CN117723307A - 老化检测方法、老化检测装置和计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于电驱动系统的老化检测方法、老化检测装置和计算机可读存储介质，其中，该电驱动系统包括电机、电机控制装置以及用于所述电机和电机控制装置的冷却机构，其中，该方法包括如下步骤：S100：基于车辆状态参数，判断车辆是否处于预设工况中；S200：响应于车辆处于预设工况中，基于冷却机构在预设时间内的监测数据判断电驱动系统的整体老化程度，所述监测数据包括冷却介质在电机控制装置处的入口温度和出口温度、冷却介质在电机处的入口温度和出口温度以及冷却介质流量；以及S300：响应于所述整体老化程度达到预设老化等级，根据老化根因定位模型确定老化类型，所述老化类型表征所述老化关于电机和电机控制装置的各子部件的位置信息。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于电驱动系统的老化检测方法以及用于执行该方法的老化检测装置和计算机可读存储介质。
背景技术
电驱动系统是用于实现高压电能向机械能转换的驱动控制以及机械能向高压电能转换的回馈控制的主要部件。在其运行过程中，电驱动系统内关键部件（如功率模块、母排、电容、轴齿等）会承载高电压、交变的高电流、高转速、高扭矩或高热量等负荷，这是新能源车很容易产生疲劳失效的薄弱环节。
当前阶段，对电驱动系统关键部件的异常状态或老化的诊断要么是缺失的，要么是间接通过扭矩监控或温度传感器、电流传感器、旋转变压器等传感器值进行异常诊断，这样导致的结果是，车辆在故障停车前缺少足够的降级运行时间，车辆驾驶员缺少足够的预警时间对车辆进行紧急避险操作。如果车辆在高速行驶过程中发生故障，动力突然丢失或者动力非预期增加，都是极其危险的事情。另一方面，若故障发生后才被诊断到，往往破坏程度比较大，维修成本也比较高。
如果能对部件健康状态或异常精确检测，在部件健康度低于一定值或检测到部件异常时，提前进行预警或者维护，有利于提升产品在全生命周期的可靠性。
目前针对电驱动系统的故障检测存在有如下的检测方式，即通过检测整个电驱动系统、尤其配属于其的冷却系统是否存在过温现象，若检测结果为肯定的，则判定电驱动系统存在故障。一方面，借助这种故障检测方法无法确定故障在电驱动系统中的具体位置，另一方面，单独的部件故障对于冷却系统整体温升的影响是相对不显著的并且由此无法实现较佳的故障检测效果。
发明内容
根据不同的方面，本发明的目的在于提供一种改善的用于电驱动系统老化检测方法以及老化检测装置和计算机可读存储介质，其中，该检测方法可以较少的耗费实现对其老化位置的定位。
此外，本发明还旨在解决或者缓解现有技术中存在的其它技术问题。
本发明通过提供一种老化检测方法来解决上述问题，具体而言，该电驱动系统包括电机、电机控制装置以及用于所述电机和电机控制装置的冷却机构，其包括如下步骤：
S100：基于车辆状态参数，判断车辆是否处于预设工况中；
S200：响应于车辆处于所述预设工况中，基于冷却机构在预设时间内的监测数据判断所述电驱动系统的整体老化程度，所述监测数据包括冷却介质在电机控制装置处的入口温度和出口温度、冷却介质在电机处的入口温度和出口温度以及冷却介质流量；以及
S300：响应于所述整体老化程度达到预设老化等级，根据老化根因定位模型确定老化类型，所述老化类型表征所述老化关于电机和电机控制装置的各子部件的位置信息。
根据本发明的一方面所提出的老化检测方法，在步骤S100中，根据预先以多组包括所述车辆状态参数和相应标签的训练数据进行训练的KNN聚类模型，判断车辆是否处于所述预设工况中，其中，所述车辆状态参数包括电机输出扭矩值、电机转速值、电流值、电压值、冷却介质流量中的至少一个；所述标签表征预设工况类型。
根据本发明的一方面所提出的老化检测方法，步骤S200包括如下子步骤：
