CN115419635A - 液压转向系统的散热方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种液压转向系统的散热方法、装置、设备及介质，属于车辆领域，该方法包括：当检测到车辆启动后，定期获取液压转向系统中的当前油温，和转向电机的当前电流；基于油温预测模型对当前电流与当前油温进行处理，得到预测油温，若预测油温在第一温度范围内，则降低转向电机的当前转速，直至当前转速降至第一转速，以对液压转向系统进行散热。在本申请中，获取实时的当前油温后，预测油温变化趋势，若预测油温过高，则主动降低转向电机的当前转速，以减少液压转向系统的负荷量，实现主动对液压转向系统散热的效果。即，本申请提升了车辆的液压转向系统的散热效果。

Description

液压转向系统的散热方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及车辆领域，尤其涉及一种液压转向系统的散热方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前，车辆的转向系统采用的是液压转向系统，转向系统油温与转向系统工况、环境温度，以及热交换性能有关。部分车辆不包含转向散热器，或者虽然部分车辆包含散热器，但转向系统被动散热，无法在油温过高时，基于油温，调整车辆工况，仍避免不了当液压转向系统过热，转向系统油温太高时，造成的系统故障问题。即，现有技术中存在，车辆的液压转向系统的散热效果不佳的问题。

上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种液压转向系统的散热方法、装置、设备及介质，旨在解决现有技术中，车辆的液压转向系统的散热效果不佳的问题。

为实现上述目的，本申请提供一种液压转向系统的散热方法，所述方法包括：

当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温，和所述液压转向系统中的转向电机的当前电流；

将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温；

若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速，以对所述液压转向系统进行散热。

可选地，所述将所述当前油温和所述转向电机的电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述转向电机的电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之后，包括：

若所述预测油温在预设的第二温度范围内，且未检测到应急转向信号，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第二转速，以对所述液压转向系统进行散热；

若所述预测油温在预设的第二温度范围内，且检测到所述应急转向信号，则在检测到应急转向结束信号时，降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至所述第二转速，以对所述液压转向系统进行散热，其中，所述第二转速小于所述第一转速，第二温度范围中的温度高于第一温度范围中的温度。

可选地，所述将所述当前油温和所述转向电机的电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述转向电机的电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之前，包括：

获取包含所述液压转向系统中的历史油温，和所述转向电机的历史电流的样本；

将所述样本划分为训练样本和验证样本；

基于所述训练样本，训练待训练模型，基于所述验证样本对训练得到的初步模型进行验证，若验证精度达到预设的精度阈值，则停止训练过程，确定得到所述油温预测模型。

可选地，所述将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之后，包括：

获取所述第二时间间隔后，所述液压转向系统的实时油温；

若所述预测油温与所述实时油温的误差率在预设的允许误差范围外，则更新所述油温预测模型。

可选地，所述若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速的步骤，包括：

若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前电流，直至所述当前转速降至预设的第一转速。

可选地，所述将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤，包括：

获取当前的第一环境温度；

若确定所述第一环境温度，与得到所述油温预测模型时的第二环境温度之间的差值，在预设的差值允许范围外，则更新所述油温预测模型；

将所述当前油温和所述当前电流，输入至更新后的油温预测模型中，基于所述更新后的油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温。

可选地，所述当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温的步骤，包括：

当检测到所述车辆启动后，以所述第一时间间隔，获取预设的红外测温传感器监测的所述液压转向系统中的当前油温。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种液压转向系统的散热装置，液压转向系统的散热装置包括：

获取模块，用于当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温，和所述液压转向系统中的转向电机的当前电流；

处理模块，用于将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温；

散热模块，用于若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速，以对所述液压转向系统进行散热。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种液压转向系统的散热设备，所述液压转向系统的散热设备为实体节点设备，所述液压转向系统的散热设备包括：存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的液压转向系统的散热程序，所述处理器执行所述液压转向系统的散热程序实现所述液压转向系统的散热方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种介质，所述介质上存储有实现液压转向系统的散热方法的程序，所述液压转向系统的散热程序被处理器执行时实现上述所述的液压转向系统的散热方法的步骤。

