CN112983662B - 一种人工智能汽车节能减排增强动力系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种人工智能汽车节能减排增强动力系统，属于汽车节能减排技术领域，包括电子油门控制模块、储存模块、燃油磁力细化模块和数字化调整模块；所述电子油门控制模块用于控制节气门的开启程度，在日常驾驶时会遇到一些新手或驾驶不熟练的人由于操作不当，或者有些过于激进的驾驶员，会将油门踏板突然踩到底情况，节气门突然打开，此时是发动机的最大负荷状态，全负荷会造成发动机燃烧不充分，同时喷油器也会加大喷油，造成燃油的浪费，不利于环保等，设置限制位移，而不是与驾驶员踩下踏板的速度同步，这样做除了能保护发动机，提高燃油经济性以外，还会降低油耗，使驾驶者感到非常平顺的感觉，提高了乘坐人员的舒适性。

Description

一种人工智能汽车节能减排增强动力系统
技术领域
本发明属于汽车节能减排技术领域；具体是一种人工智能汽车节能减排增强动力系统。
背景技术
在汽车内部构件中，汽车模仿人体五脏六腑一样不可以缺少，油进气、有排气，人体有自由基、汽车有积碳，内燃机上控制燃料供量的装置被称为油门。其作用在于操纵节气门开度控制可燃混合气的流量，改变发动机的转速和功率，以适应汽车行驶的需要。传统发动机节气门操纵机构是通过拉索(软钢丝)或者拉杆，一端联接油门踏板(加速踏板)，另一端联接节气门连动板而工作。但这种传统油门应用范畴受到限制并缺乏精确性，在日新月异的汽车电子技术发展形势下，如何使车主汽车驾驭动力更加智能化适合个性化需求，快感愉悦、智能生活、同时使燃油燃烧充分，提高节能减排能源环保性能和燃油经济性，创造社会责任与价值是本领域技术成果发明人员目前需要问题。
公开号为CN102900552B的专利公开了一种汽车节能减排系统，包括汽车发动机，用于为汽车发动机创造其实现稀薄燃烧所需条件的稀燃助推系统，发动机电脑，以及用于改变发动机电脑的控制命令实现优化控制以使汽车发动机实现稀薄燃烧的优化电子控制模块。本发明使大量使用汽油、柴油、天然气的普通汽车在不改变发动机结构的情况下成功实现稀薄燃烧甚至超稀薄燃烧，在达到良好节能减排效果的同时提升动力系统的性能；
上述发明通过采用稀燃助推系统创造稀燃条件以及采用优化电子控制模块直接或间接地控制发动机电脑运行，干预发动机电脑指令，使汽车发动机工作在稀燃状态，从而使普通发动机汽车方便且低成本地达到稀燃发动机系统的稀燃效能。但是上述专利结构复杂，操作困难，现提供一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种人工智能汽车节能减排增强动力系统，减少汽车油耗，以及降低尾气排放。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种人工智能汽车节能减排增强动力系统，包括电子油门控制模块、储存模块、服务器、燃油磁力细化模块和数字化调整模块；
所述电子油门控制模块用于控制节气门的开启程度，具体方法包括以下步骤：
步骤S11：设置油门踏板检测单元，油门踏板检测单元用于检测油门踏板的位置情况；
步骤S12：建立关于油门踏板位置与检测时间的动态数学模型；
步骤S13：实时获得油门踏板位置与检测时间，将油门踏板位置与检测时间输入到动态数学模型中，获得接下来单位时间内的油门踏板的限制位移；
步骤S14：当接下来单位时间内油门踏板的位移超过油门踏板的限制位移时，采用油门踏板限制位移，当接下来单位时间内油门踏板的位移没有超过油门踏板的限制位移时，不进行操作；
所述燃油磁力细化模块通过线圈通电产生磁场，且线圈内部的磁场最为集中，燃油流动过程中切割磁场，使燃油的表面张力减小、燃点和沸点降低，所述线圈为1000-3000匝铜线；
所述数字化调整模块对线圈的电压进行相应调整。
进一步地，对于步骤S12中建立关于油门踏板位置与检测时间的动态数学模型的具体方法包括以下步骤：
步骤S21：建立关于油门踏板位置与检测时间的坐标系，将关于油门踏板位置与检测时间的坐标系标记为第一坐标系；
步骤S22：通过储存模块获取油门踏板历史数据，油门踏板历史数据包括油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率，将油门踏板位置和对应的油门踏板位置检测时间标记为第一输入数据；
步骤S23：将第一输入数据输入到第一坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接，设置斜率计算节点，斜率计算节点用于计算第一坐标系中曲线的斜率；
步骤S24：建立关于第一坐标系中曲线的斜率与对应的节气门开启程度的坐标系，将第一坐标系中曲线的斜率与对应的节气门开启程度的坐标系标记为第二坐标系，将第一坐标系中曲线的斜率与对应的节气门开启程度输入到第二坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接；
步骤S25：建立关于第二坐标系中节气门开启程度与对应的汽车输出功率的坐标系，将第二坐标系中的节气门开启程度与对应的汽车输出功率的坐标系标记为第三坐标系，将第二坐标系中的节气门开启程度与对应的汽车输出功率输入到第三坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接，获得第三坐标系中曲线的斜率；
