【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及新能源汽車控制，具體為一種用于新能源汽車的多功能控制器及新能源汽車。
技術(shù)介紹
1、新能源汽車是指采用非常規(guī)的車用燃料作為動(dòng)力來源，或使用常規(guī)的車用燃料、采用新型車載動(dòng)力裝置，綜合車輛的動(dòng)力控制和驅(qū)動(dòng)方面的先進(jìn)技術(shù)，形成的技術(shù)原理先進(jìn)、具有新技術(shù)、新結(jié)構(gòu)的汽車，新能源汽車包括純電動(dòng)汽車、增程式電動(dòng)汽車、混合動(dòng)力汽車、燃料電池電動(dòng)汽車與氫發(fā)動(dòng)機(jī)汽車，新能源汽車的多功能控制器是車輛電控系統(tǒng)的核心部分，它負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)和管理車輛的多個(gè)關(guān)鍵系統(tǒng)，包括動(dòng)力系統(tǒng)、電池管理系統(tǒng)、熱管理系統(tǒng)等。這種控制器通常被稱為整車控制器。
2、目前用于新能源汽車的多功能控制器在使用過程當(dāng)中仍存在一些問題，傳統(tǒng)系統(tǒng)可能無法有效管理電池的放電過程，導(dǎo)致電池壽命縮短和性能下降，無法根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果優(yōu)化車輛性能，導(dǎo)致能源浪費(fèi)和效率低下，且無法提供足夠的個(gè)性化選項(xiàng)，導(dǎo)致用戶體驗(yàn)不佳，因此，本領(lǐng)域技術(shù)人員提供了一種用于新能源汽車的多功能控制器及新能源汽車，以解決上述
技術(shù)介紹
中提出的問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、(一)解決的技術(shù)問題
2、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)提供了一種用于新能源汽車的多功能控制器及新能源汽車，解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)可能無法有效管理電池的放電過程，導(dǎo)致電池壽命縮短和性能下降，無法根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果優(yōu)化車輛性能，導(dǎo)致能源浪費(fèi)和效率低下，且無法提供足夠的個(gè)性化選項(xiàng)，導(dǎo)致用戶體驗(yàn)不佳的問題。
3、(二)技術(shù)方案
4、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本專利技術(shù)通過以下技
5、數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)系統(tǒng)，用于處理收集的數(shù)據(jù)，執(zhí)行預(yù)測模型和優(yōu)化算法，存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測模型的參數(shù)；
6、通信系統(tǒng)，車載通信模塊用于接收實(shí)時(shí)交通信息、天氣預(yù)報(bào)、用戶日程安排等數(shù)據(jù)，輔助駕駛系統(tǒng)接口用于與輔助駕駛系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換；
7、用戶界面，儀表盤顯示用于向駕駛員顯示實(shí)時(shí)信息和預(yù)測結(jié)果，移動(dòng)應(yīng)用或車載系統(tǒng)，用于提供用戶交互界面，允許用戶查看和調(diào)整電池管理設(shè)置，并且與用戶實(shí)現(xiàn)交互；
8、軟件系統(tǒng)，預(yù)測模塊用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)測未來的駕駛行為和路線選擇，電池管理算法用于根據(jù)預(yù)測結(jié)果和輔助駕駛提供的信息，優(yōu)化電池的充放電策略，用戶行為分析模塊用于分析用戶的歷史駕駛習(xí)慣，提供個(gè)性化建議；
9、電池管理系統(tǒng)，電池狀態(tài)監(jiān)測用于實(shí)時(shí)監(jiān)測電池的電壓、電流、溫度等參數(shù)，電池健康監(jiān)測用于監(jiān)測電池的健康狀況，預(yù)測電池壽命；
10、輔助駕駛系統(tǒng)，路徑規(guī)劃模塊用于根據(jù)實(shí)時(shí)交通信息和天氣預(yù)報(bào)進(jìn)行路徑規(guī)劃，駕駛行為預(yù)測用于預(yù)測駕駛員的駕駛行為；
11、安全系統(tǒng)，安全監(jiān)控模塊用于監(jiān)控電池狀態(tài)，確保電池安全高效地工作，故障診斷模塊用于及時(shí)檢測和處理電池故障；
12、電源系統(tǒng)，電源管理模塊用于管理電池的充放電過程，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行；
