CN114701341A - 用于冷却重型电动车辆的部件的设备和方法 - Google Patents

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Abstract

提供了用于冷却重型电动车辆的部件的设备和方法，尤其是一种用于冷却重型电动车辆或混合动力车辆(100)的部件的冷却设备(200)，所述冷却设备(200)包括风扇(230)、安装装置(210)和电动马达(220)，其中，所述电动马达(220)是轴向磁通电动马达。

Description

用于冷却重型电动车辆的部件的设备和方法
技术领域
本公开涉及一种冷却系统，尤其是一种用于电动车辆或混合动力车辆的冷却系统。虽然将主要针对诸如卡车之类的重型车辆来描述本发明，但本发明不限于这种特定类型的车辆，而是也可用在其他类型的车辆中。
背景技术
电动车辆没有燃烧式发动机，但仍包括多个需要冷却的部件。例如，电池组和燃料电池设备以及大多数形式的电机都需要冷却。电源电路和其他电子器件通常也需要冷却，以免过热。在重型车辆中，热量的产生可能是重要的性能限制因素。
冷却设备通常包括一些形式的风扇系统，其被布置成产生冷却空气流。在配备有内燃发动机的车辆中，风扇系统可以由马达例如经由曲轴来驱动。然而，对于配备有电动马达的车辆(例如电池供电的电动车辆、燃料电池车辆或PHEV(插电式混合动力车辆))，这不再是一种选项。因此，风扇可以被由低电压电源(例如24V电源)供电的单独马达驱动。
CN111219239公开了一种用于车辆的冷却设备，其中，被包括在该冷却设备中的风扇由连接到高压电源的电动马达驱动。同样，US2013239913和US2013261832公开了冷却设备，其中，风扇由电动车辆的主牵引能量源供电。尽管如此，对于改进的用于电动车辆的冷却设备，仍然存在着需求。
在大多数车辆中，可用于安装冷却设备的空间是有限的。这尤其适用于重型车辆中的前格栅后方的空间。所以需要更紧凑的冷却设备。
与重型车辆中的冷却设备有关的进一步问题是冷却过程中涉及的时间常数。一旦车辆部件已达到高温，就要花费时间来冷却它们。希望加速该冷却过程以便维持更稳定的车辆部件温度。
DE 10 2016 008150 A1公开了一种用于车辆的动力传动系，其包括轮端电动马达和被布置成冷却这些马达的至少一个风扇。轴向磁通电动马达用于为所述风扇提供动力，从而实现高效冷却。
WO 01/10537 A1公开了一种用于冷却重型电动车辆或混合动力车辆的部件的空气输送设备，其包括风扇、安装装置以及轴向磁通电动马达或盘式马达。
US 2007/272173 A1公开了一种车辆冷却系统，其包括冷却剂恒温器、散热器、冷却剂泵、发动机风扇和油冷却器。还公开了用于根据诸如车辆速度和车辆路径特性之类的参数来控制冷却系统以便最小化能量消耗的方法。
EP 2944786 A1公开了一种使用人工神经网络，根据诸如车辆速度和车辆路径特性之类的参数来控制车辆的冷却系统的方法。这种控制提供了更高效的冷却。
发明内容
本公开的目的在于提供方法、控制单元和车辆，其减轻了至少一些上述问题，并且为电动车辆和/或混合动力车辆以及由燃料电池设备供电的车辆提供高效冷却。
该目的至少部分地通过一种用于冷却重型电动车辆或混合动力车辆的部件的冷却设备来实现。该冷却设备包括风扇、安装装置和电动马达。该电动马达是轴向磁通电动马达。轴向磁通电动马达是一种强大而高效的电机，其可以被设计成具有小外形因子，尤其在轴向方向上，即，轴向磁通电动马达可以制成扁平的。所公开的冷却设备可以被紧凑地设计，以装配到通常很小的可用空间中，例如车辆前格栅后方的空间。由于轴向磁通电动马达的效率，这些紧凑的冷却设备仍然提供高的冷却能力。
