CN116674396B - 一种新能源汽车电驱动系统控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种新能源汽车电驱动系统控制方法及系统，该方法包括：实时获取车辆的运行状态，并基于运行状态根据驾驶员输入的踏板信号确定出车辆内部的电驱动系统对应的目标输出功率以及目标输出扭矩；构建出电驱动系统中的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型，并基于预设算法根据碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门级驱动信号之间的变化规律；根据变化规律生成对应的优化策略，并根据优化策略计算出与电驱动系统适配的最优门级驱动信号；以使扁线电机处于最优的工作状态。本发明能够使扁线电机持续的处于高效的工作状态，对应提升了用户的使用体验。
Description
技术领域
本发明涉及新能源汽车技术领域，特别涉及一种新能源汽车电驱动系统控制方法及系统。
背景技术
随着科技的进步以及生产力的快速发展，新能源汽车技术也得到了快速的发展，并且逐渐得到了人们的认可，已经在人们的日常生活中得到普及，提高了人们的出行效率，极大的方便了人们的生活。
现有的新能源汽车通常是指具有节能和环保效益的汽车，例如纯电动汽车或者混合动力汽车，其中，电驱动系统是新能源汽车的核心部件之一，其能够将电池提供的电能转换为机械能，以驱动汽车进行行驶。
现有的电驱动系统主要由电机、电池以及逆变器组成，其中，现有技术大部分采用硅基IGBT模块作为逆变器的核心元件，其能够将直流电转换为交流电，以提供给驱动电机进行工作，然而，现有的硅基IGBT模块的开关损耗较大，同时最大结温较低，导致限制了逆变器的输出功率和电压，对应降低了逆变器的工作效率，同时降低了用户的使用体验。
发明内容
基于此，本发明的目的是提供一种新能源汽车电驱动系统控制方法及系统，以解决现有技术大部分采用硅基IGBT模块作为逆变器的核心元件，导致限制了逆变器的输出功率和电压，对应降低了逆变器工作效率的问题。
本发明实施例第一方面提出了：
一种新能源汽车电驱动系统控制方法，所述方法包括：
实时获取车辆的运行状态，并基于所述运行状态根据驾驶员输入的踏板信号确定出所述车辆内部的电驱动系统对应的目标输出功率以及目标输出扭矩；
基于预设程序构建出所述电驱动系统中的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型，并基于预设算法根据所述碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律；
根据所述变化规律生成对应的优化策略，并根据所述优化策略计算出与所述电驱动系统适配的最优门极驱动信号；
将所述最优门极驱动信号传输至门极驱动器以及碳化硅模块，以使所述电驱动系统中的扁线电机处于最优的工作状态。
本发明的有益效果是：通过实时采集车辆的运行状态，并确定出对应的目标输出功率以及目标输出扭矩，进一步的，根据创建好的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出对应的变化规律，并进一步根据该变化规律获取到与当前车辆中的电驱动系统适配的最优门极驱动信号，该最优门极驱动信号能够控制电驱动系统处于最优的工作状态，基于此，能够通过碳化硅模块使电驱动系统持续的处于最优的运行状态，对应能够使逆变器输出最优的功率以及电压，对应提升了逆变器的工作效率，同时提升了用户的使用体验。
优选的，所述基于预设算法根据所述碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律的步骤包括：
当获取到所述碳化硅模块仿真模型以及所述扁线电机仿真模型时，提取出与所述碳化硅模块仿真模型对应的第一信号处理逻辑、与所述扁线电机仿真模型对应的第二信号处理逻辑，所述第一信号处理逻辑和所述第二信号处理逻辑均具有唯一性；
将所述第一信号处理逻辑和所述第二信号处理逻辑同时输入至预设状态空间预测算法中，以生成与所述电驱动系统适配的电机预测模型；
通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律。
优选的，所述通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律的步骤包括：
通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在所述预设时间段内分别产生的若干预测输出功率以及若干预测输出扭矩；
