CN107433881B - 一种车辆电机冷却系统故障的控制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种车辆电机冷却系统故障的控制方法及装置，该控制方法包括：检测车辆是否处于行车模式；若车辆处于行车模式，则检测车辆的电机冷却系统是否处于故障状态；若车辆的电机冷却系统处于故障状态，根据车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值；根据车辆的当前工作参数以及车辆的最大输出扭矩限值，对车辆的电机实际输出扭矩进行控制。在检测出电机冷却系统故障后，通过对车辆的实际输出扭矩进行控制，达到对驱动系统进行保护，保证在车辆行驶过程中使得驱动系统产生的热量与自然散热达到动态平衡，在最大限度保证驾驶员驾驶感受的同时，还能防止驱动系统由于温度过高而损坏。
Description
技术领域
本发明涉及整车控制领域，尤其是一种车辆电机冷却系统故障的控制方法及装置。
背景技术
面对日趋严峻的能源与环境问题，传统燃油汽车对石油资源需求的增加以及带来的环境污染已日益引起人们的关注，与此同时节能与新能源汽车正成为各国研究的热点。作为我国战略性新兴产业之一的节能与新能源汽车得到了政府和工业界的高度重视，发展新能源汽车，尤其是具有零污染、零排放的纯电动汽车，不仅对我国能源安全、环境保护具有重大意义，同时也是我国汽车领域实现转型升级、技术突破的重要方向，是汽车领域今后发展的趋势。
纯电动汽车通过电机驱动车轮转动来实现车辆行驶，电机驱动及控制作为纯电动汽车的核心对整车性能影响重大，为此成为国内外各大纯电动汽车厂商研究的重点。随着永磁材料、电力电子技术、控制理论、电机制造以及信号处理硬件的发展，永磁同步电机(PMSM)得到了普遍应用，并且由于其具有高效率、高输出转矩、高功率密度以及良好的动态性能等优点，逐渐成为纯电动汽车驱动系统的主流。装备永磁同步电机的纯电动汽车在高速或大扭矩行驶状态下，电机控制器及驱动电机会产生大量的热量，如不能够将产生的热量及时散除，累计热量将会引起电机及控制系统的过温故障，甚至导致系统烧毁。针对这一问题电机及电机控制器大都采用风冷或水冷这两种常见方式进行散热，以保证系统的正常工作。其中风冷方案一般应用于微型或小型纯电动汽车中，该类纯电动汽车具有重量轻、体积小、电机额定功率小等特点，在行驶过程中驱动系统产生的热量较少，因此采用风冷方式对电机控制器或驱动电机进行散热便能够保证车辆行驶过程中的散热需求；水冷方案一般应用于小型或中大型纯电动汽车中，该类纯电动汽车具有负载大、电机额定功率大、加速性能优等特点，其在行驶过程中驱动系统会产生大量的热量，此时风冷系统将不能够满足系统的散热要求，因此需要采用水冷方案来保证电机及电机控制器的散热需求。
目前，国内各大纯电动汽车生产厂家针对驱动系统过热问题均有相应的故障策略，通过强制停车、仪表报警、限制扭矩输出等方式对车辆进行保护，但这种过热保护仅仅是单纯的建立在检测驱动系统温度基础上的，而未将造成过温的原因统筹加以考虑，因此导致在此基础上制定的控制策略简单粗暴，不利于对驾驶员驾驶感受的保护，容易陷入“过热-故障保护-再次过热-再次故障保护……”的循环。
发明内容
本发明实施例要解决的技术问题是提供一种车辆电机冷却系统故障的控制方法及装置，用以实现在检测到电机冷却系统故障后，在最大限度保证驾驶员驾驶感受的同时，防止驱动系统由于温度过高而造成损坏。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供的车辆电机冷却系统故障的控制方法，包括：
检测车辆是否处于行车模式；
若所述车辆处于行车模式，则检测车辆的电机冷却系统是否处于故障状态；
若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，根据所述车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值；
根据所述车辆的当前工作参数以及所述车辆的最大输出扭矩限值，对所述车辆的电机实际输出扭矩进行控制。
优选地，所述控制方法还包括：
若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，控制所述车辆的仪表实时输出用于提醒驾驶员电机冷却系出现统故障需进行维修的预设文字信息。
优选地，所述控制方法还包括：
若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，控制所述车辆的散热风扇启动。
优选地，所述根据所述车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值的步骤包括：
检测所述车辆的当前行驶车速和所述车辆的当前需求扭矩；
检测所述车辆的当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度；
