CN115129093A - 动力总成的温度控制方法、温度控制装置、存储介质 - Google Patents
动力总成的温度控制方法、温度控制装置、存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115129093A CN115129093A CN202210700000.7A CN202210700000A CN115129093A CN 115129093 A CN115129093 A CN 115129093A CN 202210700000 A CN202210700000 A CN 202210700000A CN 115129093 A CN115129093 A CN 115129093A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- simulation
- power assembly
- management system
- thermal management
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 145
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000001816 cooling Methods 0.000 claims description 42
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 21
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 20
- 238000005485 electric heating Methods 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 9
- 238000011056 performance test Methods 0.000 claims description 3
- 230000020169 heat generation Effects 0.000 claims description 2
- 239000002826 coolant Substances 0.000 description 11
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 3
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D23/00—Control of temperature
- G05D23/19—Control of temperature characterised by the use of electric means
- G05D23/20—Control of temperature characterised by the use of electric means with sensing elements having variation of electric or magnetic properties with change of temperature
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Temperature (AREA)
Abstract
本发明提供了一种动力总成的温度控制方法、温度控制装置、存储介质,动力总成的温度控制方法,包括:获取热管理***的仿真模型的仿真精度;采集车辆行驶时热管理***中各动力总成的电功率、各动力总成的温度传感器的温度信息;根据电功率、温度信息,计算热管理***的仿真模型中各动力总成的仿真温度;基于温度信息、温度传感器的采集精度、仿真精度及仿真温度,确定各动力总成的最优估计温度;基于最优估计温度生成温度控制策略,温度控制策略用于控制各动力总成的工作温度为最优估计温度。本发明保证了各动力总成均工作在最佳温度范围内,在不使用精度高的温度传感器的条件下,也能够提高动力总成的温度采集精度。
Description
技术领域
本发明涉及车辆技术领域,具体而言,涉及一种动力总成的温度控制方法、温度控制装置、存储介质。
背景技术
增程式纯电动车的热管理***是通过管路将各个动力总成连接起来,通过冷却介质对各个动力总成和外界环境进行热交换,使各个动力总成工作在最佳温度范围内。整车控制器通过温度传感器采集各个动力总成的温度,控制热管理***的水泵和风扇工作,实现热量交换,使各个总成达到热平衡。
对各个动力总成温度和冷却介质温度的采集,是实现动力***热管理的关键因素。
温度传感器可以采集温度信息,但不同的传感器的精度不同,受价格因素影响较大。为了降低成本,如果采用精度较低的温度传感器,则会导致控制效果不理想。不降低温度判断阈值,会使动力总成长期工作在不合适的温度,导致使用寿命降低;降低温度判断阈值,会导致车辆能耗升高,降低续驶里程。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种动力总成的温度控制方法、温度控制装置、存储介质,以解决现有技术中采用精度较低的温度传感器控制热管理***的水泵和风扇工作,存在控制效果不理想的问题。
