CN113246881A - 预测性调节车辆构件的至少一个区域的温度的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于预测性调节车辆的构件的至少一个区域的温度的方法，该方法包括求取输入变量，其中借助于至少一个传感器求取至少一个输入变量，其中车辆的至少一个温度和至少一个散热特征属于输入变量。该方法包括借助于评估单元基于输入变量求取构件的至少一个区域的温度的未来预测走向的未来最大温度和/或出现最大温度的相应的时间点。该方法包括识别未来超过构件的至少一个区域的预定的临界温度，其中该方法借助于控制单元限制和/或停止至少一个构件和/或构件的至少一种功能的运行，以便避免超过临界温度，其中该方法包括对功能和/或构件预先划分优先级，以及其中根据划分优先级来限制和/或停止至少一种功能和/或至少一个构件的运行。
Description
技术领域
本发明涉及用于预测性调节车辆的构件的至少一个区域的温度的方法和系统。
背景技术
原则上，从现有技术中已知预测性地估计构件的温度特性，以便能够在过热方面预见性地进行干预。例如，DE 10 2013 209 043A1描述了一种用于调节发动机控制装置中的至少一个温度区的温度的方法，其中估计温度的发展，并且根据所估计的温度来适配发动机控制装置的一个或多个电子装置的功率。
由于基本发展，即车辆的所谓的信息娱乐系统变得越来越全面以及实现半自动化的结构分级，在此难以给出统一的要求。一方面，应在小的空间上实现更高的计算性能，从而实现更多的散热。此外，由于一些车辆子系统的安全相关性，在子功能的切断方面存在非常受限的可行性。
发明内容
本发明的目的是：改进用于预测性调节车辆的构件的至少一个区域的温度的方法，使得可以以尽可能少的系统干预来度过热负载的短期阶段。
该目的通过一种用于预测性调节车辆的构件的至少一个区域的温度的方法来实现，其中该方法包括求取输入变量，其中借助于至少一个传感器来求取至少一个输入变量。输入变量包括至少一个温度和至少一个散热特征。车辆的至少一个温度和至少一个散热特征属于输入变量。
术语“构件的区域”优选可以理解为构件的温度区或构件的尤其温度关键的部件。此外，该方法可以用于调节整个构件的温度。因此，根据本发明的解决方案可以非常灵活地应用于大量产品。
构件主要设置在车辆内部空间中。该构件尤其是信息娱乐系统，尤其是信息娱乐融合系统。
传感器尤其可以是真实传感器或虚拟传感器。在此，可以由虚拟传感器以数学方式确定虚拟输入变量。术语“散热特征”尤其应理解为影响车辆内部空间的温度的参数。传感器确定对于构件的至少一个区域特征性的温度值，该温度值与构件的区域的温度、例如硅温度相关。
此外，该方法借助于评估单元基于输入变量确定构件的至少一个区域的温度的未来预测走向的未来最大温度和/或出现最大温度的相应的时间点。此外，该方法包括基于温度的预定的走向来识别未来超过构件的至少一个区域的预定的临界温度。换言之，该方法包括预定的临界温度和未来的最大温度之间的比较。如果未来最大温度位于临界温度之内，则识别出未来超过预定的临界温度。
该方法优选地包括借助于评估单元基于输入变量来确定构件的至少一个区域的温度的未来预测走向。换言之，为构件的区域预测最大温度和/或优选温度的走向。这主要借助于基于输入变量的模型来进行。预测温度尤其应理解为构件内部中的温度，该温度关于需避免的局部过热是重要的。最大温度和/或温度走向可以尤其称为输出变量。
借助于控制单元限制至少一个构件和/或构件的至少一种功能的运行，和/或完全停止构件的至少一个功能和/或至少一个构件的运行，以避免超过临界温度。限制和/或停止功能和/或构件的运行在下面也称为对策。该方法尤其包括对至少一种合适的对策的选择和执行。因此，优选地，通过限制和/或停止构件的至少一种功能和/或至少一个构件的运行来减少热量释放，由此减轻未来超过预定的临界温度。
因此，一旦该方法识别出尤其根据温度的预测走向求取的未来最大温度高于对于构件的至少一个区域的临界温度，则作为对策限制和/或停止构件的功能的运行和/或整个构件的运行，以便由此预见性地避免已预先识别出的未来超过临界温度。术语“停止”构件和/或功能的运行可以理解为切断构件和/或功能。
该方法包括对功能和/或构件预先划分优先级，其中根据划分优先级来限制和/或停止至少一种功能的运行和/或至少一个构件的运行。
优选地，对功能和/或构件分别根据其对构件的至少一个区域的温度走向的最大温度的影响和/或根据关于车辆安全和/或乘员舒适度方面的负面影响来划分优先级。优选地，基于走向的最大可预期的温度的可预期的减小进行分类。特别地，通过两个特征表征每个对策。这在一方面上是热学表现的方面的正面利用，换言之，对温度的走向的最大温度的影响，并且在另一方面，是关于车辆安全和/或乘员舒适度方面的负面影响。负面作用也可以在可测试性和/或复杂性方面存在。在此，将其中测试和评定耗费非常高的功能的优先级被分级为地与不是这种情况的功能的游优先级。
