CN117435890B - 一种电动摩托车多模态融合热管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电动摩托车多模态融合热管理方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：依据摩托车热源部件集合，布设传感器监测网络，以此感知获取热源部件温度数据流、运行风速数据流和环境温度数据流；同时根据传感器监测网络进行多通道部署，得到多模态数据处理通道，将所述热源部件温度数据流、运行风速数据流和环境温度数据流分别映射至所多模态数据处理通道中进行处理，融合生成多模态热流特征信息，进而对所述摩托车热源部件集合进行散热参数分析，确定散热参数控制策略对电动摩托车进行热平衡管理。达到结合多热源分析实现多模态融合热平衡管理，提高散热策略控制适用性和控制精确性，进而提高热管理效率的技术效果。

Description

一种电动摩托车多模态融合热管理方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电动摩托车多模态融合热管理方法及系统。

背景技术

随着环保意识的增强和新能源技术的不断发展，电动摩托车越来越多地被人们使用，其按照电机功率可分为电动轻便摩托车和电动普通摩托车。电动摩托车在行驶中会产生大量热量，因此，如何有效地管理电动摩托车的热量，对提高车辆的性能和稳定性具有重要应用意义。然而，现有技术电动摩托车散热方式单一，导致热管理效率低下。

发明内容

本申请通过提供一种电动摩托车多模态融合热管理方法及系统，解决了现有技术电动摩托车散热方式单一，导致热管理效率低下的技术问题，达到结合多热源分析实现多模态融合热平衡管理，提高散热策略控制适用性和控制精确性，进而提高热管理效率的技术效果。

鉴于上述问题，本发明提供了一种电动摩托车多模态融合热管理方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种电动摩托车多模态融合热管理方法，所述方法包括：获取电动摩托车动力系统，对所述电动摩托车动力系统进行热源分析，得到摩托车热源部件集合；依据所述摩托车热源部件集合，布设传感器监测网络，所述传感器监测网络包括微型温度传感器、风速传感器以及热电偶温度传感器；通过所述微型温度传感器感知获取所述摩托车热源部件集合的热源部件温度数据流，同时通过所述风速传感器和所述热电偶温度传感器分别获得运行风速数据流和环境温度数据流；根据所述传感器监测网络进行数据处理多通道部署，得到多模态数据处理通道；将所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别映射至所述多模态数据处理通道中进行处理，融合生成多模态热流特征信息；基于所述生成多模态热流特征信息对所述摩托车热源部件集合进行散热参数分析，确定散热参数控制策略，并依据所述散热参数控制策略对电动摩托车进行热平衡管理。

另一方面，本申请还提供了一种电动摩托车多模态融合热管理系统，所述系统包括：动力热源分析模块，用于获取电动摩托车动力系统，对所述电动摩托车动力系统进行热源分析，得到摩托车热源部件集合；传感器监测网络布设模块，用于依据所述摩托车热源部件集合，布设传感器监测网络，所述传感器监测网络包括微型温度传感器、风速传感器以及热电偶温度传感器；监测数据流获取模块，用于通过所述微型温度传感器感知获取所述摩托车热源部件集合的热源部件温度数据流，同时通过所述风速传感器和所述热电偶温度传感器分别获得运行风速数据流和环境温度数据流；多通道部署模块，用于根据所述传感器监测网络进行数据处理多通道部署，得到多模态数据处理通道；多模态热流特征生成模块，用于将所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别映射至所述多模态数据处理通道中进行处理，融合生成多模态热流特征信息；热平衡管理模块，用于基于所述生成多模态热流特征信息对所述摩托车热源部件集合进行散热参数分析，确定散热参数控制策略，并依据所述散热参数控制策略对电动摩托车进行热平衡管理。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、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计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了对电动摩托车动力系统进行热源分析，得到摩托车热源部件集合，再依据摩托车热源部件集合，布设传感器监测网络，以此感知获取热源部件温度数据流、运行风速数据流和环境温度数据流；同时根据传感器监测网络进行多通道部署，得到多模态数据处理通道，将所述热源部件温度数据流、运行风速数据流和环境温度数据流分别映射至所多模态数据处理通道中进行处理，融合生成多模态热流特征信息，进而对所述摩托车热源部件集合进行散热参数分析，确定散热参数控制策略对电动摩托车进行热平衡管理的技术方案。进而达到结合多热源分析实现多模态融合热平衡管理，提高散热策略控制适用性和控制精确性，进而提高热管理效率的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请一种电动摩托车多模态融合热管理方法的流程示意图；