为了实现上述目的,根据本发明的一个方面,提供了一种动力总成的温度控制方法,包括:获取热管理***的仿真模型的仿真精度;采集车辆行驶时热管理***中各动力总成的电功率、各动力总成的温度传感器的温度信息;根据电功率、温度信息,计算热管理***的仿真模型中各动力总成的仿真温度;基于温度信息、温度传感器的采集精度、仿真精度及仿真温度,确定各动力总成的最优估计温度;基于最优估计温度生成温度控制策略,温度控制策略用于控制各动力总成的工作温度为最优估计温度。
可选地,获取热管理***的仿真模型的仿真精度,包括:对热管理***的仿真模型进行所有热管理工况的性能试验,获得试验数据,试验数据包括如下至少之一:质量、热容率;根据质量、热容率,拟合出覆盖所有热管理工况的热管理***的最优质量、最优热容率;基于最优质量、最优热容率,确定热管理***的仿真模型的仿真精度,并获取仿真精度。
可选地,根据电功率、温度信息,计算热管理***的仿真模型中各动力总成的仿真温度,包括:基于电功率、温度信息,确定热管理***中各动力总成的发热量;基于发热量,生成热管理控制策略,热管理控制策略用于控制热管理***中的风扇、水泵、电加热装置和电冷却装置工作,以使各动力总成的温度降低到预设温度阈值;对热管理***中各动力总成的温度进行仿真,计算出与各动力总成所对应的仿真温度。
可选地,基于最优估计温度生成温度控制策略,包括:根据实际使用场景调节温度传感器的采集精度、仿真精度;对温度传感器的温度信息、温度传感器的采集精度、仿真精度及仿真温度进行加权平均,计算出各动力总成的最优估计温度;基于最优估计温度,生成温度控制策略。
可选地,根据实际使用场景调节温度传感器的采集精度、仿真精度,包括:判断实际使用场景是否为预置目标使用场景,其中,预置目标使用场景包括整车控制器重启、温度变化率超过预设变化率等使用场景;如果是,提高温度传感器的采集精度到第一预设值,降低仿真精度到第二预设值。
可选地,根据实际使用场景调节温度传感器的采集精度、仿真精度,包括:如果否,无需调节温度传感器的采集精度及仿真精度。
根据本发明的另一方面,提供了一种动力总成的温度控制装置,包括:获取单元,获取热管理***的仿真模型的仿真精度;采集单元,采集车辆行驶时热管理***中各动力总成的电功率、各动力总成的温度传感器的温度信息;计算单元,根据电功率、温度信息,计算热管理***的仿真模型中各动力总成的仿真温度;确定单元,基于温度信息、温度传感器的采集精度、仿真精度及仿真温度,确定各动力总成的最优估计温度;控制单元,基于最优估计温度生成温度控制策略,温度控制策略用于控制各动力总成的工作温度为最优估计温度。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读的存储介质,计算机可读的存储介质包括存储的程序,其中,程序运行时执行上述的动力总成的温度控制方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种处理器,处理器用于运行程序,其中,程序运行时执行上述的动力总成的温度控制方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,处理器被设置为通过计算机程序执行上述的动力总成的温度控制方法。
应用本发明的技术方案,通过获取热管理***的仿真模型的仿真精度,采集车辆行驶时热管理***中各动力总成的电功率、各动力总成的温度传感器的温度信息,根据电功率、温度信息,计算热管理***的仿真模型中各动力总成的仿真温度,基于温度传感器的温度信息、温度传感器的采集精度、仿真精度及仿真温度,确定各动力总成的最优估计温度,基于最优估计温度生成温度控制策略,温度控制策略用于各动力总成的工作温度为与各动力总成所对应的最优估计温度,从而保证了各动力总成均工作在最佳温度范围内。本申请的动力总成的温度控制方法在不使用精度高的温度传感器的条件下,也能够提高动力总成的温度采集精度,从而在降低整车成本的基础上,实现整车热管理***的最优性能,解决了现有技术中采用精度较低的温度传感器控制热管理***的水泵和风扇工作,存在控制效果不理想的问题。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1示出了根据本发明的最优估计温度计算的实施例的流程框图;
图2示出了根据本发明的热管理***的仿真模型的第一实施例的结构示意图;
图3示出了根据本发明的热管理***的仿真模型的第二实施例的结构示意图;
图4示出了根据本发明的动力总成的温度控制方法的实施例的流程图;
图5示出了根据本发明的动力总成的温度控制装置的实施例的结构框图;
图6示出了根据本发明的电子设备的实施例的结构框图。
其中,上述附图包括以下附图标记:
11、动力电机模型;12、直流变换器模型;13、车载充电机模型;14、动力电池模型;15、发动机模型;16、发电机模型;
21、水泵模型;
31、风扇模型;32、电加热装置模型;33、电冷却装置模型;
