一种车辆驱动模组温度的控制方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术涉及汽车技术领域，具体涉及一种车辆驱动模组温度的控制方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.在电动汽车的电机的驱动模组中，igbt(insulated gate bipolar transistor，绝缘栅双极型晶体管)驱动模块和薄膜电容能承受的温度最低，且容易因温度升高导致烧蚀等问题，从而导致汽车无法行驶。为了防止因温度升高造成igbt驱动模块和薄膜电容出现烧蚀等问题，可通过在igbt驱动模块、薄膜电容和冷却模块内部布置温度传感器，当温度传感器检测到温度达到预设保护值时，驱动模组降功率运行或停止工作。但预设保护值很难选取，若预设保护值设置太高，在温度快速上升时可能无法起到对驱动模组的保护作用，若预设保护值设置太低又容易出现过保护的问题。而且驱动模组内的各个部件单独进行温度升高的自我保护，容易存在功能冗余和误触发的问题，驱动模组无法达到最优性能。


技术实现要素：

3.本发明的目的之一在于提供一种车辆驱动模组温度的控制方法，以解决现有技术中通过温度传感器设置预设保护值对igbt驱动模块和薄膜电容进行温度保护时，预设保护值很难选取，若预设保护值设置太高，在温度快速上升时可能无法起到对驱动模组的保护作用，若预设保护值设置太低又容易出现过保护的问题。而且驱动模组内的各个部件单独进行温度升高的自我保护，容易存在冗余和误触发，驱动模组无法达到最优性能的问题；目的之二在于提供一种车辆驱动模组温度的控制装置；目的之三在于提供一种电子设备；目的之四在于提供一种计算机可读存储介质。
4.一种车辆驱动模组温度的控制方法，所述方法包括：
5.获取开关驱动模块的模块温度信息，以及获取薄膜电容的电容温度信息；
6.获取多个端子的端子温度信息，以及获取冷却液的液体温度信息；
7.获取电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息；
8.建立初始神经网络模型，并将所述模块温度信息、所述电容温度信息、多个所述端子温度信息、所述液体温度信息、所述电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息作为多个输入变量，对所述初始神经网络模型进行训练，获取权重收敛的神经网络模型；
9.将多个所述输入变量的实时信息输入所述权重收敛的神经网络模型，获取所述权重收敛的神经网络模型的输出结果；以及
10.根据所述输出结果，对所述车辆驱动模组温度进行控制。
11.于本发明的一实施例中，获取所述开关驱动模块的模块温度信息包括以下步骤：
12.在预设时间段内，获取多个所述开关驱动模块的实时模块温度；以及
13.对多个所述实时模块温度进行分析计算，获取所述模块温度的变化率信息。
14.于本发明的一实施例中，获取多个所述端子的端子温度信息包括以下步骤：
15.获取输入端子的实时端子温度和所述输入端子的端子温度的变化率信息；
16.获取连接端子的实时端子温度和所述连接端子的端子温度的变化率信息；以及
17.获取输出端子的实时端子温度和所述输出端子的端子温度的变化率信息。
18.于本发明的一实施例中，获取所述电流信息包括以下步骤：
19.获取纹波电流的信息和三相电流的信息。
20.于本发明的一实施例中，获取所述权重收敛的神经网络模型的输出结果包括以下步骤：
21.获取所述车辆驱动模组处于正常工作状态的输出结果；以及
22.获取所述车辆驱动模组处于停机保护状态的输出结果。
23.于本发明的一实施例中，对所述车辆驱动模组温度进行控制包括以下步骤：
24.获取所述权重收敛的神经网络模型在第一时刻的输出结果；
25.获取所述权重收敛的神经网络模型在第二时刻的输出结果；以及
26.判断所述第一时刻的输出结果和所述第二时刻的输出结果是否为所述车辆驱动模组处于正常工作状态的输出结果或所述车辆驱动模组处于停机保护状态的输出结果，若所述第一时刻的输出结果为所述车辆驱动模组处于所述正常工作状态的输出结果，所述第二时刻的输出结果为所述车辆驱动模组处于所述停机保护状态的输出结果，控制所述冷却液的流量加快，降低所述车辆驱动模组温度。
27.于本发明的一实施例中，对所述车辆驱动模组温度进行控制还包括以下步骤：
28.若所述第一时刻的输出结果为所述车辆驱动模组处于停机保护状态的输出结果，所述第二时刻的输出结果为所述车辆驱动模组处于所述停机保护状态的输出结果，控制所述冷却液的流程加快，所述车辆驱动模组降低功率运行或停止运行。
29.本发明提供的一种车辆驱动模组温度的控制装置，所述装置包括：
30.模块温度和电容温度获取模块，用于获取开关驱动模块的模块温度信息，以及获取薄膜电容的电容温度信息；