本申请提供一种液压转向系统的散热方法、装置、设备及介质，与现有技术中，车辆的液压转向系统的散热效果不佳的问题相比，在本申请中，当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温，和所述液压转向系统中的转向电机的当前电流；将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温；若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速，以对所述液压转向系统进行散热。在本申请中，获取实时的当前油温后，预测油温变化趋势，若预测油温过高，提前基于预测油温，调整当前工作参数，主动降低转向电机的当前转速，以减少液压转向系统的负荷量，实现主动对液压转向系统散热的效果。即，本申请提升了车辆的液压转向系统的散热效果。

附图说明

图1是本申请实施例方案涉及的流程示意图；

图2是本申请实施例方案涉及的流程示意图；

图3为本申请实施例的液压转向系统的散热装置的逻辑架构图；

图4为本申请液压转向系统的散热方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本发明保护的范围。

实施例一

本申请实施例提供一种液压转向系统的散热方法，在本申请液压转向系统的散热方法的共性实施例中，参照图1，应用于液压转向系统的散热装置，所述液压转向系统的散热方法包括：

步骤S10，当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温，和所述液压转向系统中的转向电机的当前电流；

步骤S20，将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温；

步骤S30，若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速，以对所述液压转向系统进行散热。

在本实施例中，第一时间间隔为预设的获取当前油温与当前电流的时间间隔，第二时间间隔为预设的当前油温与预测油温之间的时间间隔。

在本实施例中，第一温度范围为根据车辆性能预设的温度范围，在所述第一温度范围内的当前油温对车辆性能，有负向影响。如当前油温较高时，液体油分子活动加剧，液压油的润滑性能变差，则加剧了液压元件的磨损程度，损害了液压泵等重要液压元件的性能。

在本实施例中，液压转向系统中的转向电机的当前电流的大小，影响转向电机的功率，当增大转向电机的当前电流时，转向电机的功率增加，转向电机的负荷量增大，则转向电机的转速增大，液压转向系统中的液压油升温，若液压转向系统中的当前油温在预设的第一温度范围内，则需对转向系统进行散热，避免对车辆性能有负向影响。

在本实施例中，当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温，和所述液压转向系统中的转向电机的当前电流；将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温；若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速，以对所述液压转向系统进行散热。

具体步骤如下：

步骤S10，当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温，和所述液压转向系统中的转向电机的当前电流；

在本实施例中，当车辆启动后，预设在车辆中的温度传感器监测车辆中的液压转向系统的油温，具体地，温度传感器监测在液压转向系统中的转向油壶的液压油的温度。

在本实施例中，温度传感器的类型为预设的红外测温传感器。当检测到车辆启动后，液压转向系统的散热装置以预设的第一时间间隔，获取预设的红外测温传感器监测的所述液压转向系统中的当前油温。

同时，液压转向系统的散热装置以预设的第一时间间隔，获取转向电机的当前电流。

步骤S20，将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温；

在本实施例中，油温预测模型为BP(back propagation)神经网络模型，BP神经网络模型是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络模型。

在本实施例中，油温预测模型的输入项为当前油温和当前电流，油温预测模型的输出项为预设的第二时间间隔后的预测油温。

在本实施例中，将当前油温和所述当前电流，输入至油温预测模型中，基于油温预测模型，对当前油温和当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温。

步骤S20，将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之前，包括：

步骤A1：获取包含所述液压转向系统中的历史油温，和所述转向电机的历史电流的样本；

在本实施例中，获取样本，其中，样本包括液压转向系统中的历史油温与转向电机的历史电流。

作为一种示例，每次当车辆启动10分钟后，获取一次车辆中的液压转向系统中的液压油的油温，与转向电机的电流值，再继续获取5分钟后的油温与电流值。将获取到的油温与电流值，以当前油温、当前电流，和5分钟后的油温的形式进行组合，得到多组监测数据，即，获取到包含所述液压转向系统中的历史油温，和所述转向电机的历史电流的样本。