41、热交换装置模型;42、冷却介质管路模型。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施方式例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
现在,将参照附图更详细地描述根据本申请的示例性实施方式。然而,这些示例性实施方式可以由多种不同的形式来实施,并且不应当被解释为只限于这里所阐述的实施方式。应当理解的是,提供这些实施方式是为了使得本申请的公开彻底且完整,并且将这些示例性实施方式的构思充分传达给本领域普通技术人员,在附图中,为了清楚起见,有可能扩大了层和区域的厚度,并且使用相同的附图标记表示相同的器件,因而将省略对它们的描述。
根据本发明实施例,提供了一种动力总成的温度控制方法的方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
如图4所示是根据本申请的动力总成的温度控制方法的流程图,如图4所示,动力总成的温度控制方法包括以下步骤:
步骤S101,获取热管理***的仿真模型的仿真精度;
步骤S102,采集车辆行驶时热管理***中各动力总成的电功率、各动力总成的温度传感器的温度信息;
步骤S103,根据电功率、温度信息,计算热管理***的仿真模型中各动力总成的仿真温度;
步骤S104,基于温度信息、温度传感器的采集精度、仿真精度及仿真温度,确定各动力总成的最优估计温度;
步骤S105,基于最优估计温度生成温度控制策略,温度控制策略用于控制各动力总成的工作温度为最优估计温度。
通过获取热管理***的仿真模型的仿真精度,采集车辆行驶时热管理***中各动力总成的电功率、各动力总成的温度传感器的温度信息,根据电功率、温度信息,计算热管理***的仿真模型中各动力总成的仿真温度,基于温度传感器的温度信息、温度传感器的采集精度、仿真精度及仿真温度,确定各动力总成的最优估计温度,基于最优估计温度生成温度控制策略,温度控制策略用于各动力总成的工作温度为与各动力总成所对应的最优估计温度,从而保证了各动力总成均工作在最佳温度范围内。本申请的动力总成的温度控制方法在不使用精度高的温度传感器的条件下,也能够提高动力总成的温度采集精度,从而在降低整车成本的基础上,实现整车热管理***的最优性能,解决了现有技术中采用精度较低的温度传感器控制热管理***的水泵和风扇工作,存在控制效果不理想的问题。
可选地,获取热管理***的仿真模型的仿真精度,包括对热管理***的仿真模型进行所有热管理工况的性能试验,获得试验数据,试验数据包括如下至少之一:质量、热容率。根据质量、热容率,拟合出覆盖所有热管理工况的热管理***的最优质量、最优热容率,基于最优质量、最优热容率,确定热管理***的仿真模型的仿真精度,并获取仿真精度。如图2所示为本申请的热管理***的仿真模型的第一实施例的结构示意图,如图3所示为本申请的热管理***的仿真模型的第二实施例的结构示意图,如图2、图3所示,热管理***的仿真模型包括各动力总成的发热模型、热交换装置模型41、水泵模型21、风扇模型31、冷却介质管路模型42、电加热装置模型32和电冷却装置模型33。各动力总成的发热模型包括动力电机模型11、直流变换器模型12、车载充电机模型13、动力电池模型14、发动机模型15和发电机模型16。其中,动力电机模型11、直流变换器模型12、车载充电机模型13和发电机模型16组成一个冷却回路,动力电池模型14、电加热装置模型32和电冷却装置模型33组成另外一个回路,发动机模型15组成第三个冷却回路。各动力总成都有自己的发热特性,即在不同的电功率下工作时,发热功率不同。热交换装置模型41是模拟热管理***与外界大气进行交换热量的装置,冷却介质在其中流过,将热量释放到大气中。水泵模型21是模拟驱动冷却介质在冷却管路中流动的装置,可以控制冷却介质的流速,从而改变冷却介质与各个动力总成及热交换器的热交换量。风扇模型31是模拟可以加速热交换器与外界大气进行热量交换的装置,冷却介质管路模型42是模拟连接各个动力总成与热交换装置的装置,电加热装置模型32模拟的是给动力电池提供电热源的装置,电冷却装置模型33模拟的是给动力电池提供电冷却源的装置。热管理工况包括动力电机冷却工况、直流变换器冷却工况、车载充电器冷却工况、动力电池自循环工况、动力电池冷却工况、动力电池加热工况、发动机冷却工况、发电机冷却工况。通过各个工况的质量和热容率等试验数据,拟合出能覆盖住所有热管理工况的热管理***的最优参数,即最优质量和最优热容率,根据最优质量和最优热容率完善热管理***的仿真模型,同时计算出仿真模型的仿真精度。
可选地,根据电功率、温度信息,计算热管理***的仿真模型中各动力总成的仿真温度,包括基于电功率、温度信息,确定热管理***中各动力总成的发热量,基于发热量,生成热管理控制策略,热管理控制策略用于控制热管理***中的风扇、水泵、电加热装置和电冷却装置工作,以使各动力总成的温度降低到预设温度阈值,对热管理***中各动力总成的温度进行仿真,计算出与各动力总成所对应的仿真温度。具体地,首先通过整车控制器控制热管理***工作,并控制车辆行驶,再采集各动力总成的电功率以及各动力总成的温度传感器的温度信号,根据电功率及温度信号确定各动力总成的发热量,并判断各动力总成的发热量是否超出预设值,如果是,则生成热管理控制策略,这样能够保证各动力总成的正常工作。