13、持續(xù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于根據(jù)新的數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化預(yù)測模型和電池管理策略；
14、通過收集車輛的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，速度、加速度與電池狀態(tài)、用戶的歷史駕駛習(xí)慣、實(shí)時(shí)交通信息、天氣預(yù)報(bào)與用戶日程安排，再結(jié)合預(yù)測模塊、歷史習(xí)慣以及輔助駕駛提供的道路情況來優(yōu)化電池放電大小詳細(xì)步驟如下：
15、s1.數(shù)據(jù)收集，車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)通過車輛傳感器收集速度、加速度與電池狀態(tài)數(shù)據(jù)，用戶歷史駕駛習(xí)慣通過車載系統(tǒng)收集用戶的歷史駕駛習(xí)慣數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)交通信息通過車載通信模塊接收實(shí)時(shí)交通信息，天氣預(yù)報(bào)通過車載通信模塊接收天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，用戶日程安排通過車載系統(tǒng)或移動(dòng)應(yīng)用獲取用戶日程安排數(shù)據(jù)；
16、s2.數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)清洗去除噪聲和異常值，數(shù)據(jù)融合將不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集；
17、s3.預(yù)測模型，機(jī)器學(xué)習(xí)模型使用歷史數(shù)據(jù)集訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使用隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，找到最佳參數(shù)；
18、s3.1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，假設(shè)這個(gè)函數(shù)用于加載數(shù)據(jù)集，返回特征集x和目標(biāo)變量y，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集(80％)和測試集(20％)；
19、s3.2.初始化，隨機(jī)森林模型，創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)森林回歸器實(shí)例；
20、s3.3.設(shè)置參數(shù)范圍，定義一個(gè)字典，包含要優(yōu)化的參數(shù)及其可能的值，這里包括樹的數(shù)量、樹的最大深度和內(nèi)部節(jié)點(diǎn)所需的最小樣本數(shù)；
21、s3.4.驗(yàn)證，使用網(wǎng)格搜索找到最佳參數(shù)，使用網(wǎng)格搜索進(jìn)行交叉驗(yàn)證，評(píng)估不同參數(shù)組合的性能，這里使用5折交叉驗(yàn)證，并以負(fù)均方誤差作為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)擬合網(wǎng)格搜索模型；
22、s3.5.輸出最佳參數(shù)，獲取最佳參數(shù)組合；
23、s3.6.確定模型，使用最佳參數(shù)訓(xùn)練最終模型，使用最佳參數(shù)創(chuàng)建一個(gè)新的隨機(jī)森林回歸器實(shí)例，使用最佳參數(shù)訓(xùn)練模型；
24、s3.7.評(píng)估模型，使用測試集數(shù)據(jù)預(yù)測目標(biāo)變量，計(jì)算預(yù)測值和真實(shí)值之間的均方誤差，打印均方誤差；
25、s4.時(shí)間序列分析，自回歸積分滑動(dòng)平均模型是一種統(tǒng)計(jì)模型，用于分析和預(yù)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)，結(jié)合了自回歸(ar)、差分(i)和滑動(dòng)平均(ma)三個(gè)部分，詳細(xì)步驟如下：
26、s4.1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，收集并清洗時(shí)間序列數(shù)據(jù)；
27、s4.2.平穩(wěn)性檢驗(yàn)，使用adf檢驗(yàn)，檢驗(yàn)時(shí)間序列的平穩(wěn)性；
28、s4.3.差分，如果時(shí)間序列不平穩(wěn)，進(jìn)行差分直到序列平穩(wěn)；
29、s4.4.模型識(shí)別，根據(jù)自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖確定ar和ma的階數(shù)；
30、s4.5.模型擬合，使用選定的ar和ma階數(shù)擬合arima模型；
31、s4.6.模型診斷，檢查殘差是否為白噪聲；
32、s4.7.預(yù)測，使用擬合好的模型進(jìn)行預(yù)測；
33、其arima模型可以表示為：