步骤S26：建立第三坐标系中曲线的斜率与对应检测时间的坐标系，将第三坐标系中曲线的斜率与对应检测时间的坐标系标记为第四坐标系，将第三坐标系中曲线的斜率与对应检测时间输入到第四坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接，设置接下来关于节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率，将接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率标记为最佳斜率，将最佳斜率输入到第四坐标系中；
步骤S27：通过最佳斜率调整第三坐标系中曲线的斜率，进而获得第一坐标系中对应的曲线斜率，将获得的第一坐标系中对应的曲线斜率标记为油门限制斜率，获得接下来单位时间内的油门踏板的限制位移。
进一步地，对于步骤S26中设置关于节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率的方法包括以下步骤：
步骤S31：实时获取油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率，将油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率标记为第二输入数据；
步骤S32：通过储存模块获取油门踏板历史数据，油门踏板历史数据包括油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率，以及对应的接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率；
步骤S33：构建人工智能模型；所述人工智能模型至少包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络中的一种，人工智能模型的输出结果是接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率；
步骤S34：将油门踏板历史数据和对应的输出结果按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；所述设定比例包括2：1：1、3：2：1和3：1：1；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为预测模型；
步骤S35：将输入数据输入至预测模型获取接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率。
进一步地，数字化调整模块对线圈的电压进行相应调整的具体方法包括以下步骤：
步骤S41：实时获取燃油浓度信息，燃油浓度信息包括燃油浓度和燃油剩余量；
步骤S42：获取检测燃油浓度信息时对应的检测时间，将检测燃油浓度信息时对应的检测时间标记为i，其中i＝1、2、……、n，n为正整数；
步骤S43：将燃油浓度标记为Pi，将燃油剩余量标记为Li；
步骤S44：获取当前汽车的运行功率，并将当前汽车的运行功率标记为Ki，将检测燃油浓度信息时对应的检测时间、燃油浓度、燃油剩余量和当前汽车的运行功率进行去除量纲取其数值计算；
步骤S45：根据公式Qj＝λ*b1*Pi*b3*Ki/(b2*Li+1)获取得到调整值Qi，其中，b1、b2、b3均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1，0<b3≤1，λ为修正因子，取值范围为0<λ≤1；
步骤S46：设置调整值分界线，调整值分界线为预设值，预设值根据专家组讨论设置，调整值分界线用于确定获取得到的调整值Qi需要对线圈的电压进行增加，还是对线圈的电压进行降低；
步骤S47：将获取得到的调整值Qi与调整值分界线进行对比，当获取得到的调整值Qi高于调整值分界线时，对线圈的电压进行增加，当获取得到的调整值Qi低于调整值分界线时，对线圈的电压进行降低，当获取得到的调整值Qi等于调整值分界线时，不进行操作。
本发明的有益效果：通过电子油门控制模块控制节气门的开启程度，设置油门踏板检测单元，油门踏板检测单元用于检测油门踏板的位置情况；建立关于油门踏板位置与检测时间的动态数学模型；实时获得油门踏板位置与检测时间，将油门踏板位置与检测时间输入到动态数学模型中，获得接下来单位时间内的油门踏板的限制位移；当接下来单位时间内油门踏板的位移超过油门踏板的限制位移时，采用油门踏板限制位移，当接下来单位时间内油门踏板的位移没有超过油门踏板的限制位移时，不进行操作；在日常驾驶时会遇到一些新手或驾驶不熟练的人由于操作不当，或者有些过于激进的驾驶员，会将油门踏板突然踩到底情况，这种操作是不科学的，不仅不利于燃油经济性，而且对于发动机会带来伤害。节气门突然打开，此时是发动机的最大负荷状态，全负荷会造成发动机燃烧不充分，同时喷油器也会加大喷油，造成燃油的浪费，发动机的负荷增大，不利于环保等，设置限制位移，而不是与驾驶员踩下踏板的速度同步，这样做除了能保护发动机，提高燃油经济性以外，还会降低油耗，使驾驶者感到非常平顺的感觉，提高了乘坐人员的舒适性。