S210：获取冷却机构在预设时间内的监测数据并将所述监测数据输入到训练后的初步诊断模型中，所述训练后的初步诊断模型根据多元统计分析方法基于在所述预设工况下的健康历史数据进行构建；
S220：根据所述训练后的初步诊断模型，获取所述监测数据的偏离统计值并且将其与预设阈值进行比较；以及
S230：响应于所述偏离统计值超出所述预设阈值，判定所述电驱动系统的整体老化程度。
根据本发明的一方面所提出的老化检测方法，步骤S300包括如下子步骤：
S310：响应于所述电驱动系统的整体老化程度达到预设老化等级，获取所述各子部件在预设时间内的监测温度参数和/或所述冷却机构在各子部件处的监测冷却温度参数；所述监测冷却温度参数为所述冷却介质分别在所述各子部件处的入口温度和出口温度；以及
S320：借助所述老化根因模型，基于所述监测温度参数和/或监测冷却温度参数来确定老化类型，其中，所述老化根因模型根据多元统计分析方法基于多组包含健康监测温度参数和/或健康监测冷却温度参数的训练数据进行构建。
根据本发明的一方面所提出的老化检测方法，在子步骤S310中，基于容纳在冷却机构中的冷却介质的热阻、各子部件的热阻和各子部件的监测温度参数，获取所述冷却机构在各子部件处的监测冷却温度参数。
根据本发明的一方面所提出的老化检测方法，子步骤S320包括如下步骤：
S321：根据所述老化根因模型，获取所述监测温度参数和/或监测冷却温度参数的监测贡献率以及所述监测贡献率与理论贡献率的偏差，其中，所述理论贡献率基于在预设工况下的相应的健康监测温度参数和/或健康监测冷却温度参数来获取；以及
S322：获取所述监测贡献率与理论贡献率的偏差的最大值，并且将所述最大值所配属的子部件确定为所述老化的位置信息。
根据本发明的一方面所提出的老化检测方法，配属于所述电机控制装置的子部件包括母排、电容、功率模块、车载充电机、转换器、高压分线盒；配属于所述电机的子部件包括电机定子。
根据本发明的另一方面，提供一种用于电驱动系统的老化检测装置，所述电驱动系统包括电机、电机控制装置以及用于所述电机和电机控制装置的冷却机构，其包括：
存储器；
处理器；
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，所述计算机程序的运行使得上面所阐述的老化检测方法被执行，所述老化检测方法包括如下步骤：
S100：基于车辆状态参数，判断车辆是否处于预设工况中；
S200：响应于车辆处于所述预设工况中，基于冷却机构在预设时间内的监测数据判断所述电驱动系统的整体老化程度，所述监测数据包括冷却介质在电机控制装置处的入口温度和出口温度、冷却介质在电机处的入口温度和出口温度以及冷却介质流量；以及
S300：响应于所述整体老化程度达到预设老化等级，根据老化根因定位模型确定老化类型，所述老化类型表征所述老化关于电机和电机控制装置的各子部件的位置信息。
根据本发明的另一方面所提出的老化检测装置，在执行步骤S100时，根据预先以多组包括所述车辆状态参数和相应标签的训练数据进行训练的KNN聚类模型，判断车辆是否处于所述预设工况中，其中，所述车辆状态参数包括电机输出扭矩值、电机转速值、电流值、电压值、冷却介质流量中的至少一个；所述标签表征预设工况类型。
根据本发明的另一方面所提出的老化检测装置，在执行步骤S200时如下子步骤被执行：
S210：获取冷却机构在预设时间内的监测数据并将所述监测数据输入到训练后的初步诊断模型中，所述训练后的初步诊断模型根据多元统计分析方法基于在所述预设工况下的健康历史数据进行构建；
S220：根据所述训练后的初步诊断模型，获取所述监测数据的偏离统计值并且将其与预设阈值进行比较；以及
S230：响应于所述偏离统计值超出所述预设阈值，判定所述电驱动系统的整体老化程度。
根据本发明的另一方面所提出的老化检测装置，在执行步骤S300时，如下子步骤被执行：
S310：响应于所述电驱动系统的整体老化程度达到预设老化等级，获取所述各子部件在预设时间内的监测温度参数和/或所述冷却机构在各子部件处的监测冷却温度参数；所述监测冷却温度参数为所述冷却介质分别在所述各子部件处的入口温度和出口温度；以及