图2为本申请一种电动摩托车多模态融合热管理方法中融合生成多模态热流特征信息的流程示意图；

图3为本申请一种电动摩托车多模态融合热管理系统的结构示意图；

图4为本申请示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：动力热源分析模块11，传感器监测网络布设模块12，监测数据流获取模块13，多通道部署模块14，多模态热流特征生成模块15，热平衡管理模块16，总线1110，处理器1120，收发器1130，总线接口1140，存储器1150，操作系统1151，应用程序1152和用户接口1160。

具体实施方式

在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。

上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意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、器件使用或与其结合使用。

本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。

本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。

应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。

也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。

也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。

下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。

如图1所示，本申请提供了一种电动摩托车多模态融合热管理方法，所述方法包括：

步骤S1：获取电动摩托车动力系统，对所述电动摩托车动力系统进行热源分析，得到摩托车热源部件集合；

步骤S2：依据所述摩托车热源部件集合，布设传感器监测网络，所述传感器监测网络包括微型温度传感器、风速传感器以及热电偶温度传感器；

步骤S3：通过所述微型温度传感器感知获取所述摩托车热源部件集合的热源部件温度数据流，同时通过所述风速传感器和所述热电偶温度传感器分别获得运行风速数据流和环境温度数据流；

步骤S4：根据所述传感器监测网络进行数据处理多通道部署，得到多模态数据处理通道；

具体的，为实现电动摩托车多模态融合热管理，首先通过摩托车生产厂商获取电动摩托车动力系统，所述电动摩托车动力系统为待热管理电动摩托车所配备的动力系统，由于动力系统工作，使得电动摩托车产生热量，从而影响摩托车运行性能。再对所述电动摩托车动力系统进行热源分析，即依据电动摩托车动力系统的工作原理，对其热量产生部件进行确定，以此得到摩托车热源部件集合。示例性的，在电动摩托车的动力系统中，通常主要的热源是电机、电池和控制器，电机在运行过程中由于电能转化为机械能，会产生大量的热量；电池在充放电过程中，化学反应也会产生热量；控制器作为电力电子设备，也会因为开关器件的损耗而产生热量。这些热量需要通过有效的散热冷却系统进行散发，以防止过热对车辆的性能和安全性造成影响。

为对电动摩托车产生热量进行精确散热管理，依据所述摩托车热源部件集合，布设传感器监测网络，所述传感器监测网络用于对摩托车工作状态的热量产生情况进行实时监测，其传感器类型包括微型温度传感器，所述微型温度传感器优选热敏电阻温度传感器，具有灵敏度较高、工作温度范围宽、体积小，能够测量其他温度计无法测量的空隙腔体，以及稳定性好、过载能力强的使用优点；风速传感器，可为风速测量仪，用于监测摩托车行驶风速；以及热电偶温度传感器，具有量程大、成本低、响应速度快、耐久性好等优点，可用于测量电动摩托车所处的环境温度。将微型温度传感器布置在各摩托车热源部件上，通过所述微型温度传感器实时感知获取所述摩托车热源部件集合的热源部件温度数据流。同时通过所述风速传感器和所述热电偶温度传感器分别监测获得电动摩托车在行驶中的运行风速数据流和环境温度数据流，为后续摩托车散热提供数据基础。

不同传感器监测采集的数据类型、数据量以及处理要求不同，因此为提高数据处理准确性，根据所述传感器监测网络中的传感器类型进行数据处理多通道部署，得到多模态数据处理通道，所述多模态数据处理通道的通道与传感器监测网络中的传感器类型一一对应，用于特定性处理各类型传感器的监测采集数据，进而提高数据处理效率。

步骤S5：将所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别映射至所述多模态数据处理通道中进行处理，融合生成多模态热流特征信息；

如图2所示，进一步而言，所述融合生成多模态热流特征信息，本申请步骤还包括：

依据数据处理需求对所述多模态数据处理通道进行计算特征分析，获得通道计算处理特征信息，所述通道计算处理特征信息包括任务处理类型、任务处理速率、任务处理精度；

根据所述通道计算处理特征信息，确定通道数据计算任务信息；

基于所述通道数据计算任务信息对所述多模态数据处理通道进行模型配置，获取通道数据处理模型信息；

基于所述通道数据处理模型信息对所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别进行计算，输出热源部件温度特征信息、运行风速特征信息和环境温度特征信息；