燃油磁力细化模块通过线圈通电产生磁场，且线圈内部的磁场最为集中，燃油流动过程中切割磁场，使燃油的表面张力减小、燃点和沸点降低，有利于进一步雾化和更充分燃烧，可以减少燃油消耗，节约能源，同时减少颗粒排放，降低环境污染；同时通过数字化调整模块的设置，对线圈的电压进行调节，当获取得到的调整值Qi高于调整值分界线时，对线圈的电压进行增加，从而产生更大的磁通量，进行更强力的磁化，燃油利用的更充分，当获取得到的调整值Qi低于调整值分界线时，对线圈的电压进行降低，从而避免设备长期负荷过大产生损坏，当获取得到的调整值Qi等于调整值分界线时，不进行操作，保证车辆稳定运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种人工智能汽车节能减排增强动力系统，包括电子油门控制模块、储存模块、服务器、燃油磁力细化模块和数字化调整模块；
电子油门控制模块用于控制节气门的开启程度，具体方法包括以下步骤：
步骤S11：设置油门踏板检测单元，油门踏板检测单元用于检测油门踏板的位置情况；
步骤S12：建立关于油门踏板位置与检测时间的动态数学模型；
步骤S13：实时获得油门踏板位置与检测时间，将油门踏板位置与检测时间输入到动态数学模型中，获得接下来单位时间内的油门踏板的限制位移；
步骤S14：当接下来单位时间内油门踏板的位移超过油门踏板的限制位移时，采用油门踏板限制位移，当接下来单位时间内油门踏板的位移没有超过油门踏板的限制位移时，不进行操作；
进一步地，对于步骤S12中建立关于油门踏板位置与检测时间的动态数学模型的具体方法包括以下步骤：
步骤S21：建立关于油门踏板位置与检测时间的坐标系，将关于油门踏板位置与检测时间的坐标系标记为第一坐标系；
步骤S22：通过储存模块获取油门踏板历史数据，油门踏板历史数据包括油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率，将油门踏板位置和对应的油门踏板位置检测时间标记为第一输入数据；
步骤S23：将第一输入数据输入到第一坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接，设置斜率计算节点，斜率计算节点用于计算第一坐标系中曲线的斜率；
步骤S24：建立关于第一坐标系中曲线的斜率与对应的节气门开启程度的坐标系，将第一坐标系中曲线的斜率与对应的节气门开启程度的坐标系标记为第二坐标系，将第一坐标系中曲线的斜率与对应的节气门开启程度输入到第二坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接；
步骤S25：建立关于第二坐标系中节气门开启程度与对应的汽车输出功率的坐标系，将第二坐标系中的节气门开启程度与对应的汽车输出功率的坐标系标记为第三坐标系，将第二坐标系中的节气门开启程度与对应的汽车输出功率输入到第三坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接，获得第三坐标系中曲线的斜率；
步骤S26：建立第三坐标系中曲线的斜率与对应检测时间的坐标系，将第三坐标系中曲线的斜率与对应检测时间的坐标系标记为第四坐标系，将第三坐标系中曲线的斜率与对应检测时间输入到第四坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接，设置接下来关于节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率，将接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率标记为最佳斜率，将最佳斜率输入到第四坐标系中；
步骤S27：通过最佳斜率调整第三坐标系中曲线的斜率，进而获得第一坐标系中对应的曲线斜率，将获得的第一坐标系中对应的曲线斜率标记为油门限制斜率，获得接下来单位时间内的油门踏板的限制位移；
进一步地，对于步骤S26中设置关于节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率的方法包括以下步骤：
步骤S31：实时获取油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率，将油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率标记为第二输入数据；
步骤S32：通过储存模块获取油门踏板历史数据，油门踏板历史数据包括油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率，以及对应的接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率；
步骤S33：构建人工智能模型；人工智能模型至少包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络中的一种，人工智能模型的输出结果是接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率；
步骤S34：将油门踏板历史数据和对应的输出结果按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括2：1：1、3：2：1和3：1：1；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为预测模型；
步骤S35：将输入数据输入至预测模型获取接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率；