步骤A2：将所述样本划分为训练样本和验证样本；

在本实施例中，将获取到的样本划分为训练样本和验证样本。训练样本用于训练BP神经网络，验证样本用于验证训练后的BP神经网络，将验证结果反馈给BP神经网络，以供BP神经网络不断调整自身参数。

步骤A3：基于所述训练样本，训练待训练模型，基于所述验证样本对训练得到的初步模型进行验证，若验证精度达到预设的精度阈值，则停止训练过程，确定得到所述油温预测模型。

在本实施例中，基于训练样本训练待训练的BP神经网络模型，同时，基于验证样本对训练得到的初步的BP神经网络模型进行验证，得到当前初步BP神经网络模型的验证精度，若验证精度达到预设的精度阈值97％，确定当前训练得到的模型达到预测的基本要求，则停止训练过程，确定当前训练得到的模型为油温预测模型。

步骤S30，若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速，以减少所述液压转向系统的负荷量，对所述液压转向系统进行散热。

作为一种示例，第一温度范围为90℃至110℃。

在本实施例中，转向电机的额定转速为V，作为一种示例，第一转速为额定转速的70％，即第一转速为70％V。

在本实施例中，若预测油温在第一温度范围内，则转向电机的转速超出额定转速，需降低转向电机的当前。

作为一种示例，若预测油温为100℃，预测油温在第一温度范围90℃至110℃内，转向电机的当前转速为110％V，降低转向电机的当前转速，直至当前转速降至70％V，以减少所述液压转向系统的负荷量，对所述液压转向系统进行散热。

步骤S30，若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速的步骤，包括：

若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前电流，直至所述当前转速降至预设的第一转速。

在本实施例中，若所述预测油温在预设的第一温度范围内，降低转向电机的电流，可降低转向电机的当前转速，降低转向电机的当前电流，以降低当前转速至第一转速，将降低后的转向电机的电流，与当前油温输入至油温预测模型中，油温预测模型预测得到预测油温，使基于降低后的转向电机的电流得到的预测油温在预设的安全油温范围内，作为一种示例，预设的安全油温为0℃至90℃。

作为一种示例，当检测到车辆启动后，每10分钟获取一次液压转向系统中转向油壶的液压油的当前油温，与液压转向系统中的转向电机的当前电流。将获取到的当前油温与当前电流输入至训练后得到的油温预测模型中，基于油温预测模型，对当前油温和当前电流进行处理，得到5分钟后的预测油温，若预测油温在第一温度范围90℃至110℃内，则预测到液压油的油温较高，液压转向系统散热装置降低转向电机的电流，以降低转向电机的转速，当转向电机的转速降低至70％的额定转速后，液压转向系统的负荷量对应降低，液压转向系统中的转向油壶的液压油的温度降低，实现对液压转向系统进行散热的效果。

在本实施例中，当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温，和所述液压转向系统中的转向电机的当前电流；将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温；若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速，以对所述液压转向系统进行散热。在本申请中，获取实时的当前油温后，预测油温变化趋势，若预测油温过高，提前基于预测油温，调整当前工作参数，主动降低转向电机的当前转速，以减少液压转向系统的负荷量，实现主动对液压转向系统散热的效果。即，本申请提升了车辆的液压转向系统的散热效果。

实施例二

进一步地，基于本申请实施例一，提供本申请的另一实施例，在该实施例中，步骤S20，将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之后，包括：

步骤B1：若所述预测油温在预设的第二温度范围内，且未检测到应急转向信号，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第二转速，以对所述液压转向系统进行散热；

