CN113085538B - 一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制方法及装置 - Google Patents
一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制方法及装置，其中所述的方法包括以下步骤：S11：预存若干冷却水阀门开度计算模型，冷却水阀门开度计算模型的输入为动力装置温度的归一化值T1和冷却水温度的归一化值T2，冷却水阀门开度计算模型的输出为冷却水阀门开度的归一化值A；S12：根据环境压强值的归一化值P选择冷却水阀门开度计算模型，并计算模型计算冷却水阀门开度的归一化值A。本发明的方法及装置用于控制冷却水阀门的开度，相比于仅根据动力装置的温度控制冷却水阀门的开度，本发明具有较好的控制效果。
Description
技术领域
本发明涉及汽车动力装置技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制方法及装置。
背景技术
汽车动力装置是汽车最重要的零件之一，汽车动力装置通常指的是马达，马达的输出轴旋转带动汽车前进和后退，马达的输出轴在高速旋转会产生大量热量，使马达的温度升高，因此汽车中通常使用冷却水对马达进行冷却降温。现有技术中，通常只根据马达的温度控制冷却水阀门的开度，控制效果不佳。
鉴于此，特提出此发明。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制方法及装置，用于控制冷却水阀门的开度，相比于仅根据动力装置的温度控制冷却水阀门的开度，本发明具有较好的控制效果。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制方法，所述的方法包括以下步骤：
S11：预存若干冷却水阀门开度计算模型，冷却水阀门开度计算模型的输入为动力装置温度的归一化值T1和冷却水温度的归一化值T2，冷却水阀门开度计算模型的输出为冷却水阀门开度的归一化值A；
S12：根据环境压强值的归一化值P选择冷却水阀门开度计算模型，并计算模型计算冷却水阀门开度的归一化值A。
进一步，根据环境压强值的归一化值P选择冷却水阀门开度计算模型的计算公式如下：
公式中，c为冷却水阀门开度计算模型的个数，b为被选择的第b个冷却水阀门开度计算模型。
进一步，根据冷却水阀门开度计算模型计算冷却水阀门开度的归一化值A包括以下步骤：
S21：计算第一向量e,形式如下：
公式中，Dgdh的值根据T1和T2计算，g=1,2,3,4,h=1,2,3,4；
S22:计算A，计算公式如下：
公式中，f为预存的第二向量，各冷却水阀门开度计算模型的第二向量f中的元素的值不同。
进一步，
当0≤T1＜0.25时，D1、D2和D3的值为1；
当0.25≤T1＜0.5时，D2、D3和D4的值为1；
当0.5≤T1＜0.75时，D3、D4和D5的值为1；
当0.75≤T1≤1时，D4、D5和D6的值为1；
当0≤T2＜0.25时，d1、d2和d3的值为1；
当0.25≤T2＜0.5时，d2、d3和d4的值为1；
当0.5≤T2＜0.75时，d3、d4和d5的值为1；
当0.75≤T2≤1时，d4、d5和d6的值为1；。
进一步，Dgdh的计算公式如下：
I1的计算公式如下：
I1=-8T1+2,0≤T1＜0.25
I2的计算公式如下：
I2=8T1,0≤T1＜0.25
I2=-8T1+4，0.25≤T1＜0.5
I3的计算公式如下：
I3=5.33T1,0≤T1＜0.375
I3=-5.33T1+4，0.375≤T1＜0.75
I4的计算公式如下：
I4=5.33T1-1.33,0.25≤T1＜0.625
I4=-5.33T1+5.33，0.625≤T1≤1
I5的计算公式如下：
I5=8T1-4,0.5≤T1＜0.75
I5=-8T1+4，0.75≤T1≤1
I6的计算公式如下：
I6=8T1-6,0.75≤T1≤1
J1的计算公式如下：
J1=-8T2+2,0≤T2＜0.25
J2的计算公式如下：
J2=8T2,0≤T2＜0.25
J2=-8T2+4，0.25≤T2＜0.5
J3的计算公式如下：
J3=5.33T2,0≤T2＜0.375
J3=-5.33T2+4，0.375≤T2＜0.75
J4的计算公式如下：
J4=5.33T2-1.33,0.25≤T2＜0.625
J4=-5.33T2+5.33，0.625≤T2≤1
J5的计算公式如下：
J5=8T2-4,0.5≤T2＜0.75
J5=-8T2+4，0.75≤T2≤1
J6的计算公式如下：
J6=8T2-6,0.75≤T2≤1。
一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制装置，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如本发明提供的所述的控制方法的步骤。