燃油磁力细化模块通过线圈通电产生磁场，且线圈内部的磁场最为集中，燃油流动过程中切割磁场，使燃油的表面张力减小、燃点和沸点降低，有利于进一步雾化和更充分燃烧，可以减少燃油消耗，节约能源，同时减少颗粒排放，降低环境污染，线圈为1000-3000匝铜线；
数字化调整模块对线圈的电压进行相应调整，具体调整方法包括以下步骤：
步骤S41：实时获取燃油浓度信息，燃油浓度信息包括燃油浓度和燃油剩余量；
步骤S42：获取检测燃油浓度信息时对应的检测时间，将检测燃油浓度信息时对应的检测时间标记为i，其中i＝1、2、……、n，n为正整数；
步骤S43：将燃油浓度标记为Pi，将燃油剩余量标记为Li；
步骤S44：获取当前汽车的运行功率，并将当前汽车的运行功率标记为Ki，将检测燃油浓度信息时对应的检测时间、燃油浓度、燃油剩余量和当前汽车的运行功率进行去除量纲取其数值计算；
步骤S45：根据公式Qj＝λ*b1*Pi*b3*Ki/(b2*Li+1)获取得到调整值Qi，其中，b1、b2、b3均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1，0<b3≤1，λ为修正因子，取值范围为0<λ≤1；
步骤S46：设置调整值分界线，调整值分界线为预设值，预设值根据专家组讨论设置，调整值分界线用于确定获取得到的调整值Qi需要对线圈的电压进行增加，还是对线圈的电压进行降低；
步骤S47：将获取得到的调整值Qi与调整值分界线进行对比，当获取得到的调整值Qi高于调整值分界线时，对线圈的电压进行增加，从而产生更大的磁通量，进行更强力的磁化，燃油利用的更充分，当获取得到的调整值Qi低于调整值分界线时，对线圈的电压进行降低，从而避免设备长期负荷过大产生损坏，当获取得到的调整值Qi等于调整值分界线时，不进行操作。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况设定。
本发明在使用时，通过电子油门控制模块控制节气门的开启程度，建立动态数学模型，实时获得油门踏板位置与检测时间，将油门踏板位置与检测时间输入到动态数学模型中，获得接下来单位时间内的油门踏板的限制位移；当接下来单位时间内油门踏板的位移超过油门踏板的限制位移时，采用油门踏板限制位移，当接下来单位时间内油门踏板的位移没有超过油门踏板的限制位移时，不进行操作；其中最佳关系斜率的获取方法是时获取油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率，将油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率标记为第二输入数据；通过储存模块获取油门踏板历史数据，油门踏板历史数据包括油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率，以及对应的接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率；构建人工智能模型；人工智能模型的输出结果是接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率；将油门踏板历史数据和对应的输出结果按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括2：1：1、3：2：1和3：1：1；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为预测模型；将输入数据输入至预测模型获取接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率；燃油磁力细化模块通过线圈通电产生磁场，燃油流动过程中切割磁场，使燃油的表面张力减小、燃点和沸点降低，根据实际情况对线圈的电压进行相应调整。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
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一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种人工智能汽车节能减排增强动力系统，其特征在于，包括电子油门控制模块、储存模块、服务器、燃油磁力细化模块和数字化调整模块；
所述电子油门控制模块用于控制节气门的开启程度，具体方法包括以下步骤：
步骤S11：设置油门踏板检测单元，油门踏板检测单元用于检测油门踏板的位置情况；
步骤S12：建立关于油门踏板位置与检测时间的动态数学模型；
步骤S13：实时获得油门踏板位置与检测时间，将油门踏板位置与检测时间输入到动态数学模型中，获得接下来单位时间内的油门踏板的限制位移；
步骤S14：当接下来单位时间内油门踏板的位移超过油门踏板的限制位移时，采用油门踏板限制位移，当接下来单位时间内油门踏板的位移没有超过油门踏板的限制位移时，不进行操作；
所述燃油磁力细化模块通过线圈通电产生磁场，且线圈内部的磁场最为集中，燃油流动过程中切割磁场，使燃油的表面张力减小、燃点和沸点降低，所述线圈为1000-3000匝铜线；
所述数字化调整模块对线圈的电压进行相应调整；
对于步骤S12中建立关于油门踏板位置与检测时间的动态数学模型的具体方法包括以下步骤：
步骤S21：建立关于油门踏板位置与检测时间的坐标系，将关于油门踏板位置与检测时间的坐标系标记为第一坐标系；