可选地,基于最优估计温度生成温度控制策略,包括根据实际使用场景调节温度传感器的采集精度、仿真精度,对温度传感器的温度信息、温度传感器的采集精度、仿真精度及仿真温度进行加权平均,计算出各动力总成的最优估计温度,基于最优估计温度,生成温度控制策略。在本实施例中,通过温度传感器采集各动力总成实际工作过程中的温度,并结合仿真温度、温度传感器的采集精度、仿真精度对各动力总成的最优估计温度进行计算,提高了最有估计温度计算结果的准确性,从而确保各动力总成的工作温度为最优值,进而实现整车热管理***的最优性能。
可选地,根据实际使用场景调节温度传感器的采集精度、仿真精度,包括判断实际使用场景是否为预置目标使用场景,其中,预置目标使用场景包括整车控制器重启、温度变化率超过预设变化率等使用场景。如果是,提高温度传感器的采集精度到第一预设值,降低仿真精度到第二预设值。在本实施例中,预设变化率为每秒1℃,第一预设值为1,第二预设值为0。具体地,在整车控制器重启时,热管理***的温度仿真数据会初始化,偏离真实的总成温度,此场景下热管理模型的仿真精度会相对降低,因此在此场景下,提高温度传感器的采集精度到1,降低热管理***的仿真模型的仿真精度到0。而在温度变化率超过每秒1℃时,属于热管理***的动态特性,但由于热管理***模型是静态模型,试验数据也是静态数据,此场景下热管理***的仿真模型的仿真精度会相对降低,因此在此工况下,同样需要提高温度传感器的采集精度到1,降低热管理***的仿真模型的仿真精度到0。在本实施例中,在采用低成本、低精度的温度传感器的情况下,也能获得高精度的温度信号,进一步在降低整车成本的基础上,实现整车热管理***的最优性能。
可选地,根据实际使用场景调节温度传感器的采集精度、仿真精度,包括在实际使用场景不为前述预置目标使用场景的情况下,无需调节温度传感器的采集精度及仿真精度。
根据本申请的另一个具体实施例,还提供了一种动力总成的温度控制装置,如图5所示为本申请的动力总成的温度控制装置的结构框图。其中,动力总成的温度控制装置包括获取单元51、采集单元52、计算单元53、确定单元54和控制单元55。获取单元51用于获取热管理***的仿真模型的仿真精度,采集单元52用于采集车辆行驶时热管理***中各动力总成的电功率、各动力总成的温度传感器的温度信息,计算单元53根据电功率、温度信息,计算热管理***的仿真模型中各动力总成的仿真温度,确定单元54则基于温度信息、温度传感器的采集精度、仿真精度及仿真温度,确定各动力总成的最优估计温度,控制单元55则基于最优估计温度生成温度控制策略,温度控制策略用于控制各动力总成的工作温度为最优估计温度。
在本实施例中,通过获取热管理***的仿真模型的仿真精度,采集车辆行驶时热管理***中各动力总成的电功率、各动力总成的温度传感器的温度信息,根据电功率、温度信息,计算热管理***的仿真模型中各动力总成的仿真温度,基于温度传感器的温度信息、温度传感器的采集精度、仿真精度及仿真温度,确定各动力总成的最优估计温度,基于最优估计温度生成温度控制策略,温度控制策略用于各动力总成的工作温度为与各动力总成所对应的最优估计温度,从而保证了各动力总成均工作在最佳温度范围内。本申请的动力总成的温度控制方法在不使用精度高的温度传感器的条件下,也能够提高动力总成的温度采集精度,从而在降低整车成本的基础上,实现整车热管理***的最优性能,解决了现有技术中采用精度较低的温度传感器控制热管理***的水泵和风扇工作,存在控制效果不理想的问题。
如图1所示为本申请的最优估计温度计算的实施例的流程框图,首先,建立热管理***仿真模型、对热管理***的仿真模型进行热管理工况试验,热管理工况包括动力电机冷却工况、直流变换器冷却工况、车载充电器冷却工况、动力电池自循环工况、动力电池冷却工况、动力电池加热工况、发动机冷却工况、发电机冷却工况,获得相应的质量和热容率等参数,并对质量和热容率等参数进行拟合,获得最优的质量和热容率等参数,并完善热管理***的仿真模型。进一步地,对动力总成温度进行仿真。整车控制器控制车辆行驶,实时采集真实的热管理***在实际工作过程中,各动力总成的实际工作温度,根据仿真温度、各动力总成的实际工作温度、温度传感器的采集精度和热管理仿真模型的仿真精度确定各动力总成的最优估计温度。在本实施例中,进一步提高了各动力总成的最优估计温度计算结果的准确性。
在本申请的其中一个示例性实施例中,动力电机、直流变换器、车载充电机及发电机采用上述实施例中的动力总成的温度控制方法,动力电机、直流变换器、车载充电机及发电机的温度控制过程如下:
步骤S11,建立电机冷却回路仿真模型,它包括动力电机模型11,直流变换器模型12,车载充电机模型13,发电机模型16,热交换装置模型41,水泵模型21,风扇模型31,冷却介质管路模型42。
步骤S12,在试验台架上做工况试验,采集试验数据,试验工况包括动力电机冷却工况,直流变换器冷却工况,车载充电器冷却工况,发电机冷却工况,完善热管理***的仿真模型。