换言之，涉及对策的有效利用对比于其负面效果。特别地，每个对策、即功能和/或构件的运行的每个限制和/或每个停止单独地根据上述两个特征来分类。分类尤其根据对温度走向的最大温度的低的、中等的、高的或非常高的影响和/或根据在车辆安全和/或乘员舒适度方面的低的、中等的、高的或非常高的负面影响来进行。此外，可以给不同程度影响赋予数值，其中非常高的影响获得大的数值，而低影响则获得较小的数值。可以根据分类来有针对性地选择、组合和/或相互比较对策。
特别地，选择至少一种对策、优选地多种对策，该对策对车辆安全和/或乘员舒适度方面具有尽可能小的负面影响，然而对温度走向的最大温度具有足够的影响，使得可以避免超过临界温度。这优选地通过多种对策来实现，这些对策总体上对温度走向的最大温度具有足够的影响，并且总体上对车辆安全性和/或乘员舒适度方面具有尽可能小的负面影响。如果应将数值与对策的影响相关联，则可以非常容易地确定在这些影响方面的对策组合的总和，进而可以容易地将不同对策的组合相互比较。特别地，优选地选择对策，使得尽管不能避免温度的进一步升高，然而防止超过临界温度。
在下文中列举表格，在表格中示例性地详述了对策：
在第一列中可见各种对策，在第二列中可见对温度走向的最大温度的期望的影响。在此，可将对最大温度的影响理解为减小温度走向的最大温度。
在右列中可见对车辆安全和/或乘员舒适度的负面影响。在此可见的是：根据两个因素可以不同地评估对策，例如完全地关断音频(在中等音量的情况下)，对乘员的舒适度具有非常高的影响，然而对温度走向的最大温度具有中等影响。根据表格可见：例如如何一次性通过对CPU节流和对GPU节流实现将构件的至少一个区域的温度走向的最大可达到的温度降低8℃，对CPU节流和对GPU节流这总共实现减少了8℃，但仅与对车辆安全性和/或乘员舒适度小或中等影响联系在一起，而也可以通过完全地切断总音频(在高音量的情况下)实现相同的效果，尽管这与对乘员舒适度的高的负面影响联系在一起。因此，首先提到的对策组合会是优选的。
划分优先级可以考虑在当前的时间点刚好使用哪些功能和/或构件(例如导航或无线电)，因为本发明的目的是可以在过渡时间度过对于乘员接受的系统限制。此外，划分优先级还可以通过如下方式考虑当前的散热特征：即例如根据当前值更新先前的优先级划分。
特别地，限制和/或停止至少一种安全性不相关的功能和/或至少一个安全性不相关的构件的运行，以便度过过渡时间。一旦该方法确定仅可以通过如下方式来阻止避免超过临界温度，即限制和/或停止安全相关的功能和/或构件的运行，则在这种情况下可以经由输入点来要求驾驶员采取动作。例如，在自动驾驶的范围中，这可以在于要求驾驶员接管驾驶员功能，因为安全相关的功能和/或安全相关的构件由于过热威胁而只能在短时间内得到保证。如果驾驶员随后也没有接管，则可以例如将应急机动到安全状态作为另外的应急功能来执行。随后，才能够执行涉及安全相关功能的和/或安全相关构件的对策。
总体而言，该方法用于可靠地预测热临界场景，并预测性地借助具有对乘员舒适度和/或车辆安全性尽可能小负面影响的优化的对策来度过所述场景。特别地，应避免硬切断功能和/或构件。该方法因此尤其实现了预测性地借助尽可能最佳的对策来度过热负载的短暂阶段。特别地，在此为度过如下过渡时间，过渡时间尤其当车辆在极热或极冷的情况下启动时形成。在这种情况下，在过渡时间过后，可以通过相应的空调装置设定来平衡内部空间中的极热或极冷。特别所述过渡时间应当根据本发明以对于乘员可接受的系统限制来过渡。
该方法特别地通常可以包括确定输入变量，以便例如验证所选择的对策。例如，根据当前的输入变量，可以在考虑至少一个所选择的对策的情况下确定新的最大温度和/或新的温度走向，并根据此检查最大的温度和/或预测温度走向由于所选择的对策相应地是否与原始预测表现得不同。此外，在考虑至少一个所选择的对策的情况下，通过与构件温度的实际的温度值、例如壳体温度的温度值比较可以检查进而确保新的最大温度和/或新的预测温度走向的遵守情况。
除了前面提到的将来最大温度和相应的时间点之外，借助该方法还可以确定其他过渡特征，即过渡阶段的特征。例如，这包括走向的未来的最小温度和/或相应的出现最小温度的时间点，和/或最大或最小的温度走向梯度。
此外，该方法优选地包括确定构件的区域的长期达到的温度和出现长期温度的相应的时间点。这尤其是建模的温度值和根据温度走向隔间散热达到平衡的时间点。