根据一些方面，该轴向磁通电动马达被布置成由高压电源驱动，优选是具有400V或更高输出电压的电源。这意味着该马达可以方便地直接由车辆上的牵引能量源(例如，车辆的主蓄电(ESS)系统)供电，而无需复杂的电压转换或其他电源电路适配。这种高电压还允许高效且强大的马达，从而能够实现提高的冷却能力。
根据其他方面，该风扇是风扇设备，其包括离心式风扇组件、叶轮、固定式入口护罩以及定子，该定子包括径向或半径向地位于叶轮外侧的多个定子叶片。该离心式风扇组件可以被设计成装配到马达轴向方向上的有限容积内(即，在车辆前格栅后方，等等)，这是一个优点。
根据进一步的方面，该冷却设备包括接口，该接口被布置成接受来自控制单元的控制输入并且根据所述控制输入来改变该冷却设备的操作参数。通过这种方式，可以针对车辆系统的当前和未来的冷却需求来调整马达的运行，这是一个优点。例如，所述控制输入可以根据即将到来的道路特性来控制该冷却设备。这意味着：如果车辆接近上坡行驶，可以产生额外的冷却，由此防止与过热有关的性能问题。如果车辆重载，这是尤其有益的，在重载的情况下，可能需要最大车辆性能以通过丘陵路段。
上述目的还通过本文中公开的一种在控制单元中执行的方法来获得，该控制单元用于控制所述冷却设备的运行。该方法包括：获得在未来时间t上的预测冷却要求；计算该冷却设备的运行参数，使得所产生的冷却效果满足所述预测冷却要求；以及，将所计算出的运行参数应用于该冷却设备。通过这种方式，车辆系统和部件的冷却针对未来需求进行了调整，由未来的驾驶场景驱动。因而，例如，如果车辆即将进入上坡路段，则冷却需求预计会增加，因而马达被加速以提高冷却效果。可以在以预测的方式到达特定路段之前应用这种冷却提升，这是一个优点。因而，可以在需要冷却的不同车辆系统中维持更均匀的温度，并且可以提高整体车辆性能。
获得在所述未来时间上的预测冷却要求可以包括：获得关于所述车辆在该未来时间处的速度的信息，并使用热量估计模型基于车辆的速度来估计在所述未来时间处产生的热量的量。获得在未来时间上的预测冷却要求还可以包括：获得关于车辆的路径特性的信息，例如在未来时间处的斜率或下降率，并使用热量估计模型基于车辆的路径特性来估计在所述未来时间处产生的热量的量。
可以根据关于在车辆的先前运行期间产生的热量的量的信息来调整该热量估计模型。因而，所述预测是基于在先前的车辆操纵期间获得的历史数据进行的，且因此变得更准确，因为热量估计是针对特定车辆或车辆类型定制的。
根据一些方面，计算所述冷却设备的运行参数包括使用冷却模型。该冷却模型是所述冷却设备的运行参数与所产生的冷却效果之间的关系的模型。这意味着该方法可针对于给定的车辆或给定的车辆类型来具体地调整。还可以调整该冷却模型以考虑诸如车辆负载和行驶条件之类的车辆特性。还可以根据关于在车辆的先前运行期间产生的冷却效果的信息来调整该冷却模型。因而，获得了更准确的预测，这导致整体上更高效的冷却系统。
本文中还公开了与上文讨论的优点相关联的控制单元和车辆。本文中还公开了服务器系统，该服务器系统被配置成维护多个车辆模型，以用于改进的冷却设备。
一般而言，权利要求书中使用的所有术语均应根据它们在本技术领域中的通常含义来解释，除非本文中另有明确定义。除非另有明确说明，否则所有对“一/一个/该元件、设备、部件、装置、步骤等”的引用应被开放式地解释为指该元件、设备、部件、装置、步骤等的至少一个实例。除非明确说明，否则本文中公开的任何方法的步骤不必按照所公开的确切顺序执行。当研究所附权利要求书和以下描述时，本发明的进一步的特征和优点将变得明显。本领域技术人员应认识到，在不脱离本发明的范围的情况下，本发明的不同特征可以组合，以产生除了下文中描述的那些实施例之外的实施例。
