CN116394711B - 汽车热管理方法、系统、计算机及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种汽车热管理方法、系统、计算机及可读存储介质,该方法包括:通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值,并通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个汽车组件分别对应的温度变化趋势;根据温度变化趋势计算出与实际温度值对应的预测温度值,并根据实际温度值和预测温度值之间的差值生成对应的控制指令;将控制指令输入至热管理系统中,以根据控制指令调节热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态。通过上述方式能够准确的预测出各个汽车组件的温度变化趋势,基于该温度变化趋势能够做出对应的散热调整,有效的提升车辆的散热效率以及散热稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及汽车技术领域,特别涉及一种汽车热管理方法、系统、计算机及可读存储介质。
背景技术
随着科技的进步以及生产力的快速发展,新能源汽车已经逐步得到了人们的认可,并且已经逐渐在人们的日常生活中得到普及,因其具有低能耗的特点,从而降低了人们的出行成本。
其中,现有的新能源汽车在行驶的过程中电池包会产生大量的热量,当热量过高时,则会对汽车产生一定的危害,基于此,需要对新能源汽车产生的热量进行有效的散热处理,以消除安全隐患。
现有技术大部分通过PTC水加热器或者热泵系统或者热管系统来完成电池包的散热,然而,PTC水加热器的能耗较高,在使用的过程中会降低了新能源汽车的续航里程,热泵系统与热管系统的结构较为复杂,从而增加了新能源汽车的散热成本,不利于新能源汽车大批量的生产。
发明内容
基于此,本发明的目的是提供一种汽车热管理方法、系统、计算机及可读存储介质,以解决现有技术对新能源汽车的电池包的散热成本较高的问题。
本发明实施例第一方面提出了一种汽车热管理方法,所述方法包括:
通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值,并通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势;
根据所述温度变化趋势计算出与所述实际温度值对应的预测温度值,并根据所述实际温度值和所述预测温度值之间的差值生成对应的控制指令;
将所述控制指令输入至热管理系统中,以根据所述控制指令调节所述热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态。
本发明的有益效果是:通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值,并通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个汽车组件分别对应的温度变化趋势;进一步的,根据温度变化趋势计算出与实际温度值对应的预测温度值,并根据实际温度值和预测温度值之间的差值生成对应的控制指令;最后只需将控制指令输入至热管理系统中,以根据控制指令调节热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态。通过上述方式能够准确的预测出各个汽车组件的温度变化趋势,基于该温度变化趋势能够做出对应的散热调整,从而能够有效的提升车辆的散热效率以及散热稳定性,同时能够适用于不同的环境温度,对应提升了用户的驾驶体验。
优选的,所述通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值的步骤包括:
检测出所述温度控制系统包含的若干温度传感器,并识别出每一所述温度传感器分别对应的目标汽车组件,其中,每一所述温度传感器对应一个目标汽车组件;
通过所述温度传感器实时采集所述目标汽车组件产生的温度信号,并将所述温度信号转换成对应的数字信号,且实时接收每一所述温度传感器反馈的数字信号;
对所述数字信号进行预处理,并基于预处理后的数字信号生成所述实际温度值。
优选的,所述通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势的步骤包括:
在预设数据库中调出所述机器预学习算法以及所述汽车工况模型,并根据所述历史温度数据拟合出对应的温度变化曲线图;
将所述汽车工况模型对应融合至所述温度变化曲线图中,并通过所述机器预学习算法预测出所述温度变化曲线图的延伸曲线,且基于所述延伸曲线预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势。
优选的,所述基于所述延伸曲线预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势的步骤包括:
逐一识别出所述延伸曲线包含的若干温度节点,并分别检测出每一所述温度节点对应的温度值;
基于所述温度节点以及所述温度值计算出所述延伸曲线对应的曲率半径,并判断所述曲率半径是否大于预设阈值;
若判断到所述曲率半径大于所述预设阈值,则判定当前所述延伸曲线呈上升趋势,并判定所述汽车组件产生的温度成上升趋势。
优选的,所述将所述控制指令输入至热管理系统中,以根据所述控制指令调节所述热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态的步骤之后,所述方法还包括:
实时监测所述热泵层、所述热管层以及所述冷却层生成的温度信号,并根据所述温度信号判定出所述热泵层、所述热管层以及所述冷却层分别对应的实时工作状态;
根据所述实时工作状态生成对应的状态提示信息,并将所述状态提示信息实时显示在当前所述车辆的仪表盘中,所述状态提示信息包括文字提示以及图标提示。
本发明实施例第二方面提出了一种汽车热管理系统,所述系统包括:
采集模块,用于通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值,并通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势;
计算模块,用于根据所述温度变化趋势计算出与所述实际温度值对应的预测温度值,并根据所述实际温度值和所述预测温度值之间的差值生成对应的控制指令;
控制模块,用于将所述控制指令输入至热管理系统中,以根据所述控制指令调节所述热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态。
其中,上述汽车热管理系统中,所述采集模块具体用于:
检测出所述温度控制系统包含的若干温度传感器,并识别出每一所述温度传感器分别对应的目标汽车组件,其中,每一所述温度传感器对应一个目标汽车组件;
通过所述温度传感器实时采集所述目标汽车组件产生的温度信号,并将所述温度信号转换成对应的数字信号,且实时接收每一所述温度传感器反馈的数字信号;
对所述数字信号进行预处理,并基于预处理后的数字信号生成所述实际温度值。
其中,上述汽车热管理系统中,所述采集模块具体用于:
在预设数据库中调出所述机器预学习算法以及所述汽车工况模型,并根据所述历史温度数据拟合出对应的温度变化曲线图;
将所述汽车工况模型对应融合至所述温度变化曲线图中,并通过所述机器预学习算法预测出所述温度变化曲线图的延伸曲线,且基于所述延伸曲线预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势。
其中,上述汽车热管理系统中,所述采集模块还具体用于:
逐一识别出所述延伸曲线包含的若干温度节点,并分别检测出每一所述温度节点对应的温度值;
基于所述温度节点以及所述温度值计算出所述延伸曲线对应的曲率半径,并判断所述曲率半径是否大于预设阈值;
若判断到所述曲率半径大于所述预设阈值,则判定当前所述延伸曲线呈上升趋势,并判定所述汽车组件产生的温度成上升趋势。
其中,上述汽车热管理系统中,所述汽车热管理系统还包括监测模块,所述监测模块具体用于:
实时监测所述热泵层、所述热管层以及所述冷却层生成的温度信号,并根据所述温度信号判定出所述热泵层、所述热管层以及所述冷却层分别对应的实时工作状态;
根据所述实时工作状态生成对应的状态提示信息,并将所述状态提示信息实时显示在当前所述车辆的仪表盘中,所述状态提示信息包括文字提示以及图标提示。
本发明实施例第三方面提出了一种计算机,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上面所述的汽车热管理方法。
本发明实施例第四方面提出了一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上面所述的汽车热管理方法。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1为本发明第一实施例提供的汽车热管理方法的流程图;
图2为本发明第三实施例提供的汽车热管理系统的结构框图。
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了便于理解本发明,下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是,本发明可以以许多不同的形式来实现,并不限于本文所描述的实施例。相反地,提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是,当元件被称为“固设于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
现有技术大部分通过PTC水加热器或者热泵系统或者热管系统来完成电池包的散热,然而,PTC水加热器的能耗较高,在使用的过程中会降低了新能源汽车的续航里程,热泵系统与热管系统的结构较为复杂,从而增加了新能源汽车的散热成本,不利于新能源汽车大批量的生产。
实施例一
请参阅图1,所示为本发明第一实施例提供的汽车热管理方法,本实施例提供的汽车热管理方法能够准确的预测出各个汽车组件的温度变化趋势,基于该温度变化趋势能够做出对应的散热调整,从而能够有效的提升车辆的散热效率以及散热稳定性,同时能够适用于不同的环境温度,对应提升了用户的驾驶体验。
具体的,本实施例提供的汽车热管理方法具体包括以下步骤:
步骤S10,通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值,并通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势;
具体的,在本实施例中,首先需要说明的是,本实施例提供的汽车热管理方法具体应用在新能源汽车技术领域中,用于对新能源汽车中的电池包进行有效的散热,以对应提升新能源汽车的使用稳定性。