根据若干所述预测输出功率以及若干所述预测输出扭矩绘制出对应的预测曲线图，并逐一获取所述预测曲线图中出现的若干极大值点以及若干极小值点；
逐一计算出相邻两个极大值点与极小值点之间的斜率，并根据若干所述斜率的大小变化生成所述变化规律。
优选的，所述根据所述变化规律生成对应的优化策略的步骤包括：
通过DTW算法对所述变化规律进行序列化处理，以生成若干对应的变化因子，并根据若干所述变化因子生成对应的初始优化函数；
基于预设规则对所述初始优化函数进行优化训练，并将优化训练完成的初始优化函数设定为所述优化策略。
优选的，所述基于预设规则对所述初始优化函数进行优化训练的步骤包括：
根据所述车辆的运行状态计算出所述电驱动系统的输出误差、开关损耗以及温度参数，并将所述输出误差、所述开关损耗以及所述温度参数输入至所述初始优化函数中，以对所述初始优化函数进行一次约束处理；
在预设数据库中查找出与所述电驱动系统适配的运行参数，并将所述运行参数输入至一次约束处理后的初始优化函数中，以进行二次约束处理并生成所述优化策略，所述运行参数包括物理性参数、安全性参数以及稳定性参数。
优选的，所述根据所述优化策略计算出与所述电驱动系统适配的最优门极驱动信号的步骤包括：
获取与所述电驱动系统对应的系统参数，并对所述系统参数进行预处理，以生成对应的目标参数；
将所述目标参数输入至所述优化策略中，以使所述优化策略输出与所述电驱动系统适配的所述最优门极驱动信号。
优选的，所述方法还包括：
实时监测所述扁线电机的工作参数，并实时判断所述工作参数是否在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内；
若实时判断到所述工作参数在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内，则维持所述工作参数不变；
若实时判断到所述工作参数不在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内，则对所述工作参数进行自适应调整，以使所述工作参数持续处于所述控制阈值的内部。
本发明实施例第二方面提出了：
一种新能源汽车电驱动系统控制系统，其中，所述系统包括：
获取模块，用于实时获取车辆的运行状态，并基于所述运行状态根据驾驶员输入的踏板信号确定出所述车辆内部的电驱动系统对应的目标输出功率以及目标输出扭矩；
预测模块，用于基于预设程序构建出所述电驱动系统中的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型，并基于预设算法根据所述碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律；
计算模块，用于根据所述变化规律生成对应的优化策略，并根据所述优化策略计算出与所述电驱动系统适配的最优门极驱动信号；
传输模块，用于将所述最优门极驱动信号传输至门极驱动器以及碳化硅模块，以使所述电驱动系统中的扁线电机处于最优的工作状态。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述预测模块具体用于：
当获取到所述碳化硅模块仿真模型以及所述扁线电机仿真模型时，提取出与所述碳化硅模块仿真模型对应的第一信号处理逻辑、与所述扁线电机仿真模型对应的第二信号处理逻辑，所述第一信号处理逻辑和所述第二信号处理逻辑均具有唯一性；
将所述第一信号处理逻辑和所述第二信号处理逻辑同时输入至预设状态空间预测算法中，以生成与所述电驱动系统适配的电机预测模型；
通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述预测模块还具体用于：
通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在所述预设时间段内分别产生的若干预测输出功率以及若干预测输出扭矩；
根据若干所述预测输出功率以及若干所述预测输出扭矩绘制出对应的预测曲线图，并逐一获取所述预测曲线图中出现的若干极大值点以及若干极小值点；
逐一计算出相邻两个极大值点与极小值点之间的斜率，并根据若干所述斜率的大小变化生成所述变化规律。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述计算模块具体用于：
通过DTW算法对所述变化规律进行序列化处理，以生成若干对应的变化因子，并根据若干所述变化因子生成对应的初始优化函数；
