一种适用于汽车工业与智能制造电驱动方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种适用于汽车工业与智能制造电驱动方法及系统，涉及汽车工业与智能制造技术领域，包括：通过对效率数据进行分析设定目标效率值；优化电力电子器件选择；对系统的运行数据进行实时分析，预测潜在的故障，提前采取保护措施，防止系统效率下降和设备损坏。本发明专利技术提供的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法有效地提高系统的运行效率，降低能耗，减少环境污染。同时，通过实时监控和故障预测，可以提前发现和处理可能出现的故障，降低维护成本，提高设备的使用寿命，通过对运行数据的持续分析和学习，不断优化控制算法和预防措施，使系统的性能持续提高。使系统的性能持续提高。使系统的性能持续提高。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于汽车工业与智能制造电驱动方法及系统


[0001]本专利技术涉及汽车工业与智能制造
，具体为一种适用于汽车工业与智能制造电驱动方法及系统。

技术介绍

[0002]电驱动系统是电动汽车和许多工业应用中的核心组件。然而，由于各种因素，包括器件的性能限制和环境条件的变化，系统的效率可能会下降，导致设备的性能下降或者出现故障。为了解决这个问题，研究人员已经提出了许多方法，包括使用先进的控制算法，优化器件选择，以及实时监控系统的运行状态。
[0003]在电驱动系统中，性能的优化和故在电驱动系统中，性能的优化和故障的预防是两个重要的问题。目前，许多电驱动系统在设计阶段就需要选择特定的电力电子器件，然后依靠固定的控制算法来控制器件的运行。然而，这种方法在某些情况下可能无法达到最优的效率，尤其是在系统运行条件变化大或者负载需求变化大的情况下。另一方面，由于缺乏实时的系统状态监控和故障预测，系统在出现故障时往往需要人工干预，这不仅增加了运行成本，也可能导致设备损坏或者效率降低。
[0004]因此亟需一种适用于汽车工业与智能制造电驱动方法解决传统方法缺乏实时的系统状态监控和故障预测，系统在出现故障时往往需要人工干预的问题。