31.端子温度和液体温度获取模块，用于获取多个端子的端子温度信息，以及获取冷却液的液体温度信息；
32.电流和运行时间获取模块，用于获取电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息；
33.模型训练模块，用于建立初始神经网络模型，并将所述模块温度信息、所述电容温度信息、多个所述端子温度信息、所述液体温度信息、所述电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息作为多个输入变量，对所述初始神经网络模型进行训练，获取权重收敛的神经网络模型；
34.模型应用模块，用于将多个所述输入变量的实时信息输入所述权重收敛的神经网络模型，获取所述权重收敛的神经网络模型的输出结果；以及
35.温度控制模块，用于根据所述输出结果，对所述车辆驱动模组温度进行控制。
36.一种电子设备，所述电子设备包括：
37.至少一个处理器；
38.存储装置，用于存储至少一个程序，当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述电子设备实现上述任一项所述的车辆驱动模组温度的控制方法。
39.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述任一项所述的车辆驱动模组温度的控制方法。
40.本发明的有益效果：
41.(1)本发明中将所述模块温度信息、所述电容温度信息、多个所述端子温度信息、所述液体温度信息、所述电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息作为多个输入变量，充分考虑了温度控制的影响因素，提高了温度控制的准确性和全面性。
42.(2)本发明中通过对初始神经网络模型输入多个输入变量进行训练，调整各个输入变量的权重，获取权重收敛的神经网络模型，提高了在各个输入变量的实时信息的输入下，神经网络模型输出结果的稳定性和准确性。
43.(3)本发明中通过权重收敛的神经网络模型输出结果，并根据输出结果来控制驱动模组的温度，有效的保护了车辆驱动模组，避免了功能冗余和误触发的问题，实现了驱动模组可以达到最优性能的目标。
附图说明
44.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
45.图1是本技术的一示例性实施例示出的车辆驱动模组温度的控制方法的实施环境示意图；
46.图2是本技术的一示例性实施例示出的车辆驱动模组温度的控制方法的流程图；
47.图3是本技术的一示例性实施例示出的神经网络模型的结构图；
48.图4是本技术的一示例性实施例示出的车辆驱动模组温度的控制装置的结构框图；
49.图5示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
50.其中，110-输入端子；111-连接端子；112-输出端子；120-薄膜电容；130-igbt驱动模块；140-冷却模块；150-控制模块；310-输入层；320-隐藏层；330-输出层；410-模块温度和电容温度获取模块；420-端子温度和液体温度获取模块；430-电流和运行时间获取模块；440-模型训练模块；450-模型应用模块；460-温度控制模块；500-计算机系统；501-中央处理单元；502-只读存储器；503-随机访问存储器；504-总线；505-i/o接口；506-键盘输入部分；507-输出部分；508-储存部分；509-通信部分；510-驱动器；511-可拆卸介质。
具体实施方式
51.以下将参照附图和优选实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
52.需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构
想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
53.在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。
54.首先需要说明的是，电机的车辆驱动模组是一种电子设备，用于控制电机的运转。驱动模组可以将输入信号转换为电机所需的电流和电压信号，从而实现电机的启动、停止和控制。驱动模组常用于各种类型的电机，包括直流电机、交流电机和步进电机等。驱动模组中包括igbt(insulated gate bipolar transistor，绝缘栅双极型晶体管)驱动模块和薄膜电容，igbt驱动模块也称为开关驱动模块，igbt驱动模块包括多个igbt、开关电路和驱动电路，igbt是一个理想的开关，多个igbt并联或串联，通过驱动电路和开关电路控制多个igbt的开关周期和持续时间，来改变电流的流出方向和频率，从而输出交流电。
