CN115946498A - 车辆空调系统的控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

车辆空调系统的控制方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN115946498A
CN115946498A CN202310032273.3A CN202310032273A CN115946498A CN 115946498 A CN115946498 A CN 115946498A CN 202310032273 A CN202310032273 A CN 202310032273A CN 115946498 A CN115946498 A CN 115946498A
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vehicle speed
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CN202310032273.3A
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钟灵贵
张岳
皇甫宇澄
石晟
许锦盛
彭玮
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Guangzhou Automobile Group Co Ltd
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Abstract

本申请提供一种车辆空调系统的控制方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据车辆的当前车速预测所述车辆在下一时刻的目标车速；基于所述车辆中成员的穿着状态以及所述目标车速计算PMV；根据预设的目标PMV调节所述PMV，得到目标出风口风速和目标出风口温度；基于所述目标出风口风速和所述目标出口风口温度控制所述车辆空调系统。本申请实施例的技术方案可精准控制车辆空调系统，提高车内舒适度。

Description

车辆空调系统的控制方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及整车热管理技术领域，具体而言，涉及一种车辆空调系统的控制方法、装置、车辆、电子设备及存储介质。
背景技术
车内温度是保持舒适驾驶环境的重要参数之一，车内温度过高或过低均会影响驾驶员的驾驶，甚至会导致交通事故的发生，基于此，如何控制车辆空调系统，以提高驾驶员的舒适性，成为研究热点。
当前大部分的车辆空调系统控制系统，均采用简单的静值温度控制，即直接根据车内温度来对车辆空调系统进行控制，未考虑到车内湿度、车内成员的实际穿着等因素对车内成员所适宜温度的影响，如当车内成员穿着较厚时，则此时对于车内成员的舒适温度应该比车内成员穿着较薄时的舒适温度略低，因此，该静值温度控制方式无法进精准的控制车辆空调系统。
发明内容
为解决上述技术问题，本申请的实施例提供了一种车辆空调系统的控制方法、装置、车辆、电子设备、存储介质、计算机程序产品。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种车辆空调系统的控制方法，包括：根据车辆的当前车速预测所述车辆在下一时刻的目标车速；基于所述车辆中成员的穿着状态以及所述目标车速计算PMV；根据预设的目标PMV调节所述PMV，得到目标出风口风速和目标出风口温度；基于所述目标出风口风速和所述目标出口风口温度控制所述车辆空调系统。
在一实施例中，基于车速预测模型预测所述车辆在下一时刻的目标车速；在所述根据车辆的当前车速预测所述车辆在下一时刻的目标车速之前，所述方法还包括：
获取所述车辆的历史车速、平均车速以及平均加速度；
将所述历史车速、所述平均车速以及所述平均加速度输入至初始的车速预测模型，得到下一时刻的训练车速；
基于所述训练车速和所述历史车速中相同时刻的真实车速对所述初始的车速预测模型进行训练，得到所述车速预测模型，以基于所述车速预测模型预测所述目标车速。
在一实施例中，所述基于所述车辆中成员的穿着状态以及所述目标车速计算PMV，包括：
基于所述车辆中的成员计算所述成员的热负荷；
基于所述成员的穿着状态，匹配对应穿着状态下的衣服热阻；
获取车辆内的环境参数，并根据所述环境参数、所述衣服热阻、所述热负荷和所述目标车速计算PMV。
在一实施例中，所述根据所述环境参数、所述衣服热阻、所述热负荷和所述目标车速计算PMV，包括：
基于所述目标车速计算对流换热系数；
根据所述对流换热系数、所述环境参数、所述衣服热阻、所述热负荷计算所述PMV。
