CN107599890A - 一种电动汽车驱动电机的温度控制方法、装置及电动汽车 - Google Patents

一种电动汽车驱动电机的温度控制方法、装置及电动汽车 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种电动汽车驱动电机的温度控制方法、装置及电动汽车。该方法包括：监测电动汽车上电后驱动电机的温度；当驱动电机的温度大于第一预设温度阈值且小于或者等于第二预设温度阈值时，根据电动汽车当前的冷却系统性能参数以及驱动电机的当前温度，确定驱动电机的限制扭矩；其中，第一预设温度阈值为驱动电机在额定功率范围内正常工作时所能达到的最高温度，第二预设温度阈值为电动汽车的驱动系统存在故障风险的临界温度值，冷却系统性能参数表示电动汽车的冷却系统在最大散热能力工作条件下的散热效能。本发明可有效地防止驱动电机温度的进一步升高，同时还能够最大程度的减少对驱动电机输出扭矩的限制，从而保证驾驶员的驾驶感受。

Description

一种电动汽车驱动电机的温度控制方法、装置及电动汽车
技术领域
本发明涉及电动汽车技术领域，特别是涉及一种电动汽车驱动电机的温度控制方法、装置及电动汽车。
背景技术
面对日趋严峻的能源与环境问题，节能与新能源汽车正成为当前研究的热点。作为节能与新能源汽车的一种，纯电动汽车在行驶过程中具有无尾气排放、能量效率高、噪声低、可回收利用能量等多项优点，因此大力发展纯电动汽车对能源安全、环境保护具有重大意义。
纯电动汽车通过电机驱动车轮实现车辆行驶，在行驶过程中，驱动系统会产生大量的热量。为保证驱动系统的正常工作，需要通过一定的冷却手段将驱动电机的温度控制在一定的温度值以下。若电机工作在过高温度状态下会对其本体产生严重的危害，比如永磁体永久性退磁、绝缘失效、轴承润滑失效等。当驱动电机发生以上问题将会对行车安全造成严重影响，由此可见对电机温度的控制对于行车安全具有重要意义。
在现有的纯电动汽车中，当驱动电机温度过高，大多采用限制电机扭矩输出的方式防止电机温度继续升高，从而实现对驱动系统的保护。关于扭矩限制策略目前大多采用线性、二次函数或直接零扭矩方法来实现，以上方法虽然能够可靠有效的实现对驱动系统的保护功能，防止电机温度继续升高对系统造成的损害，但是在实际用户体验中并未达到最优，即扭矩限制对驾驶员驾驶感受造成较大的负面影响。
实际上，要想获得较好的驱动电机温度控制效果需要加大扭矩限制的力度，然而从另外一个角度考虑，若要较好的对驾驶员驾驶感受进行保护则需要尽可能减小扭矩限制。由此可见在扭矩限制与驾驶员驾驶感受保护之间寻找到一个平衡点显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电动汽车驱动电机的温度控制方法、装置及电动汽车，从而可以解决现有技术中对驱动电机温度控制时，影响驾驶员驾驶感受的问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供的一种电动汽车驱动电机的温度控制方法，包括：
监测电动汽车上电后驱动电机的温度；
当所述驱动电机的温度大于第一预设温度阈值且小于或者等于第二预设温度阈值时，根据电动汽车当前的冷却系统性能参数以及所述驱动电机的当前温度，确定所述驱动电机的限制扭矩；
其中，所述第一预设温度阈值为所述驱动电机在额定功率范围内正常工作时所能达到的最高温度，所述第二预设温度阈值为所述电动汽车的驱动系统存在故障风险的临界温度值，所述冷却系统性能参数表示电动汽车的冷却系统在最大散热能力工作条件下的散热效能。
其中，确定所述驱动电机的限制扭矩的同时，所述方法还包括：
生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热、避免激烈驾驶的提示信息。
其中，监测电动汽车上电后驱动电机的温度的步骤之后，所述方法还包括：
当所述驱动电机的温度大于所述第二预设温度阈值时，将所述电动汽车的驱动系统的工作时间延长达预设时长后，将所述驱动电机的输出扭矩限制为预设数值。