基于此,在本步骤中,需要说明的是,为了能够准确地获取车辆内部各个汽车组件的工作情况,即了解车辆内部的各个汽车组件的温度情况,本步骤会实时通过车辆内部的温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值,优选的,在本实施例中,本实施例提供的汽车组件包括电机、电池、空调以及整车控制器等组件。
进一步的,本步骤还会通过预先设置好的机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个汽车组件分别对应的温度变化趋势,即预测出各个汽车组件在后续的工作过程中的温度变化趋势,可以是上升或者下降。
步骤S20,根据所述温度变化趋势计算出与所述实际温度值对应的预测温度值,并根据所述实际温度值和所述预测温度值之间的差值生成对应的控制指令;
进一步的,在本步骤中,需要说明的是,本步骤会进一步根据上述温度变化趋势计算出与当前各个汽车组件的实际温度值对应的预测温度值,与此同时,根据实时获取到的实际温度值与预测温度值之间的差值生成对应的控制指令。
步骤S30,将所述控制指令输入至热管理系统中,以根据所述控制指令调节所述热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态。
最后,在本步骤中,需要说明的是,在通过上述步骤生成需要的控制指令之后,本步骤会进一步将当前控制指令输入至当前车辆内部的热管理系统中,以最终根据该控制指令对应调整上述热泵层、热管层以及冷却层的工作状态。
使用时,通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值,并通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个汽车组件分别对应的温度变化趋势;进一步的,根据温度变化趋势计算出与实际温度值对应的预测温度值,并根据实际温度值和预测温度值之间的差值生成对应的控制指令;最后只需将控制指令输入至热管理系统中,以根据控制指令调节热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态。通过上述方式能够准确的预测出各个汽车组件的温度变化趋势,基于该温度变化趋势能够做出对应的散热调整,从而能够有效的提升车辆的散热效率以及散热稳定性,同时能够适用于不同的环境温度,对应提升了用户的驾驶体验。
需要说明的是,上述的实施过程只是为了说明本申请的可实施性,但这并不代表本申请的汽车热管理方法只有上述唯一一种实施流程,相反的,只要能够将本申请的汽车热管理方法实施起来,都可以被纳入本申请的可行实施方案。
综上,本发明上述实施例提供的汽车热管理方法能够准确的预测出各个汽车组件的温度变化趋势,基于该温度变化趋势能够做出对应的散热调整,从而能够有效的提升车辆的散热效率以及散热稳定性,同时能够适用于不同的环境温度,对应提升了用户的驾驶体验。
实施例二
本发明第二实施例也提供了一种汽车热管理方法,本实施例提供的汽车热管理方法与上述第一实施例提供的汽车热管理方法不同之处在于:
具体的,在本实施例中,需要说明的是,上述通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值的步骤包括:
检测出所述温度控制系统包含的若干温度传感器,并识别出每一所述温度传感器分别对应的目标汽车组件,其中,每一所述温度传感器对应一个目标汽车组件;
通过所述温度传感器实时采集所述目标汽车组件产生的温度信号,并将所述温度信号转换成对应的数字信号,且实时接收每一所述温度传感器反馈的数字信号;
对所述数字信号进行预处理,并基于预处理后的数字信号生成所述实际温度值。
具体的,在本实施例中,需要说明的是,通过上述方式能够通过每个温度传感器一对一采集到每个目标汽车组件实时产生的温度信号,与此同时,能够进一步通过上述温度传感器将采集到的温度信号转换成对应的数字信号,基于此,上述温度传感器会进一步将上述数字信号反馈至整车控制器中,以使该整车控制器对实时接收到的数字信号进行预处理,从而能够快速、简单的生成需要的实际温度值。
进一步的,在本实施例中,需要说明的是,上述通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势的步骤包括:
在预设数据库中调出所述机器预学习算法以及所述汽车工况模型,并根据所述历史温度数据拟合出对应的温度变化曲线图;
将所述汽车工况模型对应融合至所述温度变化曲线图中,并通过所述机器预学习算法预测出所述温度变化曲线图的延伸曲线,且基于所述延伸曲线预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势。
进一步的,在本实施例中,需要说明的是,通过上述方式能够准确的结合已经获取到的历史温度数据拟合出当前车辆对应的温度变化曲线图,即拟合出当前车辆的常规工作状态对应的温度变化曲线图,基于此,再将当前车辆的各个汽车工况模型对应融合至当前温度变化曲线图中,就能够获取到当前温度变化曲线图的延伸曲线,从而能够实时根据该延伸曲线的变化状态分析出各个汽车组件的温度变化趋势。
另外,在本实施例中,需要说明的是,上述基于所述延伸曲线预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势的步骤包括:
逐一识别出所述延伸曲线包含的若干温度节点,并分别检测出每一所述温度节点对应的温度值;
基于所述温度节点以及所述温度值计算出所述延伸曲线对应的曲率半径,并判断所述曲率半径是否大于预设阈值;