在一实施例中，在所述根据预设的目标PMV调节所述PMV，得到目标出风口风速和目标出风口温度之前，所述方法还包括：
获取历史PMV以及各历史PMV所对应的车辆历史运行环境；其中，所述车辆历史运行环境包括所述车辆的运行时间和所述运行时间中所述车辆内的环境参数；
将所述车辆的当前运行环境与所述车辆历史运行环境进行匹配，得到所述当前运行环境对应的目标历史PMV；
将所述目标历史PMV作为所述目标PMV。
在一实施例中，所述根据预设的目标PMV调节所述PMV，得到目标出风口风速和目标出风口温度，包括：
调整当前出风口风速和当前出风口温度，并计算不同出风口风速和不同出风口温度下的调整PMV；
若所述调整PMV与预设的目标PMV之间的误差在预设阈值内，则将所述调整PMV所对应的风口风速和出风口温度分别作为所述目标出风口风速和所述目标出风口温度。
在一实施例中，所述基于所述目标出风口风速和所述目标出口风口温度控制所述车辆空调系统，包括：
根据所述目标出风口温度与所述车辆内的实际温度之间的偏差，获取第一控制参数；
根据所述目标出风口风速与所述车辆内的实际出风口风速之间的偏差，获取第二控制参数；
基于所述第一控制参数与所述第二控制参数控制所述车辆空调系统的运转。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种车辆空调系统的控制装置，包括：车速预测获取模块，配置为根据车辆的当前车速预测所述车辆在下一时刻的目标车速；PMV计算模块，配置为基于所述车辆中成员的穿着状态以及所述目标车速计算PMV；调节参数获取模块，配置为根据预设的目标PMV调节所述PMV，得到目标风口风速和目标出风口温度；空调系统调节模块，配置为基于所述目标风口风速和所述目标出口风口温度控制所述车辆空调系统。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如上所述的车辆空调系统的控制的方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述的车辆空调系统的控制方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。
计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实施例中提供的车辆空调系统的控制方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的车辆空调系统的控制方法中的步骤。
在本申请的实施例所提供的技术方案中，通过预测得到的车辆在下一时刻的目标速度以及通过车内成员的穿着状态来计算PMV，以将PMV作为参考来调节车辆空调系统，从而可根据车辆的运行状态与车内成员的衣着状态来精准控制车辆空调系统，实现车辆内温度的精准调节，提高车辆内部的舒适度。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，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。在附图中：
图1是本申请涉及的一种实施环境的示意图；
图2是本申请的一示例性实施例示出的车辆空调系统的控制方法的流程图；
图3是本申请的另一示例性实施例示出的车辆空调系统的控制方法的流程图；
图4是本申请的一示例性实施例示出的控制车辆空调系统的过程图；
图5是本申请的另一示例性实施例示出的车辆空调系统的控制方法的流程图；
图6是本申请的一示例性实施例示出的车速预测模型训练过程图；
图7是图2所示实施例中步骤S230在一示例性实施例中的流程图；
图8是本申请的一示例性实施例示出的车辆空调系统的控制装置的结构示意图；
图9是本申请的一示例性实施例示出的计算机可读存储介质的结构示意图；
图10示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
还需要说明的是：在本申请中提及的“多个”是指两个或者两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
首先请参阅图1，图1是本申请涉及的一种实施环境的示意图。该实施环境包括车辆100，该车辆100内包括有空调系统控制器101、车辆空调系统102、传感器103和摄像头104，该车辆空调系统102包括空调压缩机201、鼓风机202。
其中，空调系统控制器101分别与车辆空调系统102、传感器103和摄像头104有线或无线连接；传感器103包括多个不同种类的传感器，如车内温度传感器、车外温度传感器、阳光传感器、湿度传感器等，用于采集车辆内的环境参数，如车内湿度、车外温度、车内温度、辐射温度等参数。
空调系统控制器101用于接收传感器103获取到的环境参数，并接收摄像头104拍摄的车内成员图像，还可接收车辆空调系统102的运行参数，如出风口风速、出风口温度等。