在本实施例中，第二温度范围为根据车辆性能预设的温度范围，在所述第二温度范围内的当前油温对车辆性能，有重大负向影响。其中，第二温度范围内的油温高于第一温度范围内的油温，预测油温在第二温度范围内的负向影响程度，大于预测油温在第一温度范围内的负向影响程度。作为一种示例，第二温度范围为大于110℃的温度范围。

在本实施例中，由于，第二温度范围内的油温高于第一温度范围内的油温，则预测油温在第二温度范围内的危险性，高于预测油温在第一温度范围内的危险性。因此，需将当前转速限制到更低水平，以大幅减少所述液压转向系统的负荷量，对所述液压转向系统进行散热。第二转速小于第一转速。作为一种示例，第二转速为额定转速的40％，即，第二转速为40％V。

在本实施例中，在得到第二时间间隔后的预测油温后，若确定预测油温在第二温度范围内，则确定是否检测到应急转向信号，由于特殊原因，车辆需紧急转向，如车辆紧急转向以避免碰撞事故的发生，则虽然当前油温过高，液压油的油温过高会导致潜在的系统故障，但潜在的系统故障的危险性，低于禁止应急转向的危险性，即，若预测油温在第二温度范围内，且检测到应急转向信号时，应优先保证应急转向工况的正常，无需限制转向电机的当前转速。

在本实施例中，若所述预测油温在预设的第二温度范围内，且未检测到应急转向信号，则确定当前工况需限制转向电机的当前转速。降低转向电机的当前转速，直至当前转速降至预设的第二转速，以大幅减少所述液压转向系统的负荷量，对所述液压转向系统进行散热。

步骤B2：若所述预测油温在预设的第二温度范围内，且检测到所述应急转向信号，则在检测到应急转向结束信号时，降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至所述第二转速，以对所述液压转向系统进行散热，其中，所述第二转速小于所述第一转速，第二温度范围中的温度高于第一温度范围中的温度。

在本实施例中，若所述预测油温在预设的第二温度范围内，且检测到所述应急转向信号，则确定当前工况无需限制转向电机的当前转速，只有当车辆完成应急转向后，才可限制转向电机的当前转速。当液压转向系统的散热装置检测到应急转向结束信号时，降低转向电机的当前转速，直至当前转速降至第二转速，以大幅减少所述液压转向系统的负荷量，对所述液压转向系统进行散热。

在本实施例中，在到预测油温后，增加第二温度范围，细化了不同温度范围下的处理步骤，若预测油温在第二温度范围内，则确定潜在危险性高于预测油温在第一温度范围内的潜在危险性。在确定预测油温在第二温度范围内后，仅当车辆无需应急转向时，才大幅限制转向电机的当前转速，将当前转速限制到更低水平，以对液压转向系统进行更大幅度的散热，而当车辆需应急转向时，优先保证应急转向工况的正常，则在保证车辆安全性的基础上，进一步提升了车辆的液压转向系统的散热效果。

实施例三

进一步地，基于本申请中实施例一以及实施例二，提供本申请的另一实施例，在该实施例中，步骤S20，将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之后，包括：

步骤C1：获取所述第二时间间隔后，所述液压转向系统的实时油温；

步骤C2：若所述预测油温与所述实时油温的误差率在预设的允许误差范围外，则更新所述油温预测模型。

在本实施例中，在得到第二时间间隔后的预测油温后，获取第二时间间隔后，液压转向系统的实时油温，计算预测油温与实时油温之间的误差率，误差率反应了油温预测模型的油温预测效果，误差率越低，则油温预测模型的预测效果越好，误差率越高，则油温预测模型的预测效果越差，作为一种示例，在确定油温预测模型后，液压转向系统中液压元件的热交换性能降低，液压元件被动散热的能力下降，导致液压转向系统的油温变化趋势，与油温预测模型的预测趋势相差甚远，则需更新当前的油温预测模型。