附图说明
参考附图，下面是作为示例引用的本发明实施例的更详细描述。
在这些图中：
图1示出了重型车辆的示例；
图2示意性地示出了冷却设备；
图3示意性地示出了轴向磁通马达；
图4A、图4B示出了用于风扇设备的安装装置；
图5示出了风扇设备；
图6示出了示例的行驶场景；
图7是示出了方法的流程图；
图8示意性地示出了控制单元；并且
图9示出了示例的计算机程序产品。
具体实施方式
现在将在下文中参考附图更全面地描述本发明，附图中示出了本发明的某些方面。然而，本发明可以以许多不同的形式体现，且不应被解释为限于本文中阐述的实施例和各个方面；而是，这些实施例是通过示例的方式提供的，以便本公开将是彻底的和完整的，并且将向本领域技术人员充分传达本发明的范围。在整个说明书中，相同的附图标记指代相同的元件。
应当理解，本发明不限于本文中描述和附图中示出的实施例；而是，本领域技术人员将认识到，在所附权利要求书的范围内可以进行许多修改和变型。
图1示出了示例的重型电动车辆或混合动力车辆100。车辆100例如可以由电池组和/或由燃料电池设备供电。该车辆还可以包括燃烧式发动机，即，是混合动力车辆。电动车辆或混合动力车辆包括至少一个电机，其被布置成驱动车辆的一个或多个车轮。电动车辆或混合动力车辆还包括被布置成向一个或多个电机供电的至少一个蓄电系统(ESS)，即，电池、燃料电池、超级电容器或其组合。
车辆100可以包括中央主牵引机，其被构造成例如经由差速器来驱动两个或更多个车轮。还可以布置有单独的电机来驱动相应的车轮。这种电机在本文中被称为轮端牵引机。
在本文中，重型车辆100被认为是被设计用于搬运和运输较重物体或大量货物或乘客的车辆。作为一个示例，重型车辆可以是如上所述的半挂车或卡车。作为另一示例，重型车辆可以是被设计用于建筑或农业的车辆。重型车辆也可以是公共汽车。
车辆100还被示出为包括将在下面更详细地描述的控制单元110。此外，该车辆包括冷却设备200，该冷却设备200用于冷却车辆的一个或多个部分，例如一个或多个电机、所述ESS或其他部件。控制单元110和冷却系统200二者仅在图1中示意性地示出。
图2示出了用于冷却重型电动车辆或混合动力车辆100的部件的冷却设备200的示例。冷却设备200包括风扇230、安装装置210以及电动马达220。特别地，电动马达220是轴向磁通电动马达。
轴向磁通电动马达(也称为轴向间隙马达或扁平马达)呈一种马达构造的几何形状，其中，转子和定子之间的间隙以及两者之间的磁通量方向与旋转轴线平行对齐，而不是像更常见的径向间隙马达的同心圆柱几何形状那样径向对齐。因而，在轴向磁通电动马达中，磁通量沿转子的旋转轴线指向。
尽管这种几何形状自第一个电磁马达开发以来就已被使用，但直到强永磁体的广泛应用和无刷直流马达的开发(可以更好地利用轴向几何形状的一些优点)之前，其使用都很少见。轴向几何形状可以应用于能够在径向马达中使用的几乎任何工作原理(例如，有刷直流、感应、步进、磁阻)，并且可以允许一些在径向几何形状中不实用的拓扑结构，但即使对于同样的工作原理，在应用和设计中也有一些考虑因素会导致一种几何形状比另一种更合适。
图3示意性地示出了示例的轴向磁通电动马达220，其包括至少一个转子310a、310b和至少一个定子320。定子320包括至少一个定子绕组321。定子绕组321包括被布置成作为电磁体工作的、导电材料的绕组或线圈。在本文中，术语“导电材料”用于指代一种材料，其例如是铜或银，或者具有基本高于10000(Ωm)-1的电导率。该定子绕组还可以包括铁磁芯。