空调系统控制器101内设有车速预测模型，该车速预测模型可基于车辆的当前运行速度预测车辆在下一时刻的目标车速，当然，该车辆100还可包括其他控制器，该车速预测模型设置在其他控制器中，其他控制器与空调系统控制器101通信连接，以向空调系统控制器101发送目标车速，且车辆的当前车速也可从其他控制器或传感器中获取。
在一具体实施例中，空调系统控制器101根据车辆的当前车速预测车辆在下一时刻的目标车速；基于车辆中成员的穿着状态以及目标车速计算PMV；根据预设的目标PMV调节PMV，得到目标出风口风速和目标出风口温度；基于目标出风口风速和目标出口风口温度控制空调压缩机201、鼓风机202，以保证车辆驾驶的舒适性。
应当说明的是，本实施例只是为了便于理解本申请的思想而提出的一种示例性实施环境，不能认为是提供给了对本申请的使用范围的任何限制。
基于图1的实施环境，图2是根据一示例性实施例示出的一种车辆空调系统的控制方法的流程图，该车辆空调系统的控制方法可应用于图1的实施环境，并具体由图1中的空调系统控制器101执行，应该理解的是，该方法也可以是用于其他的示例性实施环境，并由其它实施环境中的设备具体执行，本实施例不对该方法所适用的实施环境进行限制。
在一示例性实施例中，该方法可以包括步骤S210至步骤S270，详细介绍如下：
步骤S210：根据车辆的当前车速预测车辆在下一时刻的目标车速。
本实施例中，可通过预先训练好的车速预测模型预测车辆在下一时刻的目标车速，该车速预测模型可以为任意的神经网络模型，如BP神经网络(Back Propagation，一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络)、CNN神经网络(Convolutional NeuralNetworks，卷积神经网络)等，此处不进行具体限制。
该车速预测模型的训练可通过收集该车辆的历史车速、历史平均车速实现。
在一具体实施例中，该车辆空调系统的控制方法可参考图3，先通过当前车速进行车速值的预测，得到目标车速。
步骤S230：基于车辆中成员的穿着状态以及目标车速计算PMV。
PMV(Predicted Mean Vote，平均热感觉指数)，该数值可用于评估人体热舒适度，其数值越接近于0，则表明舒适度越高，具体的PMV与舒适度的对应关系可参考表1：
PMV -3 -2 -1 0 1 2 3
热感觉 冷 凉 稍凉 舒适 稍暖 暖 热
表1
本实施例中通过PMV来检测车辆的舒适度是否足够，如果不够，则可调整空调系统，以提高车辆内的舒适度。
本实施例中，可通过车辆内的摄像头识别车内人员以及穿着状态，以此来根据车内人员和穿着状态匹配热负荷和衣服热阻，热负荷是影响PMV的重要参数，同样地，本实施例中根据成员的穿着状态不同，对应的PMV应当也不同，如当成员穿着较多，则其对应需求舒适的车内温度应当越低，因此，还通过穿着状态来匹配衣服热阻计算PMV。
此外，车速不同，对流换热系数不同，本实施例中还通过车辆的车速来计算对流换热系数，以将流换热系数作为影响PMV的重要参数，来进行PMV计算。
另一方面，车辆的环境参数也为影响PMV的重要参数，如车内温度、湿度、以及辐射温度等，因此，还可通过传感器获取车辆内的环境参数来计算PMV值。
具体地，如图3所示，得到目标车速后，可通过目标车速进行系统状态的估计，即将目标车速到达舒适度调节模块中PMV计算中，同时，根据车辆中乘客的穿衣以及乘客的状态确定衣服热阻和热负荷(新陈代谢速率)，并通过传感器获取控制扰动量，即环境参数：环境温度、湿度、平均辐射温度等。
基于得到的目标车速、环境参数、衣服热阻、热负荷即可计算PMV。
步骤S250：根据预设的目标PMV调节PMV，得到目标出风口风速和目标出风口温度。
本实施例中，PMV控制在-0.5<PMV<0.5的范围内应为舒适状态，但根据车辆内成员的不同，其对应感知舒适度可能不同，比如有的成员比较怕冷，则其可能在PMV为0.7时认为更舒适，即，在一般情况下，可将-0.5<PMV<0.5作为预设的目标PMV，但也可根据成员主动对空调系统的调节，来设定不同的PMV值。
具体地，可获取历史PMV以及各历史PMV所对应的车辆历史运行环境；其中，车辆历史运行环境包括车辆的运行时间和运行时间中车辆内的环境参数；运行时间为季节、在一天内的时间等，环境参数可以包括温度、湿度、平均辐射温度等；然后将车辆的当前运行环境与车辆历史运行环境进行匹配，得到当前运行环境对应的目标历史PMV，将目标历史PMV作为目标PMV。
如当车辆在冬天的下午运行时，且此时车内的环境参数通过传感器得到，则可在车辆历史运行环境中筛选对应的车辆历史运行环境，以该对应的车辆历史运行环境所对应的历史PMV作为目标PMV，当得到对应的车辆历史运行环境所对应的历史PMV数量为多个时，则可从多个历史PMV中选择平均值或是众数作为目标PMV。