步骤S13,整车控制器控制车辆行驶,并且采集动力电机、直流变换器、车载充电机、发电机的电功率,同时采集动力电机、直流变换器、车载充电机、发电机温度传感器的温度信号,确定动力电机、直流变换器、车载充电机、发电机的发热量,判断动力电机、直流变换器、车载充电机、发电机的发热量是否超出预设值,根据热管理控制策略设定的预设温度阈值,控制风扇,水泵工作。
步骤S14,整车控制器将采集到的动力电机、直流变换器、车载充电机、发电机的电功率信号和对水泵、风扇的控制信号输入给热管理***电机冷却回路仿真模型,计算出动力电机,直流变换器、车载充电机、发电机的仿真温度。
步骤S15,整车控制器根据传感器采集到的动力电机、直流变换器、车载充电机、发电机的温度和传感器精度,以及仿真模型计算的动力电机模型11、直流变换器模型12、车载充电机模型13、发电机模型16的温度和仿真精度,加权计算出最优的动力电机、直流变换器、车载充电机、发电机的估计温度。
步骤S16,整车控制器将动力电机、直流变换器、车载充电机、发电机的最优估计温度作为控制电机冷却回路的输入。
在本申请的另一个示例性实施例中,动力电池采用上述实施例中的动力总成的温度控制方法,动力电池的温度控制控制过程如下:
步骤S21,建立电池冷却回路仿真模型,它包括动力电池模型14,电加热装置模型32,电冷却装置模型33,水泵模型21,冷却介质管路模型42。
步骤S22,在试验台架上做工况试验,采集试验数据,试验工况包括动力电池冷却工况、动力电池加热工况,完善热管理***的仿真模型。
步骤S23,整车控制器控制车辆行驶,并且采集动力电池的电功率,同时采集动力电池的温度传感器的温度信号,确定动力电池的发热量,判断动力电池的发热量是否超出预设值,根据热管理控制策略设定的预设温度阈值,控制水泵,电加热装置和电冷却装置工作。
步骤S24,整车控制器将采集到的动力电池的电功率信号和对水泵、电加热装置和电冷却装置的控制信号输入给热管理***的电池冷却回路仿真模型,计算出动力电池的仿真温度。
步骤S25,整车控制器根据温度传感器采集到的动力电池的温度和温度传感器的精度,以及仿真模型计算的动力电池模型14的温度和仿真精度,加权计算出动力电池的最优估计温度。
步骤S26,整车控制器将动力电池的最优估计温度作为控制电池冷却回路的输入。
在本申请的另一个示例性实施例中,发动机采用上述实施例中的动力总成的温度控制方法,发动机的温度控制控制过程如下:
步骤S31,建立发动机冷却回路仿真模型,它包括发动机模型15,热交换装置模型,水泵模型21,风扇模型31,冷却介质管路模型42。
步骤S32,在试验台架上做工况试验,采集试验数据,试验工况包括发动机冷却工况,完善热管理***的仿真模型。
步骤S33,整车控制器控制车辆行驶,并且采集发动机的功率,同时采集发动机的温度传感器的温度信号,确定发动机的发热量,判断发动机的发热量是否超出预设值,如果是,则根据热管理控制策略设定的温度阈值,控制风扇,水泵工作。
步骤S34,整车控制器将采集到的发动机的电功率信号和对水泵、风扇的控制信号输入给热管理***的发动机冷却回路仿真模型,计算出发动机的仿真温度。
步骤S35,整车控制器根据传感器采集到的发动机的温度和传感器精度,以及仿真模型计算的发动机的温度和计算精度,加权计算出发动机的最优估计温度。
步骤S36,整车控制器将发动机的最优估计温度作为控制发动机冷却回路的输入。
根据本申请的另一个具体实施例,还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述实施例中的动力总成的温度控制方法的步骤。
根据本申请的另一个具体实施例,还提供了一种处理器,处理器用于运行程序,其中,程序运行时执行上述实施例中的动力总成的温度控制方法的步骤。
根据本申请的另一个具体实施例,还提供了一种电子设备,如图6所示,电子设备包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,处理器被设置为通过计算机程序执行上述实施例中的动力总成的温度控制方法的步骤。
该方法实施例可以在车辆中包含存储器和处理器的电子设备或者类似的运算装置中执行。以运行在车辆的电子设备上为例,车辆的电子设备可以包括一个或多个处理器102(处理器可以包括但不限于中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、数字信号处理(DSP)芯片、微处理器(MCU)、可编程逻辑器件(FPGA)、神经网络处理器(NPU)、张量处理器(TPU)、人工智能(AI)类型处理器等的处理装置)和用于存储数据的存储器104。可选地,上述汽车的电子设备还可以包括用于通信功能的传输设备106、输入输出设备108以及显示器110。本领域普通技术人员可以理解,图6所示的结构仅为示意,其并不对上述车辆的电子装置的结构造成限定。例如,车辆的电子装置还可包括比上述结构描述更多或者更少的组件,或者具有与上述结构描述不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序,例如,应用软件的软件程序以及模块,如本发明实施例中的信息处理方法对应的计算机程序,处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现上述的信息处理方法。