一种基于数据驱动的整车电磁干扰抑制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数据驱动的整车电磁干扰抑制方法，提高电动汽车抗电磁干扰能力，确保整车的稳定性。本发明专利技术针对电动汽车内部电磁干扰源器件、模块和系统进行数据采集，基于大数据进行迭代分析，通过数据驱动方式进行电磁干扰估计与补偿计算，并从整车角度基于大数据进行深度学习，提取实体并知识建模，通过融合知识驱动与数据驱动模型设计抑制器并作用于整车开关器件及多级滤波器。本发明专利技术能够有效抑制电动汽车可能存在的电磁干扰，提高整车的抗电磁干扰能力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的整车电磁干扰抑制方法
本专利技术属于电磁兼容与数据驱动
，更为具体地讲，涉及一种基于数据驱动的电动汽车整车电磁干扰抑制方法。
技术介绍
由于传统汽车对石油、天然气等不可再生自然资源的急剧消耗，研究一种新型清洁能源的汽车势在必行，新能源电动汽车应运而生。新能源电动汽车的诞生，不仅可以有效解决不可再生资源匮乏的问题，同时还具有低污染、低噪声等绿色环保的优势，其线性加速也是传统汽车无法比拟的。因此，现阶段各国都在积极推广普及新能源电动汽车。然而，由于电动汽车的驱动动力系统发生了改变，在运行过程中会产生较高的电压和电流，也使得整车的内部运行环境更加复杂化。电动汽车系统内由于模块开关器件状态的不断切换，产生较大的变换电流，会出现电磁干扰的问题，需要严格考虑各个器件、模块之间的干扰与耦合问题。电磁干扰严重时，会直接影响电动汽车模块间的工作状态，干扰汽车的正常行驶、导航、通信，甚至会威胁到人身安全。因此，对电动汽车的电磁干扰进行分析、抑制，以保证系统的稳定性从而减少故障，具有十分重要的意义。在之前的电动汽车电磁干扰抑制本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据驱动的电动汽车整车电磁干扰抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1.针对电动汽车内部电磁干扰源器件、模块和系统进行数据采集，获取数据集；/n步骤2.对采集的数据进行分析，根据理想的输入输出数据进行大数据迭代学习，分析得到不同工作状态下的电磁干扰，并通过数据驱动方式进行电磁干扰估计与补偿；/n步骤3.利用提取的特征样本数据进行深度学习，通过知识建模结合数据驱动方式设计并优化电磁干扰抑制器；/n步骤4.利用训练好的模型联合估计的电磁干扰量，从整车角度对电磁干扰进行抑制。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的电动汽车整车电磁干扰抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1.针对电动汽车内部电磁干扰源器件、模块和系统进行数据采集，获取数据集；
步骤2.对采集的数据进行分析，根据理想的输入输出数据进行大数据迭代学习，分析得到不同工作状态下的电磁干扰，并通过数据驱动方式进行电磁干扰估计与补偿；
步骤3.利用提取的特征样本数据进行深度学习，通过知识建模结合数据驱动方式设计并优化电磁干扰抑制器；
步骤4.利用训练好的模型联合估计的电磁干扰量，从整车角度对电磁干扰进行抑制。


2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的电动汽车整车电磁干扰抑制方法，其特征在于，步骤1所述的电动汽车器件，包括但不限于开关管如MOS管及IGBT等；所述的主要电磁干扰源模块，包括但不限于DC-DC变换器、电源逆变器等；所述的电磁干扰系统，包括但不限于电驱系统、通信系统、辅助系统等。


3.根据权利要求1所述的基于数据驱动的电动汽车整车电磁干扰抑制方法，其特征在于，步骤2所述的进行大数据迭代分析，对数据特征进行识别、判定、收敛和显性化；
围绕目标引入和修正环境的输入与输出，并将其作用于目标，进一步明确化分析目标。


4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：周安健，陈勇，徐龙宇，叶尚斌，陈章勇，李猛，刘越智，
申请(专利权)人：重庆长安新能源汽车科技有限公司，电子科技大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50