转子310a、310b通常包括至少一个永磁体311。该永磁体可以包括铁磁材料，例如铁、镍、钴或钕合金。尽管图3示出了两个转子，但轴向磁通电动马达可以具有更多或更少数量的转子。
轴向磁通电动马达中的转子和定子可以被认为是圆盘，即，具有半径的大致圆形物体，其中，该圆盘的厚度小于半径，即，是扁平形状的。转子和定子彼此相邻放置，转子的旋转轴线305垂直于两个圆盘的表面。因此，在运行期间，转子和定子之间的磁通量将平行于旋转轴线305。
与其中磁通量垂直于转子旋转轴线的径向磁通电动马达相比，轴向磁通电动马达可以被构造成具有更高的功率密度，即，轴向磁通马达在物理上可以小于能够产生类似功率量的径向磁通马达。这在多种应用中(例如在风扇轴向方向上的可用空间量有限的当前应用中)是一个优点。
冷却设备200可以被布置成对在车辆的运行期间产生或暴露于过多热量的任何部件进行冷却。作为一个示例，该冷却设备可以被布置成冷却主牵引机或轮端牵引机、所述ESS或者该车辆上的任何其他对热量敏感的部件。
根据多个方面，轴向磁通电动马达220可以被布置成由高压电源驱动，优选是具有400V或更高输出电压的电源。该高压电源可以是车辆的主牵引能量源。通过这种方式，车辆的通常显著的蓄电容量可重新用于为冷却系统供电，这是一个优点。在电动车辆中利用可用的高电压也是一个优点，因为这种高电压允许更强大的风扇运行，因此具有更高的冷却能力。
图4A和图4B示出了示例的安装装置210，其包括被布置成减少空气泄漏的平坦表面410。图4A是正视图，图4B是侧视图。风扇组件(例如图5中所示的风扇组件)可以通过安装装置210附接到马达220。
作为一个示例，风扇230可以是轴流风扇。作为另一示例，风扇230可以是离心流风扇或横流风扇。
图5示出了示例的风扇设备500的透视图，其包括风扇组件510、固定式入口护罩520以及定子530。定子530可以包括径向或半径向地位于叶轮540外侧的多个定子叶片。固定式入口护罩520用于将空气引向风扇组件510，减少空气泄漏。例如，在WO2015005832A1中描述了这样的风扇设备。本冷却设备特别适合与WO2015005832A1中所述类型的风扇一起使用，因为该组合产生了至少是在风扇的轴向方向上具有非常小的占用面积的特别有效的冷却设备，因为可以制造扁平封装以节省该风扇和马达的轴向方向上的空间。
根据一些方面，该冷却设备还可以包括图2中示意性地示出的接口240，该接口240被布置成接受来自控制单元110的控制输入并根据所述控制输入来改变该冷却设备的运行参数。接口240可以包括一个或多个发射器和接收器，其包括模拟和数字部件以及用于有线或无线通信的适当数量的端口。
根据一个示例，运行参数可以是风扇旋转速度或驱动扭矩。根据另一示例，该运行参数可以是电动马达220的输出功率或电动马达220的汲取电流。这些参数影响由该冷却设备提供的冷却量，因为它们影响该冷却设备所产生的冷却空气的流量。
本文中还公开了一种用于预测性主冷却控制(PMCC)的方法，该方法由图7中的流程图例示。在控制单元110中执行的该方法控制上述冷却设备200的运行。该方法包括：获得S1在未来时间t上的预测冷却要求；并计算S2该冷却设备的运行参数，使得所产生的冷却效果满足所述预测冷却要求。该方法还包括将所计算出的运行参数应用于S3该冷却设备200。
所述预测冷却要求表示车辆100在穿越一些规划的行驶路径时对冷却的未来需求。与更平坦的道路相比，陡峭的爬升通常与更大的冷却要求相关联。长时间的下坡行驶也可能与增加的冷却需求相关联，特别是车辆的电机的冷却需求(如果这些电机用于制动车辆的话)。