考虑作为输入变量的至少一个温度尤其可理解为车辆内部空间的当前的内部空间温度和/或构件或构件区域的期望的内部空间温度和/或壳体温度。至少一个散热特征尤其是CPU负载和/或GPU负载和/或IO负载和/或放大器负载和/或车辆的音频音量。特别地，上述散热特征同样借助于至少一个传感器来求取。此外，至少一个散热特征、优选所有散热特征无法经由、传感器来测量，而是特别是由软件部件来计算。这尤其适合于可由操作系统计算的CPU负载，和/或可由GPU固件计算的GPU负载，和/或音频音量。
根据输入变量，可以非常精确地预测温度走向的最大温度，因为包括了影响内部空间温度进而影响构件的温度的所有相关参数。
该方法尤其包括评估单元基于至少一个输入变量和至少一个输出变量的自适应，换言之，用于确定最大温度的至少一个模型的自适应。换言之，评估单元被构成为是自学习的。这尤其应用于该方法经由自适应根据当前的本地条件来优化，因为构件的温度表现可以与所使用的车辆相关。因此，可以尽可能统一地使用该方法。
在自适应的范围中，尤其可以及早鉴别输入和输出变量之间的可忽略的关联，进而及早地避免借助大量输入变量进行昂贵的参数化。因此，取消借助自适应进行昂贵且耗费的、车辆特定的参数化。为此，借助于自适应来确定各种输入和输出变量之间的关联，进而在低于关联阈值的情况下将所述关联评价为较小进而在自适应之后与其他输入变量相比权重更低。特别地，为此使用至少一个神经网络，优选递归网络，即具有记忆效应的神经网络，最优选为SRN(简单递归网络)。
最大温度和/或温度走向的确定可以基于特征曲线族和/或特征曲线来发生或实施。多项式方法或多维GPR方法(高斯过程回归)也可考虑作为实施方案。
该方法还可以附加地包括控制至少一个用于除热的单元，以便通过增加除热来避免超过临界温度。用于除热的单元尤其是空调设备或风扇。因此，除了影响散热之外，还可以影响除热，以避免超过临界的最大温度。
在另一方面，本发明涉及一种用于预测性调节车辆的至少一个区域的温度的系统，该系统包括用于求取至少一个输入变量的传感器，其中车辆的至少一个温度和至少一个散热特征属于输入变量。
该系统包括评估单元，评估单元被配置用于：基于输入变量求取构件的至少一个区域的温度的未来预测走向的未来最大温度和/或出现最大温度的相应的时间点，并且识别未来超过构件的至少一个区域的预定的临界温度。
该系统还包括控制单元，其中控制单元被配置用于：根据预先进行的划分优先级，限制和/或停止至少一个构件的运行和/或构件的至少一种功能的运行，以便避免超过临界温度。此外，控制单元被构成用于控制用于除热的单元。特别地，该系统被构成用于执行上述方法。特别地，该系统为温度管理单元。
附图说明
根据附图示意性地阐述本发明，其中附图示出：
图1示出根据本发明的方法的方法简图；
图2示出在极冷情况下启动车辆时构件的区域的温度走向；
图3示出在极热情况下启动车辆时构件的区域的温度走向；
图4示出没有对策和在相应对策的情况下的构件的区域的温度的预测走向的最大温度；
图5示出在没有对策和现有技术中的相应对策的情况下的构件的区域的温度的预测走向的最大温度；和
图6示出根据本发明的设备。
具体实施方式
在图1中示出根据本发明的方法100。
根据本发明的方法100，首先对功能和/或构件各个划分优先级101。求取102输入变量。借助于评估单元求取104预测走线的未来的最大温度和/或相应时间点。此外，还可以求取105长期达到的温度和相应的时间点。识别106超出预定的临界温度，并且限制和/或停止107构件的至少一个功能的运行和/或至少一个构件的运行，以便避免超过预定的临界温度。附加地，方法100可以包括控制108用于除热的至少一个单元。此外，方法100可以包括在考虑对策的情况下将所求取的最大温度与当前求取的输入变量或从中确定的“新”最大温度进行比较109。此外，方法100可以包括评估单元的自适应110。
图2示出在极冷启动车辆时构件的区域或构件的温度20的实际走向22。在此，相对于时间21绘制温度20。在这种情况下，构件通常通过车辆的内部空间通风的非常热的输送线路而加热。由于在启动期间高的系统负荷率，这导致构件温度的快速上升。
图3示出在极端时的构件的温度20的走向22。在这种情况下，仅时间上延迟地冷却构件。因此，通过在启动期间高的系统负荷率造成构件温度的进一步提高。
图4示出预测温度走向23的最大温度25。最大温度25高于构件的预定的临界温度29。为了避免这种情况，执行对策。在考虑该对策的情况下的新的预测温度走向24的最大温度不超过临界温度。在图4中还可见长期达到的温度27和相应的时间点28。
与其相比，图5示出现有技术中如何在马上达到临界温度29之前对功能进行硬切断来避免超过临界温度29，其中这当然对于乘员舒适度和/或安全性具有高的负面影响。