根据所述车辆的当前行驶车速、当前需求扭矩、当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值。
优选地，所述检测所述车辆的当前需求扭矩的步骤包括：
检测所述车辆的加速踏板的移动行程；
根据所述加速踏板的移动行程，获得所述车辆的当前需求扭矩。
优选地，所述通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值的步骤包括：通过公式：
x＝[T Tmcu Tq V]T
获得输入矢量x，其中，T为所述车辆的当前行驶环境温度，Tmcu为所述车辆的电机控制器的当前温度，Tq为所述车辆的当前需求扭矩，V为所述车辆的当前行驶速度；
对获得的输入矢量x进行径向基函数神经网络训练，获得所述最大输出扭矩限值。
优选地，所述根据所述车辆的当前工作参数以及所述车辆的最大输出扭矩限值，对所述车辆的电机实际输出扭矩进行控制的步骤包括：
若所述当前需求扭矩小于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述车辆的当前需求扭矩；
若所述当前需求扭矩大于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述最大输出扭矩限值。
根据本发明的另一方面，本发明实施例还提供了一种车辆电机冷却系统故障的控制装置，包括：
第一检测模块，用于检测车辆是否处于行车模式；
第二检测模块，用于若所述车辆处于行车模式，则检测车辆的电机冷却系统是否处于故障状态；
确定模块，用于若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，根据所述车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值；
第一控制模块，用于根据所述车辆的当前工作参数以及所述车辆的最大输出扭矩限值，对所述车辆的电机实际输出扭矩进行控制。
优选地，所述控制装置还包括：
第二控制模块，用于若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，控制所述车辆的仪表实时输出用于提醒驾驶员电机冷却系出现统故障需进行维修的预设文字信息。
优选地，所述控制装置还包括：
第三控制模块，用于若所述车辆的电机冷却系统处于故障，控制所述车辆的散热风扇启动。
优选地，所述确定模块包括：
第一检测单元，用于检测所述车辆的当前行驶车速和所述车辆的当前需求扭矩；
第二检测单元，用于检测所述车辆的当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度；
确定单元，用于根据所述车辆的当前行驶车速、当前需求扭矩、当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值。
优选地，所述第一检测单元包括：
第一检测子单元，用于检测所述车辆的加速踏板的移动行程；
第一获得子单元，用于根据所述加速踏板的移动行程，获得所述车辆的当前需求扭矩。
优选地，所述确定单元包括：
第二获得子单元，用于通过公式：
x＝[T Tmcu Tq V]T
获得输入矢量x，其中，T为所述车辆的当前行驶环境温度，Tmcu为所述车辆的电机控制器的当前温度，Tq为所述车辆的当前需求扭矩，V为所述车辆的当前行驶速度；
第三获得子单元，用于对获得的输入矢量x进行径向基函数神经网络训练，获得所述最大输出扭矩限值。
优选地，所述第一控制模块包括：
第一控制单元，用于若所述当前需求扭矩小于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述车辆的当前需求扭矩；
第二控制单元，用于若所述当前需求扭矩大于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述最大输出扭矩限值。
与现有技术相比，本发明实施例提供的车辆电机冷却系统故障的控制方法，至少具有以下有益效果：
在检测出电机冷却系统故障后，通过根据车辆的多个工作参数的检测，确定车辆的最大输出扭矩限值，通过对车辆的实际输出扭矩进行控制，达到提前对预计发生的驱动系统过温环境进行保护，保证在车辆行驶过程中使得驱动系统产生的热量与自然散热达到动态平衡，从而在最大限度保证驾驶员驾驶感受的同时，还能防止驱动系统由于温度过高而损坏。
附图说明
图1为本发明第一实施例所述的车辆电机冷却系统故障的控制方法的结构示意图；
图2为本发明第二实施例所述的车辆电机冷却系统故障的控制方法的结构示意图；
图3为本发明第三实施例所述的车辆电机冷却系统故障的控制方法的结构示意图；
图4为本发明第四实施例所述的车辆电机冷却系统故障的控制方法的结构示意图；
图5为本发明第五实施例所述的车辆电机冷却系统故障的控制方法的结构示意图；
图6为本发明第六实施例所述的车辆电机冷却系统故障的控制装置的结构示意图；