基于预设规则对所述初始优化函数进行优化训练，并将优化训练完成的初始优化函数设定为所述优化策略。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述计算模块还具体用于：
根据所述车辆的运行状态计算出所述电驱动系统的输出误差、开关损耗以及温度参数，并将所述输出误差、所述开关损耗以及所述温度参数输入至所述初始优化函数中，以对所述初始优化函数进行一次约束处理；
在预设数据库中查找出与所述电驱动系统适配的运行参数，并将所述运行参数输入至一次约束处理后的初始优化函数中，以进行二次约束处理并生成所述优化策略，所述运行参数包括物理性参数、安全性参数以及稳定性参数。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述计算模块还具体用于：
获取与所述电驱动系统对应的系统参数，并对所述系统参数进行预处理，以生成对应的目标参数；
将所述目标参数输入至所述优化策略中，以使所述优化策略输出与所述电驱动系统适配的所述最优门极驱动信号。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述新能源汽车电驱动系统控制系统还包括监测模块，所述监测模块具体用于：
实时监测所述扁线电机的工作参数，并实时判断所述工作参数是否在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内；
若实时判断到所述工作参数在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内，则维持所述工作参数不变；
若实时判断到所述工作参数不在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内，则对所述工作参数进行自适应调整，以使所述工作参数持续处于所述控制阈值的内部。
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，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上面所述的新能源汽车电驱动系统控制方法。
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，其中，该程序被处理器执行时实现如上面所述的新能源汽车电驱动系统控制方法。
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新能源汽车电驱动系统控制方法的流程图；
图2为本发明第三实施例提供的新能源汽车电驱动系统控制系统的结构框图。
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。
请参阅图1，所示为本发明第一实施例提供的新能源汽车电驱动系统控制方法，本实施例提供的新能源汽车电驱动系统控制方法能够使逆变器输出最优的功率以及电压，对应提升了逆变器的工作效率，同时提升了用户的使用体验。
具体的，本实施例提供的新能源汽车电驱动系统控制方法具体包括以下步骤：
步骤S10，实时获取车辆的运行状态，并基于所述运行状态根据驾驶员输入的踏板信号确定出所述车辆内部的电驱动系统对应的目标输出功率以及目标输出扭矩；
具体的，在本实施例中，首先需要说明的是，本实施例提供的电驱动系统控制方法具体应用在新能源汽车技术领域，用于提升电驱动系统的工作效率，同时降低电驱动系统的能耗，对应提升用户的使用体验。另外，需要指出的是，本实施例提供的电驱动系统控制方法是基于设置在汽车内部的整车控制器实施的，并且该整车控制器能够控制上述电驱动系统，以使车辆能够正常运行。
基于此，在本步骤中，需要说明的是，在车辆运行的过程中，上述整车控制器会实时获取当前车辆的运行状态，具体的，可以获取车辆的车速以及输出扭矩，进一步的，再实时获取驾驶员输入的踏板信号，其中，该踏板信号可以是油门踏板输入的信号，也可以是制动踏板输入的信号，在此基础之上，基于当前车辆的运行状态根据实时接收到的踏板信号确定出当前车辆内部的电驱动系统对应的目标输出功率以及目标输出扭矩。
步骤S20，基于预设程序构建出所述电驱动系统中的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型，并基于预设算法根据所述碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律；
