【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆领域，具体而言，涉及一种车辆的电池冷却系统的控制方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、随着科技的发展和生活水平的进步，车辆工业逐渐向着电动化、智能化的方向发展。其中，车辆内部电池需要通过控制温度以保证车辆内部电池的安全性以及车辆的性能。车辆内部电池冷却工况需要随着用电量需求的变化而实时变化，而车辆在行驶过程中，用电量的需求变化非常频繁，因此对车辆内部电池冷却需求也会随时变化。
2、相关技术中通过反馈信号方式进行控制车辆内部电池的温度，然而反馈速度的局限性会导致接收信号和执行控制操作之间存在时间上的延迟，因此对车辆内部电池的温度控制往往不是最佳的操作，导致车辆内部电池无法工作在最佳状况，车辆内部电池温度控制效果较差，进而导致车辆性能较低且车辆安全性较差。
3、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种车辆的电池冷却系统的控制方法、装置及电子设备，以至少解决由于车辆电池温度控制效果较差造成的车辆性能较低的
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种车辆的电池冷却系统的控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于车辆的当前状态，获取所述当前状态对应的状态参数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络模型包括：第一层神经网络和第二层神经网络，所述第一层神经网络与所述第二层神经网络的网络结构不同，将所述状态参数输入至目标神经网络模型中，得到所述电池冷却系统的目标控制参数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标控制参数，对所述车辆的电池冷却系统进行控制，包括：
5.根据权利要求4所述...
【技术特征摘要】
1.一种车辆的电池冷却系统的控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于车辆的当前状态，获取所述当前状态对应的状态参数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络模型包括：第一层神经网络和第二层神经网络，所述第一层神经网络与所述第二层神经网络的网络结构不同，将所述状态参数输入至目标神经网络模型中，得到所述电池冷却系统的目标控制参数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标控制参数，对所述车辆的电池冷却系统进行控制，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述目标温度，调节所述电池冷却系统的电子膨胀阀的开度，或，所述压缩机转速，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述过热度调节所述电池冷却系统的电子膨胀阀开度，或，所述压缩机转速之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述预测转速、所述预测温度、所述训练压缩机转速和所述训练制冷剂温度，对所述初始第一层神经网络和所述初始第二层神经网络进行训练，得到所述第一层神经网络和所述第二层神经网络，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，确定所述预测转速是否满足所述训练压缩机转速，且所述预测温度是否满足所述训练制冷剂温度，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：卢丹婷，张立营，楚金，付众，李云霞，随昊，刘宇桐，丛帅，王金鹏，王冠一，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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