当然，该历史PMV可以为成员在对应车辆历史运行环境下进行手动空调系统调节所计算得到数值。
在其他实施例中，该目标PMV可以是当前时刻，成员自行对空调系统进行调整后，所计算得到的数值。
在确定目标PMV后，则可基于该目标PMV进行PMV值自学习调节，以使车辆的PMV接近于目标PMV，并通过寻优算法计算出最佳的目标出风口风速和目标出风口温度。
在一具体实施例中，调整当前出风口风速和当前出风口温度，并计算不同出风口风速和不同出风口温度下的调整PMV；该调整PMV同样通过步骤S230中计算PMV的方式得到，即基于环境参数、衣服热阻、热负荷和目标车速计算调整PMV，当然，由于当前出风口风速和当前出风口温度会导致环境温度、湿度的变化，因此，调整PMV的数值会随着当前出风口风速和当前出风口温度的改变而改变。
另一方面，该调整PMV值是在车辆运行过程中随时调整的，因此，可能存在目标车速以及平均辐射温度的变化，在计算调整PMV时，应当根据调整当前出风口风速和当前出风口温度所对应的环境参数、衣服热阻、热负荷和目标车速来计算调整PMV。
若调整PMV与预设的目标PMV之间的误差在预设阈值内，则将调整PMV所对应的风口风速和出风口温度分别作为目标出风口风速和目标出风口温度，后续则可根据目标出风口风速和目标出风口温度调整车辆空调系统。
步骤S270：基于目标出风口风速和目标出口风口温度控制车辆空调系统。
本实施例中，空调系统包括鼓风机和空调压缩机，基于目标出风口风速和目标出口风口温度控制车辆空调系统的过程在图3中的预测控制模型中完成，通过控制参数寻优，得到鼓风机目标转速和压缩机目标转速，其具体过程可参考图4，PID为比例-积分-微分控制。
图4中PID A调节空调压缩机的转速，PID B调节鼓风机的转速，具体地，输入目标出风口风速Vtarget和目标出口风口温度Ttarget，目标出口风口温度Ttarget进入PID A中进行调节，在PID A中，通过目标出口风口温度Ttarget和车辆内的实际空气温度Tcabin之间的偏差，采用PI控制得到第一控制参数，即空调压缩机(Kpa/Kia/Kda)的转速Ncomp；该目标出风口风速Vtarget进入PID B中进行调节，在PID B中，通过目标出风口风速Vtarget和实际出风口风速之间的偏差，采用PI控制得到第二控制参数，即鼓风机(Kpb/Kib/Kdb)转速Nfan，然后可通过Ncomp以及Nfan分别对空调压缩机的转速以及鼓风机的转速进行调节。
本实施例中，采用神经网络预测车速用于空调制冷回路换热计算，通过摄像头采集图像，同时采用图像识别技术识别车内成员数量及穿着，匹配服装的热阻系数及车内人员的热负荷，传感器收集车内温度、车外温度、鼓风机风速和服装热阻系数计算当前车内热舒适度PWV，以通过目标PMV来调节PMV，同时计算目标出风口风速和目标出口风口温度，以通过目标出风口风速和目标出口风口温度控制压缩机控制制冷回路蒸发器温度，以及调节鼓风机的转速，该方案基于车辆的运行状态、环境、以及成员的穿着着手，实现车辆内温度的精准调节，从而实现人体最佳舒适度的控制。
图5是根据一示例性实施例示出的一种车辆空调系统的控制方法的流程图，在一示例性实施例中，该方法实施于图2中的步骤S210之前，可以包括步骤S510至步骤S550，详细介绍如下：
步骤S510：获取车辆的历史车速、平均车速以及平均加速度。
本实施例中，基于车速预测模型预测车辆在下一时刻的目标车速。
首先，通过车联网技术收集历史车速x1、平均车速x2、不考虑车速为0的平均车速x3、平均加速度x4及减速度x5，通过这个历史数据对车速预测模型进行训练。
步骤S530：将历史车速、平均车速以及平均加速度输入至初始的车速预测模型，得到下一时刻的训练车速。
该车速预测模型为神经网络，初始的车速预测模型为没有经过训练之前的神经网络。
在一具体实施例中，该车速预测模型为可以为BP神经网络，如图6所示出的BP神经网络训练过程，将历史车速x1、平均车速x2、不考虑车速为0的平均车速x3、平均加速度x4及减速度x5输入至初始的车速预测模型中，该初始的车速预测模型会输出下一时刻的训练车速，如当将τ时刻的历史车速x1，τ、平均车速x2，τ、不考虑车速为0的平均车速x3，τ、平均加速度x4，τ及减速度x5，τ，输入至初始的车速预测模型，则初始的车速预测模型与预测得到τ+1时刻的训练车速vτ，predict。
步骤S550：基于训练车速和历史车速中相同时刻的真实车速对初始的车速预测模型进行训练，得到车速预测模型，以基于车速预测模型预测目标车速。