本发明与现有技术相比，其有益效果为：
其一，预存若干冷却水阀门开度计算模型，该模型可以是经过训练的人工智能的模型；其二，发明人考虑到环境压强对冷却水冷却效果的影响，因此预存若干冷却水阀门开度计算模型，并根据环境压强值的归一化值P选择冷却水阀门开度计算模型，并计算模型计算冷却水阀门开度的归一化值A，综上，通过本实施例的方法控制冷却水阀门开度具有较好的控制效果。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中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。其中，本实施例中的固定连接可通过焊接、粘接、螺钉或过盈配合等方式完成。
实施例一：
一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制方法，由汽车的控制终端执行，本实施例的控制方法需要在汽车上配置环境压强传感器、第一温度传感器和第二温度传感器，第一温度传感器用于检测汽车动力装置的温度，可以安装在汽车动力装置内，第二温度传感器用于检测冷却水温度，可以安装在冷却水管道和汽车动力装置的连接处。
所述的方法包括以下步骤：
S11：预存若干冷却水阀门开度计算模型，冷却水阀门开度计算模型的输入为动力装置温度的归一化值T1和冷却水温度的归一化值T2，冷却水阀门开度计算模型的输出为冷却水阀门开度的归一化值A。
可采用现有技术中常用的方法计算归一化值，下面以T1为例说明，通过大数据分析得动力装置温度的最大值为T1max，最小值为T1min，实测值为T11，T1=(T11-T1min)/(T1max-T1min)。
S12：根据环境压强值的归一化值P选择冷却水阀门开度计算模型，并计算模型计算冷却水阀门开度的归一化值A。
本实施例的方法，其一，预存若干冷却水阀门开度计算模型，该模型可以是经过训练的人工智能的模型；其二，发明人考虑到环境压强对冷却水冷却效果的影响，因此预存若干冷却水阀门开度计算模型，并根据环境压强值的归一化值P选择冷却水阀门开度计算模型，并计算模型计算冷却水阀门开度的归一化值A，综上，通过本实施例的方法控制冷却水阀门开度具有较好的控制效果。
在一个可选的实施例中，根据环境压强值的归一化值P选择冷却水阀门开度计算模型的计算公式如下：
公式中，c为冷却水阀门开度计算模型的个数，b为被选择的第b个冷却水阀门开度计算模型。
在一个可选的实施例中，根据冷却水阀门开度计算模型计算冷却水阀门开度的归一化值A包括以下步骤：
S21：计算第一向量e,形式如下：
公式中，Dgdh的值根据T1和T2计算，g=1,2,3,4,h=1,2,3,4；
S22:计算A，计算公式如下：
公式中，f为预存的第二向量，各冷却水阀门开度计算模型的第二向量f中的元素的值不同。
在一个可选的实施例中，
当0≤T1＜0.25时，D1、D2和D3的值为1，也就是说，此时D4、D5和D6的值为0；
当0.25≤T1＜0.5时，D2、D3和D4的值为1；
当0.5≤T1＜0.75时，D3、D4和D5的值为1；
当0.75≤T1≤1时，D4、D5和D6的值为1；
当0≤T2＜0.25时，d1、d2和d3的值为1；
当0.25≤T2＜0.5时，d2、d3和d4的值为1；
当0.5≤T2＜0.75时，d3、d4和d5的值为1；
当0.75≤T2≤1时，d4、d5和d6的值为1。
在本实施例中，其一，向量e中各元素可视为向量f中各元素的地址，根据T1和T2的值使向量e中不同的元素（地址）置1，即将这些元素（地址）对应的向量f的元素相加得到A，在具体应用时，可使用若干训练数据得到向量f，并使用若干校验数据校验训练得到的f，每条训练数据包括T1、T2和A，将数据中的T1和T2输入到模型中，并使用模型的输出和数据中的A的偏差修正f中的元素。
其二，根据T1具体的值可激活相邻的3个D，即将相邻的3个D置1，如当0≤T1＜0.25时，D1、D2和D3的值为1，同时，根据T2具体的值可激活相邻的3个d，即将相邻的3个d置1。
其三，D1、D4和d1、d4两两相乘组成向量e中的四个元素，D2、D5和d2、d5两两相乘组成向量e中的四个元素，D3、D6和d3、d6两两相乘组成向量e中的四个元素，进而使得根据T1和T2的值可以使向量e中三个元素置1，这与D和d置1的数量相等，进而使得本实施例的方法兼顾了控制精度和控制难度两方面，控制难度主要是防止向量e和f中元素太多。
在一个可选的实施例中，Dgdh的计算公式如下：
I1的计算公式如下：
I1=-8T1+2,0≤T1＜0.25
也就是说，T1不在上述范围内时，I1=0。
I2的计算公式如下：
I2=8T1,0≤T1＜0.25
I2=-8T1+4，0.25≤T1＜0.5
I3的计算公式如下：
I3=5.33T1,0≤T1＜0.375
I3=-5.33T1+4，0.375≤T1＜0.75
I4的计算公式如下：
I4=5.33T1-1.33,0.25≤T1＜0.625