若判断到所述曲率半径大于所述预设阈值,则判定当前所述延伸曲线呈上升趋势,并判定所述汽车组件产生的温度成上升趋势。
另外,在本实施例中,需要说明的是,通过上述方式能够基于获取到的延伸曲线中的温度节点获取到对应的温度值,在此基础之上,只需结合当前温度节点以及对应的温度值就能够准确的计算出与当前延伸曲线对应的曲率半径,与此同时,进一步判断获取到的曲率半径是否大于预设阈值,具体的,若是,则判定当前延伸曲线呈上升趋势,对应的,则判定当前延伸曲线呈下降趋势,基于此,根据延伸曲线的趋势,就能够准确的获取到汽车组件的温度变化趋势。
另外,在本实施例中,还需要说明的是,上述将所述控制指令输入至热管理系统中,以根据所述控制指令调节所述热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态的步骤之后,所述方法还包括:
实时监测所述热泵层、所述热管层以及所述冷却层生成的温度信号,并根据所述温度信号判定出所述热泵层、所述热管层以及所述冷却层分别对应的实时工作状态;
根据所述实时工作状态生成对应的状态提示信息,并将所述状态提示信息实时显示在当前所述车辆的仪表盘中,所述状态提示信息包括文字提示以及图标提示。
另外,在本实施例中,还需要说明的是,在通过获取到的控制指令初步调节上述热泵层、热管层以及冷却层的状态之后,本实施例还会实时检测上述热泵层、热管层以及冷却层的工作状态,以防止出现异常,在此过程中,本实施例会实时将上述热泵层、热管层以及冷却层的状态信息通过信息提示的方式实时显示在当前车辆的仪表盘上,以使驾驶员能够清楚的获取上述热泵层、热管层以及冷却层的工作状态。
需要指出的是,本发明第二实施例所提供的方法,其实现原理及产生的一些技术效果和第一实施例相同,为简要描述,本实施例未提及之处,可参考第一实施例提供的相应内容。
综上,本发明上述实施例提供的汽车热管理方法能够准确的预测出各个汽车组件的温度变化趋势,基于该温度变化趋势能够做出对应的散热调整,从而能够有效的提升车辆的散热效率以及散热稳定性,同时能够适用于不同的环境温度,对应提升了用户的驾驶体验。
实施例三
请参阅图2,所示为本发明第三实施例提供的汽车热管理系统,所述系统包括:
采集模块12,用于通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值,并通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势;
计算模块22,用于根据所述温度变化趋势计算出与所述实际温度值对应的预测温度值,并根据所述实际温度值和所述预测温度值之间的差值生成对应的控制指令;
控制模块32,用于将所述控制指令输入至热管理系统中,以根据所述控制指令调节所述热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态。
其中,上述汽车热管理系统中,所述采集模块12具体用于:
检测出所述温度控制系统包含的若干温度传感器,并识别出每一所述温度传感器分别对应的目标汽车组件,其中,每一所述温度传感器对应一个目标汽车组件;
通过所述温度传感器实时采集所述目标汽车组件产生的温度信号,并将所述温度信号转换成对应的数字信号,且实时接收每一所述温度传感器反馈的数字信号;
对所述数字信号进行预处理,并基于预处理后的数字信号生成所述实际温度值。
其中,上述汽车热管理系统中,所述采集模块12具体用于:
在预设数据库中调出所述机器预学习算法以及所述汽车工况模型,并根据所述历史温度数据拟合出对应的温度变化曲线图;
将所述汽车工况模型对应融合至所述温度变化曲线图中,并通过所述机器预学习算法预测出所述温度变化曲线图的延伸曲线,且基于所述延伸曲线预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势。
其中,上述汽车热管理系统中,所述采集模块12还具体用于:
逐一识别出所述延伸曲线包含的若干温度节点,并分别检测出每一所述温度节点对应的温度值;
基于所述温度节点以及所述温度值计算出所述延伸曲线对应的曲率半径,并判断所述曲率半径是否大于预设阈值;
若判断到所述曲率半径大于所述预设阈值,则判定当前所述延伸曲线呈上升趋势,并判定所述汽车组件产生的温度成上升趋势。
其中,上述汽车热管理系统中,所述汽车热管理系统还包括监测模块42,所述监测模块42具体用于:
实时监测所述热泵层、所述热管层以及所述冷却层生成的温度信号,并根据所述温度信号判定出所述热泵层、所述热管层以及所述冷却层分别对应的实时工作状态;
根据所述实时工作状态生成对应的状态提示信息,并将所述状态提示信息实时显示在当前所述车辆的仪表盘中,所述状态提示信息包括文字提示以及图标提示。
本发明第四实施例提供了一种计算机,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例提供的汽车热管理方法。
本发明第五实施例提供了一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上述实施例提供的汽车热管理方法。
综上所述,本发明上述实施例提供的汽车热管理方法、系统、计算机及可读存储介质能够准确的预测出各个汽车组件的温度变化趋势,基于该温度变化趋势能够做出对应的散热调整,从而能够有效的提升车辆的散热效率以及散热稳定性,同时能够适用于不同的环境温度,对应提升了用户的驾驶体验。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (7)