其中，将所述驱动电机的输出扭矩限制为预设数值的同时，所述方法还包括：
生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热故障、动力即将中断的警示信息。
其中，根据电动汽车当前的冷却系统性能参数以及所述驱动电机的当前温度，确定所述驱动电机的限制扭矩的步骤，包括：
获取所述电动汽车的冷却系统性能参数E、驱动电机的温度T以及对应的驱动电机的限制扭矩Tq的试验样本数据[E T Tq]；
根据所述试验样本数据[E T Tq]，创建径向基函数神经网络；
根据所述径向基函数神经网络以及所述电动汽车当前的冷却系统性能参数E0和驱动电机的当前温度T0，得到所述驱动电机的限制扭矩Tq。
其中，根据所述试验样本数据[E T Tq]，创建径向基函数神经网络的步骤，包括：
根据建立初始径向基函数神经网络；
x为输入矢量，x＝[E T]T；
为驱动电机的限制扭矩Tq的网络输出；
为权重；L为隐层神经元数量；
为中心矢量；
为输入矢量到中心矢量的距离；φ为径向基函数；
根据所述试验样本数据[E T Tq]，对所述初始径向基函数神经网络进行训练，得到径向基函数神经网络。
本发明实施例还提供一种电动汽车驱动电机的温度控制装置，包括：
监测模块，用于监测电动汽车上电后驱动电机的温度；
第一扭矩限制模块，用于在所述驱动电机的温度大于第一预设温度阈值且小于或者等于第二预设温度阈值时，根据电动汽车当前的冷却系统性能参数以及所述驱动电机的当前温度，确定所述驱动电机的限制扭矩；
其中，所述第一预设温度阈值为所述驱动电机在额定功率范围内正常工作时所能达到的最高温度，所述第二预设温度阈值为所述电动汽车的驱动系统存在故障风险的临界温度值，所述冷却系统性能参数表示电动汽车的冷却系统在最大散热能力工作条件下的散热效能。
其中，所述装置还包括：
第一信息生成模块，用于在确定所述驱动电机的限制扭矩的同时，生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热、避免激烈驾驶的提示信息。
其中，所述装置还包括：
第二扭矩限制模块，用于在所述驱动电机的温度大于所述第二预设温度阈值时，将所述电动汽车的驱动系统的工作时间延长达预设时长后，将所述驱动电机的输出扭矩限制为预设数值。
其中，所述装置还包括：
第二信息生成模块，用于生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热故障、动力即将中断的警示信息。
其中，所述第一扭矩限制模块包括：
获取子模块，用于获取所述电动汽车的冷却系统性能参数E、驱动电机的温度T以及对应的驱动电机的限制扭矩Tq的试验样本数据[E T Tq]；
神经网络创建子模块，用于根据所述试验样本数据[E T Tq]，创建径向基函数神经网络；
限制扭矩确定子模块，用于根据所述径向基函数神经网络以及所述电动汽车当前的冷却系统性能参数E0和驱动电机的当前温度T0，得到所述驱动电机的限制扭矩Tq。
其中，所述神经网络创建子模块包括：
初始网络建立单元，用于根据建立初始径向基函数神经网络；
x为输入矢量，x＝[E T]T；
为驱动电机的限制扭矩Tq的网络输出；
为权重；L为隐层神经元数量；
为中心矢量；
为输入矢量到中心矢量的距离；φ为径向基函数；
神经网络训练单元，用于根据所述试验样本数据[E T Tq]，对所述初始径向基函数神经网络进行训练，得到径向基函数神经网络。
本发明实施例还提供一种电动汽车，包括：如上述所述的电动汽车驱动电机的温度控制装置。
本发明实施例还提供一种电动汽车，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述所述的电动汽车驱动电机的温度方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的电动汽车驱动电机的温度方法的步骤。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