S320：借助所述老化根因模型，基于所述监测温度参数和/或监测冷却温度参数来确定老化类型，其中，所述老化根因模型根据多元统计分析方法基于多组包含健康监测温度参数和/或健康监测冷却温度参数的训练数据进行构建。
根据本发明的另一方面所提出的老化检测装置，在执行子步骤S310时，基于容纳在冷却机构中的冷却介质的热阻、各子部件的热阻和各子部件的监测温度参数，获取所述冷却机构在各子部件处的监测冷却温度参数。
根据本发明的另一方面所提出的老化检测装置，在执行子步骤S320时，使得如下步骤被执行：
S321：根据所述老化根因模型，获取所述监测温度参数和/或监测冷却温度参数的监测贡献率以及所述监测贡献率与理论贡献率的偏差，其中，所述理论贡献率基于在预设工况下的相应的健康监测温度参数和/或健康监测冷却温度参数来获取；以及
S322：获取所述监测贡献率与理论贡献率的偏差的最大值，并且将所述最大值所配属的子部件确定为所述老化的位置信息。
根据本发明的另一方面所提出的老化检测装置，配属于所述电机控制装置的子部件包括母排、电容、功率模块、车载充电机、转换器、高压分线盒；配属于所述电机的子部件包括电机定子。
根据本发明的再一方面提供一种计算机可读存储介质，在其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现这样的用于电驱动系统的老化检测方法。
通过在确定的预设工况下将粗略的初步诊断与具体的老化根因定位相结合，根据本发明的老化检测方法能够以较少的计算量且较准确地识别出电驱动系统的老化部件。
附图说明
参考附图，本发明的上述以及其它的特征将变得显而易见，其中，
图1以框图示出了常见的电驱动系统的结构；
图2示意性地示出了根据本发明的老化检测方法的主要步骤；
图3示意性地示出了根据本发明的老化检测方法的工况判断步骤的主要子步骤；
图4示意性地示出了根据本发明的老化检测方法的初步诊断步骤的主要子步骤；
图5示意性地示出了根据本发明的老化检测方法的老化根因判断步骤的子步骤；
图6示意性地示出了源于图4的老化根因判断步骤的相关子步骤；
图7示意性地示出了根据本发明的老化检测装置。
具体实施方式
容易理解，根据本发明的技术方案，在不变更本发明实质精神下，本领域的一般技术人员可以提出可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限定或限制。
在本说明书中提到或者可能提到的上、下、左、右、前、后、正面、背面、顶部、底部等方位用语是相对于各附图中所示的构造进行定义的，它们是相对的概念，因此有可能会根据其所处不同位置、不同使用状态而进行相应地变化。所以，也不应当将这些或者其他的方位用语解释为限制性用语。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等或类似表述仅用于描述与区分目的，而不能理解为指示或暗示相应的构件的相对重要性。
首先，对新能源车辆的电驱动系统的结构进行简单说明。参考图1，其示出了常见的电驱动系统100的实施方式，该电驱动系统整体上具有电机110、电机控制装置120、齿轮箱130以及配属于其的冷却机构。电机控制装置包含通常意义上的电机控制器和附加控制元件，其中，电机控制器包括母排/电容121、功率模块122；附加控制元件涉及到车载充电机123、转换器124（例如DC/DC转换器）、高压分线盒125。所列举的附加控制元件可集成地布置在电机控制器的壳体内，如在图1中所示出的那样；或所列举的附加控制元件能够布置在电机控制器（在这种情况下相应于电机控制装置）的壳体外，也就是说，与电机控制器分离地进行布置。一般地，电机控制装置120内的各子部件以串联地方式进行布置，使得冷却机构的冷却介质依次流经所述各子部件。