将所述热源部件温度特征信息、运行风速特征信息和环境温度特征信息进行特征融合，生成所述多模态热流特征信息。

进一步而言，所述获取通道数据处理模型信息，本申请步骤还包括：

构建热管理特征任务列表，所述热管理特征任务列表包括数据预处理任务和数据热特征处理任务；

通过数据挖掘技术获取电动摩托车热管理数据信息，将所述电动摩托车热管理数据信息按照所述热管理特征任务列表进行分类，得到热管理特征数据样本集合；

对所述热管理特征数据样本集合分别进行训练获得数据热特征处理模型集合，所述数据热特征处理模型集合与所述热管理特征任务列表一一对应；

基于所述通道数据计算任务信息与所述数据热特征处理模型集合进行特征匹配对所述多模态数据处理通道进行模型配置，得到所述通道数据处理模型信息。

进一步而言，所述获得数据热特征处理模型集合，本申请步骤还包括：

获取长短期记忆网络结构；

利用所述长短期记忆网络结构对所述热管理特征数据样本集合分别进行训练，确定模型权重和模型偏置；

通过反向传播算法对所述模型权重和模型偏置进行迭代训练，直至达到预设模型准确率，得到所述数据热特征处理模型集合。

具体的，将所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别映射至所述多模态数据处理通道中进行处理，即按照数据采集传感器类型将监测采集数据映射至其对应数据处理通道进行数据处理。首先依据数据处理需求对所述多模态数据处理通道进行计算特征分析，其中，数据处理需求为传感器数据处理需求，各通道计算处理需求可根据采集数据自行经验设置，以此获得数据处理需求特征，即通道计算处理特征信息，所述通道计算处理特征信息包括任务处理类型，即数据处理目标类型，例如热源部件温升速率计算、风速散热特征计算等；任务处理速率，即数据处理效率；任务处理精度，即数据处理精确度。根据所述通道计算处理特征信息，确定通道数据计算任务信息，所述通道数据计算任务信息与通道计算处理特征信息相对应，包括各数据处理通道的计算任务信息。

为提高数据处理速率，基于所述通道数据计算任务信息对所述多模态数据处理通道进行数据处理模型配置。首先构建热管理特征任务列表，所述热管理特征任务列表为与摩托车热管理相关的数据处理特征，包括数据预处理任务，即传感器数据预处理信息，包括归一化处理、数据清洗等任务；和数据热特征处理任务，即预处理后数据与热管理特征相关的所有任务，包括热源部件温升速率计算、风速散热特征计算、热传递速率计算等。再通过数据挖掘技术采集获取海量的电动摩托车热管理数据信息，所述电动摩托车热管理数据信息为历史热管理数据，包括历史传感器监测采集数据以及按照热管理特征处理后的特征数据。将所述电动摩托车热管理数据信息按照所述热管理特征任务列表进行分类，即按照任务列表里的各热管理特征任务对历史数据进行分类整合，以此得到热管理特征数据样本集合，作为后续热特征处理模型的训练样本数据。

对所述热管理特征数据样本集合分别进行训练，首先获取长短期记忆网络结构作为功能模型训练网络，长短期记忆网络结构是一种循环神经网络，具有更强的泛化能力，在处理时序数据时具有更好的效果。利用所述长短期记忆网络结构对所述热管理特征数据样本集合分别进行训练，确定模型权重和模型偏置，所述模型权重和模型偏置为模型参数，定义了长短期记忆神经网络中各层的连接方式和强度，这些参数在训练过程中不断更新。通过反向传播算法对所述模型权重和模型偏置进行迭代训练，即通过反向传播算法根据损失函数的梯度信息，对模型权重和模型偏置进行迭代更新。在每次训练迭代过程中，模型会根据当前的输入数据和权重、偏置等参数计算出输出结果，然后与真实值进行比较，计算损失函数的值。接着，利用反向传播算法计算梯度信息，更新模型权重矩阵和偏置项等参数，使得损失函数值逐渐减小，从而使得模型的输出结果更加接近真实值，直至达到预设模型准确率，组成得到数据热特征处理模型集合。所述数据热特征处理模型集合中的处理模型与所述热管理特征任务列表一一对应，以用于实现热源部件温升速率分析、风速散热特征分析等应用功能。

基于所述通道数据计算任务信息与所述数据热特征处理模型集合进行特征匹配，确定与计算任务相匹配的处理模型信息，进而依据所匹配的处理模型信息对所述多模态数据处理通道分别进行模型配置，得到与各通道计算任务匹配的通道数据处理模型信息，以用于多模态数据处理通道特定性处理传感器数据，提高数据处理准确性和数据处理效率。基于所述通道数据处理模型信息对所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别进行计算，进而输出热源部件温度特征信息，所述热源部件温度特征信息是与热源部件温度相关的温升速率、热量流动等分析特征信息；运行风速特征信息，是与运行风速相关的风速散热系数等分析特征信息；和环境温度特征信息，是与环境温度相关的热传递速率等分析特征信息。将所述热源部件温度特征信息、运行风速特征信息和环境温度特征信息进行特征融合，生成多模态热流特征信息，所述多模态热流特征信息通过融合多种触感器信息源，提高热管理特征分析全面性、准确性和可靠性，进而提高热平衡管理散热效果。