本发明实施例的上述方案中，在监测到的电动汽车的驱动电机的温度处于过热温度范围，即大于第一预设温度阈值且小于或者等于第二预设温度阈值时，通过引入电动汽车的冷却系统性能参数，并结合驱动电机的当前温度，对驱动电机的输出扭矩进行限制，如此，可有效地防止驱动电机温度的进一步升高，同时还能够最大程度的减少对驱动电机输出扭矩的限制，从而保证驾驶员的驾驶感受。
附图说明
图1为本发明实施例的电动汽车驱动电机的温度控制方法流程图之一；
图2为本发明纯电动汽车的控制系统架构示意图；
图3为本发明实施例的电动汽车驱动电机的温度控制方法流程图之二；
图4为本发明实施例的电动汽车驱动电机的温度控制方法流程图之三；
图5为本发明实施例的电动汽车驱动电机的温度控制方法流程图之四；
图6为图1中步骤102的具体流程图；
图7为本发明实施例的径向基函数神经网络的架构图；
图8为本发明实施例的电动汽车驱动电机的温度控制装置的结构示意图。
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。
如图1所示，为本发明实施例的电动汽车驱动电机的温度控制方法流程图。在具体说明该方法的实施过程之前，首先需要说明的是，本发明提供的电动汽车驱动电机的温度控制方法适用于具有如图2所示的控制系统架构的纯电动汽车。
这里，如图2所示，该控制系统架构包括：加速踏板系统、制动踏板系统、档位系统、整车控制器(Vehicle Control Unit，简称VCU)、电池管理系统(Battery ManagementSystem，简称BMS)、电机控制器(Moter Control Unit，简称MCU)、驱动电机、冷却系统和仪表系统。
其中，加速踏板系统、制动踏板系统、档位系统、整车控制器、电池管理系统、驱动电机、冷却系统和仪表系统均与电机控制器连接。
在该控制系统架构中，电机控制器采集加速踏板、制动踏板与车辆当前的档位信息，根据以上信息获得驾驶员的驾驶意图，该驾驶意图以计算出的驾驶员的需求扭矩为标准。之后，电机控制器结合整车控制器、电池管理系统反馈的状态对该需求扭矩进行限制，最终得到命令扭矩；电机控制器根据该命令扭矩通过一定的控制逻辑对驱动电机进行控制，使驱动电机根据需求输出扭矩，最后实现车辆的行驶。
在以上过程中电机控制器根据驱动系统(包括电机控制器和驱动电机)的温度控制冷却系统工作，以满足驱动系统的散热需求。除此之外电机控制器根据驱动系统状态控制仪表显示等。
本发明实施例提供的电动汽车驱动电机的温度控制方法的步骤具体如下：
步骤101，监测电动汽车上电后驱动电机的温度；
步骤102，当所述驱动电机的温度大于第一预设温度阈值且小于或者等于第二预设温度阈值时，根据电动汽车当前的冷却系统性能参数以及所述驱动电机的当前温度，确定所述驱动电机的限制扭矩；
其中，所述第一预设温度阈值为所述驱动电机在额定功率范围内正常工作时所能达到的最高温度，所述第二预设温度阈值为所述电动汽车的驱动系统存在故障风险的临界温度值，所述冷却系统性能参数表示电动汽车的冷却系统在最大散热能力工作条件下的散热效能。
需要说明的是，由于第一预设温度阈值为驱动电机在额定功率范围内正常工作时所能达到的最高温度，第二预设温度阈值为驱动系统存在故障风险的临界温度值，这里，该临界温度值是使驱动系统暴露在不可逆损伤的安全隐患中的临界温度值。所以，驱动电机的温度处于第一预设温度阈值TN和第二预设温度阈值TE之间，说明该温度区间已经超过了驱动电机的正常工作范围，驱动电机处于过热状态，但未达到造成驱动系统实质性损害的程度。
需进一步说明的是，该温度区间是在特殊工况及环境状态下，如驱动电机持续大扭矩输出、满功率输出、环境温度过高、冷却系统性能下降等，驱动电机所能够达到的温度范围，同时也是驾驶员在激烈驾驶过程中所能够达到的。