在此，容纳在冷却机构中的冷却介质能够涉及到冷却液（例如水、油）、风冷或自然冷却。为了层次清楚起见，在附图中仅仅以带箭头的直线示出冷却介质的走向或各子部件的示例性的冷却顺序，其可延伸地理解为冷却机构。例如，对于包含母排/电容121和功率模块122的电机控制器来说，其冷却机构可实施为冷却板，在所述冷却板上布置有容纳冷却介质的冷却管道。用于电机控制装置120和电机110的冷却机构能够相同地进行构造，例如这两者的冷却管道连通或涉及相同的冷却介质；然而还可行的是，这两者的冷却机构是相对独立的或这两者涉及不同的冷却介质，例如其中一个涉及到水冷，而另一个涉及到油冷。
在另一未示出的可行的实施例中，沿冷却管道的走向，还能够设有热交换器，对此不再赘述。
应该说明的是，对于电驱动系统的组成部件、尤其电机控制装置的各子部件的布置方式并不局限于附图中所表示的示例，其能够根据可用的车辆空间以任意的顺序进行布置。此外，齿轮箱的老化或故障主要体现在齿部或轴承的机械磨损，其老化检测过程能够参考根据本公开的方法来实施或这还能够以其它的方式来执行。
对于上述类型的电驱动系统，根据本发明的老化检测方法如图2所示出的那样主要包括如下步骤：
S100（即工况判断步骤）：基于车辆状态参数，判断车辆是否处于预设工况中；
S200（即初步诊断步骤）：响应于车辆处于所述预设工况中，基于冷却机构在预设时间内的监测数据判断所述电驱动系统的整体老化程度，所述监测数据包括冷却介质在电机控制装置处的入口温度和出口温度、冷却介质在电机处的入口温度和出口温度以及冷却介质流量；以及
S300（即老化根因定位步骤）：响应于所述整体老化程度达到预设老化等级，根据老化根因定位模型确定老化类型，所述老化类型表征所述老化关于电机和电机控制装置的各子部件的位置信息。
需要说明的是，上文提到的（以及下面还要提到的）步骤名称仅仅用于步骤之间的区分和便于步骤的引用，并不代表步骤之间的顺序关系，包括附图的流程图也仅仅是执行本方法的示例。在没有明显冲突的情况下，步骤之间可以用各种顺序或者同时执行。
在工况判断步骤S100中，仅仅当车辆处于预设工况时，才对电驱动系统进行老化检测。考虑到车辆的不同行驶工况会引起在电驱动系统、尤其配属于其的冷却机构的温升方面的差异，其中，各行驶工况的差异可表现在电机扭矩、电机转速值、电流值、电压值以及冷却条件、例如冷却介质流量方面的差异，通过这种有目的地触发老化检测的方式能够将非电驱动系统本身问题所引起的干扰因素消除并且由此提高老化检测的准确性。
此外，当初步诊断步骤判定电驱动系统达到一定的老化等级，即该整体老化程度达到预设老化等级时，才触发对各子部件的老化检测，这相比于实时对所有子部件进行老化检测的方式能够在一定程度上降低车辆控制器的计算负荷。另一方面，通过初步诊断步骤与老化根因定位步骤的结合能够以较少的计算量实现对电驱动系统的全面的老化诊断。
可选地，基于KNN聚类模型来实现工况判断步骤，具体地，在车辆行驶过程中，将相应的车辆状态参数输入到训练后的KNN聚类模型中并且借助其直接判定出车辆是否处于预设工况中。该训练后的KNN聚类模型预先以多组包括相关车辆状态参数和相应标签的训练数据进行训练。该车辆状态参数从如下组中进行选择，其包括：电机输出扭矩值、电机转速值、电流值、电压值、冷却介质流量，标签用于标记预设工况的类型。
参考图3，其示出了工况判断步骤S100的模型构建过程的具体流程。具体地，其包括如下子步骤：
子步骤S110：确定可用于表征不同工况的车辆状态参数；
子步骤S120：采集全工况下的车辆状态参数；
子步骤S130：确定可用于电驱动系统的老化检测的预设工况并给所述预设工况配属有相应的标签；
子步骤S140：基于所采集的车辆状态参数和相应的标签构建KNN聚类模型。
在此，在子步骤S110中，示例性地选择电机扭矩值、电流值、电压值（例如，由电机控制器测量到的直流母线电压值）、电机转速、冷却介质流量中的一个或多个来区分工况，其中，这些参数可直接从CAN线中读取或调用。