存储器104可包括高速随机存储器,还可包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中,存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中,传输设备106包括一个网络适配器(Network Interface Controller,简称为NIC),其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中,传输装置可以为射频(Radio Frequency,简称为RF)模块,其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
显示器110可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)和触摸显示器(也被称为“触摸屏”或“触摸显示屏”)。该液晶显示器可使得用户能够与移动终端的用户界面进行交互。在一些实施例中,上述移动终端具有图形用户界面(GUI),用户可以通过触摸触敏表面上的手指接触和/或手势来与GUI进行人机交互,此处的人机交互功能可选的包括如下交互:创建网页、绘图、文字处理、制作电子文档、游戏、视频会议、即时通信、收发电子邮件、通话界面、播放数字视频、播放数字音乐和/或网络浏览等、用于执行上述人机交互功能的可执行指令被配置/存储在一个或多个处理器可执行的计算机程序产品或可读存储介质中。
为了便于描述,在这里可以使用空间相对术语,如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等,用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是,空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如,如果附图中的器件被倒置,则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而,示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位),并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。
除上述以外,还需要说明的是在本说明书中所谈到的“一个实施例”、“另一个实施例”、“实施例”等,指的是结合该实施例描述的具体特征、结构或者特点包括在本申请概括性描述的至少一个实施例中。在说明书中多个地方出现同种表述不是一定指的是同一个实施例。进一步来说,结合任一实施例描述一个具体特征、结构或者特点时,所要主张的是结合其他实施例来实现这种特征、结构或者特点也落在本发明的范围内。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种动力总成的温度控制方法,其特征在于,包括:
获取热管理***的仿真模型的仿真精度;
采集车辆行驶时所述热管理***中各动力总成的电功率、各动力总成的温度传感器的温度信息;
根据所述电功率、所述温度信息,计算所述热管理***的仿真模型中各所述动力总成的仿真温度;
基于所述温度信息、所述温度传感器的采集精度、所述仿真精度及所述仿真温度,确定各所述动力总成的最优估计温度;
基于所述最优估计温度生成温度控制策略,所述温度控制策略用于控制各所述动力总成的工作温度为所述最优估计温度。
2.根据权利要求1所述的动力总成的温度控制方法,其特征在于,获取所述热管理***的仿真模型的仿真精度,包括:
对所述热管理***的仿真模型进行所有热管理工况的性能试验,获得试验数据,所述试验数据包括如下至少之一:质量、热容率;
根据所述质量、所述热容率,拟合出覆盖所有所述热管理工况的所述热管理***的最优质量、最优热容率;
基于所述最优质量、所述最优热容率,确定所述热管理***的仿真模型的仿真精度,并获取所述仿真精度。
3.根据权利要求1或2所述的动力总成的温度控制方法,其特征在于,根据所述电功率、所述温度信息,计算所述热管理***的仿真模型中各所述动力总成的仿真温度,包括:
基于所述电功率、所述温度信息,确定所述热管理***中各所述动力总成的发热量;
基于所述发热量,生成热管理控制策略,所述热管理控制策略用于控制所述热管理***中的风扇、水泵、电加热装置和电冷却装置工作,以使各所述动力总成的温度降低到预设温度阈值;
对所述热管理***中各所述动力总成的温度进行仿真,计算出与各所述动力总成所对应的所述仿真温度。
4.根据权利要求3所述的动力总成的温度控制方法,其特征在于,基于所述最优估计温度生成温度控制策略,包括:
根据实际使用场景调节所述温度传感器的采集精度、所述仿真精度;
对所述温度传感器的温度信息、所述温度传感器的采集精度、所述仿真精度及所述仿真温度进行加权平均,计算出各所述动力总成的最优估计温度;
基于所述最优估计温度,生成所述温度控制策略。