本发明实施例引入了冷却系统性能参数的概念，冷却系统性能参数指的是冷却系统在最大散热能力工作条件下的散热效能。定义该参数为E，E∈[0,1]。其中，当冷却系统发生故障，完全无法满足系统的散热需求时，E＝0；若冷却系统在满负荷工况下100％满足设计指标，则E＝1。在0至1的取值范围内，E越大表明冷却系统的冷却效能越好，E越小则表明冷却系统的冷却效能越差。
对于纯电动汽车的冷却系统，其性能参数会伴随着工作环境及系统状态而发生变化，例如，车辆长时间在环境较差的区域行驶，则冷却系统很可能由于灰尘、毛絮而造成散热效能下降，即参数E降低。若冷却系统发生严重故障，则性能参数E可直接降为0。
所以本步骤中考虑到扭矩限制会对驾驶员的驾驶感受造成负面影响，因此引入电动汽车的冷却系统性能参数进行扭矩限制，而非对驱动电机输出扭矩进行线性及二次函数等简单粗暴的限制。这样，通过驱动电机的过热状态及一定输出扭矩时所产生的热量与此时冷却系统所能够散发的热量达到平衡，来尽可能减小对驱动电机输出扭矩的限制，从而最大程度地对驾驶员的驾驶感受进行保护。
本发明实施例提供的电动汽车驱动电机的温度控制方法，在监测到的电动汽车的驱动电机的温度处于过热温度范围，即大于第一预设温度阈值且小于或者等于第二预设温度阈值时，通过引入电动汽车的冷却系统性能参数，并结合驱动电机的当前温度，对驱动电机的输出扭矩进行限制，如此，可有效地防止驱动电机温度的进一步升高，同时还能够最大程度的减少对驱动电机输出扭矩的限制，从而保证驾驶员的驾驶感受。
在上一实施例的基础上，如图3所示，本发明方法在步骤102中确定所述驱动电机的限制扭矩的同时，还包括：
步骤103，生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热、避免激烈驾驶的提示信息。
这里，提示信息包括：仪表文字提示，这里提示的内容如车辆驱动系统过热，请避免激烈驾驶；仪表点亮驱动系统过热指示灯，用于对驾驶员进行提示等。这样，以便于驾驶员对驱动系统过热后的扭矩限制提前具有心理预期。
进一步的，在上一实施例的基础上，如图4所示，本发明方法在步骤101之后，还包括：
步骤104，当所述驱动电机的温度大于所述第二预设温度阈值时，将所述电动汽车的驱动系统的工作时间延长达预设时长后，将所述驱动电机的输出扭矩限制为预设数值。
这里，由于第二预设温度阈值TE为驱动系统存在故障风险的临界温度值，这里，该临界温度值是使驱动系统暴露在不可逆损伤的安全隐患中的临界温度值。
优选的，预设数值为0牛米。
本步骤中驱动电机的温度大于该第二预设温度阈值TE，说明此时驱动电机的温度已经过高，处于过热故障状态，且存在造成驱动系统永久性伤害的安全隐患，因此采用延时零扭矩方式，能够有效地消除驱动电机温度过高所带来的安全隐患。
在步骤104的基础上，如图5所示，本发明方法在步骤104执行的同时，还包括：
步骤105，生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热故障、动力即将中断的警示信息。
这里，警示信息包括：仪表文字警示，这里提示的内容如车辆驱动系统过温故障、动力即将中断，请靠边停车；仪表点亮驱动系统故障指示灯，同时鸣报警音对驾驶员进行警示等，以便于驾驶员对驱动系统过热故障后的扭矩限制提前具有心理预期。
这里，在驱动电机的温度大于第二预设温度阈值时，将所述电动汽车的驱动系统的工作时间延长达预设时长的目的是，能够使驾驶员有反应时间靠边停车。
这里，为了实现前文所说的，冷却系统散热与驱动电机所产生热量达到动态平衡，需获得冷却系统性能参数与驱动电机最大输出扭矩(驱动电机的限制扭矩)间的关系，通过大量试验发现，冷却系统性能参数与驱动电机的当前温度T以及驱动电机的限制扭矩Tq间存在着复杂的非线性关系，其总体趋势为：在一定的驱动电机温度条件下，冷却系统性能参数E越大，则被限制后的驱动电机最大输出扭矩(驱动电机的限制扭矩)也越大(由于冷却系统的散热效能良好，因此能够满足加大扭矩输出条件下的驱动电机散热需求)；在一定的冷却系统性能参数条件下，驱动电机的温度越高，则被限制后的动电机最大输出扭矩越小。所以，在本发明中所期待的是通过冷却系统性能参数E与驱动电机的当前温度T来获得驱动电机的限制扭矩Tq，即在此时冷却系统性能参数E与驱动电机的当前温度T的条件下，驱动电机最大输出扭矩被限制为Tq，此时可以使得冷却系统与驱动电机达到热平衡。