在子步骤S130中，确定全工况中可用于老化检测的一个或多个典型工况作为预设工况，其可涉及常用城市工况（例如，电机转速为4800 r/min，电机扭矩值为100 Nm）、常用高速工况（例如，电机转速为7500 r/min，电机扭矩值为50 Nm）、常用高速滑行工况（例如，电机转速为7500 r/min，电机扭矩值为0 Nm）。在设有n个预设工况的情况下，给相应于这n个预设工况的数据配属相应的标签1至n，并且给不符和这些预设工况的数据配属标签（n+1），该过程还能够被称为打标。
在车辆行驶过程中，例如从CAN线中直接采集的相关车辆参数传输到经上述子步骤训练后的KNN聚类模型中，并且基于此判断出车辆是否处于预设工况中。若判断结果是肯定的，则进行初步老化诊断和后续的具体的老化类型确定。
根据本发明的老化检测方法的初步诊断步骤例如可基于多元统计分析模型来实现，其中，其能够涉及但不限于主元分析模型和独立成分模型，在下文中，以主元分析模型（简称为PCA模型）来进行阐述。具体地，该初步诊断步骤如图4所示出的那样包括如下子步骤：
S210：获取冷却机构在预设时间内的监测数据并将其输入到训练后的初步诊断模型中，所述训练后的初步诊断模型根据多元分析方法基于在所述预设工况下的健康历史数据进行构建；
S220：根据训练后的初步诊断模型，获取监测数据的偏离统计值并且将其与预设阈值进行比较；以及
S230：响应于所述偏离统计值超出所述预设阈值，判定电驱动系统的整体老化程度。
在构建基于PCA模型的初步诊断模型时，首先获取新车或未发生老化的电驱动系统的相应的健康历史数据，所述健康历史数据所包含的参数与在老化检测过程中所采集的监测数据的种类相同。例如，健康历史数据和相应的检测数据能够涉及但不限于在健康状态下（即在电驱动系统未发生老化的情况下）冷却机构的冷却介质在电机控制装置的入口温度和出口温度、该冷却介质在电机的入口温度和出口温度以及冷却介质的流量，其中，这些温度的位置信息在图1中以棱形符号进行标记，并且该冷却介质温度、流量可从用于操控冷却介质的泵的控制器中调用。若电机控制器和附加控制元件未集成地进行布置，则该监测数据和健康历史数据可涉及到冷却介质分别在作为整体的电机控制器、附加控制元件以及电机处的入口温度和出口温度。
下面以车辆行驶在第一预设工况为例来较详细地阐述该初步诊断过程。
在构建初步诊断模型时，首先，使健康状态下的车辆（或新车）在第一预设工况下运行预设时间并且采集在该预设时间内的相关的监测数据作为健康历史数据；其次，对所获取的健康历史数据进行数据衍生，并且基于所衍生的和直接采集的健康历史数据构建PCA模型。在构建PCA模型之后，需要对所述健康历史数据进行统计学上的判定，即获取其偏离统计值并且设定与其相应的预设阈值。在此，该偏离统计值可涉及T2统计值，其通过计算主元的得分向量在空间中的马氏距离所获得。当然，该偏离统计值还可涉及Q统计量，对此不再赘述。
若判定出车辆以预设工况行驶了预设时间，则调用在该预设时间内的监测数据并且借助PCA模型基于这些监测数据获取上述已经限定的偏离统计值（为清楚起见，其被称为实际偏离统计值）。若所述实际偏离统计值超出了预设阈值，则判定电驱动系统达到了一定的老化等级并且激活随后的老化根因判断步骤。对于输入到模型中的数据来说，还可行的是，对所述监测数据进行数据衍生，并且与原始监测数据一起输入到PCA模型中。在此，一方面可行的是，基于PCA模型仅仅判断出该电驱动系统作为整体的整体老化程度；另一方面也可行的是，基于该PCA模型直接判断出电驱动系统的某个组件、例如电机控制器或电机的整体老化程度，这两种方案可通过改变模型计算方式来实现。
若电驱动系统的各子部件未发生老化，则在行驶工况既定的情况下各子部件的温升和冷却介质在各子部件的温升均具有确定的变化趋势。基于此，上述老化根因判断步骤能够根据训练后模型基于相关的温度参数来实现。在一可选的实施例中，老化根因判断步骤能够同样基于多元分析方法来实现。具体地，如图5所示出的那样，该老化根因判断步骤S300包括如下子步骤：