步骤S6：基于所述生成多模态热流特征信息对所述摩托车热源部件集合进行散热参数分析，确定散热参数控制策略，并依据所述散热参数控制策略对电动摩托车进行热平衡管理。

进一步而言，所述确定散热参数控制策略，本申请步骤还包括：

基于所述生成多模态热流特征信息进行热量传递分析和热量增益分析，得到热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数；

根据所述摩托车热源部件集合，确定热源部件传导效率系数集；

基于所述热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数集以及所述热源部件传导效率系数，确定散热特性目标参数；

基于所述散热特性目标参数对所述摩托车热源部件集合进行热平衡参数分析，确定所述散热参数控制策略。

进一步而言，所述确定散热特性目标参数，本申请步骤还包括：

构建散热特性需求函数；

其中，R为散热特性需求参数，为热量损益系数，/>为热源部件生成量，/>为热源部件传导效率系数，/>为热流路径信息中热源部件距离外部环境的距离；

基于所述散热特性需求函数对所述热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数以及所述热源部件传导效率系数集分别进行计算，输出所述散热特性目标参数。

进一步而言，所述确定所述散热参数控制策略，本申请步骤还包括：

依据摩托车部件工作需求对所述摩托车热源部件集合进行热平衡分析，获取热源部件工作热平衡系数；

基于所述热源部件工作热平衡系数对所述散热特性目标参数进行散热需求计算，确定热源部件散热需求参数；

对所述摩托车热源部件集合分别进行散热冷却系统的执行设备参数提取，得到系统散热冷却设备参数信息；

基于所述系统散热冷却设备参数信息对所述热源部件散热需求参数进行散热控制分析，确定所述散热参数控制策略。

具体的，基于所述生成多模态热流特征信息对所述摩托车热源部件集合进行散热参数分析，首先依据所述生成多模态热流特征信息进行热量传递分析和热量增益分析，得到热流路径信息，所述热流路径信息为热源部件的热量流动路线；热源部件生成量，所述热源部件生成量为各热源部件的当前热量生成量；和热量损益系数，所述热量损益系数为环境温度以及风速外部因素对摩托车散热的加成影响程度，系数越大，表明摩托车热量辅助散热越多，通常环境温度越低、风速越大，摩托车辅助散热越多。再根据所述摩托车热源部件集合的部件构成材料、部件表面积等属性，确定热源部件传导效率系数集，所述热源部件传导效率系数集为各热源部件的热传导速率，系数越大，表明该热源部件的散热速度越快。

基于所述热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数集以及所述热源部件传导效率系数，确定散热特性目标参数，所述定散热特性目标参数为各热源部件的当前散热总量。其具体计算过程为通过数据经验拟合构建散热特性需求函数，其中R为散热特性需求参数，/>为热量损益系数，/>为热源部件生成量，/>为热源部件传导效率系数，/>为热流路径信息中热源部件距离外部环境的距离。基于所述散热特性需求函数对各热源部件的所述热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数以及所述热源部件传导效率系数集分别进行计算，输出散热特性目标参数，以用于衡量热源部件散热量。

基于所述散热特性目标参数对所述摩托车热源部件集合进行热平衡参数分析，车辆的热平衡是指车辆在运行过程中，其各热源部件所产生的热量与散发的热量达到平衡状态，以保证摩托车稳定运行。因此首先依据摩托车部件工作需求对所述摩托车热源部件集合进行热平衡分析，其中，摩托车部件工作需求为各热源部件稳定运行所需的热量散发需求，以此确定热源部件工作热平衡系数，所述热源部件工作热平衡系数为各热源部件的产生待散发热量与散发需求热量的平衡比例需求，以确保摩托车行驶工作效率。再基于所述热源部件工作热平衡系数对所述散热特性目标参数进行散热需求计算，确定热源部件散热需求参数，所述热源部件散热需求参数为各热源部件的散热需求量，需要通过摩托车散热冷却系统进行热平衡的散热量。