冷却效果是由该冷却设备产生的冷却。例如，可以通过以更高的速度或扭矩驱动所述风扇来产生提高的冷却效果。可以通过降低风扇速度或扭矩来获得降低的冷却效果。当不需要显著的冷却效果时，所述风扇也可以关闭一段时间。
所述预测冷却要求可以作为由冷却设备200被布置成对其进行冷却的部件产生的热量的预测量来获得，例如以焦耳或一些类似的量度来测量。由该部件产生的热量的预测量可以从热量估计模型获得，该热量估计模型被布置成估计由该部件在不同运行条件下产生的热量的量。在这种情况下，条件可以例如是指不同的车辆速度或道路倾斜度和变化的车辆负载，但也可以是天气条件，例如环境温度。该热量估计模型是一种数学模型，例如查找表(LUT)或函数，它采用多个输入参数，例如车辆速度和车辆负载、道路倾斜度等，并确定对所产生的热量的预测。这种类型的模型例如可以通过计算机模拟和测试来初始化，然后在现场进行更新以更好地适应给定的车辆或车辆类型。因而，作为一个示例，该热量估计模型可以包括查找表，该查找表包括由一些车辆部件产生的热量的量的测量值或预先计算值。作为另一个示例，该热量估计模型可以包括表示诸如车辆速度或道路倾斜度之类的参数与所产生的热量的量之间的关系的数学函数。作为第三示例，该热量估计模型可以包括机器学习模型，例如神经网络。通过在变化的行驶条件、道路海拔高度剖面和负载期间运行该车辆，可以训练该机器学习模型来表示给定的车辆或给定的车辆类型。可以测量实际产生的热量并使用实际产生的热量来调整该神经网络，以基于可用的输入数据而更好地预测所产生的热量。
如果该热量估计模型能够获得例如在未来时间t上的车辆速度或道路倾斜度的预测值，则是有利的。这些值可以从交通状况管理(TSM)单元或路径规划模块(例如可访问地图和关于即将到来的路段的其他信息的导航单元)获得。通常，TSM单元以例如10-60秒的时间范围来规划车辆运行。该时间范围例如对应于该车辆通过弯道所花费的时间，即，从直线行驶过渡到进入弯道，然后再次离开弯道或驶上上坡所花费的时间。路径规划模块还可以提供与该车辆的规划路径有关的信息，以及路径的相关海拔高度剖面、道路条件、速度限制等。
可以根据描述车辆的参数来调整该热量估计模型。描述车辆的参数例如可以是车辆重量或当前负载。可以在车辆运行期间根据车辆参数(例如负载和道路状况)通过测量所产生的热量来调整该热量估计模型。
根据一些方面，获得S1在未来时间t上的预测冷却要求还可以包括：获得关于车辆在未来时间t处的速度的信息，并使用热量估计模型基于车辆的速度来估计S11在未来时间t处产生的热量的量。作为一个示例，如果冷却设备200被布置成对其进行冷却的部件是主牵引机或轮端牵引机，则车辆速度的增加通常意味着更高的马达输出功率，这可能导致更高的冷却要求。相反，车辆速度的降低可能导致较低的冷却要求。然而，情况并非总是如此。例如，用于在下坡行驶期间进行制动的电机预计会产生大量的热量。
根据其他方面，获得在未来时间t上的预测冷却要求可以包括：获得关于该车辆在未来时间t处的路径特性的信息，并使用热量估计模型基于车辆的路径特性来估计S11在未来时间t处产生的热量的量。
如上所述，车辆的路径特性例如可以是道路倾斜度或坡度、车辆路径方向的改变、或者路面的性质(例如它是柏油路还是土路)。
图6示出了示例的行驶场景和该行驶场景期间的请求风扇速度或风扇速度需求。在这种场景下，冷却设备200被布置成对其进行冷却的部件是当车辆100遇到斜坡时产生额外热量的部件，例如是主牵引机或轮端牵引机。