55.图1是本技术的一示例性实施例示出的车辆驱动模组温度的控制方法的应用环境示意图。如图1所示，在一些实施例中，车辆驱动模组温度的控制方法可应用在车辆驱动模组中。输入端子110的一端电性连接于薄膜电容120的一端，薄膜电容120的另一端电性连接于连接端子111的一端。连接端子111的另一端电性连接于igbt驱动模块130的输入端，igbt驱动模块130的输出端电性连接于输出端子112。薄膜电容120和igbt驱动模块130并排设置在冷却模块140上，温度传感器设置在输入端子110、连接端子111、输出端子112、薄膜电容120、igbt驱动模块130和冷却模块140连接。控制模块150电性连接于输入端子110、连接端子111、输出端子112、薄膜电容120、igbt驱动模块130和冷却模块140上。当从输入端子110的另一端接入电源时，车辆驱动模组处于正常工作状态，车辆驱动模组内存在大量电流，车辆驱动模组内的各个模块中产生热量。因为薄膜电容120和igbt驱动模块130的承受温度低，所以需要对其降温。与输入端子110、连接端子111、输出端子112、薄膜电容120、igbt驱动模块130和冷却模块140连接的温度传感器将各自的温度和预设时间段内的温度变换率信息传递到控制模块150内的神经网络模型的输入层，控制模块150根据神经网络模型的输出结果对车辆驱动模组的温度进行控制。其中，温度传感器向控制模块150上传车辆驱动模组内的各个模块的温度信息可通过有线传输，也可通过3g(第三代的移动信息技术)、4g(第四代的移动信息技术)、5g(第五代的移动信息技术)等无线网络进行操作，也可以通过有线。本技术的实施例不对此进行限制，可以根据实际需求进行设置。
56.在一些实施例中，通过温度传感器设置预设保护值对igbt驱动模块和薄膜电容进行温度保护时，预设保护值很难选取，若预设保护值设置太高，在温度快速上升时可能无法起到对驱动模组的保护作用，若预设保护值设置太低又容易出现过保护的问题。而且驱动模组内的各个部件单独进行温度升高的自我保护，容易存在冗余和误触发，驱动模组无法达到最优性能的问题。为解决这些问题，本技术的实施例分别提出一种车辆驱动模组温度的控制方法、装置、设备及介质，以下将对这些实施例进行详细描述。
57.请参阅图2，图2是本技术的一示例性实施例示出的车辆驱动模组温度的控制方法的流程图。在一些实施例中，该方法可以应用于图1所示的实施环境，并由该实施环境中的
控制模块150具体执行。应理解的是，该方法也可以适用于其它的示例性实施环境，并由其它实施环境中的设备具体执行，本实施例不对该方法所适用的实施环境进行限制。
58.示例性的，本实施例揭示的车辆驱动模组温度的控制方法所适用的控制模块150中可以安装有sdk(software development kit，软件开发工具包，是为特定的软件包、软件框架、操作系统等建立应用软件时的开发工具集合)，而本实施例揭示的方法具体实现为该sdk对外提供的一项或多项功能。
59.如图2所示，在一示例性的实施例中，车辆驱动模组温度的控制方法至少包括步骤s210至步骤s260，详细介绍如下：
60.步骤s210，获取开关驱动模块的模块温度信息，以及获取薄膜电容的电容温度信息。
61.在本实施例中，图1所示的igbt驱动模块130也称为开关驱动电路，薄膜电容120的一端，薄膜电容120的输入端通过连接端子111电性连接于igbt驱动模块130，输入电源通过输入端子110与薄膜电容120电性连接，薄膜电容120存储电源能量，并向igbt驱动模块130供电。但车辆驱动模组在正常工作时，因为电流的热效应，车辆驱动模组的温度升高，开关驱动模块130和薄膜电容120的温度也升高，但在车辆驱动模组中，开关驱动模块130和薄膜电容120能承受的温度最低。如果不对车辆驱动模组温度加以控制，开关驱动模块130和薄膜电容120容易被烧蚀损坏。开关驱动模块的模块温度信息包括实时模块温度和模块温度的变化率信息。所以将温度传感器设置在开关驱动模块130和薄膜电容120上，在预设时间段内，获取多个开关驱动模块130的实时模块温度，并通过对多个实时模块温度进行分析计算，获取模块温度的变化率信息。电容温度信息包括实时电容温度和电容温度的变化率信息，在预设时间段内，获取多个薄膜电容120的实时电容温度，并通过对多个实时电容温度进行分析计算，获取电容温度的变化率信息。例如两个温度传感器将获取的模块温度和模块温度的变化率信息以及获取的电容温度和电容温度的变化率信息上传到控制模块150。模块温度信息以及电容温度信息是影响车辆驱动模组温度的控制的原因。
62.步骤s220，获取多个端子的端子温度信息，以及获取冷却液的液体温度信息。