本实施例中，当预测得到τ+1时刻的训练车速vτ，predict后，则可从历史车速中的获取τ+1时刻的真实车速vτ，real，然后通过对比vτ，predict与vτ，real对初始的车速预测模型中的参数进行调整，如图6中的参数值w0n0、w1n1、b0n0、b1n1等，直到模型收敛，即可得到车速预测模型，后续则可通过该训练好的车速预测模型预测目标车速。
本实施例中提出一种车速预测模型的训练方式，以此得到可以预测车辆在下一时刻的目标车速的车速预测模型，从而在车辆运行中基于该车速预测模型预测下一时刻的目标车速，后续则可基于该目标车速获取PMV值所需的对流换热系数，提高后续通过PMV对空调系统调节的准确性。
图7是图2所示实施例中步骤S230在一示例性实施例示出的流程图。如图7所示，该基于车辆中成员的穿着状态以及目标车速计算PMV的步骤可以包括步骤S710至步骤S750，详细介绍如下：
步骤S710：基于车辆中的成员计算成员的热负荷。
本实施例中，热负荷包括车内成员总新陈代谢量和有用功量，车内成员总新陈代谢量为所有成员的新陈代谢量之和。
新陈代谢量和有用功量通过查表得到，该表格表征成员与新陈代谢量/有用功量之间的关系表格实现，如大人的新陈代谢量比小孩的新陈代谢量大，男性的新陈代谢量比女性的新陈代谢量大等，表格可通过现有的该表格成员与新陈代谢量/有用功量之间的关系得到，也可通过预先的人工对应得到。
步骤S730：基于成员的穿着状态，匹配对应穿着状态下的衣服热阻。
衣服热阻包括穿衣面积系数、服装热阻，与步骤S710相同的，可根据成员的穿着状态，查表匹配得到对应穿着状态下的穿衣面积系数、服装热阻，该表格同样体现不同穿着的穿衣面积系数、服装热阻，如穿着状态为羽绒服，则匹配羽绒服所对应的穿衣面积系数、服装热阻。
步骤S750：获取车辆内的环境参数，并根据环境参数、衣服热阻、热负荷和目标车速计算PMV。
本实施例中，还通过传感器获取车辆内的环境参数，该环境参数包括车辆内的空气温度、成员穿着外表面温度、水蒸气分压力(与空气湿度相关)和平均辐射温度。
本实施例中，目标车速用于计算对流换热系数，该计算过程也可通过查表得到，如根据表格中车速与对流换热系数之间的关系确定目标车速所对应的对流换热系数。
而在其他实施例中，也可通过设置公式，基于衣服外表面温度和目标车速、空气温度计算对流换热系数。
在一具体实施例中，可通过以下公式计算PMV：
PMV＝[0.303 exp(-0.036M)+0.028]*L
L＝(M-W)-3.96*10-8fcl[(tcl+273)4-(tr+273)4]-fclhc(tcl-ta)-3.05[5.73-0.007(M-W)-pa]-0.42[(M-W)-58.15]-0.0173M(5.87-pa)-0.0014M(34-ta)
tcl＝35.7-0.028(M-W)-Icl{3.96*10-9fcl[(tcl+273)4-(tr+273)4]-fclhc(tcl-ta)}
Figure BDA0004044846830000111
Figure BDA0004044846830000112
其中，L为中间变量，M为车内成员总新陈代谢量；W为有用功量；pa为水蒸气分压力，与空气湿度相关，ta为空气温度；fcl为穿着的穿衣面积系数，由衣服热阻Icl决定，tcl为穿着外表面温度；tr为平均辐射温度；hc为对流换热系数，v为目标车速，clo为单位。
本实施例中，通过摄像头采集图像，图像识别技术车内成员数量及穿着，匹配穿着的热阻系数及车内成员的热负荷，并通过传感器收集车内环境系数计算当前车内热舒适度PWV，以通过PMV进行自适应调节，来精准控制空调系统，提高车内环境的舒适度。
图8是根据一示例性实施例示出的一种车辆空调系统的控制装置的结构示意图。如图8所示，在一示例性实施例中，该车辆空调系统的控制装置包括：
车速预测获取模块810，配置为根据车辆的当前车速预测车辆在下一时刻的目标车速；
PMV计算模块830，配置为基于车辆中成员的穿着状态以及目标车速计算PMV；
调节参数获取模块850，配置为根据预设的目标PMV调节PMV，得到目标风口风速和目标出风口温度；
空调系统调节模块870，配置为基于目标风口风速和目标出口风口温度控制车辆空调系统。
该车辆空调系统的控制装置可以进行精准的车辆空调系统的控制，实现车辆舱内温度的调节，从而提高车辆内人体舒适度。
在一实施例中，基于车速预测模型预测车辆在下一时刻的目标车速，车辆空调系统的控制装置还包括：
历史车速获取模块，配置为获取车辆的历史车速、平均车速以及平均加速度；
训练车速获取模块，配置为将历史车速、平均车速以及平均加速度输入值初始的车速预测模型，得到下一时刻的训练车速；
训练模块，配置为基于训练车速和历史车速中相同时刻的真实车速对初始的车速预测模型进行训练，得到车速预测模型，以基于车速预测模型预测目标车速。
在一实施例中，PMV计算模块包括：
热负荷获取单元，配置为基于车辆中的成员计算成员的热负荷；