S310：响应于电驱动系统的整体老化程度达到预设老化等级，获取各子部件在预设时间内的监测温度参数和/或冷却机构在各子部件处的监测冷却温度参数；所述监测冷却温度参数为所述冷却介质分别在所述各子部件处的入口温度和出口温度；以及
S320：借助老化根因模型，基于所述监测温度参数和/或监测冷却温度参数来确定老化类型，其中，所述老化根因模型根据多元分析方法基于多组包含健康监测温度参数和/或健康监测冷却温度参数的训练数据进行构建。
在此，“老化类型”这一概念涉及到电驱动系统的各子部件的名称，例如该老化类型能够表示为转换器老化、功率模块老化等。“监测温度参数”和“监测冷却温度参数”涉及电驱动系统在预设工况下的且在稍早的预设时间内的实际参数；与此相对地，“健康监测温度参数”和“健康监测冷却温度参数”涉及未老化的电驱动系统或新车在相同工况下的相关参数。在此，冷却介质的监测冷却温度参数所涉及到的测量点在图1中以圆形示出。
在子步骤S310中，可借助电驱动系统本身已配备的温度传感器、例如NTC温度传感器来测量相关的温度参数并且相应的检测温度参数可选地借助CAN线输入到所述老化根因模型中。然而，考虑到对冷却介质在各子部件处的温度的测量存在一定的难度，该检测冷却温度参数能够基于所配属的子部件本身的温度（即监测温度参数）与处于该子部件上游的另一子部件处的冷却机构的温度计算得出。下面，在附图1中所示出的布置方式中，以母排/电容为例来说明，冷却介质在母排/电容处的出水口温度依据如下公式来计算：
其中，TCap为母排/电容本身的温度；
TCoolant_Cap_In为冷却介质在母排/电容处的入口温度；
PCap为母排/电容的损耗功率；
RCap为母排/电容的等效热阻；
TCoolant_Cap_Out为冷却介质在母排/电容处的出口温度；
RCoolant为冷却介质的等效热阻。
在此，在图1中示出的布置方案中，冷却介质首先流经母排/电容，冷却介质在母排/电容处的入口温度TCoolant_Cap_In可从车辆控制器中直接获取并且可被视为已知的。母排/电容本身的温度可通过现存的在其上的温度传感器来直接获取。所计算出的冷却介质在母排/电容处的出口温度可视为配属于直接位于其下游的功率模块的检测冷却温度参数（即冷却介质在功率模块处的入口温度）。
借助上面的公式来计算冷却介质在各子部件的出口温度，这以成本较适宜的方式保证了老化检测的准确性。在此，应该说明的是，对于冷却介质在其它各子部件处的入口温度和出口温度的计算能够相应地参考上面关于母排/电容所进行的描述，对此不再赘述。
用于功率模块的监测温度参数能够借助一个或多个NTC温度传感器来测定，其例如可布置在功率模块的基板上并且在设置有多个这样的温度传感器的情况下，要输入到根因定位模型中的监测温度参数为所探测的多个温度的平均值或最大值。相应地，用于车载充电机的监测温度参数可涉及其关键芯片温度、电流变化模块温度或MOS管温度。此外，变换器的监测温度参数可涉及其关键芯片温度、变压模块参数或其MOS管温度。而对于电机、或电机定子来说，其温度可由布置在定子上的NTC温度传感器来获得。
对于子步骤S320，其如图6所示出的那样包括如下步骤：
S321：根据老化根因模型，获取所述监测温度参数和/或监测冷却温度参数的监测贡献率以及所述监测贡献率与理论贡献率的偏差，其中，所述理论贡献率基于在预设工况下的相应的健康监测温度参数和/或健康监测冷却温度参数来获取；以及
S322：获取所述监测贡献率与理论贡献率的偏差的最大值，并且将所述最大值所配属的子部件确定为所述老化的位置信息。
下面，较详细地描述老化根因判断过程，其可以分为前期的模型构建和后续的定位过程。首先，基于未老化的电驱动系统或新车的健康参数（包括各子部件的健康监测温度参数以及关于冷却介质的健康监测冷却温度参数）和其相应的衍生数据来构建老化根因模型并且计算在健康状态下的各参数的理论贡献率。其次，可将构建好的老化根因模型部署在云端和/或车端。在车辆行驶过程中，若老化根因判断步骤被激活，则采集上面已经阐述的相应的参数并且将其输入到老化根因模型中。借由所述老化根因模型计算出在当前状态下各参数的实际贡献率。紧接着，对该理论贡献率和实际贡献率进行比较，并且将这两者偏差为最大的参数所配属的子部件确定为老化位置。在此，可直接将老化部件的名称以信号的方式传输给整车控制器，以便随后整车控制器依据该信息做出基于各子部件老化程度的扭矩重新分配，或降级操作，或仪表显示警告，以便于维修人员对电驱动系统有真针对性地进行检修。
