变量组成的输入层X为与Y1相关的X(m-1)个输出量和1个RBF网络的输出层反馈变量Xm组成；RBF网络作为BP网络的反馈输入对BP网络的输出偏差进行优化。
并且在图2中，输入层X与隐含层Z之间通过权值Vmn连接，隐含层Z与输出层Y之间通过权值Wn和求和函数∑连接。
在该示例中，反向传播BP神经网络控制装置120由多个基于RBF优化的BP复合人工神经网络组成，该复合网络的I/O结构为多变量输入单变量输出结构，网络数量依输出量数量决定。换言之，即如果整车有Q个输出量，则反向传播BP神经网络控制装置120就由Q个如图2所示的网络组成。
如图3所示，为由三层网络结构组成的RBF网络，即RBF网络具有Q个输入节点，分别为Q个BP网络的输出；P个隐节点；Q个输出节点。其中P为训练样本集的样本数量，即隐含层节点数等于训练样本数。RBF网络分为三层，分别是输入层、隐含层、输出层，并且RBF网络输入层XQ为BP网络输出层的变量Y，RBF网络输出层变量YQ为BP网络反馈输入修正量Xm。
根据本发明实施例的电动汽车的控制系统，收集电动汽车的运行参数，多个反向传播BP神经网络控制装置根据至少部分运行参数输出控制信号，径向基函数RBF神经网络控制装置对上述输出的控制信号进行优化，并将优化之后的控制信号反馈至多个反向传播BP神经网络控制装置。因此，该系统可实现智能化控制，根据实时输入，输出更加智能的控制量，提高了控制的准确性和稳定性，从而提高了控制效率，并且，该系统的自学习能力强。
本发明的进一步实施例还提供了一种电动汽车，包括本发明上述实施例所述的电动汽车的控制系统100。
对于该电动汽车的详细描述参见上述对电动汽车的控制系统100的描述部分，此处不再赘述。
根据本发明实施例的电动汽车，收集电动汽车的运行参数，多个反向传播BP神经网络控制装置根据至少部分运行参数输出控制信号，径向基函数RBF神经网络控制装置对上述输出的控制信号进行优化，并将优化之后的控制信号反馈至多个反向传播BP神经网络控制装置。因此，该电动汽车可实现智能化控制，根据实时输入，输出更加智能的控制量，提高了控制的准确性和稳定性，从而提高了控制效率，并且，还具有自学习能力强的优点。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (6)
1.一种电动汽车的控制系统，其特征在于，包括：
多个参数采集装置，所述多个参数采集装置用于采集电动汽车的运行参数；
多个反向传播BP神经网络控制装置，每个所述BP神经网络控制装置与所述多个参数采集装置中的至少部分参数采集装置相连，每个所述BP神经网络控制装置根据所述至少部分参数采集装置采集的参数输出控制信号；以及
径向基函数RBF神经网络控制装置，所述RBF神经网络控制装置与所述多个反向传播BP神经网络控制装置相连，用于对所述多个反向传播BP神经网络控制装置输出的控制信号进行优化，并将优化之后的控制信号反馈至所述多个反向传播BP神经网络控制装置，其中，每个所述RBF神经网络控制装置包括：
输入层，所述输入层的与所述BP神经网络控制装置的输出层相连，用于接收所述BP神经网络控制装置输出的控制信号，
隐含层，所述隐含层包括：
多个处理单元，每个处理单元均与所述输入层相连，用于对所述BP神经网络控制装置输出的控制信号进行优化，
输出层，所述输出层分别与所述隐含层的多个处理单元及所述BP神经网络控制装置的第二输入端相连，用于将优化后的控制信号发送至所述第二输入端。
2.如权利要求1所述的电动汽车的控制系统，其特征在于，所述BP神经网络控制装置和所述RBF神经网络控制装置均为三层网络。
3.如权利要求1所述的电动汽车的控制系统，其特征在于，所述运行参数至少包括动力电池的单体电压、动力电池的单体温度、母线电流、母线电压、绝缘电阻值、总正/负接触器状态、高压环路互锁状态、档位信息、加速/制动踏板位置信息、车速信息、钥匙门位置信息、驻车制动信息、安全带信息、安全气囊信息、充电状态信息。
4.如权利要求1所述的电动汽车的控制系统，其特征在于，每个所述BP神经网络控制装置包括：
输入层，所述输入层包括：
N个第一输入端，所述N个第一输入端与所述多个参数采集装置中的N个参数采集装置相连；
第二输入端，所述第二输入端与所述RBF神经网络控制装置相连，用于接收优化之后的控制信号；
隐含层，所述隐含层包括：
多个处理单元，每个处理单元均与所述N个第一输入端和所述第二输入端相连；
以及
输出层，所述输出层与所述隐含层的多个处理单元相连，用于对所述多个处理单元的处理结果进行汇总。
5.如权利要求4所述的电动汽车的控制系统，其特征在于，每个所述BP神经网络控制装置的输入层与隐含层之间通过第一权值连接，隐含层与输出层之间通过第二权值及求和函数连接。
6.一种电动汽车，其特征在于，包括如权利要求1-5任一项所述的电动汽车的控制系统。
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| TR01 | Transfer of patent right |
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| CP03 | Change of name, title or address |
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