1.一种汽车热管理方法,其特征在于,所述方法包括:
通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值,并通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势;
根据所述温度变化趋势计算出与所述实际温度值对应的预测温度值,并根据所述实际温度值和所述预测温度值之间的差值生成对应的控制指令;
将所述控制指令输入至热管理系统中,以根据所述控制指令调节所述热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态;
所述通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势的步骤包括:
在预设数据库中调出所述机器预学习算法以及所述汽车工况模型,并根据所述历史温度数据拟合出对应的温度变化曲线图;
将所述汽车工况模型对应融合至所述温度变化曲线图中,并通过所述机器预学习算法预测出所述温度变化曲线图的延伸曲线,且基于所述延伸曲线预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势;
所述基于所述延伸曲线预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势的步骤包括:
逐一识别出所述延伸曲线包含的若干温度节点,并分别检测出每一所述温度节点对应的温度值;
基于所述温度节点以及所述温度值计算出所述延伸曲线对应的曲率半径,并判断所述曲率半径是否大于预设阈值;
若判断到所述曲率半径大于所述预设阈值,则判定当前所述延伸曲线呈上升趋势,并判定所述汽车组件产生的温度成上升趋势。
2.根据权利要求1所述的汽车热管理方法,其特征在于:所述通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值的步骤包括:
检测出所述温度控制系统包含的若干温度传感器,并识别出每一所述温度传感器分别对应的目标汽车组件,其中,每一所述温度传感器对应一个目标汽车组件;
通过所述温度传感器实时采集所述目标汽车组件产生的温度信号,并将所述温度信号转换成对应的数字信号,且实时接收每一所述温度传感器反馈的数字信号;
对所述数字信号进行预处理,并基于预处理后的数字信号生成所述实际温度值。
3.根据权利要求1所述的汽车热管理方法,其特征在于:所述将所述控制指令输入至热管理系统中,以根据所述控制指令调节所述热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态的步骤之后,所述方法还包括:
实时监测所述热泵层、所述热管层以及所述冷却层生成的温度信号,并根据所述温度信号判定出所述热泵层、所述热管层以及所述冷却层分别对应的实时工作状态;
根据所述实时工作状态生成对应的状态提示信息,并将所述状态提示信息实时显示在当前所述车辆的仪表盘中,所述状态提示信息包括文字提示以及图标提示。
4.一种汽车热管理系统,其特征在于,所述系统包括:
采集模块,用于通过温度控制系统实时采集当前车辆内部的各个汽车组件分别产生的实际温度值,并通过机器预学习算法基于历史温度数据以及汽车工况模型预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势;
计算模块,用于根据所述温度变化趋势计算出与所述实际温度值对应的预测温度值,并根据所述实际温度值和所述预测温度值之间的差值生成对应的控制指令;
控制模块,用于将所述控制指令输入至热管理系统中,以根据所述控制指令调节所述热管理系统中的热泵层、热管层以及冷却层的工作状态;
所述采集模块具体用于:
在预设数据库中调出所述机器预学习算法以及所述汽车工况模型,并根据所述历史温度数据拟合出对应的温度变化曲线图;
将所述汽车工况模型对应融合至所述温度变化曲线图中,并通过所述机器预学习算法预测出所述温度变化曲线图的延伸曲线,且基于所述延伸曲线预测出各个所述汽车组件分别对应的温度变化趋势;
所述采集模块还具体用于:
逐一识别出所述延伸曲线包含的若干温度节点,并分别检测出每一所述温度节点对应的温度值;
基于所述温度节点以及所述温度值计算出所述延伸曲线对应的曲率半径,并判断所述曲率半径是否大于预设阈值;
若判断到所述曲率半径大于所述预设阈值,则判定当前所述延伸曲线呈上升趋势,并判定所述汽车组件产生的温度成上升趋势。
5.根据权利要求4所述的汽车热管理系统,其特征在于:所述采集模块具体用于:
检测出所述温度控制系统包含的若干温度传感器,并识别出每一所述温度传感器分别对应的目标汽车组件,其中,每一所述温度传感器对应一个目标汽车组件;
通过所述温度传感器实时采集所述目标汽车组件产生的温度信号,并将所述温度信号转换成对应的数字信号,且实时接收每一所述温度传感器反馈的数字信号;
对所述数字信号进行预处理,并基于预处理后的数字信号生成所述实际温度值。
6.一种计算机,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3中任意一项所述的汽车热管理方法。
7.一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任意一项所述的汽车热管理方法。
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