应该说明的是，上面仅仅给出了一种用于实现老化根因判断的示例性的实施方式，其还能够通过其它任意方式来实现。例如，还能够单纯地比较冷却介质在各子部件的入口温度和出口温度的差值，并且将该差值与在同一预设工况下的理论差值进行比较。若这两者偏差过大，则可判定该子部件出现了异常。
综上所述，通过在确定的预设工况下将粗略的初步诊断与具体的老化根因定位相结合，根据本发明的老化检测方法能够以较少的计算量且较准确地识别出电驱动系统的老化部件。在一可选的实施例中，通过借助多元分析模型来执行上述步骤，能够显著提高老化检测的效率。在另一可选的实施例中，对于冷却介质在各子部件的温度，代替技术上难以实现的直接测量，根据本发明的老化检测方法给出了简便且较易实现的计算方法。
参考图6，其示出了根据本发明的另一方面所提出的老化检测装置200的示意图，其包括存储器210（例如，闪存、ROM、硬盘驱动器、磁盘、光盘之类的非易失存储器）、处理器220以及存储在所述存储器210上并可在所述处理器220上运行的计算机程序230，所述计算机程序的运行实现了根据本发明的一个或多个实施例的用于电驱动系统的老化检测方法。关于该装置的描述可参考上面关于老化检测方法的描述，对此不再赘述。
可选地，老化检测装置200能够是云端计算设备。示例性地，存储器210与处理器220作为云计算资源不仅能够位于同一物理设备（例如同一服务器）内，而且能够位于不同的物理设备（例如不同的服务器）处。另外，该老化检测装置还能够集成在整车控制器中或组成整车控制器的一部分；或其还能够集成在电机控制器中或构成其一部分。
此外，本发明还涉及一种用于实现根据本发明的一个或多个实施例的用于电驱动系统的老化检测方法的计算机可读存储介质。在此所提及的计算机可读存储介质包括各种类型的计算机存储介质，可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。举例而言，计算机可读存储介质可以包括RAM、ROM、EPROM、E2PROM、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM或其他光盘存储器、磁盘存储器或其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码单元并能够由通用或特定用途计算机、或者通用或特定用途处理器进行存取的任何其他临时性或者非临时性介质。关于根据本发明的计算机可读存储介质的描述能够参考针对根据本发明的方法的阐释，对此不再赘述。
应当理解的是，所有以上的优选实施例都是示例性而非限制性的，本领域技术人员在本发明的构思下对以上描述的具体实施例做出的各种改型或变形都应在本发明的法律保护范围内。
Claims (10)
1.一种用于电驱动系统的老化检测方法，所述电驱动系统包括电机、电机控制装置以及用于所述电机和电机控制装置的冷却机构，其特征在于，包括如下步骤：
S100：基于车辆状态参数，判断车辆是否处于预设工况中；
S200：响应于车辆处于所述预设工况中，基于冷却机构在预设时间内的监测数据判断所述电驱动系统的整体老化程度，所述监测数据包括冷却介质在电机控制装置处的入口温度和出口温度、冷却介质在电机处的入口温度和出口温度以及冷却介质流量；以及
S300：响应于所述整体老化程度达到预设老化等级，根据老化根因定位模型确定老化类型，所述老化类型表征所述老化关于电机和电机控制装置的各子部件的位置信息。