在该行驶场景开始时，在图6的区段A中，车辆100行驶在基本平坦的地面上。对于由点划线指示的示例的温度驱动式常规风扇控制(RFC)方法和由实线指示的预测性PMCC方法(即，图7中所示的方法)，所请求的风扇速度都保持较低。这里，常规风扇控制被认为是指传统的控制冷却设备的方法，例如包括从温度传感器获得输入并根据所测得的温度来调节风扇速度。
在区段B中，车辆驶上斜坡。根据上述方法，预期到所导致的所述冷却要求的增加，从而导致在车辆100进入区段B之前更高的PMCC风扇速度需求。在区段C中，车辆100驶上更陡峭的斜坡。在时间t处(时间t在图6中对应于车辆100在斜坡的最陡峭部分上行驶的时刻)，来自PMCC的风扇速度需求处于最大值。在区段D中，该车辆再次行驶在基本平坦的地面上，并且PMCC风扇速度需求迅速降低。
以这种方式，通过在温度实际升高之前主动产生冷却，该冷却系统可以更高效地防止过热。这进而意味着车辆性能不会像使用RFC类型的方法控制冷却设备那样容易受到温度限制。
除了所述热量估计模型之外，还可能测量车辆100的部件在不同行驶条件下产生的热量的量。例如，车辆可以配备有布置在该部件附近的温度传感器。然后能够以如下方式改变或调整所述热量估计模型，即，减小该部件所产生的热量的测量量和估计量之间的差异。因而，可以根据关于在车辆的先前运行期间产生的热量的量的信息来调整S13所述热量估计模型。例如，如果所产生的热量的预测量始终低于实际产生的热量，则可以调整所述热量估计模型以减少差异。类似地，如果所产生的热量的预测量始终高于实际产生的热量，则可以调整所述热量估计模型以预测热量的较低产生量。
例如，所述热量估计模型可以实现为卡尔曼滤波器、粒子滤波器或神经网络中的任一种。
替选地，可以从多个车辆(例如类似类型的或配备有类似部件的车辆)收集关于发热的数据，并将该数据存储在诸如服务器之类的数据存储单元中。再次参考图1，该车辆可以经由连接到基站135的无线连接130而连接到服务器140。然后可以使用所收集的数据来改进随后被重新分配到车辆的热量估计模型。例如，服务器140可以维护多个机器学习模型，这些机器学习模型被基于从车辆接收的数据定期更新(即，训练)。然后可以将更新后的机器学习模型反馈给车辆，由此改进所述预测性冷却操作。
根据其他方面，计算所述冷却设备的运行参数包括使用冷却模型S21，该冷却模型是所述冷却设备的运行参数与所产生的冷却效果之间的关系的模型。
作为一个示例，该冷却模型可以包括查找表，该查找表包括针对所述冷却设备的运行参数的不同值的冷却效果的测量值或预先计算值。作为另一示例，该冷却模型可以包括描述所述冷却设备的运行参数与冷却效果之间的关系的数学函数。作为第三示例，该冷却模型可以包括机器学习模型，例如神经网络。
与所产生的热量一样，所述冷却设备的冷却效果可以在车辆的运行期间测得，例如使用被布置在所述冷却设备附近的温度传感器、空气流量传感器等。然后，所测得的冷却效果可以用于通过调整该冷却模型来改进该冷却模型，从而以与上文讨论的热量估计模型类似的方式减小所估计的冷却效果与所测得的冷却效果之间的差异。因而，该方法还可以包括根据关于在车辆的先前运行期间产生的冷却效果的信息来调整S22该冷却模型。
还可以为包括冷却设备200的多个车辆100收集关于冷却设备200的冷却效果的信息，并将该信息存储在诸如服务器之类的数据存储单元中。再次参考图1，该车辆可以经由连接到基站135的无线连接130连接到服务器140。该信息可以用于改进冷却模型，该冷却模型随后可以用在所述多个车辆中的任一车辆中。通过这种方式，可以从多个不同来源收集冷却数据，并使用该冷却数据来构建在各种行驶场景中的冷却需求和冷却效率的模型。