63.在本实施例中，多个端子例如为图1所示的输入端子110、连接端子111和输出端子112，输入端子110例如是一种电子设备或电路连接器，用于连接外部输入信号或输入电源。连接端子111例如是电子设备中的接口，输出端子112例如是输出电流的接口。输入端子110的一端电性连接于输入电源，另一端电性连接于薄膜电容120的一端。连接端子111的两端电性连接于薄膜电容120的另一端和开关驱动模块130的输入端，输出端子112的一端电性连接于开关驱动模块130的输出端。输入端子110、连接端子120和输出端子130也会因为电流的流经温度升高，所以多个温度传感器设置在输入端子110、连接端子120和输出端子130上，获取输入端子110、连接端子120和输出端子130的端子温度信息。端子温度信息包括实时端子温度和端子温度的变化率信息，且在预设时间段内，获取多个实时端子温度，并对多个实时端子温度进行分析计算，获取端子温度的变化率信息。多个温度传感器将获取的端子温度和端子温度的变化率信息上传到控制模块150，端子温度和端子温度的变化率信息也是影响车辆驱动模组温度的控制的原因。
64.在本实施中，图1所示的冷却模块140中含有冷却液，通过冷却液的流动给igbt驱动模块130和薄膜电容120降温。冷却液吸收热量，冷却液的温度也会升高，冷却液的液体温
度和液体温度的变化率信息也是影响车辆驱动模组温度的控制的原因，通过温度传感器可以获取冷却模块140的实时液体温度和液体温度的变化率信息并上传到控制模块150。
65.步骤s230，获取电流信息和车辆驱动模组的运行时间信息。
66.在本实施例中，电流信息包括纹波电流信息和三相电流信息，纹波电流由图1所示的薄膜电容120的充放电产生。三相电流由开关驱动模块130产生，并将三相电流在开关驱动模块130的输出端输出。纹波电流和三相电流是车辆驱动模组温度升高的原因，所以纹波电流信息和三相电流信息也是影响车辆驱动模组温度的控制的原因。
67.步骤s240，建立初始神经网络模型，并将模块温度信息、电容温度信息、多个端子温度信息、液体温度信息、电流信息和车辆驱动模组的运行时间信息作为多个输入变量，对初始神经网络模型进行训练，获取权重收敛的神经网络模型。
68.在本实施例中，图3是本技术的一示例性实施例示出的神经网络模型的结构图。如图3所示，神经网络模型包括输入层310、至少一个隐藏层320和输出层330。隐藏层320的输入端与输入层310的输出端连接，输出层330的输入端与隐藏层320的输出端连接。输入层310包括多个输入变量，例如输入变量x1、输入域变量x2和输入变量xn。隐藏层320包括多个隐藏层激活函数，例如隐藏层激活函数u1、隐藏层激活函数u2、隐藏层激活函数u3和隐藏层激活函数un。输出层330包括输出激活函数y1和输出结果y2。其中，v
11
、v
12
、v
13
和v
1n
是输入变量x1与多个隐藏层激活函数之间的权重参数，v
21
、v
22
、v
23
和v
2n
是输入变量x2与多个隐藏层激活函数之间的权重参数，v
n1
、v
n2
、v
n3
和v
nn
是输入变量xn与多个隐藏层激活函数之间的权重参数。每个隐藏层激活函数对多个输入变量与各自的权重参数的乘积进行处理，获取隐藏层激活函数的输出结果，w1、w2、w3和w4是多个隐藏层激活函数的输出结果与输出激活函数y1之间的权重参数，输出激活函数y1对多个隐藏层激活函数的输出结果与各自的权重参数的乘积进行处理，得到输出结果y2。输入变量与隐藏层激活函数之间的权重参数和隐藏层激活函数与输出激活函数之间的权重参数不同，输出结果y2也不同，所以需要根据输入变量对输出结果y2的影响对初始神经网络模型进行训练，获取权重收敛的神经网络模型，即系统稳定的神经网络模型。
69.在本实施中，将初始神经网络模型设置在控制模块150上，将模块温度信息、电容温度信息、端子温度信息、液体温度信息、电流信息和车辆驱动模组的运行时间信息上传到控制模块150中作为初始神经网络模型的多个输入变量，并对初始神经网络模型进行训练。而且将图1所示的igbt驱动模块130、薄膜电容120、多个端子和冷却模块140纳入到同一个温度保护策略中，实现了车辆驱动模组温度的最佳控制，实现车辆驱动模组的最优性能。
70.在本实施例中，不同权重的输入变量对输出结果的影响不同，神经网络模型的输出结果包括车辆驱动模组的状态，车辆驱动模组的状态包括正常工作状态和停机保护状态。图1所示的igbt驱动模块130的实时模块温度越高，模块温度的变化率越高，神经网络模型输出的车辆驱动模组的状态趋向于停机保护状态，实时模块温度越低，模块温度的变化率越低，输出的车辆驱动模组的状态趋向于正常工作状态。薄膜电容120的实时电容温度越高，电容温度的变化率越高，输出的车辆驱动模组的状态趋向于停机保护状态，实时电容温度越低，电容温度的变化率越低，输出的车辆驱动模组的状态趋向于正常工作状态。多个端子和冷却液对输出的车辆驱动模组的状态的影响和薄膜电容120对输出的车辆驱动模组的状态的影响一样。其中，电流信息中的纹波电流和三相电流越大，神经网络模型输出的车辆