2.根据权利要求1所述的老化检测方法，其特征在于，在步骤S100中，根据预先以多组包括所述车辆状态参数和相应标签的训练数据进行训练的KNN聚类模型，判断车辆是否处于所述预设工况中，其中，所述车辆状态参数包括电机输出扭矩值、电机转速值、电流值、电压值、冷却介质流量中的至少一个；所述标签表征预设工况类型。
3.根据权利要求2所述的老化检测方法，其特征在于，步骤S200包括如下子步骤：
S210：获取冷却机构在预设时间内的监测数据并将所述监测数据输入到训练后的初步诊断模型中，所述训练后的初步诊断模型根据多元统计分析方法基于在所述预设工况下的健康历史数据进行构建；
S220：根据所述训练后的初步诊断模型，获取所述监测数据的偏离统计值并且将其与预设阈值进行比较；以及
S230：响应于所述偏离统计值超出所述预设阈值，判定所述电驱动系统的整体老化程度。
4. 根据权利要求1至3中任一项所述的老化检测方法，其特征在于，步骤S300包括如下子步骤：
S310：响应于所述电驱动系统的整体老化程度达到预设老化等级，获取所述各子部件在预设时间内的监测温度参数和/或所述冷却机构在各子部件处的监测冷却温度参数；所述监测冷却温度参数为所述冷却介质分别在所述各子部件处的入口温度和出口温度；以及
S320：借助所述老化根因模型，基于所述监测温度参数和/或监测冷却温度参数来确定老化类型，其中，所述老化根因模型根据多元统计分析方法基于多组包含健康监测温度参数和/或健康监测冷却温度参数的训练数据进行构建。
5.根据权利要求4所述的老化检测方法，其特征在于，在子步骤S310中，基于容纳在冷却机构中的冷却介质的热阻、各子部件的热阻和各子部件的监测温度参数，获取所述冷却机构在各子部件处的监测冷却温度参数。
6. 根据权利要求5所述的老化检测方法，其特征在于，子步骤S320包括如下步骤：
S321：根据所述老化根因模型，获取所述监测温度参数和/或监测冷却温度参数的监测贡献率以及所述监测贡献率与理论贡献率的偏差，其中，所述理论贡献率基于在预设工况下的相应的健康监测温度参数和/或健康监测冷却温度参数来获取；以及
S322：获取所述监测贡献率与理论贡献率的偏差的最大值，并且将所述最大值所配属的子部件确定为所述老化的位置信息。
7.根据权利要求1所述的老化检测方法，其特征在于，配属于所述电机控制装置的子部件包括母排、电容、功率模块、车载充电机、转换器、高压分线盒；配属于所述电机的子部件包括电机定子。
8.一种用于电驱动系统的老化检测装置，所述电驱动系统包括电机、电机控制装置以及用于所述电机和电机控制装置的冷却机构，其特征在于，包括：
存储器；
处理器；
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，所述计算机程序的运行使得根据权利要求1至7中任一项所述的老化检测方法被执行，所述老化检测方法包括如下步骤：
S100：基于车辆状态参数，判断车辆是否处于预设工况中；
S200：响应于车辆处于所述预设工况中，基于冷却机构在预设时间内的监测数据判断所述电驱动系统的整体老化程度，所述监测数据包括冷却介质在电机控制装置处的入口温度和出口温度、冷却介质在电机处的入口温度和出口温度以及冷却介质流量；以及
S300：响应于所述整体老化程度达到预设老化等级，根据老化根因定位模型确定老化类型，所述老化类型表征所述老化关于电机和电机控制装置的各子部件的位置信息。
9.根据权利要求8所述的老化检测装置，其特征在于，在执行步骤S100时，根据预先以多组包括所述车辆状态参数和相应标签的训练数据进行训练的KNN聚类模型，判断车辆是否处于所述预设工况中，其中，所述车辆状态参数包括电机输出扭矩值、电机转速值、电流值、电压值、冷却介质流量中的至少一个；所述标签表征预设工况类型。
10.一种计算机可读存储介质，在所述计算机可读存储介质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根据权利要求1至7中任一项所述的用于电驱动系统的老化检测方法。
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