作为一种示例，预设的允许误差范围为10％，若预测油温与实施油温之间的误差率在10％外，则需更新油温预测模型，基于训练样本与验证样本，更新当前的油温预测模型。其中，每次更新油温预测模型时，油温预测模型中的权重矩阵也会更新。

在本实施例中，在得到预测油温后，增加获取实时油温的步骤，若预测油温与实时油温之间的误差率在允许误差范围外，则更新油温预测模型。基于实时油温反馈油温预测模型的预测效果，根据反馈的预测效果更新模型，以使油温预测模型具有更高的拟合效果，预测的油温更精确，即，进一步提升了车辆的液压转向系统的散热效果。

实施例四

进一步地，基于本申请中上述所有实施例，提供本申请的另一实施例，在该实施例中，步骤S20，将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤，包括：

步骤D1：获取当前的第一环境温度；

步骤D2：若确定所述第一环境温度，与得到所述油温预测模型时的第二环境温度之间的差值，在预设的差值允许范围外，则更新所述油温预测模型；

步骤D3：将所述当前油温和所述当前电流，输入至更新后的油温预测模型中，基于所述更新后的油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温。

在本实施例中，获取油温预测模型待预测油温时的，实时环境温度，确定实时环境温度为第一环境温度。训练油温预测模型时，采用的训练样本与验证样本对应的实时环境温度，为第二环境温度，即第二环境温度为油温预测模型的背景环境温度，若在采用油温预测模型时，当前环境温度大幅偏离油温预测模型的背景环境温度，则油温预测模型对当前环境温度下的油温进行预测的效果不佳，需更新油温预测模型。作为一种示例，同一材质，在冬天的低温环境下的热交换性能，高于在夏天的高温环境下的热交换性能。相同条件下，低温环境下的油温变化趋势，与高温环境下的油温变化趋势不同。因此，若在采用油温预测模型时，当前环境温度，大幅偏离训练得到油温预测模型时的第二环境温度，则油温预测模型的预测效果不佳，需在当前环境温度下，更新油温预测模型。

在本实施例中，获取当前的第一环境温度，若确定所述第一环境温度，与得到所述油温预测模型时的第二环境温度之间的差值，在预设的差值允许范围外，则更新所述油温预测模型，将所述当前油温和所述当前电流，输入至更新后的油温预测模型中，基于所述更新后的油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温。

在本实施例中，引入环境温度，根据当前第第一环境温度，与训练得到油温预测模型时的第二环境温度之间的差值，是否在预设的差值允许范围外，确定油温预测模型是否需要更新，保证了在环境温度大幅变化时，油温预测模型良好的预测效果，即，进一步提升了车辆的液压转向系统的散热效果。

实施例五

进一步地，基于上述所有实施例，提供本申请的另一实施例，在该实施例中，如图2所示，当车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温，和所述液压转向系统中的转向电机的当前电流，将当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温。

获取实时油温，若预测油温与实时油温的误差率在允许误差范围外，则更新油温预测模型。

若预测油温在第二温度范围内，则确定是否检测到应急转向信号，若确定检测到应急转向信号，当检测到应急转向结束信号时，降低当前转速至第二转速，以大幅减少所述液压转向系统的负荷量，对所述液压转向系统进行散热；若确定未检测到应急转向信号，则直接降低当前转速至第二转速，以大幅减少所述液压转向系统的负荷量，对所述液压转向系统进行散热。

若预测油温在第一温度范围内，则降低当前转速至第一转速。

获取当前的第一环境温度，若第一环境温度，与得到所述油温预测模型时的第二环境温度，之间的差值在差值允许范围外，则更新油温预测模型。

实施例六

进一步地，基于上述所有实施例，提供本申请的另一实施例，在该实施例中，如图3，提供一种液压转向系统的散热装置，所述装置包括：

获取模块，用于当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温，和所述液压转向系统中的转向电机的当前电流；