图7为本发明第六实施例所述的车辆电机冷却系统故障的控制装置的具体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。在下面的描述中，提供诸如具体的配置和组件的特定细节仅仅是为了帮助全面理解本发明的实施例。因此，本领域技术人员应该清楚，可以对这里描述的实施例进行各种改变和修改而不脱离本发明的范围和精神。另外，为了清楚和简洁，省略了对已知功能和构造的描述。
第一实施例
参照图1，本发明第一实施例提供了一种车辆电机冷却系统故障的控制方法，包括：
步骤101，检测车辆是否处于行车模式；
步骤102，若所述车辆处于行车模式，则检测车辆的电机冷却系统是否处于故障状态；
步骤103，若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，根据所述车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值；
步骤104，根据所述车辆的当前工作参数以及所述车辆的最大输出扭矩限值，对所述车辆的电机实际输出扭矩进行控制。
在本实施例中，电机冷却系统是否处于故障状态主要是通过电机冷却系统的工作电流、驱动通路检测等方式进行判断的。正常条件下，电机冷却系统的工作电流应当在一正常的电流范围区间内，在检测出电流冷却系统的工作电流未位于该电流范围区间内时，即表明电流冷却系统处于故障状态；驱动通路检测是指检测电机冷却系统的内部通路是否能够正常工作，，当驱动通路不再正常工作时可以认为电机冷却系统出现故障，例如，在驱动通路正常工作的驱动芯片的保险丝毁损时，即会导致驱动通路则无法进行正常工作。
在检测出电机冷却系统故障后，通过根据车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数的检测，确定车辆的最大输出扭矩限值；通过对车辆的实际输出扭矩进行控制，达到提前对预计发生的驱动系统过温环境进行保护，保证在车辆行驶过程中使得驱动系统产生的热量与自然散热达到动态平衡，从而在最大限度保证驾驶员驾驶感受的同时，还能防止驱动系统由于温度过高而损坏。
第二实施例
参照图2，本发明第二实施例提供了一种车辆电机冷却系统故障的控制方法，包括：
步骤201，检测车辆是否处于行车模式；
步骤202，若所述车辆处于行车模式，则检测车辆的电机冷却系统是否处于故障状态；
步骤203，若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，根据所述车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值；
步骤204，根据所述车辆的当前工作参数以及所述车辆的最大输出扭矩限值，对所述车辆的电机实际输出扭矩进行控制；
步骤205，若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，控制所述车辆的仪表实时输出用于提醒驾驶员电机冷却系出现统故障需进行维修的预设文字信息。
本发明第二实施例中判断电机冷却系统是否故障的方法与上述第一实施例中相同，在此，不再赘述。
具体的，上述的预设文字信息为“车辆电机冷却系统故障，车辆动力将受到限制，请您平缓驾驶并尽快前往维修点进行检修。”通过使得仪表显示上述文字信息，达到提醒驾驶员提高警惕，安全驾驶，尽快维修汽车的作用。
本发明第二实施例相对于第一实施例来说，增加了使仪表显示相关文字信息提醒驾驶员安全驾驶的效果。
第三实施例
参照图3，本发明第三实施例提供了一种车辆电机冷却系统故障的控制方法，包括：
步骤301，检测车辆是否处于行车模式；
步骤302，若所述车辆处于行车模式，则检测车辆的电机冷却系统是否处于故障状态；
步骤303，若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，根据所述车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值；
步骤304，根据所述车辆的当前工作参数以及所述车辆的最大输出扭矩限值，对所述车辆的电机实际输出扭矩进行控制；
步骤305，若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，控制所述车辆的散热风扇启动。
本发明第三实施例中判断电机冷却系统是否故障的方法与上述第一实施例中相同，在此，不再赘述。
本发明第三实施例在第一实施例的基础上增加了控制车辆的散热风扇启动，由于汽车的冷却系统出现了故障，通过自然风散热途径所能达到的散热效果非常小，因而通过控制汽车的散热风扇启动工作，帮助车辆的自然散热，使得车辆的自然散热量能够与汽车的散热量相平衡。
第四实施例
参照图4，本发明实施例提供了一种车辆电机冷却系统故障的控制方法，包括：
步骤401，检测车辆是否处于行车模式；
步骤402，若所述车辆处于行车模式，则检测车辆的电机冷却系统是否处于故障状态；
