System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法及系统技术方案_技高网
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一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法及系统技术方案

技术编号:39962978 阅读:15 留言:0更新日期:2024-01-09 00:11
本发明专利技术提供一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法及系统,其中,方法包括:步骤1:获取目标四轮分布式电驱动汽车的状态评估参数类型;步骤2:根据状态评估参数类型,获取状态评估参数;步骤3:训练状态评估模型;步骤4:根据状态评估模型和状态评估参数,获取状态评估结果;步骤5:基于状态评估结果确定的第二控制参数对目标四轮分布式电驱动汽车进行控制。本发明专利技术的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法及系统,训练状态评估模型,根据状态评估模型和状态评估参数进行状态评估获取状态评估结果,提高了状态评估的精准性,根据状态评估结果,引入第二控制参数对目标四轮分布式电驱动汽车进行控制,提高了异常控制的及时性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电数字数据处理,特别涉及一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法及系统


技术介绍

1、四轮分布式电驱动汽车是一种采用四个独立电动驱动器驱动四个车轮的汽车,其通过独立控制每个车轮的电动驱动器,提供了更好的操控性能、驱动效率和车辆稳定性。这种布局使得汽车可以更好地适应各种路况和驾驶需求,并为智能驾驶模式的实现提供了更多的可能性。综合利用传感器、监测系统、动力学模型和控制算法等技术手段,可以对四轮分布式电驱动汽车进行全面的状态评估,这些评估结果可以用于优化系统性能、改进驾驶体验和制定维修计划,以确保车辆的安全和可靠运行。

2、申请号为:cn202010651268.7的专利技术专利公开一种纯电动汽车状态评估方法,其中,方法包括:从多个汽车结构采集传感数据;获取多个状态数据阈值,将传感数据与状态阈值范围进行匹配,分析汽车状态;当传感数据处于第一阈值范围时,确认汽车状态处于第一状态。整体上,从汽车的多个结构中,分别搜集信息,形成传感数据,再通过将传感数据与预设的信息进行对比获取汽车状态。在电动汽车中,电池、驱动电机及车体之间存在一定的关联度,通过实时监控的方式,高精度地检测到这些汽车结构的变化情况。由于在一定范围内的变化不会影响汽车状态,因而可以设定阈值,对这些传感数据进行分类,然后根据汽车不同结构的状态对汽车进行评价。

3、但是,上述现有技术在进行汽车状态评价后,没有及时根据评价结果的不同进行控制和处理,异常控制不及时。

4、有鉴于此,亟需一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法及系统,以至少解决上述不足。


技术实现思路

1、本专利技术目的之一在于提供了一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,根据不同状态评估参数类型获取状态评估参数,同时,训练状态评估模型,根据状态评估模型和状态评估参数进行状态评估获取状态评估结果,提高了状态评估的精准性,根据状态评估结果,引入第二控制参数对目标四轮分布式电驱动汽车进行控制,提高了异常控制的及时性。

2、本专利技术实施例提供的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,包括:

3、步骤1:获取目标四轮分布式电驱动汽车的状态评估参数类型,所述状态评估参数类型包括:第一控制参数、车辆物理参数和车辆测量参数;

4、步骤2:根据状态评估参数类型,获取状态评估参数;

5、步骤3:训练状态评估模型;

6、步骤4:根据状态评估模型和状态评估参数进行相应状态评估,并获取状态评估结果;

7、步骤5:根据状态评估结果,确定第二控制参数,并基于第二控制参数对目标四轮分布式电驱动汽车进行相应控制。

8、优选的,步骤1:获取目标四轮分布式电驱动汽车的状态评估参数类型,包括:

9、获取目标四轮分布式电驱动汽车的第一状态评估记录;

10、解析第一状态评估记录,获取状态评估参数类型。

11、优选的,步骤2:根据状态评估参数类型,获取状态评估参数,包括:

12、根据状态评估参数类型,确定提取通道;

13、通过提取通道,确定提取目标;

14、整合所有提取目标,获得状态评估参数。

15、优选的,步骤3:训练状态评估模型,包括:

16、获取第二状态评估记录;

17、基于第二状态评估记录,获取状态特征簇;

18、基于预设的准确度分析模型,对第二状态评估记录进行准确度分析,获得准确度;

19、解析第二状态评估记录,获取评估结果;

20、根据评估结果、状态特征簇以及准确度,训练第一过程模型;