热源部件的散热冷却系统包括电池组冷却系统以及电机冷却系统等，因此对所述摩托车热源部件集合分别进行散热冷却系统的执行设备参数提取，即通过摩托车生产厂商对各热源部件的散热冷却系统的具体散热硬件执行设备，如散热器、风扇、冷却液泵等进行性能参数确定，得到系统散热冷却设备参数信息，所述系统散热冷却设备参数信息包括散热设备冷却功率、转速、冷却材料比热等。进而基于所述系统散热冷却设备参数信息对所述热源部件散热需求参数进行散热控制分析，可通过散热成本确定系统散热冷却系统的设备散热优先级顺序，再通过其设备散热冷却参数对散热需求进行工作时长等计算，以此确定散热参数控制策略，所述散热参数控制策略为电动摩托车的具体散热参数方案，包括散热设备启动顺序以及散热设备工作时长等参数。依据所述散热参数控制策略对电动摩托车进行热平衡管理，及时调节摩托车散热参数，确保车辆热平衡和性能稳定。结合多热源分析实现多模态融合热平衡管理，提高散热策略控制适用性和控制精确性，进而提高热管理效率。

综上所述，本申请所提供的一种电动摩托车多模态融合热管理方法及系统具有如下技术效果：

由于采用了对电动摩托车动力系统进行热源分析，得到摩托车热源部件集合，再依据摩托车热源部件集合，布设传感器监测网络，以此感知获取热源部件温度数据流、运行风速数据流和环境温度数据流；同时根据传感器监测网络进行多通道部署，得到多模态数据处理通道，将所述热源部件温度数据流、运行风速数据流和环境温度数据流分别映射至所多模态数据处理通道中进行处理，融合生成多模态热流特征信息，进而对所述摩托车热源部件集合进行散热参数分析，确定散热参数控制策略对电动摩托车进行热平衡管理的技术方案。进而达到结合多热源分析实现多模态融合热平衡管理，提高散热策略控制适用性和控制精确性，进而提高热管理效率的技术效果。

基于与前述实施例中一种电动摩托车多模态融合热管理方法同样发明构思，本发明还提供了一种电动摩托车多模态融合热管理系统，如图3所示，所述系统包括：

动力热源分析模块11，用于获取电动摩托车动力系统，对所述电动摩托车动力系统进行热源分析，得到摩托车热源部件集合；

传感器监测网络布设模块12，用于依据所述摩托车热源部件集合，布设传感器监测网络，所述传感器监测网络包括微型温度传感器、风速传感器以及热电偶温度传感器；

监测数据流获取模块13，用于通过所述微型温度传感器感知获取所述摩托车热源部件集合的热源部件温度数据流，同时通过所述风速传感器和所述热电偶温度传感器分别获得运行风速数据流和环境温度数据流；

多通道部署模块14，用于根据所述传感器监测网络进行数据处理多通道部署，得到多模态数据处理通道；

多模态热流特征生成模块15，用于将所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别映射至所述多模态数据处理通道中进行处理，融合生成多模态热流特征信息；

热平衡管理模块16，用于基于所述生成多模态热流特征信息对所述摩托车热源部件集合进行散热参数分析，确定散热参数控制策略，并依据所述散热参数控制策略对电动摩托车进行热平衡管理。

进一步的，所述系统还包括：

计算特征分析单元，用于依据数据处理需求对所述多模态数据处理通道进行计算特征分析，获得通道计算处理特征信息，所述通道计算处理特征信息包括任务处理类型、任务处理速率、任务处理精度；

通道数据计算任务确定单元，用于根据所述通道计算处理特征信息，确定通道数据计算任务信息；

通道数据处理模型获取单元，用于基于所述通道数据计算任务信息对所述多模态数据处理通道进行模型配置，获取通道数据处理模型信息；

数据流特征计算单元，用于基于所述通道数据处理模型信息对所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别进行计算，输出热源部件温度特征信息、运行风速特征信息和环境温度特征信息；

特征融合单元，用于将所述热源部件温度特征信息、运行风速特征信息和环境温度特征信息进行特征融合，生成所述多模态热流特征信息。

进一步的，所述系统还包括：

特征任务列表构建单元，用于构建热管理特征任务列表，所述热管理特征任务列表包括数据预处理任务和数据热特征处理任务；

数据样本获得单元，用于通过数据挖掘技术获取电动摩托车热管理数据信息，将所述电动摩托车热管理数据信息按照所述热管理特征任务列表进行分类，得到热管理特征数据样本集合；