步骤S22：通过储存模块获取油门踏板历史数据，油门踏板历史数据包括油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率，将油门踏板位置和对应的油门踏板位置检测时间标记为第一输入数据；
步骤S23：将第一输入数据输入到第一坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接，设置斜率计算节点，斜率计算节点用于计算第一坐标系中曲线的斜率；
步骤S24：建立关于第一坐标系中曲线的斜率与对应的节气门开启程度的坐标系，将第一坐标系中曲线的斜率与对应的节气门开启程度的坐标系标记为第二坐标系，将第一坐标系中曲线的斜率与对应的节气门开启程度输入到第二坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接；
步骤S25：建立关于第二坐标系中节气门开启程度与对应的汽车输出功率的坐标系，将第二坐标系中的节气门开启程度与对应的汽车输出功率的坐标系标记为第三坐标系，将第二坐标系中的节气门开启程度与对应的汽车输出功率输入到第三坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接，获得第三坐标系中曲线的斜率；
步骤S26：建立第三坐标系中曲线的斜率与对应检测时间的坐标系，将第三坐标系中曲线的斜率与对应检测时间的坐标系标记为第四坐标系，将第三坐标系中曲线的斜率与对应检测时间输入到第四坐标系中，相邻两个坐标点使用平滑曲线连接，设置接下来关于节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率，将接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率标记为最佳斜率，将最佳斜率输入到第四坐标系中；
步骤S27：通过最佳斜率调整第三坐标系中曲线的斜率，进而获得第一坐标系中对应的曲线斜率，将获得的第一坐标系中对应的曲线斜率标记为油门限制斜率，获得接下来单位时间内的油门踏板的限制位移；
对于步骤S26中设置关于节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率的方法包括以下步骤：
步骤S31：实时获取油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率，将油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率标记为第二输入数据；
步骤S32：通过储存模块获取油门踏板历史数据，油门踏板历史数据包括油门踏板位置、对应的油门踏板位置检测时间、对应的节气门开启程度和对应的汽车输出功率，以及对应的接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率；
步骤S33：构建人工智能模型；所述人工智能模型至少包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络中的一种，人工智能模型的输出结果是接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率；
步骤S34：将油门踏板历史数据和对应的输出结果按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；所述设定比例包括2：1：1、3：2：1和3：1：1；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为预测模型；
步骤S35：将输入数据输入至预测模型获取接下来节气门开启程度与汽车输出功率之间的最佳关系斜率。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能汽车节能减排增强动力系统，其特征在于，数字化调整模块对线圈的电压进行相应调整的具体方法包括以下步骤：
步骤S41：实时获取燃油浓度信息，燃油浓度信息包括燃油浓度和燃油剩余量；
步骤S42：获取检测燃油浓度信息时对应的检测时间，将检测燃油浓度信息时对应的检测时间标记为i，其中i=1、2、……、n，n为正整数；
步骤S43：将燃油浓度标记为Pi，将燃油剩余量标记为Li；
步骤S44：获取当前汽车的运行功率，并将当前汽车的运行功率标记为Ki，将检测燃油浓度信息时对应的检测时间、燃油浓度、燃油剩余量和当前汽车的运行功率进行去除量纲取其数值计算；
步骤S45：根据公式Qj=λ*b1*Pi*b3*Ki/（b2*Li+1）获取得到调整值Qi，其中，b1、b2、b3均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1，0<b3≤1，λ为修正因子，取值范围为0<λ≤1；
步骤S46：设置调整值分界线，调整值分界线为预设值，预设值根据专家组讨论设置，调整值分界线用于确定获取得到的调整值Qi需要对线圈的电压进行增加，还是对线圈的电压进行降低；
步骤S47：将获取得到的调整值Qi与调整值分界线进行对比，当获取得到的调整值Qi高于调整值分界线时，对线圈的电压进行增加，当获取得到的调整值Qi低于调整值分界线时，对线圈的电压进行降低，当获取得到的调整值Qi等于调整值分界线时，不进行操作。
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