21、获取第一过程模型的第一预测误差;

22、根据第一过程模型和第一预测误差,训练状态评估模型。

23、优选的,根据第一过程模型和第一预测误差,训练状态评估模型,包括:

24、根据第一预测误差的正负信息,确定记录补充方向;

25、根据第一预测误差的模值信息,确定记录调整范围;

26、根据记录补充方向,生成第三状态评估记录;

27、根据记录调整范围,对第二状态评估记录进行剔除,获得第四状态评估记录;

28、根据第三状态评估记录和第四状态评估记录,训练第二过程模型;

29、获取第二过程模型的第二预测误差;

30、判断第二过程模型的第二预测误差是否小于预设的预测误差平均系数门限;

31、若是,融合第一过程模型和第二过程模型,获得状态评估模型;

32、若否,重复训练,直至第n过程模型的第n预测误差小于预设的预测误差平均系数门限,则融合第一过程模型至第n过程模型,获得状态评估模型。

33、优选的,步骤5:根据状态评估结果,确定第二控制参数,并基于第二控制参数对目标四轮分布式电驱动汽车进行相应控制,包括:

34、解析状态评估结果,尝试获取至少一个异常结果项;

35、若尝试获取成功,根据异常结果项,确定异常状态;

36、根据异常状态,确定关联控制参数;

37、获取异常状态的目标状态特征;

38、获取关联控制参数的控制特征;

39、根据目标状态特征和控制特征,确定关联控制参数中的第二控制参数;

40、根据第二控制参数,确定设置通道和设置策略;

41、根据设置通道和设置策略,对目标四轮分布式电驱动汽车进行相应控制。

42、优选的,根据异常状态,确定关联控制参数,包括:

43、获取异常状态的异常类型,所述异常类型包括:单一异常和组合异常;

44、当异常类型为单一异常时,确定第一异常控制参数、第一异常车辆物理参数以及第一异常车辆测量参数;

45、根据第一异常控制参数、第一异常车辆物理参数以及第一异常车辆测量参数,确定关联控制参数;

46、当异常类型为组合异常时,确定第二异常控制参数、第二异常车辆物理参数以及第二异常车辆测量参数;

47、根据第二异常控制参数、第二异常车辆物理参数以及第二异常车辆测量参数,判断组合异常的异常状态的异常关联;

48、若异常关联为关联,基于预设的关联控制参数确定模型,确定关联控制参数;

49、若异常关联为不关联,根据第二异常控制参数、第二异常车辆物理参数以及第二异常车辆测量参数,确定关联控制参数。

50、优选的,根据第二控制参数,确定设置通道和设置策略,包括:

51、获取第一历史控制记录;

52、根据第二控制参数,确定第一历史控制记录中进行参数变量控制的第二历史控制记录;

53、根据第二历史控制记录,确定设置通道;

54、获取设置通道的通道类型,所述通道类型包括:单通道、继发通道和并发通道;

55、根据通道类型,确定干扰类型;

56、获取设置通道的设置端id;

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,步骤1:获取目标四轮分布式电驱动汽车的状态评估参数类型,包括:

3.如权利要求1所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,步骤2:根据状态评估参数类型,获取状态评估参数,包括:

4.如权利要求1所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,步骤3:训练状态评估模型,包括:

5.如权利要求4所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,根据第一过程模型和第一预测误差,训练状态评估模型,包括:

6.如权利要求1所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,步骤5:根据状态评估结果,确定第二控制参数,并基于第二控制参数对目标四轮分布式电驱动汽车进行相应控制,包括:

7.如权利要求6所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,根据异常状态,确定关联控制参数,包括:

8.如权利要求6所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,根据第二控制参数,确定设置通道和设置策略,包括:

9.如权利要求1所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,还包括:

10.一种四轮分布式电驱动汽车状态评估系统,其特征在于,包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,步骤1:获取目标四轮分布式电驱动汽车的状态评估参数类型,包括:

3.如权利要求1所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,步骤2:根据状态评估参数类型,获取状态评估参数,包括:

4.如权利要求1所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,步骤3:训练状态评估模型,包括:

5.如权利要求4所述的一种四轮分布式电驱动汽车状态评估方法,其特征在于,根据第一过程模型和第一预测误差,训练状态评估模型,包括:

...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈子航万益东刘玮
申请(专利权)人:盐城工学院
类型:发明
国别省市:

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