进一步的，在本步骤中，需要说明的是，为了能够实现对电驱动系统的精准控制，会进一步通过现有的三维软件构建出与上述电驱动系统内部的碳化硅模块以及扁线电机分别对应的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型，具体的，该三维软件可以为ug以及solidworks等三维软件。其中，需要指出的是，本实施例提供的驱动电机为扁线电机，该电机是一种采用扁形导线绕制定子绕组的永磁同步电机，相比现有的圆形导线电机，具有更高的铜填充系数、更低的铜损耗以及更好的散热性能等优点，可以提升电驱动系统的功率密度以及效率。另外，本实施例提供的碳化硅模块具有更高的最大结温、更小的损耗以及更小的材料热阻系数等优势。
基于此，本步骤会通过上述三维软件构建出与上述碳化硅模块以及扁线电机分别对应的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型，进一步的，通过现有的状态空间预测算法根据当前碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出上述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律，其中，需要指出的是，上述门极驱动信号是由上述整车控制器生成并发送给门极驱动器和碳化硅模块的控制信号，用于控制碳化硅模块中的芯片的开关状态。
步骤S30，根据所述变化规律生成对应的优化策略，并根据所述优化策略计算出与所述电驱动系统适配的最优门极驱动信号；
更进一步的，在本步骤中，需要说明的是，在通过上述步骤获取到需要的变化规律之后，就能够对应根据该变化规律生成对应的优化策略。
基于此，进一步根据该优化策略计算出与上述电驱动系统适配的最优门极驱动信号。
步骤S40，将所述最优门极驱动信号传输至门极驱动器以及碳化硅模块，以使所述电驱动系统中的扁线电机处于最优的工作状态。
最后，在本步骤中，需要说明的是，在通过上述步骤获取到需要的最优门极驱动信号之后，只需进一步将该最优门极驱动信号传输至上述门极驱动器以及碳化硅模块中，就能够实现对应的控制。
具体的，该最优门极驱动信号能够控制上述碳化硅模块处于最优的工作状态，进一步的，通过该碳化硅模块控制上述扁线电机处于最优的工作状态，基于此，使上述车辆处于最优的工作状态，提升了用户的使用体验。
使用时，通过实时采集车辆的运行状态，并确定出对应的目标输出功率以及目标输出扭矩，进一步的，根据创建好的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出对应的变化规律，并进一步根据该变化规律获取到与当前车辆中的电驱动系统适配的最优门极驱动信号，该最优门极驱动信号能够控制电驱动系统处于最优的工作状态，基于此，能够通过碳化硅模块使电驱动系统持续的处于最优的运行状态，对应能够使逆变器输出最优的功率以及电压，对应提升了逆变器的工作效率，同时提升了用户的使用体验。
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新能源汽车电驱动系统控制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新能源汽车电驱动系统控制方法实施起来，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新能源汽车电驱动系统控制方法能够使逆变器输出最优的功率以及电压，对应提升了逆变器的工作效率，同时提升了用户的使用体验。
本发明第二实施例也提供了一种新能源汽车电驱动系统控制方法，本实施例提供的新能源汽车电驱动系统控制方法与上述第一实施例提供的新能源汽车电驱动系统控制方法的不同之处在于：
具体的，在本实施例中，需要说明的是，上述基于预设算法根据所述碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律的步骤包括：
当获取到所述碳化硅模块仿真模型以及所述扁线电机仿真模型时，提取出与所述碳化硅模块仿真模型对应的第一信号处理逻辑、与所述扁线电机仿真模型对应的第二信号处理逻辑，所述第一信号处理逻辑和所述第二信号处理逻辑均具有唯一性；
将所述第一信号处理逻辑和所述第二信号处理逻辑同时输入至预设状态空间预测算法中，以生成与所述电驱动系统适配的电机预测模型；
通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律。