步骤403，若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，则检测所述车辆的当前行驶车速和所述车辆的当前需求扭矩；
步骤404，若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，则检测所述车辆的当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度；
步骤405，根据所述车辆的当前行驶车速、当前需求扭矩、当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值；
步骤406，根据所述车辆的当前工作参数以及所述车辆的最大输出扭矩限值，对所述车辆的电机实际输出扭矩进行控制。
具体的，上述步骤403中记载的检测车辆的当前需求扭矩的步骤包括：
检测所述车辆的加速踏板的移动行程；
根据所述加速踏板的移动行程，获得所述车辆的当前需求扭矩。
具体的，上述步骤405中，首先通过公式：
X＝[T Tmcu Tq V]T
获得输入矢量x，其中，T为所述车辆的当前行驶环境温度，Tmcu为所述车辆的电机控制器的当前温度，Tq为所述车辆的当前需求扭矩，V为所述车辆的当前行驶速度；
对获得的输入矢量x进行径向基函数神经网络训练，获得所述最大输出扭矩限值。
对获得的输入矢量x进行径向基函数神经网络训练，通过公式：
获得最大输出扭矩限值Tmcu，上述的输出结果y(x,w))即为该最大输出扭矩限值Tmcu，其中，wi为权重，l为隐层神经元数量，l为常数，在本发明实施例中，l的数值为9,ci为中心矢量，‖x-ci‖为输入矢量到中心矢量的距离，φ为径向基函数，在本发明中，φ取为高斯径向基函数。
在径向基函数神经网络设计完成后，将输入矢量x输入进行训练。
上述的最大输出扭矩限值是预先计算得到的，通过输入不同组合条件的输入矢量，计算出不同状态下的最大输出扭矩限值。
本发明第四实施例中判断电机冷却系统是否故障的方法与上述第一实施例中相同，在此，不再赘述。
通过对在不同时刻下的当前环境温度、电机控制器的当前温度、当前需求扭矩以及当前行驶车速进行实车训练，认为模拟电机冷却系统故障，在此基础上通过标定电机允许输出的最大输出扭矩限值的方式得到不同状态组合条件下既能够最大程度满足驾驶员驾驶需求又能够尽量达到电机产生热量与自然散热件的动态平衡，防止驱动系统由于温度过高而触发故障造成车辆损坏。
本发明第四实施例中，针对获取车辆的最大输出扭矩的步骤进行了详细的说明，在车辆的当前行驶车速、当前需求扭矩、当前行驶环境温度和电机控制器的当前温度多个条件的共同限定下，电机所能到达的最大输出扭矩与驾驶员在某一工作环境中所需要的当前需求扭矩之间可能出现不一致，在此种状态下，通过对获得的电机的最大输出扭矩限值与车辆的工作参数的比较，获得电机所能输出的实际扭矩值。
第五实施例
参照图5，本发明实施例提供了一种车辆电机冷却系统故障的控制方法，包括：
步骤501，检测车辆是否处于行车模式；
步骤502，若所述车辆处于行车模式，则检测车辆的电机冷却系统是否处于故障状态；
步骤503，若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，则检测所述车辆的当前行驶车速和所述车辆的当前需求扭矩；
步骤504，若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，则检测所述车辆的当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度；
步骤505，根据所述车辆的当前行驶车速、当前需求扭矩、当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值；
步骤506，若所述当前需求扭矩小于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述车辆的当前需求扭矩；
步骤507，若所述当前需求扭矩大于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述最大输出扭矩限值。
本发明第五实施例获得最大输出扭矩限值的方法与上述第四实施例中记载的方案一致，在此，不再赘述。
本发明第五实施例中判断电机冷却系统是否故障的方法与上述第一实施例中相同，在此，不再赘述。
根据当前需求扭矩与电机允许输出的最大输出扭矩限值的比较，确定电机的实际输出扭矩。采用这种方式，能够实现在电机冷却系统故障时的车辆保护。
本发明给出的方法将冷却系统故障作为造成驱动系统过温的重要原因，通过对电机的实际输出扭矩的控制，使得车辆不容易陷入“过热--故障保护--再次过热--再次故障保护......”的循环，该方法能够在保护驾驶员的驾驶感受的基础上防止驱动系统由于温度过高而造成损坏。
参照图6，根据本发明的另一方面，本发明第六实施例提供了一种车辆电机冷却系统故障的控制装置，包括：