技术实现思路

[0005]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。/>[0006]鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
[0007]因此，本专利技术解决的技术问题是：如何提高电驱动系统的运行效率，以及如何预防和及时处理可能出现的故障的问题。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种适用于汽车工业与智能制造电驱动方法，包括：
[0009]通过对效率数据进行分析设定目标效率值；
[0010]优化电力电子器件选择；
[0011]对系统的运行数据进行实时分析，预测潜在的故障，提前采取保护措施，防止系统效率下降和设备损坏。
[0012]作为本专利技术所述的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法的一种优选方案，其中，所述设定目标效率值包括：
[0013]收集以往电驱动系统在各种工况下的运行数据，对收集的数据进行预处理，去除异常值和噪声，进行归一化处理，从原始数据中提取对效率影响较大的特征，将数据集分割为训练集和测试集，通过训练集训练模型，测试集验证模型的准确性，使用训练好的模型预
测系统在预期工况下的效率，根据需求和能耗考虑调整预期效率值，设定目标效率值；
[0014]所述运行数据包括系统的输入功率、输出功率、工况参数。
[0015]作为本专利技术所述的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法的一种优选方案，其中，所述优化电力电子器件选择包括：
[0016]使用遗传算法来优化电力电子器件的选择和配置，根据器件的性能参数、成本和耐用性因素，通过适应度函数自动寻找最优的器件组合；
[0017]所述适应度函数表示为：
[0018]η2＝P
out
/P
in
[0019]F(X,η1,W,P)＝η2/η1‑
P(∑(W
i
*X
i
)
‑
C)
[0020]其中，P
out
表示输出功率，P
in
表示输入功率，X表示电力电子器件的配置，η1表示目标效率值，η2表示实际效率值，W表示每种器件的权重，根据器件的性能、成本、耐用性因素设定，P表示惩罚参数，调整系统在满足效率目标的同时，对成本、耐用性因素的考虑，∑(W
i
*X
i
)是所有选中的器件的权重和数量的乘积的总和，表示总的器件成本，C表示预设的总成本上限。
[0021]作为本专利技术所述的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法的一种优选方案，其中，所述自动寻找最优的器件组合包括：
[0022]F(X,η1,W,P)表示适应度函数，评价电力电子器件配置X的优越性，选择适应度函数值越大的器件方案，选取最优的电力电子器件，根据电驱动系统的实时工作状态和负载需求，采用自适应控制动态调整系统的控制参数。
[0023]作为本专利技术所述的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法的一种优选方案，其中，所述实时分析包括：
[0024]通过传感器和监测设备，收集电驱动系统的实时运行数据，对收集到的数据进行实时分析，对系统的运行状态进行实时监控，并根据历史数据预测潜在的故障，通过对历史数据和实时数据的分析，预测出可能出现的故障；
[0025]所述可能出现的故障包括控制参数异常、效率异常下降、运行模式异常。
[0026]作为本专利技术所述的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法的一种优选方案，其中，所述预测潜在的故障包括：
[0027]当预测到可能出现的故障或异常，立即采取预防措施，若故障为控制参数异常，连续监测电流、电压和转速参数，若任何参数超过预设的阈值，自动触发保护机制，所述保护机制包括降低功率输出、切断电源或者其他预设的保护动作；
[0028]若故障为效率异常下降，根据历史运行数据预测电驱动系统的效率，实时地将预测的效率与实际效率进行比较，若存在显著差异，系统将自动触发故障诊断程序，找出可能的故障部件，并采取相应的保护措施；
[0029]若故障为运行模式异常，利用机器学习的聚类分析技术，对电驱动系统在正常工作条件下的运行模式进行学习，根据实时数据将当前的运行模式与已知的正常模式进行比较，若检测到当前模式与所有已知模式的相似度都较低，自动触发故障诊断程序，并采取相应的保护措施。
[0030]作为本专利技术所述的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法的一种优选方案，其中，所述故障为效率异常下降包括：
[0031]当确定电力电子器件选择后，实时收集调整后系统的实际效率值，将实际效率值与设定目标效率值对比获取差异百分比；
[0032]所述差异百分比表示为：
[0033]Δ＝(η2‑
η1)/η1*100％
[0034]若
‑
1％≤Δ≤1％，判断为达到了预设的目标，保持当前电力电子器件的选择不变，继续监控系统的效率，并且使用数据分析工具进行实时分析；
[0035]若
‑
3％≤Δ＜
‑
1％，通过调整控制算法的参数微调电力电子器件，直至参数达到
‑
1％≤Δ≤1％；
[0036]若Δ＞
‑
3％，重新评估电力电子器件的选择，使用遗传算法根据当前的工作条件和负载需求，重新选择电力电子器；
[0037]若3％≤Δ＜1％，通过调整控制算法的参数，调整电力电子器件，降低系统的效率；
[0038]若Δ＞3％，需要重新评估目标效率值，若目标效率值设定过低，通过数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于汽车工业与智能制造电驱动方法，其特征在于，包括：通过对效率数据进行分析设定目标效率值；优化电力电子器件选择；对系统的运行数据进行实时分析，预测潜在的故障，提前采取保护措施，防止系统效率下降和设备损坏。2.如权利要求1所述的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法，其特征在于，所述设定目标效率值包括：收集以往电驱动系统在各种工况下的运行数据，对收集的数据进行预处理，去除异常值和噪声，进行归一化处理，从原始数据中提取对效率影响较大的特征，将数据集分割为训练集和测试集，通过训练集训练模型，测试集验证模型的准确性，使用训练好的模型预测系统在预期工况下的效率，根据需求和能耗考虑调整预期效率值，设定目标效率值；所述运行数据包括系统的输入功率、输出功率、工况参数。3.如权利要求1或2所述的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法，其特征在于，所述优化电力电子器件选择包括：使用遗传算法来优化电力电子器件的选择和配置，根据器件的性能参数、成本和耐用性因素，通过适应度函数自动寻找最优的器件组合；所述适应度函数表示为：η2＝P
out
/P
in
F(X,η1,W,P)＝η2/η1‑
P(∑(W
i
*X
i
)
‑
C)其中，P
out
表示输出功率，P
in
表示输入功率，X表示电力电子器件的配置，η1表示目标效率值，η2表示实际效率值，W表示每种器件的权重，根据器件的性能、成本、耐用性因素设定，P表示惩罚参数，调整系统在满足效率目标的同时，对成本、耐用性因素的考虑，∑(W
i
*X
i
)是所有选中的器件的权重和数量的乘积的总和，表示总的器件成本，C表示预设的总成本上限。4.如权利要求3所述的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法，其特征在于，所述自动寻找最优的器件组合包括：F(X,η1,W,P)表示适应度函数，评价电力电子器件配置X的优越性，选择适应度函数值越大的器件方案，选取最优的电力电子器件，根据电驱动系统的实时工作状态和负载需求，采用自适应控制动态调整系统的控制参数。5.如权利要求4所述的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法，其特征在于，所述实时分析包括：通过传感器和监测设备，收集电驱动系统的实时运行数据，对收集到的数据进行实时分析，对系统的运行状态进行实时监控，并根据历史数据预测潜在的故障，通过对历史数据和实时数据的分析，预测出可能出现的故障；所述可能出现的故障包括控制参数异常、效率异常下降、运行模式异常。6.如权利要求5所述的适用于汽车工业与智能制造电驱动方法，其特征在于，所述预测潜在的故障包括：当预测到可能出现的故障或异常，立即采取预防措施，若故障为控制参数异常，连续监测电流、电压和转速参数，若任何参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡小龙，刘恋，王迎春，张建军，施刚，韩耀飞，张建文，黄玉辉，
申请(专利权)人：上海思创艾睿能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：