处理模块，用于将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温；

散热模块，用于若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速，以对所述液压转向系统进行散热。

可选地，在本申请的一种可能的实施方式中，所述将所述当前油温和所述转向电机的电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述转向电机的电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之后，所述装置包括：

第一降速模块，用于若所述预测油温在预设的第二温度范围内，且未检测到应急转向信号，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第二转速，以对所述液压转向系统进行散热；

第二降速模块，用于若所述预测油温在预设的第二温度范围内，且检测到所述应急转向信号，则在检测到应急转向结束信号时，降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至所述第二转速，以对所述液压转向系统进行散热，其中，所述第二转速小于所述第一转速，第二温度范围中的温度高于第一温度范围中的温度。

可选地，在本申请的一种可能的实施方式中，所述将所述当前油温和所述转向电机的电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述转向电机的电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之前，所述装置包括：

样本获取模块，用于获取包含所述液压转向系统中的历史油温，和所述转向电机的历史电流的样本；

划分模块，用于将所述样本划分为训练样本和验证样本；

训练模块，用于基于所述训练样本，训练待训练模型，基于所述验证样本对训练得到的初步模型进行验证，若验证精度达到预设的精度阈值，则停止训练过程，确定得到所述油温预测模型。

可选地，在本申请的一种可能的实施方式中，所述将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之后，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取所述第二时间间隔后，所述液压转向系统的实时油温；

第一更新模块，用于若所述预测油温与所述实时油温的误差率在预设的允许误差范围外，则更新所述油温预测模型。

可选地，在本申请的一种可能的实施方式中，所述若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速的步骤，所述装置包括：

第三降速模块，用于若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前电流，直至所述当前转速降至预设的第一转速。

可选地，在本申请的一种可能的实施方式中，所述将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤，所述装置包括：

第二获取模块，用于获取当前的第一环境温度；

第二更新模块，用于若确定所述第一环境温度，与得到所述油温预测模型时的第二环境温度之间的差值，在预设的差值允许范围外，则更新所述油温预测模型；

第一处理模块，用于将所述当前油温和所述当前电流，输入至更新后的油温预测模型中，基于所述更新后的油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温。

可选地，在本申请的一种可能的实施方式中，所述当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温的步骤，所述装置包括：

第三获取模块，用于当检测到所述车辆启动后，以所述第一时间间隔，获取预设的红外测温传感器监测的所述液压转向系统中的当前油温。

本申请液压转向系统的散热装置具体实施方式与上述液压转向系统的散热方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

实施例七

进一步地，基于上述所有实施例，提供本申请的另一实施例，在该实施例中，提供一种液压转向系统的散热设备，所述液压转向系统的散热设备为实体节点设备，所述液压转向系统的散热设备包括：存储器、处理器以及存储在存储器上的用于实现所述液压转向系统的散热方法的程序，所述存储器用于存储实现液压转向系统的散热方法的程序；所述处理器用于执行实现所述液压转向系统的散热方法的程序，以实现上述实施例中液压转向系统的散热方法的步骤。

参照图4，图4是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

如图4所示，该液压转向系统的散热设备可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。

可选地，该液压转向系统的散热设备还可以包括网络接口、音频电路、显示器、连接线、传感器、输入模块等等，网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口)，输入模块可选的可以包括键盘(Keyboard)、系统软键盘、语音输入、无线接收输入等等。

本领域技术人员可以理解，液压转向系统的散热设备结构并不构成对液压转向系统的散热设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

作为一种计算机介质的存储器中可以包括操作系统、信息交换模块以及液压转向系统的散热程序。操作系统是管理和控制液压转向系统的散热设备硬件和软件资源的程序，支持液压转向系统的散热程序以及其它软件和/或程序的运行。信息交换模块用于实现存储器内部各组件之间的通信，以及与液压转向系统的散热系统中其它硬件和软件之间通信。