热特征处理模型集合获得单元，用于对所述热管理特征数据样本集合分别进行训练获得数据热特征处理模型集合，所述数据热特征处理模型集合与所述热管理特征任务列表一一对应；

通道模型配置单元，用于基于所述通道数据计算任务信息与所述数据热特征处理模型集合进行特征匹配对所述多模态数据处理通道进行模型配置，得到所述通道数据处理模型信息。

进一步的，所述系统还包括：

网络结构获取单元，用于获取长短期记忆网络结构；

模型参数确定单元，用于利用所述长短期记忆网络结构对所述热管理特征数据样本集合分别进行训练，确定模型权重和模型偏置；

模型迭代训练单元，用于通过反向传播算法对所述模型权重和模型偏置进行迭代训练，直至达到预设模型准确率，得到所述数据热特征处理模型集合。

进一步的，所述系统还包括：

热量传递增益分析单元，用于基于所述生成多模态热流特征信息进行热量传递分析和热量增益分析，得到热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数；

传导效率系数集确定单元，用于根据所述摩托车热源部件集合，确定热源部件传导效率系数集；

散热特性目标参数确定单元，用于基于所述热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数集以及所述热源部件传导效率系数，确定散热特性目标参数；

热平衡参数分析单元，用于基于所述散热特性目标参数对所述摩托车热源部件集合进行热平衡参数分析，确定所述散热参数控制策略。

进一步的，所述系统还包括：

散热特性需求函数构建单元，用于构建散热特性需求函数，其中，R为散热特性需求参数，/>为热量损益系数，/>为热源部件生成量，/>为热源部件传导效率系数，/>为热流路径信息中热源部件距离外部环境的距离；

散热特性目标参数输出单元，用于基于所述散热特性需求函数对所述热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数以及所述热源部件传导效率系数集分别进行计算，输出所述散热特性目标参数。

进一步的，所述系统还包括：

热平衡分析单元，用于依据摩托车部件工作需求对所述摩托车热源部件集合进行热平衡分析，获取热源部件工作热平衡系数；

散热需求计算单元，用于基于所述热源部件工作热平衡系数对所述散热特性目标参数进行散热需求计算，确定热源部件散热需求参数；

设备参数提取单元，用于对所述摩托车热源部件集合分别进行散热冷却系统的执行设备参数提取，得到系统散热冷却设备参数信息；

散热控制分析单元，用于基于所述系统散热冷却设备参数信息对所述热源部件散热需求参数进行散热控制分析，确定所述散热参数控制策略。

前述图1实施例一中的一种电动摩托车多模态融合热管理方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种电动摩托车多模态融合热管理系统，通过前述对一种电动摩托车多模态融合热管理方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种电动摩托车多模态融合热管理系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

此外，本申请还提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

示例性电子设备

具体的，参见图4所示，本申请还提供了一种电子设备，该电子设备包括总线1110、处理器1120、收发器1130、总线接口1140、存储器1150和用户接口1160。

在本申请中，该电子设备还包括：存储在存储器1150上并可在处理器1120上运行的计算机程序，计算机程序被处理器1120执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程。

收发器1130，用于在处理器1120的控制下接收和发送数据。

本申请中，总线架构（用总线1110来代表），总线1110可以包括任意数量互联的总线和桥，总线1110将包括由处理器1120代表的一个或多个处理器与存储器1150代表的存储器的各种电路连接在一起。

总线1110表示若干类型的总线结构中的任何一种总线结构中的一个或多个，包括存储器总线和存储器控制器、外围总线、加速图形端口、处理器或使用各种总线体系结构中的任意总线结构的局域总线。作为示例而非限制，这样的体系结构包括：工业标准体系结构总线、微通道体系结构总线、扩展总线、视频电子标准协会、外围部件互连总线。

处理器1120可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中硬件的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。上述的处理器包括：通用处理器、中央处理器、网络处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列、复杂可编程逻辑器件、可编程逻辑阵列、微控制单元或其他可编程逻辑器件、分立门、晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或执行本申请中公开的各方法、步骤和逻辑框图。例如，处理器可以是单核处理器或多核处理器，处理器可以集成于单颗芯片或位于多颗不同的芯片。

处理器1120可以是微处理器或任何常规的处理器。结合本申请所公开的方法步骤可以直接由硬件译码处理器执行完成，或者由译码处理器中的硬件和软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存取存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、寄存器等本领域公知的可读存储介质中。所述可读存储介质位于存储器中，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

总线1110还可以将，例如外围设备、稳压器或功率管理电路等各种其他电路连接在一起，总线接口1140在总线1110和收发器1130之间提供接口，这些都是本领域所公知的。因此，本申请不再对其进行进一步描述。

收发器1130可以是一个元件，也可以是多个元件，例如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。例如：收发器1130从其他设备接收外部数据，收发器1130用于将处理器1120处理后的数据发送给其他设备。取决于计算机装置的性质，还可以提供用户接口1160，例如：触摸屏、物理键盘、显示器、鼠标、扬声器、麦克风、轨迹球、操纵杆、触控笔。