具体的，在本实施例中，需要说明的是，在通过上述三维软件构建出需要的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型之后，为了能够准确的提取出当前电驱动系统的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律，具体的，会首先提取出与当前碳化硅模块仿真模型对应的第一信号处理逻辑以及与当前扁线电机仿真模型对应的第二信号处理逻辑，具体的，该第一信号处理逻辑和第二信号处理逻辑就是上述门极驱动信号输入至碳化硅模块以及扁线电机中产生的信号处理流程，并且当前第一信号处理逻辑和第二信号处理逻辑均具有唯一性。
进一步的，将当前第一信号处理逻辑和第二信号处理逻辑同时输入至预先设置好的状态空间预测算法中，以进行对应的预测训练，并生成与上述电驱动系统适配的电机预测模型，更进一步的，将当前电机预测模型编写至上述电驱动系统中，就能够通过该电机预测模型预测出上述电驱动系统在预设时间段内产生的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律，以便于后续的计算与处理。
具体的，在本实施例中，还需要说明的是，上述通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律的步骤包括：
通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在所述预设时间段内分别产生的若干预测输出功率以及若干预测输出扭矩；
根据若干所述预测输出功率以及若干所述预测输出扭矩绘制出对应的预测曲线图，并逐一获取所述预测曲线图中出现的若干极大值点以及若干极小值点；
逐一计算出相邻两个极大值点与极小值点之间的斜率，并根据若干所述斜率的大小变化生成所述变化规律。
具体的，在本实施例中，还需要说明的是，在通过上述步骤获取到需要的电机预测模型之后，随机设定一预设时间段，并通过该电机预测模型预测出当前电驱动系统在当前预设时间段内分别产生的若干预测输出功率以及若干预测输出扭矩，具体的，每一时刻均分别对应一个输出功率以及输出扭矩，并且该输出功率和输出扭矩均是具体的数值。基于此，就能够根据当前若干预测输出功率以及若干预测输出扭矩绘制出对应的预测曲线图，具体的，该曲线图中包含有若干个波峰以及波谷，从而会对应产生若干个极大值点以及极小值点，并且都具有具体的数值。
基于此，需要说明的是，由于相邻的极大值点与极小值点之间的连线相对于水平面具有一定的角度，从而使得两者之间的连线具有一定的斜率，在此基础之上，就能够通过现有的斜率计算方法分别逐一计算出相邻的极大值点与极小值点之间的斜率的大小，进一步的，根据当前若干斜率的大小变化生成需要的变化规律。
另外，在本实施例中，需要说明的是，上述根据所述变化规律生成对应的优化策略的步骤包括：
通过DTW算法对所述变化规律进行序列化处理，以生成若干对应的变化因子，并根据若干所述变化因子生成对应的初始优化函数；
基于预设规则对所述初始优化函数进行优化训练，并将优化训练完成的初始优化函数设定为所述优化策略。
另外，在本实施例中，需要说明的是，在通过上述步骤获取到需要的变化规律之后，即获取到上述电驱动系统的输出功率与输出扭矩与门极驱动信号之间的对应关系之后，为了能够准确的生成对应的优化策略，会进一步通过现有的DTW算法对当前变化规律进行序列化处理，即将当前若干个零散的数值转换成相互之间具有联系的序列代码，并且该序列代码包含若干个变化因子，基于此，将当前若干变化因子输入至预先设置好的空白优化函数中，进行对应的训练并生成需要的初始优化函数。
进一步的，再根据预先设置好的规则对当前初始优化函数进行优化训练，就能够将优化训练完成的初始优化函数设定为上述优化策略。
另外，在本实施例中，还需要说明的是，上述基于预设规则对所述初始优化函数进行优化训练的步骤包括：
根据所述车辆的运行状态计算出所述电驱动系统的输出误差、开关损耗以及温度参数，并将所述输出误差、所述开关损耗以及所述温度参数输入至所述初始优化函数中，以对所述初始优化函数进行一次约束处理；
在预设数据库中查找出与所述电驱动系统适配的运行参数，并将所述运行参数输入至一次约束处理后的初始优化函数中，以进行二次约束处理并生成所述优化策略，所述运行参数包括物理性参数、安全性参数以及稳定性参数。
另外，在本实施例中，还需要说明的是，为了能够准确的对上述初始优化函数进行优化训练，会进一步根据当前车辆的运行状态计算出与上述电驱动系统对应的输出误差、开关损耗以及温度参数，其中，输出误差是指电驱动系统的实际输出功率和实际输出扭矩与上述预测输出功率和预测输出扭矩之间的差值，开关损耗是指碳化硅模块在开关过程中产生的能量损失，温度参数是指碳化硅模块和扁线电机在运行过程中产生的温度升高数值。基于此，同步将当前输出误差、开关损耗以及温度参数输入至上述初始优化函数中，以对当前初始优化函数进行一次约束处理。