考虑到冷却系统性能参数与驱动电机的当前温度T以及驱动电机的限制扭矩Tq间存在着复杂的非线性关系，无法通过一般方式精确描述。由于神经网络具有非线性的基本特性，对于解决非线性问题具有天然优势。其中，径向基(Radial Basis Function，简称RBF)神经网络作为一种性能优良的前馈型神经网络，可以任意精度逼近任意的非线性函数，且拓扑结构紧凑、具有全局逼近能力。为此本发明采用径向基神经网络来计算驱动电机的限制扭矩。
这里，优选的，如图6所示，本发明实施例提供的方法步骤102可包括：
步骤1021，获取所述电动汽车的冷却系统性能参数E、驱动电机的温度T以及对应的驱动电机的限制扭矩Tq的试验样本数据[E T Tq]。
本步骤中，在不同冷却系统性能参数E与驱动电机的温度T条件下进行大量实车试验，得到热平衡时大量的有效的试验样本数据，即[E T Tq]。
步骤1022，根据所述试验样本数据[E T Tq]，创建径向基函数神经网络。
具体的，本步骤可具体包括：
步骤10221，根据建立初始径向基函数神经网络；
x为输入矢量，x＝[E T]T；
为驱动电机的限制扭矩Tq的网络输出；
为权重；L为隐层神经元数量；
为中心矢量；
为输入矢量到中心矢量的距离；φ为径向基函数。
需要说明的是，本发明实施例中，优选的，L＝5。
步骤10222，根据所述试验样本数据[E T Tq]，对所述初始径向基函数神经网络进行训练，得到径向基函数神经网络。
这里，利用试验样本数据[E T Tq]作为基础数据对初始径向基函数神经网络进行训练，能够得到收敛的径向基函数神经网络。
步骤1023，根据所述径向基函数神经网络以及所述电动汽车当前的冷却系统性能参数E0和驱动电机的当前温度T0，得到所述驱动电机的限制扭矩Tq。
这里需要说明的是，径向基函数神经网络是预先创建好的，如图7所示的径向基函数神经网络的架构图，在后续计算真空泵的正常工作时间的过程中，直接应用即可。也就是将电动汽车当前的冷却系统性能参数E0和驱动电机的当前温度T0作为输入，通过该径向基函数神经网络得到驱动电机的限制扭矩Tq。
这里，获得驱动电机的限制扭矩Tq后，则此时驱动电机的最大输出扭矩被限制为±Tq，即若电动汽车处于前进状态，则此时驱动电机的最大输出扭矩被限制为+Tq；若电动汽车处于倒车状态，则此时驱动电机的最大输出扭矩被限制为-Tq。采用此扭矩限制方法能够有效地防止驱动电机的温度的进一步升高，同时还能够最大程度地减小对驱动电机输出扭矩的限制，从而保证驾驶员的驾驶感受。
需要说明的是，本发明实施例提供的电动汽车驱动电机的温度控制方法，在步骤101监测电动汽车上电后驱动电机的温度之后，还包括：
当所述驱动电机的温度小于或者等于第一预设温度阈值时，对驱动电机的输出扭矩不做处理。
这里，由于第一预设温度阈值为所述驱动电机在额定功率范围内正常工作时所能达到的最高温度，当驱动电机的温度小于或者等于该第一预设温度阈值时，说明驱动电机的温度处于正常的范围区间，因此，不采取任何扭矩限制措施。也就是说，不限制驱动电机的输出扭矩。
进一步的，在对驱动电机的输出扭矩不做处理的同时，不生成用于提示用户的提示信息。也就是说，无任何仪表提示信息。
综上所述，本发明实施例将驱动电机的温度分为正常区间、过热区间与故障区间，并针对不同的温度区间给出不同的控制方法。其中，当驱动电机处于过热状态，即驱动电机的温度处于过热区间后，结合冷却系统性能参数对驱动电机进行扭矩限制。这样，通过冷却系统与当前驱动系统的热平衡实现对驱动系统的过热保护，防止驱动电机温度的进一步升高，而且尽可能的减少了对驱动电机最大输出扭矩的限制，从而保护驾驶员的驾驶感受；而且本发明进一步通过仪表文字提示、点亮报警灯、鸣报警音等方式来提示驾驶员，是驾驶员对驱动系统过热后的扭矩限制提前具有心理预期。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序(指令)，该程序(指令)被处理器执行时实现以下步骤：