图6示出根据本发明的系统10，该系统包括传感器4，传感器确定至少一个温度7作为输入变量。此外，散热特征8进入评估单元1中。评估单元1特别地通过相应的接口3、尤其诊断接口被初始参数化2。评估单元1确定构件的至少一个区域的温度的预测温度走向23的最大温度。系统10还包括控制单元5，该控制单元根据划分优先级来选择至少一个对策13。可选地，可以检查对策13。此外，系统10可以包括适配模块6，通过根据当前确定的关联重新执行参数化，适配模块基于输入变量和输出变量适配评估单元1。
Claims (10)
1.一种用于预测性调节车辆的构件的至少一个区域的温度(20)的方法(100)，
其中所述方法(100)包括求取(102)输入变量，
其中借助于至少一个传感器(4)求取至少一个输入变量，
其中所述车辆的至少一个温度(7)和至少一个散热特征(8)属于所述输入变量，
其特征在于，
所述方法(100)包括借助于评估单元(1)基于所述输入变量求取(104)所述构件的所述至少一个区域的温度(20)的未来预测走向(23)的未来最大温度(25)和/或出现所述最大温度(25)的相应的时间点(26)，
其中所述方法(100)包括识别(106)未来超过所述构件的所述至少一个区域的预定的临界温度(29)，
其中所述方法(100)借助于控制单元(5)限制和/或停止(107)至少一个构件的运行和/或构件的至少一种功能的运行，以便避免超过所述临界温度(29)，
其中所述方法(100)包括对功能和/或构件预先划分优先级(101)，以及
其中根据所述划分优先级来限制和/或停止(107)至少一种功能的运行和/或至少一个构件的运行。
2.根据权利要求1所述的方法(100)，
其特征在于，
所述方法(100)借助于所述评估单元(1)基于所述输入变量确定(103)所述构件的所述至少一个区域的温度(20)的未来预测走向(23)。
3.根据权利要求1或2中任一项所述的方法(100)，
其特征在于，
对功能和/或构件分别根据其对所述未来最大温度的影响和/或根据其各自对车辆安全和/或乘员舒适度方面的负面影响来划分优先级。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，
其特征在于，
限制和/或停止至少一个安全不相关的功能的运行和/或至少一个安全不相关的构件的运行。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，
其特征在于，
所述方法(100)确定(105)所述构件的所述区域的长期达到的温度(27)和/或出现所述长期达到的温度的相应的时间点(28)。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，
其特征在于，
所述至少一个温度(7)是所述构件的所述区域的当前的内部空间温度和/或期望的内部空间温度和/或当前的壳体温度。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，
其特征在于，
所述至少一个散热特征(8)是CPU负载和/或GPU负载和/或IO负载和/或放大器负载和/或音频音量。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，
其特征在于，
所述方法(100)包括所述评估单元(1)基于所述至少一个输入变量和至少一个输出变量的自适应(110)。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，
其特征在于，
所述方法(100)包括控制(108)用于除热的至少一个单元。
10.一种用于对车辆的构件的至少一个区域的温度(20)进行预测性调节的系统(10)，
其中所述系统(10)包括用于求取至少一个输入变量的至少一个传感器(4)，
其中所述车辆的至少一个温度(7)和至少一个散热特征(8)属于所述输入变量，
其中所述系统(10)包括评估单元(1)，
其特征在于，
所述评估单元(1)被配置用于：基于所述输入变量求取所述构件的所述至少一个区域的温度的未来预测走向(23)的未来最大温度(25)和/或出现所述最大温度(25)的相应的时间点(26)，并且识别未来超过所述构件的所述至少一个区域的预定的临界温度(29)，
其中所述系统(10)包括控制单元(5)，其中所述控制单元(5)被配置用于：根据预先进行的划分优先级，限制和/或停止至少一个构件的运行和/或构件的至少一种功能的运行，以便避免超过所述临界温度(29)。
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