衣服热阻获取单元，配置为基于成员的穿着状态，匹配对应穿着状态下的衣服热阻；
PMV计算单元，配置为获取车辆内的环境参数，并根据环境参数、衣服热阻、热负荷和目标车速计算PMV。
在一实施例中，PMV计算单元包括：
计算板块，配置为基于目标车速计算对流换热系数；
PMV计算板块，配置为根据对流换热系数、环境参数、衣服热阻、热负荷计算PMV。
在一实施例中，车辆空调系统的控制装置还包括：
历史PMV获取模块，配置为获取历史PMV以及各历史PMV所对应的车辆历史运行环境；其中，车辆历史运行环境包括车辆的运行时间和运行时间中车辆内的环境参数；
匹配模块，配置为将车辆的当前运行环境与车辆历史运行环境进行匹配，得到当前运行环境对应的目标历史PMV；
目标PMV获取模块，配置为将目标历史PMV作为目标PMV。
在一实施例中，调节参数获取模块包括：
调整PMV计算单元，配置为调整当前风口风速和当前出风口温度，并计算不同风口风速和不同出风口温度的调整PMV；
目标参数获取单元，配置为若调整PMV与预设的目标PMV之间的误差在预设阈值内，则将调整PMV所对应的风口风速和出风口温度作为目标出风口风速和目标出风口温度。
在一实施例中，空调系统调节模块包括：
第一控制参数获取单元，配置为根据目标出风口温度与车辆内的实际温度之间的偏差，获取第一控制参数；
第二控制参数获取单元，配置为根据目标出风口风速与车辆内的实际出风口风速之间的偏差，获取第二控制参数；
空调系统调节单元，配置为基于第一控制参数与第二控制参数控制车辆空调系统的运转。
需要说明的是，上述实施例所提供的车辆空调系统的控制的测试装置与上述实施例所提供的车辆空调系统的控制方法属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。
本申请的实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得电子设备实现上述各个实施例中提供的车辆空调系统的控制方法。
本申请的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，如图9所示，其上存储有计算机程序900，该计算机程序900被处理器执行时实现如前的车辆空调系统的控制方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
图10示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
需要说明的是，图10示出的电子设备的计算机系统1000仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图10所示，计算机系统1000包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)1001，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)1002中的程序或者从储存部分1008加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中的方法。在RAM 1003中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口1005也连接至总线1004。
以下部件连接至I/O接口1005：包括键盘、鼠标等的输入部分1006；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分1007；包括硬盘等的储存部分1008；以及包括诸如LAN(Local AreaNetwork，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1009。通信部分1009经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1010也根据需要连接至I/O接口1005。可拆卸介质1011，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1010上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分1008。
特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1009从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1011被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1001执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。