车辆100可以被布置成将与不同行驶场景中的部件温度等相关联的数据上传到服务器140，并且可选地还从服务器140接收更新后的模型。上传的数据例如可以包括车辆速度、道路倾角、车辆负载等，以及正被冷却的不同车辆部件的温度。服务器140可以使用该数据来调整用于预测不同场景中的冷却要求的模型。服务器140可以维护例如用于多种不同车辆类型的经训练的神经网络，其中，每个神经网络都被配置成将行驶场景作为输入，并生成所预测的冷却要求作为输出。这些经训练的神经网络可以被下载到车辆上，以便改进对冷却操作的控制。
本文中还公开了一种控制单元110，其包括被配置成执行如上所述的方法的处理电路910。还公开了一种重型车辆100，其包括如前所述的这种控制单元和冷却设备200。
图8在多个功能单元方面示意性地示出了根据本文中公开的讨论和方法的实施例的控制单元110的部件。该控制单元110可以被包括在车辆100中，例如为车辆运动管理(VMM)单元的形式。使用能够执行存储在计算机程序产品(例如为存储介质830的形式)中的软件指令的合适的中央处理单元CPU、多处理器、微控制器、数字信号处理器DSP等中的一个或多个的任意组合来提供处理电路810。处理电路810还可以被提供为至少一个专用集成电路ASIC或现场可编程门阵列FPGA。
特别地，处理电路810被配置成使控制单元110执行一组操作或步骤，例如结合图7讨论的方法。例如，存储介质830可以存储该一组操作，并且处理电路810可以被配置成从存储介质830检索该一组操作以使控制单元110执行该一组操作。该一组操作可以作为一组可执行指令来提供。因而，处理电路810由此被布置成执行本文中公开的方法。
存储介质830还可以包括永久存储器，例如，它可以是磁存储器、光存储器、固态存储器或甚至远程安装的存储器中的任何一种或其组合。
控制单元110可以还包括用于与至少一个外部设备(例如电机、冷却设备或齿轮箱)通信的接口820。因此，接口820可以包括一个或多个发射器和接收器，包括模拟和数字部件以及用于有线或无线通信的适当数量的端口。
处理电路810例如通过向接口820和存储介质830发送数据和控制信号、通过从接口820接收数据和报告、以及通过从存储介质830检索数据和指令来控制该控制单元110的一般操作。控制节点的其他部件以及相关功能被省略，以免混淆本文中呈现的概念。
图9示出了承载有计算机程序的计算机可读介质910，该计算机程序包括程序代码组件920，该程序代码组件920用于当所述程序产品在计算机上运行时执行例如图7中所示的方法。该计算机可读介质和代码组件可以一起形成计算机程序产品900。

Claims (11)

1.一种包括冷却设备(200)的重型电动车辆或混合动力车辆(100)，所述冷却设备(200)包括风扇(230)、安装装置(210)和电动马达(220)，其中，所述电动马达(220)是轴向磁通电动马达，
所述风扇(230)是风扇设备(500)，所述风扇设备(500)包括离心式风扇组件(510)、叶轮、固定式入口护罩(520)、以及定子(530)，所述定子(530)包括径向或半径向地位于所述叶轮外侧的多个定子叶片，
所述车辆(100)还包括被布置成控制所述冷却设备的控制单元(110)，所述控制单元(110)包括预测装置，所述预测装置被布置成获得所述车辆(100)在未来时间(t)上的预测冷却要求，其中，获得所述预测冷却要求包括：获得关于所述车辆(100)在所述未来时间(t)处的速度的信息，并使用热量估计模型基于所述车辆的所述速度来估计在所述未来时间(t)处产生的热量的量，和/或，获得关于所述车辆在所述未来时间(t)处的路径特性的信息，并使用所述热量估计模型基于所述车辆的所述路径特性来估计在所述未来时间(t)处产生的热量的量。