驱动模组的状态趋向于停机保护状态，电流信息中的纹波电流和三相电流越小，输出的车辆驱动模组的状态趋向于正常工作状态。车辆驱动模组的运行时间越长，神经网络模型输出的车辆驱动模组的状态趋向于停机保护状态，车辆驱动模组的运行时间越短，输出的车辆驱动模组的状态趋向于正常工作状态。
71.在本实施例中，在图1所示的控制模块150中，通过向初始神经网络模型的图3所示的输入层310随机输入至少一个输入变量，并不断调整神经网络模型中的权重参数，输出层330向着正确的结果转变，直到权重收敛，保证神经网络模型输出正确的结果，这时便将初始神经网络模组转换成权重收敛的神经网络模型。
72.步骤s250，将多个输入变量的实时信息输入权重收敛的神经网络模型，获取权重收敛的神经网络模型的输出结果。
73.在本实施例中，神经网络模型中的权重参数保持不变，将多个输入变量的实时信息输入到权重收敛的神经网络模型的输入层中，获取权重收敛的神经网络模型的输出结果，实现对车辆驱动模组的状态的预测。车辆驱动模组的状态包括正常工作状态和停机保护状态。输出结果包括车辆驱动模组处于正常工作状态的输出结果和车辆驱动模组处于停机保护状态的输出结果。
74.步骤s260，根据输出结果，对车辆驱动模组温度进行控制。
75.在本实施例中，图1所示的控制模块150根据权重收敛的神经网络模型在第一时刻和第二时刻的输出结果来对车辆驱动模组温度进行控制。第一时刻例如为t1时刻，第二时刻例如为t2时刻，t2大于t1。当在t1时刻，权重收敛的神经网络模型的输出结果例如为车辆驱动模组的状态为正常工作状态或停机保护状态，在t2时刻，权重收敛的神经网络模型的输出结果例如为车辆驱动模组的状态为正常工作状态。这时控制模块150不需要对薄膜电容120和igbt驱动模块130进行保护操作。
76.在本实施例中，当在t1时刻，权重收敛的神经网络模型的输出结果例如为车辆驱动模组的状态为正常工作状态，在t2时刻，权重收敛的神经网络模型的输出结果例如为车辆驱动模组的状态为停机保护状态。这时，图1所示的控制模块150控制冷却模块140增大其中的冷却液流量，降低冷却液的温度以及薄膜电容120和igbt驱动模块130的温度，从而保护薄膜电容120和igbt驱动模块130。
77.在本实施例中，当在t1时刻，权重收敛的神经网络模型的输出结果例如为车辆驱动模组的状态为停机保护状态，在t2时刻，权重收敛的神经网络模型的输出结果例如为车辆驱动模组的状态也为停机保护状态。这时，图1所示的控制模块150控制冷却模块140增大其中的冷却液流量，降低冷却液的温度以及薄膜电容120和igbt驱动模块130的温度，且控制车辆驱动模组降功率运行或停止运行，从而保护薄膜电容120和igbt驱动模块130。
78.图4是本技术的一示例性实施例示出的车辆驱动模组温度的控制装置的框图。该装置可以应用于图1所示的实施环境，并具体配置控制模块150中。该装置也可以适用于其它的示例性实施环境，并具体配置在其它设备中，本实施例不对该装置所适用的实施环境进行限制。
79.如图4所示，该示例性的车辆驱动模组温度的控制装置包括：
80.模块温度和电容温度获取模块410，用于获取开关驱动模块的模块温度信息，以及获取薄膜电容的电容温度信息；端子温度和液体温度获取模块420，用于获取多个端子的端
子温度信息，以及获取冷却液的液体温度信息；电流和运行时间获取模块430，用于获取电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息；模型训练模块440，用于建立初始神经网络模型，并将所述模块温度信息、所述电容温度信息、多个所述端子温度信息、所述液体温度信息、所述电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息作为多个输入变量，对所述初始神经网络模型进行训练，获取权重收敛的神经网络模型；模型应用模块450，用于将多个所述输入变量的实时信息输入所述权重收敛的神经网络模型，获取所述权重收敛的神经网络模型的输出结果；以及温度控制模块460，用于根据所述输出结果，对所述车辆驱动模组温度进行控制。
81.本技术的实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现上述各个实施例中提供的车辆驱动模组温度的控制方法。
82.图5示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是，图5示出的电子设备的计算机系统500仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