监测电动汽车上电后驱动电机的温度；
当所述驱动电机的温度大于第一预设温度阈值且小于或者等于第二预设温度阈值时，根据电动汽车当前的冷却系统性能参数以及所述驱动电机的当前温度，确定所述驱动电机的限制扭矩；
其中，所述第一预设温度阈值为所述驱动电机在额定功率范围内正常工作时所能达到的最高温度，所述第二预设温度阈值为所述电动汽车的驱动系统存在故障风险的临界温度值，所述冷却系统性能参数表示电动汽车的冷却系统在最大散热能力工作条件下的散热效能。
可选地，该程序(指令)被处理器执行时还可实现以下步骤：
在确定所述驱动电机的限制扭矩的同时，生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热、避免激烈驾驶的提示信息。
可选地，该程序(指令)被处理器执行时还可实现以下步骤：
当所述驱动电机的温度大于所述第二预设温度阈值时，将所述电动汽车的驱动系统的工作时间延长达预设时长后，将所述驱动电机的输出扭矩限制为预设数值。
可选地，该程序(指令)被处理器执行时还可实现以下步骤：
在将所述驱动电机的输出扭矩限制为预设数值的同时，生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热故障、动力即将中断的警示信息。
可选地，该程序(指令)被处理器执行时还可实现以下步骤：
获取所述电动汽车的冷却系统性能参数E、驱动电机的温度T以及对应的驱动电机的限制扭矩Tq的试验样本数据[E T Tq]；
根据所述试验样本数据[E T Tq]，创建径向基函数神经网络；
根据所述径向基函数神经网络以及所述电动汽车当前的冷却系统性能参数E0和驱动电机的当前温度T0，得到所述驱动电机的限制扭矩Tq。
可选地，该程序(指令)被处理器执行时还可实现以下步骤：
根据建立初始径向基函数神经网络；
x为输入矢量，x＝[E T]T；
为驱动电机的限制扭矩Tq的网络输出；
为权重；L为隐层神经元数量；
为中心矢量；
为输入矢量到中心矢量的距离；φ为径向基函数；
根据所述试验样本数据[E T Tq]，对所述初始径向基函数神经网络进行训练，得到径向基函数神经网络。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
如图8所示，本发明实施例还提供一种电动汽车驱动电机的温度控制装置，包括：
监测模块201，用于监测电动汽车上电后驱动电机的温度；
第一扭矩限制模块202，用于在所述驱动电机的温度大于第一预设温度阈值且小于或者等于第二预设温度阈值时，根据电动汽车当前的冷却系统性能参数以及所述驱动电机的当前温度，确定所述驱动电机的限制扭矩；
其中，所述第一预设温度阈值为所述驱动电机在额定功率范围内正常工作时所能达到的最高温度，所述第二预设温度阈值为所述电动汽车的驱动系统存在故障风险的临界温度值，所述冷却系统性能参数表示电动汽车的冷却系统在最大散热能力工作条件下的散热效能。
具体的，电动汽车驱动电机的温度控制装置还包括：
第一信息生成模块，用于在确定所述驱动电机的限制扭矩的同时，生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热、避免激烈驾驶的提示信息。
具体的，电动汽车驱动电机的温度控制装置还包括：
第二扭矩限制模块，用于在所述驱动电机的温度大于所述第二预设温度阈值时，将所述电动汽车的驱动系统的工作时间延长达预设时长后，将所述驱动电机的输出扭矩限制为预设数值。
具体的，电动汽车驱动电机的温度控制装置还包括：
第二信息生成模块，用于生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热故障、动力即将中断的警示信息。