需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本申请的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的车辆空调系统的控制方法。
上述内容，仅为本申请的较佳示例性实施例，并非用于限制本申请的实施方案，本领域普通技术人员根据本申请的主要构思和精神，可以十分方便地进行相应的变通或修改，故本申请的保护范围应以权利要求书所要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种车辆空调系统的控制方法，其特征在于，包括：
根据车辆的当前车速预测所述车辆在下一时刻的目标车速；
基于所述车辆中成员的穿着状态以及所述目标车速计算PMV；
根据预设的目标PMV调节所述PMV，得到目标出风口风速和目标出风口温度；
基于所述目标出风口风速和所述目标出口风口温度控制所述车辆空调系统。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于车速预测模型预测所述车辆在下一时刻的目标车速；在所述根据车辆的当前车速预测所述车辆在下一时刻的目标车速之前，所述方法还包括：
获取所述车辆的历史车速、平均车速以及平均加速度；
将所述历史车速、所述平均车速以及所述平均加速度输入至初始的车速预测模型，得到下一时刻的训练车速；
基于所述训练车速和所述历史车速中相同时刻的真实车速对所述初始的车速预测模型进行训练，得到所述车速预测模型，以基于所述车速预测模型预测所述目标车速。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆中成员的穿着状态以及所述目标车速计算PMV，包括：
基于所述车辆中的成员计算所述成员的热负荷；
基于所述成员的穿着状态，匹配对应穿着状态下的衣服热阻；
获取车辆内的环境参数，并根据所述环境参数、所述衣服热阻、所述热负荷和所述目标车速计算PMV。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境参数、所述衣服热阻、所述热负荷和所述目标车速计算PMV，包括：
基于所述目标车速计算对流换热系数；
根据所述对流换热系数、所述环境参数、所述衣服热阻、所述热负荷计算所述PMV。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据预设的目标PMV调节所述PMV，得到目标出风口风速和目标出风口温度之前，所述方法还包括：
获取历史PMV以及各历史PMV所对应的车辆历史运行环境；其中，所述车辆历史运行环境包括所述车辆的运行时间和所述运行时间中所述车辆内的环境参数；
将所述车辆的当前运行环境与所述车辆历史运行环境进行匹配，得到所述当前运行环境对应的目标历史PMV；
将所述目标历史PMV作为所述目标PMV。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的目标PMV调节所述PMV，得到目标出风口风速和目标出风口温度，包括：
调整当前出风口风速和当前出风口温度，并计算不同出风口风速和不同出风口温度下的调整PMV；
若所述调整PMV与预设的目标PMV之间的误差在预设阈值内，则将所述调整PMV所对应的风口风速和出风口温度分别作为所述目标出风口风速和所述目标出风口温度。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标出风口风速和所述目标出口风口温度控制所述车辆空调系统，包括：
根据所述目标出风口温度与所述车辆内的实际温度之间的偏差，获取第一控制参数；
根据所述目标出风口风速与所述车辆内的实际出风口风速之间的偏差，获取第二控制参数；
基于所述第一控制参数与所述第二控制参数控制所述车辆空调系统的运转。
8.一种车辆空调系统的控制装置，其特征在于，包括：
车速预测获取模块，配置为根据车辆的当前车速预测所述车辆在下一时刻的目标车速；
PMV计算模块，配置为基于所述车辆中成员的穿着状态以及所述目标车速计算PMV；
调节参数获取模块，配置为根据预设的目标PMV调节所述PMV，得到目标风口风速和目标出风口温度；
空调系统调节模块，配置为基于所述目标风口风速和所述目标出口风口温度控制所述车辆空调系统。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如权利要求1至7中的任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至7中的任一项所述的方法。
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