第一检测模块1，用于检测车辆是否处于行车模式；
第二检测模块2，用于若所述车辆处于行车模式，则检测车辆的电机冷却系统是否处于故障状态；
确定模块3，用于若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，根据所述车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值；
第一控制模块4，用于根据所述车辆的当前工作参数以及所述车辆的最大输出扭矩限值，对所述车辆的电机实际输出扭矩进行控制。
本发明第六实施例提供的车辆电机冷却系统故障的控制装置，在判断出电机冷却系统故障后，通过车辆的当前工作参数以及当前行车环境参数，获得电机的最大输出扭矩限值，并根据该当前工作参数和最大输出扭矩限值对电机的实际输出扭矩进行控制，从而实现在电机冷却系统故障时使得车辆自身产生的热量与车辆自然散热能够达到平衡的状态，防止驱动系统因过高温度而故障，并且保证了驾驶员的驾乘感受受到的影响较小。
参照图7，优选地，所述控制装置还包括：
第二控制模块5，用于若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，控制所述车辆的仪表实时输出用于提醒驾驶员电机冷却系出现统故障需进行维修的预设文字信息。
参照图7，优选地，所述控制装置还包括：
第三控制模块6，用于若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，控制所述车辆的散热风扇启动。
参照图7，优选地，所述确定模块3包括：
第一检测单元31，用于检测所述车辆的当前行驶车速和所述车辆的当前需求扭矩；
第二检测单元32，用于检测所述车辆的当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度；
确定单元33，用于根据所述车辆的当前行驶车速、当前需求扭矩、当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值。
参照图7，优选地，所述第一检测单元31包括：
第一检测子单元311，用于检测所述车辆的加速踏板的移动行程；
第一获得子单元312，用于根据所述加速踏板的移动行程，获得所述车辆的当前需求扭矩。
参照图7，优选地，所述确定单元33包括：
第二获得子单元331，用于通过公式：
x＝[T Tmcu Tq V]T
获得输入矢量x，其中，T为所述车辆的当前行驶环境温度，Tmcu为所述车辆的电机控制器的当前温度，Tq为所述车辆的当前需求扭矩，V为所述车辆的当前行驶速度；
第三获得子单元332，用于对获得的输入矢量x进行径向基函数神经网络训练，获得所述最大输出扭矩限值。
参照图7，优选地，所述第一控制模块4包括：
第一控制单元41，用于若所述当前需求扭矩小于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述车辆的当前需求扭矩；
第二控制单元42，用于若所述当前需求扭矩大于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述最大输出扭矩限值。
本发明第六实施例中获取最大输出扭矩限值的方法与上述第四实施例和第五实施例中记载的方案相同，在此，不再赘述。
本发明第六实施例提供的车辆电机冷却系统故障的控制装置，实现了电机冷却系统故障时的车辆散热，并且通过仪表显示预设信息提醒驾驶员安全行驶，尽快维修汽车，达到了在保证驾驶员的驾乘感受不受影响的前提下，还能防止汽车驱动系统因为过高温度而出现故障造成车辆损坏。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (12)
1.一种车辆电机冷却系统故障的控制方法，其特征在于，包括：
检测车辆是否处于行车模式；
若所述车辆处于行车模式，则检测车辆的电机冷却系统是否处于故障状态；
若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，根据所述车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值；
根据所述车辆的当前工作参数以及所述车辆的最大输出扭矩限值，对所述车辆的电机实际输出扭矩进行控制；
其中，所述当前行驶环境参数包括当前行驶环境温度；
所述根据所述车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值的步骤包括：
检测所述车辆的当前行驶车速和所述车辆的当前需求扭矩；
检测所述车辆的当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度；
根据所述车辆的当前行驶车速、当前需求扭矩、当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值。