应理解，在本申请中，存储器1150可进一步包括相对于处理器1120远程设置的存储器，这些远程设置的存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的一个或多个部分可以是自组织网络、内联网、外联网、虚拟专用网、局域网、无线局域网、广域网、无线广域网、城域网、互联网、公共交换电话网、普通老式电话业务网、蜂窝电话网、无线网络、无线保真网络以和两个或更多个上述网络的组合。例如，蜂窝电话网和无线网络可以是全球移动通信装置、码分多址装置、全球微波互联接入装置、通用分组无线业务装置、宽带码分多址装置、长期演进装置、LTE频分双工装置、LTE时分双工装置、先进长期演进装置、通用移动通信装置、增强移动宽带装置、海量机器类通信装置、超可靠低时延通信装置等。

应理解，本申请中的存储器1150可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性存储器和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器包括：只读存储器、可编程只读存储器、可擦除可编程只读存储器、电可擦除可编程只读存储器，或闪存。

易失性存储器包括：随机存取存储器，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如：静态随机存取存储器、动态随机存取存储器、同步动态随机存取存储器、双倍数据速率同步动态随机存取存储器、增强型同步动态随机存取存储器、同步连接动态随机存取存储器和直接内存总线随机存取存储器。本申请描述的电子设备的存储器1150包括但不限于上述和任意其他适合类型的存储器。

在本申请中，存储器1150存储了操作系统1151和应用程序1152的如下元素：可执行模块、数据结构，或者其子集，或者其扩展集。

具体而言，操作系统1151包含各种装置程序，例如：框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务和处理基于硬件的任务。应用程序1152包含各种应用程序，例如：媒体播放器、浏览器，用于实现各种应用业务。实现本申请方法的程序可以包含在应用程序1152中。应用程序1152包括：小程序、对象、组件、逻辑、数据结构和其他执行特定任务或实现特定抽象数据类型的计算机装置可执行指令。

此外，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请披露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种电动摩托车多模态融合热管理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取电动摩托车动力系统，对所述电动摩托车动力系统进行热源分析，得到摩托车热源部件集合；

依据所述摩托车热源部件集合，布设传感器监测网络，所述传感器监测网络包括微型温度传感器、风速传感器以及热电偶温度传感器；

通过所述微型温度传感器感知获取所述摩托车热源部件集合的热源部件温度数据流，同时通过所述风速传感器和所述热电偶温度传感器分别获得运行风速数据流和环境温度数据流；

根据所述传感器监测网络进行数据处理多通道部署，得到多模态数据处理通道；

将所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别映射至所述多模态数据处理通道中进行处理，融合生成多模态热流特征信息；

基于所述生成多模态热流特征信息对所述摩托车热源部件集合进行散热参数分析，确定散热参数控制策略，并依据所述散热参数控制策略对电动摩托车进行热平衡管理；

其中，所述融合生成多模态热流特征信息，包括：

依据数据处理需求对所述多模态数据处理通道进行计算特征分析，获得通道计算处理特征信息，所述通道计算处理特征信息包括任务处理类型、任务处理速率、任务处理精度；

根据所述通道计算处理特征信息，确定通道数据计算任务信息；

基于所述通道数据计算任务信息对所述多模态数据处理通道进行模型配置，获取通道数据处理模型信息；

基于所述通道数据处理模型信息对所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别进行计算，输出热源部件温度特征信息、运行风速特征信息和环境温度特征信息；

将所述热源部件温度特征信息、运行风速特征信息和环境温度特征信息进行特征融合，生成所述多模态热流特征信息；

其中，所述确定散热参数控制策略，包括：

基于所述生成多模态热流特征信息进行热量传递分析和热量增益分析，得到热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数；

根据所述摩托车热源部件集合，确定热源部件传导效率系数集；

基于所述热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数集以及所述热源部件传导效率系数集，确定散热特性目标参数；

基于所述散热特性目标参数对所述摩托车热源部件集合进行热平衡参数分析，确定所述散热参数控制策略；

其中，所述确定散热特性目标参数，包括：

构建散热特性需求函数

其中，R为散热特性需求参数，α为热量损益系数，Q为热源部件生成量，k为热源部件传导效率系数，d为热流路径信息中热源部件距离外部环境的距离；

基于所述散热特性需求函数对所述热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数以及所述热源部件传导效率系数集分别进行计算，输出所述散热特性目标参数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取通道数据处理模型信息，包括：

