基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法及应用方法技术方案

本发明专利技术涉及车辆热管理运行智能控制技术领域，公开了一种基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法，包括如下步骤：利用专家知识归纳电动汽车热管理系统的需求；对每一种需求进行输入空间和输出空间采样，构建输入数据集和输出数据集；搭建深度神经网络模型，并利用输入数据集和输出数据集对深度神经网络模型进行训练和验证。本发明专利技术还公开了一种基于深度神经网络模型的热管理系统的应用方法。本发明专利技术基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法及应用方法，针对复杂高维、非线性、时变性、海量数据的热管理应用场景，利用深度神经网络模型非线性拟合的特性，进行最优控制求解，根据环境、需求、热管理系统状态智能切换运行模式。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车辆热管理运行智能控制，具体涉及一种基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法及应用方法。

技术介绍

1、电动汽车热管理旨在协调能源满足动力需求、乘客舱舒适度需求以及电池电机等部件工作温度，保证安全、节能、持久与舒适。目前，对于电动汽车热管理模式的应用切换主要是两种：

2、(1)采取人为控制和重要部件温度检测相结合的方式，但人为控制具有迟滞性，既无法保证乘员舱舒适，也会造成电动汽车热管理能量浪费而影响续航里程和安全性；

3、(2)基于状态机的多模式自动切换方法，该方法基于环境状态参数、设定目标参数以及电动汽车热管理系统状态参数中的一个或多个来切换运行模式类型，但由于电动汽车系统复杂性高，热管理模式多且模式判断条件冗杂，其切换逻辑难以综合考量所有参数和边界条件来寻求最优解，所以往往仅自动切换至预设的几种常规模式，缺乏灵活性、完备性、智能性。

技术实现思路

1、本专利技术的目的就是针对上述技术的不足，提供一种基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法及应用方法，针对复杂高维、非线本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法，其特征在于：所述步骤A)中，归纳电动汽车热管理系统的需求，涉及乘员舱需求、电驱回路需求和电池需求，包括无需求、冷却需求、加热需求和除湿需求，对每种需求进行编码。

3.根据权利要求2所述基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法，其特征在于：所述步骤B)中，每一种需求对应的深度神经网络模型的输入空间为热管理系统中被控零件的当前开启状态和热管理系统中的温度传感器状态，输出空间为切换后被控零件的开启状态和开启时序。

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【技术特征摘要】

1.一种基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法，其特征在于：所述步骤a)中，归纳电动汽车热管理系统的需求，涉及乘员舱需求、电驱回路需求和电池需求，包括无需求、冷却需求、加热需求和除湿需求，对每种需求进行编码。

3.根据权利要求2所述基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法，其特征在于：所述步骤b)中，每一种需求对应的深度神经网络模型的输入空间为热管理系统中被控零件的当前开启状态和热管理系统中的温度传感器状态，输出空间为切换后被控零件的开启状态和开启时序。

4.根据权利要求3所述基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法，其特征在于：输入空间是长度为14、通道为2的一维特征量，由14个热管理系统被控零件对应的当前开启状态和4种温度传感器状态在通道维度拼接，温度传感器状态所在通道长度不足14则补0处理，输出空间为长度为14、通道为2的一维特征量，由14个被控零件对应的开启状态和开启时序拼接。

5.根据权利要求4所述基于深度神经网络模型的热管理系统建构方法，其特征在于：被控零件包括压缩机、高压风扇、三通阀、四通阀、乘员舱水泵、电驱水泵、电池水泵、水加热器、电子膨胀阀、带截止功能的膨胀阀、电磁截止阀和制冷剂三通阀，其中三通阀开启状态为0表示p1p2...

【专利技术属性】
技术研发人员：白航，张扬，李兴山，张飞，
申请(专利权)人：东风马勒热系统有限公司，
类型：发明
国别省市：