34、arima(p，d，q)＝ar(p)+i(d)+ma(q)
35、其中，p是自回歸項(xiàng)的階數(shù)，d是差分階數(shù)，q是滑動(dòng)平均項(xiàng)的階數(shù)；
36、s5.電池管理算法，電池放電優(yōu)化根據(jù)預(yù)測結(jié)果和路徑規(guī)劃結(jié)果，優(yōu)化電池的充放電策略，節(jié)能駕駛建議向駕駛員提供節(jié)能駕駛建議，其詳細(xì)步驟如下：
37、s5.1.控制輸出，根據(jù)上述預(yù)測模型預(yù)測用戶未來的駕駛行為和路線選擇，使用時(shí)間序列分析方法預(yù)測電池的使用模式和能量需求，根據(jù)預(yù)測結(jié)果和路徑規(guī)劃結(jié)果，優(yōu)化電池的充放電策略，根據(jù)預(yù)測的電池需求和路徑規(guī)劃結(jié)果，調(diào)整電池的充電速率和放電速率；
38、s5.2.提供建議，節(jié)能駕駛建議根據(jù)預(yù)測的電池需求和路徑規(guī)劃結(jié)果，向駕駛員提供節(jié)能駕駛建議，如建議使用經(jīng)濟(jì)駕駛模式或提前減速以節(jié)省能量；
39、s5.3.用戶行為分析，分析用戶的歷史駕駛習(xí)慣，提供個(gè)性化建議；
4本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種用于新能源汽車的多功能控制器，其特征在于：包括數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)處理、預(yù)測模塊、存儲(chǔ)系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、用戶界面、軟件系統(tǒng)、電池管理系統(tǒng)、輔助駕駛系統(tǒng)、安全系統(tǒng)、情感識(shí)別模塊、電源系統(tǒng)與持續(xù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于新能源汽車的多功能控制器，其特征在于：在上述步驟S3中，確保函數(shù)正確加載數(shù)據(jù)集，確保x和y包含正確的特征和目標(biāo)變量，如果數(shù)據(jù)集很大，需要調(diào)整GridSearchCV的參數(shù)，并行計(jì)算的CPU核心數(shù)來加速網(wǎng)格搜索過程。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于新能源汽車的多功能控制器，其特征在于：所述情感識(shí)別模塊用于集成情感識(shí)別技術(shù)，通過分析駕駛員的面部表情與語音，調(diào)整車輛的內(nèi)部環(huán)境以適應(yīng)駕駛員的情緒狀態(tài)，根據(jù)駕駛員的偏好和習(xí)慣，提供個(gè)性化的駕駛體驗(yàn)，調(diào)節(jié)座椅位置與駕駛模式，其詳細(xì)步驟如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種用于新能源汽車的多功能控制器，其特征在于：根據(jù)上述步驟B當(dāng)中，聚類分析，使用K-means算法對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，發(fā)現(xiàn)用戶群體的偏好模式，使用協(xié)同過濾算法根據(jù)用戶的歷史行為和相似用戶的行為推薦個(gè)性化設(shè)置。<...
【技術(shù)特征摘要】
1.一種用于新能源汽車的多功能控制器，其特征在于：包括數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)處理、預(yù)測模塊、存儲(chǔ)系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、用戶界面、軟件系統(tǒng)、電池管理系統(tǒng)、輔助駕駛系統(tǒng)、安全系統(tǒng)、情感識(shí)別模塊、電源系統(tǒng)與持續(xù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于新能源汽車的多功能控制器，其特征在于：在上述步驟s3中，確保函數(shù)正確加載數(shù)據(jù)集，確保x和y包含正確的特征和目標(biāo)變量，如果數(shù)據(jù)集很大，需要調(diào)整gridsearchcv的參數(shù)，并行計(jì)算的cpu核心數(shù)來加速網(wǎng)格搜索過程。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于新能源汽車的多功能控制器，其特征在于：所述情感識(shí)別模塊用于集成情感識(shí)別技術(shù)，通過分析駕駛員的面...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李守信，王軍杰，郭超，馬濤，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：河北機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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