2.根据权利要求1所述的车辆(100)，其中，所述轴向磁通电动马达被布置成由高压电源驱动。
3.根据权利要求2所述的车辆(100)，其中，所述高压电源为所述车辆(100)的主牵引能量源。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的车辆(100)，其中，所述安装装置(210)包括被布置成减少空气泄漏的平坦表面(410)。
5.根据权利要求1-3中的任一项所述的车辆(100)，其中，所述冷却设备包括接口(240)，所述接口(240)被布置成接受来自所述控制单元(110)的控制输入并根据所述控制输入来改变所述冷却设备的运行参数。
6.根据权利要求5所述的车辆(100)，其中，所述运行参数为风扇速度、电动马达速度或电动马达扭矩中的任一个。
7.一种在控制单元中执行的方法，所述控制单元用于控制重型电动车辆或混合动力车辆(100)中的冷却设备的运行，所述控制单元包括预测装置，所述预测装置被布置成预测所述车辆(100)的冷却要求，其中，所述冷却设备(200)包括风扇(230)、安装装置(210)和电动马达(220)，其中，所述电动马达(220)是轴向磁通电动马达，所述风扇(230)是风扇设备(500)，所述风扇设备(500)包括离心式风扇组件(510)、叶轮、固定式入口护罩(520)以及定子(530)，所述定子包括径向或半径向地位于所述叶轮外侧的多个定子叶片，所述方法包括：
获得(S1)所述车辆(100)在未来时间(t)上的预测冷却要求；其中，
获得(S1)在所述未来时间(t)上的预测冷却要求包括：获得(S12)关于所述车辆(100)在所述未来时间(t)处的速度的信息，并使用热量估计模型基于所述车辆(100)的所述速度来估计(S11)在所述未来时间(t)处产生的热量的量；和/或
获得(S1)在所述未来时间(t)上的预测冷却要求包括：获得(S12)关于所述车辆(100)在所述未来时间(t)处的路径特性的信息，并使用所述热量估计模型基于所述车辆(100)的所述路径特性来估计(S11)在所述未来时间(t)处产生的热量的量；
计算(S2)所述冷却设备的运行参数，使得使用所述运行参数时所产生的冷却效果满足所述预测冷却要求；以及
应用(S3)所计算出的运行参数，以控制所述冷却设备。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，根据关于在所述车辆的先前运行期间产生的热量的量的信息，来调整(S13)所述热量估计模型。
9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，计算所述冷却设备的运行参数包括使用(S21)冷却模型，所述冷却模型被确定为所述冷却设备的所述运行参数与所产生的冷却效果之间的关系的模型。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，根据关于在所述车辆的先前运行期间产生的所述冷却效果的信息，来调整(S22)所述冷却模型。
11.一种控制单元，所述控制单元包括预测装置，所述预测装置被布置成预测车辆(100)的冷却要求，所述控制单元包括被配置成执行根据权利要求7至10中的任一项所述的方法的处理电路(810)。
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