I4=-5.33T1+5.33，0.625≤T1≤1
I5的计算公式如下：
I5=8T1-4,0.5≤T1＜0.75
I5=-8T1+4，0.75≤T1≤1
I6的计算公式如下：
I6=8T1-6,0.75≤T1≤1
J1的计算公式如下：
J1=-8T2+2,0≤T2＜0.25
J2的计算公式如下：
J2=8T2,0≤T2＜0.25
J2=-8T2+4，0.25≤T2＜0.5
J3的计算公式如下：
J3=5.33T2,0≤T2＜0.375
J3=-5.33T2+4，0.375≤T2＜0.75
J4的计算公式如下：
J4=5.33T2-1.33,0.25≤T2＜0.625
J4=-5.33T2+5.33，0.625≤T2≤1
J5的计算公式如下：
J5=8T2-4,0.5≤T2＜0.75
J5=-8T2+4，0.75≤T2≤1
J6的计算公式如下：
J6=8T2-6,0.75≤T2≤1。
在本实施例中，根据T1和T2的具体值计算J和I，然后计算D和d的乘积，相比于上一个实施例中Dd的值为0或1，本实施例的方法具有更高的控制精度。
实施例二：
一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如实施例一所述的控制方法的步骤。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
S11：预存若干冷却水阀门开度计算模型，冷却水阀门开度计算模型的输入为动力装置温度的归一化值T1和冷却水温度的归一化值T2，冷却水阀门开度计算模型的输出为冷却水阀门开度的归一化值A；
S12：根据环境压强值的归一化值P选择冷却水阀门开度计算模型，并计算模型计算冷却水阀门开度的归一化值A；
根据冷却水阀门开度计算模型计算冷却水阀门开度的归一化值A包括以下步骤：
S21：计算第一向量e,形式如下：
公式中，Dgdh的值根据T1和T2计算，g=1,2,3,4,h=1,2,3,4；
S22:计算A，计算公式如下：
公式中，f为预存的第二向量，各冷却水阀门开度计算模型的第二向 量f中的元素的值不同。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制方法，其特征在于，根据环境压强值的归一化值P选择冷却水阀门开度计算模型的计算公式如下：
公式中，c为冷却水阀门开度计算模型的个数，b为被选择的第b个冷却水阀门开度计算模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制方法，其特征在于，
当0≤T1＜0.25时，D1、D2和D3的值为1；
当0.25≤T1＜0.5时，D2、D3和D4的值为1；
当0.5≤T1＜0.75时，D3、D4和D5的值为1；
当0.75≤T1≤1时，D4、D5和D6的值为1；
当0≤T2＜0.25时，d1、d2和d3的值为1；
当0.25≤T2＜0.5时，d2、d3和d4的值为1；
当0.5≤T2＜0.75时，d3、d4和d5的值为1；
当0.75≤T2≤1时，d4、d5和d6的值为1。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制方法，其特征在于，Dgdh的计算公式如下：
I1的计算公式如下：
I1=-8T1+2,0≤T1＜0.25
I2的计算公式如下：
I2=8T1,0≤T1＜0.25
I2=-8T1+4，0.25≤T1＜0.5
I3的计算公式如下：
I3=5.33T1,0≤T1＜0.375
I3=-5.33T1+4，0.375≤T1＜0.75
I4的计算公式如下：
I4=5.33T1-1.33,0.25≤T1＜0.625
I4=-5.33T1+5.33，0.625≤T1≤1
I5的计算公式如下：
I5=8T1-4,0.5≤T1＜0.75
I5=-8T1+4，0.75≤T1≤1
I6的计算公式如下：
I6=8T1-6,0.75≤T1≤1
J1的计算公式如下：
J1=-8T2+2,0≤T2＜0.25
J2的计算公式如下：
J2=8T2,0≤T2＜0.25
J2=-8T2+4，0.25≤T2＜0.5
J3的计算公式如下：
J3=5.33T2,0≤T2＜0.375
J3=-5.33T2+4，0.375≤T2＜0.75
J4的计算公式如下
J4=5.33T2-1.33,0.25≤T2＜0.625
J4=-5.33T2+5.33，0.625≤T2≤1
J5的计算公式如下：
J5=8T2-4,0.5≤T2＜0.75
J5=-8T2+4，0.75≤T2≤1
J6的计算公式如下：
J6=8T2-6,0.75≤T2≤1。
5.一种基于人工智能的汽车动力装置的冷却控制装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1~4任一项所述的控制方法的步骤。
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