2.根据权利要求1所述的车辆电机冷却系统故障的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，控制所述车辆的仪表实时输出用于提醒驾驶员电机冷却系统出现故障需进行维修的预设文字信息。
3.根据权利要求1所述的车辆电机冷却系统故障的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，控制所述车辆的散热风扇启动。
4.根据权利要求1所述的车辆电机冷却系统故障的控制方法，其特征在于，所述检测所述车辆的当前需求扭矩的步骤包括：
检测所述车辆的加速踏板的移动行程；
根据所述加速踏板的移动行程，获得所述车辆的当前需求扭矩。
5.根据权利要求1所述的车辆电机冷却系统故障的控制方法，其特征在于，所述通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值的步骤包括：通过公式：
x[T Tmcu Tq V]T
获得输入矢量x，其中，T为所述车辆的当前行驶环境温度，Tmcu为所述车辆的电机控制器的当前温度，Tq为所述车辆的当前需求扭矩，V为所述车辆的当前行驶速度；
对获得的输入矢量x进行径向基函数神经网络训练，获得所述最大输出扭矩限值。
6.根据权利要求1所述的车辆电机冷却系统故障的控制方法，其特征在于，所述根据所述车辆的当前工作参数以及所述车辆的最大输出扭矩限值，对所述车辆的电机实际输出扭矩进行控制的步骤包括：
若所述当前需求扭矩小于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述车辆的当前需求扭矩；
若所述当前需求扭矩大于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述最大输出扭矩限值。
7.一种车辆电机冷却系统故障的控制装置，其特征在于，包括：
第一检测模块，用于检测车辆是否处于行车模式；
第二检测模块，用于若所述车辆处于行车模式，则检测车辆的电机冷却系统是否处于故障状态；
确定模块，用于若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，根据所述车辆的当前工作参数和当前行驶环境参数，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值；
第一控制模块，用于根据所述车辆的当前工作参数以及所述车辆的最大输出扭矩限值，对所述车辆的电机实际输出扭矩进行控制；
其中，所述当前行驶环境参数包括当前行驶环境温度；
所述确定模块包括：
第一检测单元，用于检测所述车辆的当前行驶车速和所述车辆的当前需求扭矩；
第二检测单元，用于检测所述车辆的当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度；
确定单元，用于根据所述车辆的当前行驶车速、当前需求扭矩、当前行驶环境温度和所述车辆的电机控制器的当前温度，通过径向基函数神经网络训练，确定车辆的最大输出扭矩限值。
8.根据权利要求7所述的车辆电机冷却系统故障的控制装置，其特征在于，所述控制装置还包括：
第二控制模块，用于若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，控制所述车辆的仪表实时输出用于提醒驾驶员电机冷却系统出现故障需进行维修的预设文字信息。
9.根据权利要求7所述的车辆电机冷却系统故障的控制装置，其特征在于，所述控制装置还包括：
第三控制模块，用于若所述车辆的电机冷却系统处于故障状态，控制所述车辆的散热风扇启动。
10.根据权利要求7所述的车辆电机冷却系统故障的控制装置，其特征在于，所述第一检测单元包括：
第一检测子单元，用于检测所述车辆的加速踏板的移动行程；
第一获得子单元，用于根据所述加速踏板的移动行程，获得所述车辆的当前需求扭矩。
11.根据权利要求7所述的车辆电机冷却系统故障的控制装置，其特征在于，所述确定单元包括：
第二获得子单元，用于通过公式：
x[T Tmcu Tq V]T
获得输入矢量x，其中，T为所述车辆的当前行驶环境温度，Tmcu为所述车辆的电机控制器的当前温度，Tq为所述车辆的当前需求扭矩，V为所述车辆的当前行驶速度；
第三获得子单元，用于对获得的输入矢量x进行径向基函数神经网络训练，获得所述最大输出扭矩限值。
12.根据权利要求7所述的车辆电机冷却系统故障的控制装置，其特征在于，所述第一控制模块包括：
第一控制单元，用于若所述当前需求扭矩小于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述车辆的当前需求扭矩；
第二控制单元，用于若所述当前需求扭矩大于所述最大输出扭矩限值，控制所述电机的实际输出扭矩为所述最大输出扭矩限值。
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