83.如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(central processing unit，cpu)501，其可以根据存储在只读存储器(read-only memory，rom)502中的程序或者从储存部分508加载到随机访问存储器(random access memory，ram)503中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在ram 503中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu 501、rom 502以及ram 503通过总线504彼此相连。输入/输出(input/output，i/o)接口505也连接至总线504。
84.以下部件连接至i/o接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(cathode ray tube，crt)、液晶显示器(liquid crystal display，lcd)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的储存部分508；以及包括诸如lan(local area network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至i/o接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分508。
85.特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)501执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
86.需要说明的是，本技术实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存
储器(compact disc read-only memory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
87.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和应用结构的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
88.描述于本技术实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
89.本技术的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如前所述的车辆驱动模组温度的控制方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
90.本技术的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的车辆驱动模组温度的控制方法。
91.本发明中将所述模块温度、所述模块温度的变化率信息、所述电容温度、所述电容温度的变化率信息、所述端子温度和所述端子温度的变化率信息、所述液体温度、所述液体温度的变化率信息、所述电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息作为多个输入变量，充分考虑了温度控制的影响因素，提高了温度控制的准确性和全面性。且通过对初始神经网络模型输入多个输入变量进行训练，调整各个输入变量的权重，获取权重收敛的神经网络模型，提高了在各个输入变量的实时信息的输入下，神经网络模型输出结果的稳定性和准确性。并通过权重收敛的神经网络模型输出结果，并根据输出结果来控制驱动模组的温度，有效的保护了车辆驱动模组，避免了功能冗余和误触发的问题，实现了驱动模组可以达到最优性能的目标。
92.上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因
此，但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

技术特征：