液压转向系统的散热设备中，处理器用于执行存储器中存储的液压转向系统的散热程序，实现上述的液压转向系统的散热的步骤。

本申请液压转向系统的散热设备具体实施方式与上述液压转向系统的散热方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

实施例八

本申请实施例提供了一种介质，且所述介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述实施例中液压转向系统的散热方法的步骤。

本申请介质具体实施方式与上述液压转向系统的散热方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM或者RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种液压转向系统的散热方法，其特征在于，所述液压转向系统的散热方法包括：

当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温，和所述液压转向系统中的转向电机的当前电流；

将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温；

若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速，以对所述液压转向系统进行散热。

2.根据权利要求1所述的液压转向系统的散热方法，其特征在于，所述将所述当前油温和所述转向电机的电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述转向电机的电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之后，包括：

若所述预测油温在预设的第二温度范围内，且未检测到应急转向信号，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第二转速，以对所述液压转向系统进行散热；

若所述预测油温在预设的第二温度范围内，且检测到所述应急转向信号，则在检测到应急转向结束信号时，降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至所述第二转速，以对所述液压转向系统进行散热，其中，所述第二转速小于所述第一转速，第二温度范围中的温度高于第一温度范围中的温度。

3.根据权利要求1所述的液压转向系统的散热方法，其特征在于，所述将所述当前油温和所述转向电机的电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述转向电机的电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之前，包括：

获取包含所述液压转向系统中的历史油温，和所述转向电机的历史电流的样本；

将所述样本划分为训练样本和验证样本；

基于所述训练样本，训练待训练模型，基于所述验证样本对训练得到的初步模型进行验证，若验证精度达到预设的精度阈值，则停止训练过程，确定得到所述油温预测模型。

4.根据权利要求1所述的液压转向系统的散热方法，其特征在于，所述将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤之后，包括：

获取所述第二时间间隔后，所述液压转向系统的实时油温；

若所述预测油温与所述实时油温的误差率在预设的允许误差范围外，则更新所述油温预测模型。

5.根据权利要求1所述的液压转向系统的散热方法，其特征在于，所述若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速的步骤，包括：

若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前电流，直至所述当前转速降至预设的第一转速。

6.根据权利要求1所述的液压转向系统的散热方法，其特征在于，所述将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温的步骤，包括：

获取当前的第一环境温度；

若确定所述第一环境温度，与得到所述油温预测模型时的第二环境温度之间的差值，在预设的差值允许范围外，则更新所述油温预测模型；

将所述当前油温和所述当前电流，输入至更新后的油温预测模型中，基于所述更新后的油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温。

7.根据权利要求1所述的液压转向系统的散热方法，其特征在于，所述当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温的步骤，包括：

当检测到所述车辆启动后，以所述第一时间间隔，获取预设的红外测温传感器监测的所述液压转向系统中的当前油温。

8.一种液压转向系统的散热装置，其特征在于，液压转向系统的散热装置，包括：

获取模块，用于当检测到车辆启动后，以预设的第一时间间隔，获取预设的液压转向系统中的当前油温，和所述液压转向系统中的转向电机的当前电流；

处理模块，用于将所述当前油温和所述当前电流，输入至预设的油温预测模型中，基于所述油温预测模型，对所述当前油温和所述当前电流进行处理，得到预设的第二时间间隔后的预测油温；

散热模块，用于若所述预测油温在预设的第一温度范围内，则降低所述转向电机的当前转速，直至所述当前转速降至预设的第一转速，以对所述液压转向系统进行散热。

9.一种液压转向系统的散热设备，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的液压转向系统的散热程序，所述处理器执行所述液压转向系统的散热程序实现权利要求1至7中任一项所述的液压转向系统的散热方法的步骤。

10.一种介质，其特征在于，所述介质上存储有实现液压转向系统的散热方法的程序，所述实现液压转向系统的散热方法的程序被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述液压转向系统的散热方法的步骤。

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