具体的，所述第一扭矩限制模块202包括：
获取子模块，用于获取所述电动汽车的冷却系统性能参数E、驱动电机的温度T以及对应的驱动电机的限制扭矩Tq的试验样本数据[E T Tq]；
神经网络创建子模块，用于根据所述试验样本数据[E T Tq]，创建径向基函数神经网络；
限制扭矩确定子模块，用于根据所述径向基函数神经网络以及所述电动汽车当前的冷却系统性能参数E0和驱动电机的当前温度T0，得到所述驱动电机的限制扭矩Tq。
具体的，所述神经网络创建子模块包括：
初始网络建立单元，用于根据建立初始径向基函数神经网络；
x为输入矢量，x＝[E T]T；
为驱动电机的限制扭矩Tq的网络输出；
为权重；L为隐层神经元数量；
为中心矢量；
为输入矢量到中心矢量的距离；φ为径向基函数；
神经网络训练单元，用于根据所述试验样本数据[E T Tq]，对所述初始径向基函数神经网络进行训练，得到径向基函数神经网络。
本发明实施例提供的电动汽车驱动电机的温度控制装置，通过监测模块在监测到的电动汽车的驱动电机的温度处于过热温度范围，即大于第一预设温度阈值且小于或者等于第二预设温度阈值时，第一扭矩限制模块通过引入电动汽车的冷却系统性能参数，并结合驱动电机的当前温度，对驱动电机的输出扭矩进行限制，如此，可有效地防止驱动电机温度的进一步升高，同时还能够最大程度的减少对驱动电机输出扭矩的限制，从而保证驾驶员的驾驶感受。
本发明实施例还提供一种电动汽车，包括如上述所述的电动汽车驱动电机的温度控制装置。
本发明实施例还提供一种电动汽车，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述电动汽车驱动电机的温度控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
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，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (15)

1.一种电动汽车驱动电机的温度控制方法，其特征在于，包括：
监测电动汽车上电后驱动电机的温度；
当所述驱动电机的温度大于第一预设温度阈值且小于或者等于第二预设温度阈值时，根据电动汽车当前的冷却系统性能参数以及所述驱动电机的当前温度，确定所述驱动电机的限制扭矩；
其中，所述第一预设温度阈值为所述驱动电机在额定功率范围内正常工作时所能达到的最高温度，所述第二预设温度阈值为所述电动汽车的驱动系统存在故障风险的临界温度值，所述冷却系统性能参数表示电动汽车的冷却系统在最大散热能力工作条件下的散热效能。
2.根据权利要求1所述的电动汽车驱动电机的温度控制方法，其特征在于，确定所述驱动电机的限制扭矩的同时，所述方法还包括：
生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热、避免激烈驾驶的提示信息。
3.根据权利要求1所述的电动汽车驱动电机的温度控制方法，其特征在于，监测电动汽车上电后驱动电机的温度的步骤之后，所述方法还包括：
当所述驱动电机的温度大于所述第二预设温度阈值时，将所述电动汽车的驱动系统的工作时间延长达预设时长后，将所述驱动电机的输出扭矩限制为预设数值。
4.根据权利要求3所述的电动汽车驱动电机的温度控制方法，其特征在于，将所述驱动电机的输出扭矩限制为预设数值的同时，所述方法还包括：
生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热故障、动力即将中断的警示信息。
5.根据权利要求1所述的电动汽车驱动电机的温度控制方法，其特征在于，根据电动汽车当前的冷却系统性能参数以及所述驱动电机的当前温度，确定所述驱动电机的限制扭矩的步骤，包括：
获取所述电动汽车的冷却系统性能参数E、驱动电机的温度T以及对应的驱动电机的限制扭矩Tq的试验样本数据[E T Tq]；
根据所述试验样本数据[E T Tq]，创建径向基函数神经网络；