进一步的，在预设电机数据库中查找出与当前电驱动系统适配的运行参数，并将当前运行参数输入至经过一次约束处理后的初始优化函数中，并立即进行二次约束处理，与此同时，同步生成上述优化策略。其中，上述运行参数包含物理性参数、安全性参数以及稳定性参数，具体的，物理性参数可以包括直流母线上输入的直流电压、逆变器输出的交流电压以及交流电频率等参数，安全性参数可以包括碳化硅芯片、散热器等部件必须具有足够的绝缘强度、耐压强度以及耐温强度等参数，稳定性参数可以包括上述电驱动系统在运行过程中必须保持的稳定性能和抗干扰能力，例如逆变器输出的交流电波形必须平滑无畸变、无过冲以及无振荡等。基于此，就能够生成稳定的优化策略。
其中，在本实施例中，需要指出的是，所述根据所述优化策略计算出与所述电驱动系统适配的最优门极驱动信号的步骤包括：
获取与所述电驱动系统对应的系统参数，并对所述系统参数进行预处理，以生成对应的目标参数；
将所述目标参数输入至所述优化策略中，以使所述优化策略输出与所述电驱动系统适配的所述最优门极驱动信号。
其中，在本实施例中，需要指出的是，在通过上述步骤获取到需要的优化策略之后，为了能够准确的计算出与当前电驱动系统适配的最优门极驱动信号，具体的，需要首先获取当前电驱动系统对应的系统参数，与此同时，对该系统参数进行滤波以及降噪等预处理，并能够筛选出需要的目标参数。
进一步的，将该目标参数输入至上述优化策略中，该优化策略就能够自动根据其内部设置好的运算程序输出与当前电驱动系统适配的最优门极驱动信号。
其中，在本实施例中，需要指出的是，所述方法还包括：
实时监测所述扁线电机的工作参数，并实时判断所述工作参数是否在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内；
若实时判断到所述工作参数在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内，则维持所述工作参数不变；
若实时判断到所述工作参数不在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内，则对所述工作参数进行自适应调整，以使所述工作参数持续处于所述控制阈值的内部。
其中，在本实施例中，需要指出的是，为了能够使上述扁线电机持续的处于最优的工作状态，在扁线电机工作的过程中，上述整车控制器还会实时监测当前扁线电机的工作参数，并实时判断当前工作参数是否在上述最优门极驱动信号对应的控制阈值内，具体的，若实时判断到工作参数在最优门极驱动信号的控制阈值内，则表明当前扁线电机处于高效的工作状态，对应的，若实时判断到工作参数不在上述最优门极驱动信号的控制阈值内，则表明当前扁线电机未处于高效的工作状态，则需要自适应调整当前工作参数，以使当前工作参数持续的处于上述控制阈值的内部，对应使扁线电机处于高效的工作状态。
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新能源汽车电驱动系统控制方法能够使逆变器输出最优的功率以及电压，对应提升了逆变器的工作效率，同时提升了用户的使用体验。
请参阅图2，所示为本发明第三实施例提供的：
一种新能源汽车电驱动系统控制系统，其中，所述系统包括：
获取模块，用于实时获取车辆的运行状态，并基于所述运行状态根据驾驶员输入的踏板信号确定出所述车辆内部的电驱动系统对应的目标输出功率以及目标输出扭矩；
预测模块，用于基于预设程序构建出所述电驱动系统中的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型，并基于预设算法根据所述碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律；
计算模块，用于根据所述变化规律生成对应的优化策略，并根据所述优化策略计算出与所述电驱动系统适配的最优门极驱动信号；
传输模块，用于将所述最优门极驱动信号传输至门极驱动器以及碳化硅模块，以使所述电驱动系统中的扁线电机处于最优的工作状态。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述预测模块具体用于：
当获取到所述碳化硅模块仿真模型以及所述扁线电机仿真模型时，提取出与所述碳化硅模块仿真模型对应的第一信号处理逻辑、与所述扁线电机仿真模型对应的第二信号处理逻辑，所述第一信号处理逻辑和所述第二信号处理逻辑均具有唯一性；
将所述第一信号处理逻辑和所述第二信号处理逻辑同时输入至预设状态空间预测算法中，以生成与所述电驱动系统适配的电机预测模型；
通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述预测模块还具体用于：