1.一种车辆驱动模组温度的控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取开关驱动模块的模块温度信息，以及获取薄膜电容的电容温度信息；获取多个端子的端子温度信息，以及获取冷却液的液体温度信息；获取电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息；建立初始神经网络模型，并将所述模块温度信息、所述电容温度信息、多个所述端子温度信息、所述液体温度信息、所述电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息作为多个输入变量，对所述初始神经网络模型进行训练，获取权重收敛的神经网络模型；将多个所述输入变量的实时信息输入所述权重收敛的神经网络模型，获取所述权重收敛的神经网络模型的输出结果；以及根据所述输出结果，对所述车辆驱动模组温度进行控制。2.根据权利要求1所述的一种车辆驱动模组温度的控制方法，其特征在于，获取所述开关驱动模块的模块温度信息包括以下步骤：在预设时间段内，获取多个所述开关驱动模块的实时模块温度；以及对多个所述实时模块温度进行分析计算，获取所述模块温度的变化率信息。3.根据权利要求1所述的一种车辆驱动模组温度的控制方法，其特征在于，获取多个所述端子的端子温度信息包括以下步骤：获取输入端子的实时端子温度和所述输入端子的端子温度的变化率信息；获取连接端子的实时端子温度和所述连接端子的端子温度的变化率信息；以及获取输出端子的实时端子温度和所述输出端子的端子温度的变化率信息。4.根据权利要求1所述的一种车辆驱动模组温度的控制方法，其特征在于，获取所述电流信息包括以下步骤：获取纹波电流的信息和三相电流的信息。5.根据权利要求1所述的一种车辆驱动模组温度的控制方法，其特征在于，获取所述权重收敛的神经网络模型的输出结果包括以下步骤：获取所述车辆驱动模组处于正常工作状态的输出结果；以及获取所述车辆驱动模组处于停机保护状态的输出结果。6.根据权利要求5所述的一种车辆驱动模组温度的控制方法，其特征在于，对所述车辆驱动模组温度进行控制包括以下步骤：获取所述权重收敛的神经网络模型在第一时刻的输出结果；获取所述权重收敛的神经网络模型在第二时刻的输出结果；以及判断所述第一时刻的输出结果和所述第二时刻的输出结果是否为所述车辆驱动模组处于正常工作状态的输出结果或所述车辆驱动模组处于停机保护状态的输出结果，若所述第一时刻的输出结果为所述车辆驱动模组处于所述正常工作状态的输出结果，所述第二时刻的输出结果为所述车辆驱动模组处于所述停机保护状态的输出结果，控制所述冷却液的流量加快，降低所述车辆驱动模组温度。7.根据权利要求6所述的一种车辆驱动模组温度的控制方法，其特征在于，对所述车辆驱动模组温度进行控制还包括以下步骤：若所述第一时刻的输出结果为所述车辆驱动模组处于停机保护状态的输出结果，所述第二时刻的输出结果为所述车辆驱动模组处于所述停机保护状态的输出结果，控制所述冷
却液的流程加快，所述车辆驱动模组降低功率运行或停止运行。8.一种车辆驱动模组温度的控制装置，其特征在于，所述装置包括：模块温度和电容温度获取模块，用于获取开关驱动模块的模块温度信息，以端子温度和液体温度获取模块，用于获取多个端子的端子温度信息，以及获取冷却液的液体温度信息；电流和运行时间获取模块，用于获取电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息；模型训练模块，用于建立初始神经网络模型，并将所述模块温度信息、所述电容温度信息、多个所述端子温度信息、所述液体温度信息、所述电流信息和所述车辆驱动模组的运行时间信息作为多个输入变量，对所述初始神经网络模型进行训练，获取权重收敛的神经网络模型；模型应用模块，用于将多个所述输入变量的实时信息输入所述权重收敛的神经网络模型，获取所述权重收敛的神经网络模型的输出结果；以及温度控制模块，用于根据所述输出结果，对所述车辆驱动模组温度进行控制。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；存储装置，用于存储至少一个程序，当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述电子设备实现权利要求1-7任一项所述的车辆驱动模组温度的控制方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1-7任一项所述的车辆驱动模组温度的控制方法。

技术总结
本发明提供一种车辆驱动模组温度的控制方法、装置、设备及介质，所述车辆驱动模组温度的控制方法包括：获取开关驱动模块的模块温度、电容温度、多端子温度、冷却液的液体温度、电流和运行时间；建立初始神经网络模型，将所述模块温度、所述电容温度、所述端子温度、所述液体温度、所述电流和所述运行时间作为多个输入变量，对所述初始神经网络模型进行训练，获取权重收敛的神经网络模型；将多个所述输入变量的实时信息输入所述权重收敛的神经网络模型，获取所述权重收敛的神经网络模型的输出结果；以及根据所述输出结果，对所述车辆驱动模组温度进行控制。通过本发明公开的一种车辆驱动模组温度的控制方法，优化了车辆驱动模组的性能。性能。性能。


技术研发人员：朱祝宏
受保护的技术使用者：重庆长安新能源汽车科技有限公司
技术研发日：2023.03.29
技术公布日：2023/6/26