根据所述径向基函数神经网络以及所述电动汽车当前的冷却系统性能参数E0和驱动电机的当前温度T0，得到所述驱动电机的限制扭矩Tq。
6.根据权利要求5所述的电动汽车驱动电机的温度控制方法，其特征在于，根据所述试验样本数据[E T Tq]，创建径向基函数神经网络的步骤，包括：
根据建立初始径向基函数神经网络；
x为输入矢量，x＝[E T]T；
为驱动电机的限制扭矩Tq的网络输出；
为权重；L为隐层神经元数量；
为中心矢量；
为输入矢量到中心矢量的距离；φ为径向基函数；
根据所述试验样本数据[E T Tq]，对所述初始径向基函数神经网络进行训练，得到径向基函数神经网络。
7.一种电动汽车驱动电机的温度控制装置，其特征在于，包括：
监测模块，用于监测电动汽车上电后驱动电机的温度；
第一扭矩限制模块，用于在所述驱动电机的温度大于第一预设温度阈值且小于或者等于第二预设温度阈值时，根据电动汽车当前的冷却系统性能参数以及所述驱动电机的当前温度，确定所述驱动电机的限制扭矩；
其中，所述第一预设温度阈值为所述驱动电机在额定功率范围内正常工作时所能达到的最高温度，所述第二预设温度阈值为所述电动汽车的驱动系统存在故障风险的临界温度值，所述冷却系统性能参数表示电动汽车的冷却系统在最大散热能力工作条件下的散热效能。
8.根据权利要求7所述的电动汽车驱动电机的温度控制装置，其特征在于，所述装置还包括：
第一信息生成模块，用于在确定所述驱动电机的限制扭矩的同时，生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热、避免激烈驾驶的提示信息。
9.根据权利要求7所述的电动汽车驱动电机的温度控制装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二扭矩限制模块，用于在所述驱动电机的温度大于所述第二预设温度阈值时，将所述电动汽车的驱动系统的工作时间延长达预设时长后，将所述驱动电机的输出扭矩限制为预设数值。
10.根据权利要求9所述的电动汽车驱动电机的温度控制装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二信息生成模块，用于生成用于提示用户所述电动汽车的驱动系统过热故障、动力即将中断的警示信息。
11.根据权利要求7所述的电动汽车驱动电机的温度控制装置，其特征在于，所述第一扭矩限制模块包括：
获取子模块，用于获取所述电动汽车的冷却系统性能参数E、驱动电机的温度T以及对应的驱动电机的限制扭矩Tq的试验样本数据[E T Tq]；
神经网络创建子模块，用于根据所述试验样本数据[E T Tq]，创建径向基函数神经网络；
限制扭矩确定子模块，用于根据所述径向基函数神经网络以及所述电动汽车当前的冷却系统性能参数E0和驱动电机的当前温度T0，得到所述驱动电机的限制扭矩Tq。
12.根据权利要求11所述的电动汽车驱动电机的温度控制装置，其特征在于，所述神经网络创建子模块包括：
初始网络建立单元，用于根据建立初始径向基函数神经网络；
x为输入矢量，x＝[E T]T；
为驱动电机的限制扭矩Tq的网络输出；
为权重；L为隐层神经元数量；
为中心矢量；
为输入矢量到中心矢量的距离；φ为径向基函数；
神经网络训练单元，用于根据所述试验样本数据[E T Tq]，对所述初始径向基函数神经网络进行训练，得到径向基函数神经网络。
13.一种电动汽车，其特征在于，包括如权利要求7～12任一项所述的电动汽车驱动电机的温度控制装置。
14.一种电动汽车，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的电动汽车驱动电机的温度控制方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的电动汽车驱动电机的温度控制方法的步骤。
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