通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在所述预设时间段内分别产生的若干预测输出功率以及若干预测输出扭矩；
根据若干所述预测输出功率以及若干所述预测输出扭矩绘制出对应的预测曲线图，并逐一获取所述预测曲线图中出现的若干极大值点以及若干极小值点；
逐一计算出相邻两个极大值点与极小值点之间的斜率，并根据若干所述斜率的大小变化生成所述变化规律。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述计算模块具体用于：
通过DTW算法对所述变化规律进行序列化处理，以生成若干对应的变化因子，并根据若干所述变化因子生成对应的初始优化函数；
基于预设规则对所述初始优化函数进行优化训练，并将优化训练完成的初始优化函数设定为所述优化策略。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述计算模块还具体用于：
根据所述车辆的运行状态计算出所述电驱动系统的输出误差、开关损耗以及温度参数，并将所述输出误差、所述开关损耗以及所述温度参数输入至所述初始优化函数中，以对所述初始优化函数进行一次约束处理；
在预设数据库中查找出与所述电驱动系统适配的运行参数，并将所述运行参数输入至一次约束处理后的初始优化函数中，以进行二次约束处理并生成所述优化策略，所述运行参数包括物理性参数、安全性参数以及稳定性参数。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述计算模块还具体用于：
获取与所述电驱动系统对应的系统参数，并对所述系统参数进行预处理，以生成对应的目标参数；
将所述目标参数输入至所述优化策略中，以使所述优化策略输出与所述电驱动系统适配的所述最优门极驱动信号。
其中，上述新能源汽车电驱动系统控制系统中，所述新能源汽车电驱动系统控制系统还包括监测模块，所述监测模块具体用于：
实时监测所述扁线电机的工作参数，并实时判断所述工作参数是否在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内；
若实时判断到所述工作参数在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内，则维持所述工作参数不变；
若实时判断到所述工作参数不在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内，则对所述工作参数进行自适应调整，以使所述工作参数持续处于所述控制阈值的内部。
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，其中，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新能源汽车电驱动系统控制方法。
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，其中，该程序被处理器执行时实现如上述实施例提供的新能源汽车电驱动系统控制方法。
本发明还具有以下有益效果：
1、通过使用碳化硅模块能够降低电驱动系统的使用能耗；
2、通过使用扁线电机能够对应提升电驱动系统的工作效率。
综上所述，本发明上述实施例提供的新能源汽车电驱动系统控制方法及系统能够使逆变器输出最优的功率以及电压，对应提升了逆变器的工作效率，同时提升了用户的使用体验。
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
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 (6)
1.一种新能源汽车电驱动系统控制方法，其特征在于，所述方法包括：
实时获取车辆的运行状态，并基于所述运行状态根据驾驶员输入的踏板信号确定出所述车辆内部的电驱动系统对应的目标输出功率以及目标输出扭矩；
基于预设程序构建出所述电驱动系统中的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型，并基于预设算法根据所述碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律；
根据所述变化规律生成对应的优化策略，并根据所述优化策略计算出与所述电驱动系统适配的最优门极驱动信号；
将所述最优门极驱动信号传输至门极驱动器以及碳化硅模块，以使所述电驱动系统中的扁线电机处于最优的工作状态；