构建热管理特征任务列表，所述热管理特征任务列表包括数据预处理任务和数据热特征处理任务；

通过数据挖掘技术获取电动摩托车热管理数据信息，将所述电动摩托车热管理数据信息按照所述热管理特征任务列表进行分类，得到热管理特征数据样本集合；

对所述热管理特征数据样本集合分别进行训练获得数据热特征处理模型集合，所述数据热特征处理模型集合与所述热管理特征任务列表一一对应；

基于所述通道数据计算任务信息与所述数据热特征处理模型集合进行特征匹配对所述多模态数据处理通道进行模型配置，得到所述通道数据处理模型信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得数据热特征处理模型集合，包括：

获取长短期记忆网络结构；

利用所述长短期记忆网络结构对所述热管理特征数据样本集合分别进行训练，确定模型权重和模型偏置；

通过反向传播算法对所述模型权重和模型偏置进行迭代训练，直至达到预设模型准确率，得到所述数据热特征处理模型集合。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述散热参数控制策略，包括：

依据摩托车部件工作需求对所述摩托车热源部件集合进行热平衡分析，获取热源部件工作热平衡系数；

基于所述热源部件工作热平衡系数对所述散热特性目标参数进行散热需求计算，确定热源部件散热需求参数；

对所述摩托车热源部件集合分别进行散热冷却系统的执行设备参数提取，得到系统散热冷却设备参数信息；

基于所述系统散热冷却设备参数信息对所述热源部件散热需求参数进行散热控制分析，确定所述散热参数控制策略。

5.一种电动摩托车多模态融合热管理系统，其特征在于，所述系统包括：

动力热源分析模块，用于获取电动摩托车动力系统，对所述电动摩托车动力系统进行热源分析，得到摩托车热源部件集合；

传感器监测网络布设模块，用于依据所述摩托车热源部件集合，布设传感器监测网络，所述传感器监测网络包括微型温度传感器、风速传感器以及热电偶温度传感器；

监测数据流获取模块，用于通过所述微型温度传感器感知获取所述摩托车热源部件集合的热源部件温度数据流，同时通过所述风速传感器和所述热电偶温度传感器分别获得运行风速数据流和环境温度数据流；

多通道部署模块，用于根据所述传感器监测网络进行数据处理多通道部署，得到多模态数据处理通道；

多模态热流特征生成模块，用于将所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别映射至所述多模态数据处理通道中进行处理，融合生成多模态热流特征信息；

热平衡管理模块，用于基于所述生成多模态热流特征信息对所述摩托车热源部件集合进行散热参数分析，确定散热参数控制策略，并依据所述散热参数控制策略对电动摩托车进行热平衡管理；

计算特征分析单元，用于依据数据处理需求对所述多模态数据处理通道进行计算特征分析，获得通道计算处理特征信息，所述通道计算处理特征信息包括任务处理类型、任务处理速率、任务处理精度；

通道数据计算任务确定单元，用于根据所述通道计算处理特征信息，确定通道数据计算任务信息；

通道数据处理模型获取单元，用于基于所述通道数据计算任务信息对所述多模态数据处理通道进行模型配置，获取通道数据处理模型信息；

数据流特征计算单元，用于基于所述通道数据处理模型信息对所述热源部件温度数据流、所述运行风速数据流和环境温度数据流分别进行计算，输出热源部件温度特征信息、运行风速特征信息和环境温度特征信息；

特征融合单元，用于将所述热源部件温度特征信息、运行风速特征信息和环境温度特征信息进行特征融合，生成所述多模态热流特征信息；

热量传递增益分析单元，用于基于所述生成多模态热流特征信息进行热量传递分析和热量增益分析，得到热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数；

传导效率系数集确定单元，用于根据所述摩托车热源部件集合，确定热源部件传导效率系数集；

散热特性目标参数确定单元，用于基于所述热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数集以及所述热源部件传导效率系数集，确定散热特性目标参数；

热平衡参数分析单元，用于基于所述散热特性目标参数对所述摩托车热源部件集合进行热平衡参数分析，确定所述散热参数控制策略；

散热特性需求函数构建单元，用于构建散热特性需求函数 其中，R为散热特性需求参数，α为热量损益系数，Q为热源部件生成量，k为热源部件传导效率系数，d为热流路径信息中热源部件距离外部环境的距离；

散热特性目标参数输出单元，用于基于所述散热特性需求函数对所述热流路径信息、热源部件生成量和热量损益系数以及所述热源部件传导效率系数集分别进行计算，输出所述散热特性目标参数。

6.一种电子设备，包括总线、收发器、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计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的一种电动摩托车多模态融合热管理方法中的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的一种电动摩托车多模态融合热管理方法中的步骤。