所述基于预设算法根据所述碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律的步骤包括：
当获取到所述碳化硅模块仿真模型以及所述扁线电机仿真模型时，提取出与所述碳化硅模块仿真模型对应的第一信号处理逻辑、与所述扁线电机仿真模型对应的第二信号处理逻辑，所述第一信号处理逻辑和所述第二信号处理逻辑均具有唯一性；
将所述第一信号处理逻辑和所述第二信号处理逻辑同时输入至预设状态空间预测算法中，以生成与所述电驱动系统适配的电机预测模型；
通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律；
所述通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律的步骤包括：
通过所述电机预测模型预测出所述电驱动系统在所述预设时间段内分别产生的若干预测输出功率以及若干预测输出扭矩；
根据若干所述预测输出功率以及若干所述预测输出扭矩绘制出对应的预测曲线图，并逐一获取所述预测曲线图中出现的若干极大值点以及若干极小值点；
逐一计算出相邻两个极大值点与极小值点之间的斜率，并根据若干所述斜率的大小变化生成所述变化规律；
所述根据所述变化规律生成对应的优化策略的步骤包括：
通过DTW算法对所述变化规律进行序列化处理，以生成若干对应的变化因子，并根据若干所述变化因子生成对应的初始优化函数；
基于预设规则对所述初始优化函数进行优化训练，并将优化训练完成的初始优化函数设定为所述优化策略；
所述基于预设规则对所述初始优化函数进行优化训练的步骤包括：
根据所述车辆的运行状态计算出所述电驱动系统的输出误差、开关损耗以及温度参数，并将所述输出误差、所述开关损耗以及所述温度参数输入至所述初始优化函数中，以对所述初始优化函数进行一次约束处理；
在预设数据库中查找出与所述电驱动系统适配的运行参数，并将所述运行参数输入至一次约束处理后的初始优化函数中，以进行二次约束处理并生成所述优化策略，所述运行参数包括物理性参数、安全性参数以及稳定性参数。
2.根据权利要求1所述的新能源汽车电驱动系统控制方法，其特征在于：所述根据所述优化策略计算出与所述电驱动系统适配的最优门极驱动信号的步骤包括：
获取与所述电驱动系统对应的系统参数，并对所述系统参数进行预处理，以生成对应的目标参数；
将所述目标参数输入至所述优化策略中，以使所述优化策略输出与所述电驱动系统适配的所述最优门极驱动信号。
3.根据权利要求1所述的新能源汽车电驱动系统控制方法，其特征在于：所述方法还包括：
实时监测所述扁线电机的工作参数，并实时判断所述工作参数是否在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内；
若实时判断到所述工作参数在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内，则维持所述工作参数不变；
若实时判断到所述工作参数不在所述最优门极驱动信号对应的控制阈值内，则对所述工作参数进行自适应调整，以使所述工作参数持续处于所述控制阈值的内部。
4.一种新能源汽车电驱动系统控制系统，其特征在于，用于实现如权利要求1至3中任意一项所述的新能源汽车电驱动系统控制方法，所述系统包括：
获取模块，用于实时获取车辆的运行状态，并基于所述运行状态根据驾驶员输入的踏板信号确定出所述车辆内部的电驱动系统对应的目标输出功率以及目标输出扭矩；
预测模块，用于基于预设程序构建出所述电驱动系统中的碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型，并基于预设算法根据所述碳化硅模块仿真模型以及扁线电机仿真模型预测出所述电驱动系统在预设时间段内的输出功率和输出扭矩与门极驱动信号之间的变化规律；
计算模块，用于根据所述变化规律生成对应的优化策略，并根据所述优化策略计算出与所述电驱动系统适配的最优门极驱动信号；
传输模块，用于将所述最优门极驱动信号传输至门极驱动器以及碳化硅模块，以使所述电驱动系统中的扁线电机处于最优的工作状态。
5.一种计算机，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中任意一项所述的新能源汽车电驱动系统控制方法。
6.一种可读存储介质，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中任意一项所述的新能源汽车电驱动系统控制方法。
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