5.根据权利要求4所述的动力总成的温度控制方法,其特征在于,根据实际使用场景调节所述温度传感器的采集精度、所述仿真精度,包括:
判断所述实际使用场景是否为预置目标使用场景,其中,所述预置目标使用场景包括整车控制器重启、温度变化率超过预设变化率等使用场景;
如果是,提高所述温度传感器的采集精度到第一预设值,降低所述仿真精度到第二预设值。
6.根据权利要求5所述的动力总成的温度控制方法,其特征在于,根据实际使用场景调节所述温度传感器的采集精度、所述仿真精度,包括:
如果否,无需调节所述温度传感器的采集精度及所述仿真精度。
7.一种动力总成的温度控制装置,其特征在于,包括:
获取单元,获取热管理***的仿真模型的仿真精度;
采集单元,采集车辆行驶时所述热管理***中各动力总成的电功率、各动力总成的温度传感器的温度信息;
计算单元,根据所述电功率、所述温度信息,计算所述热管理***的仿真模型中各所述动力总成的仿真温度;
确定单元,基于所述温度信息、所述温度传感器的采集精度、所述仿真精度及所述仿真温度,确定各所述动力总成的最优估计温度;
控制单元,基于所述最优估计温度生成温度控制策略,所述温度控制策略用于控制各所述动力总成的工作温度为所述最优估计温度。
8.一种计算机可读的存储介质,其特征在于,所述计算机可读的存储介质包括存储的程序,其中,所述程序运行时执行上述权利要求1至6中任意一项所述的动力总成的温度控制方法。
9.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的动力总成的温度控制方法。
10.一种电子设备,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至6中任意一项所述的动力总成的温度控制方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210700000.7A CN115129093B (zh) | 2022-06-20 | 2022-06-20 | 动力总成的温度控制方法、温度控制装置、存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210700000.7A CN115129093B (zh) | 2022-06-20 | 2022-06-20 | 动力总成的温度控制方法、温度控制装置、存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115129093A true CN115129093A (zh) | 2022-09-30 |
CN115129093B CN115129093B (zh) | 2024-03-15 |
Family
ID=83380283
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210700000.7A Active CN115129093B (zh) | 2022-06-20 | 2022-06-20 | 动力总成的温度控制方法、温度控制装置、存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115129093B (zh) |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1796755A (zh) * | 2004-12-28 | 2006-07-05 | 本田技研工业株式会社 | 设备的温度控制装置 |
US20110301777A1 (en) * | 2010-06-04 | 2011-12-08 | Apple Inc. | Adjusting the thermal behavior of a computing system using indirect information about ambient temperature |
CN103718406A (zh) * | 2011-07-27 | 2014-04-09 | 西门子公司 | 变流器的热监测 |
CN103994894A (zh) * | 2014-05-30 | 2014-08-20 | 清华大学 | 一种基于amt的电动汽车实验平台及其功能实现方法 |
CN104999923A (zh) * | 2014-04-15 | 2015-10-28 | 福特全球技术公司 | 牵引电池空气热管理控制*** |
DE102014216310A1 (de) * | 2014-08-18 | 2016-02-18 | Schaeffler Technologies AG & Co. KG | Verfahren zur Bestimmung einer Temperatur einer Leistungs- und Ansteuerelektronik eines elektrischen Antriebssystems |
DE102015008006B3 (de) * | 2015-06-22 | 2016-11-17 | Audi Ag | Verfahren zum Begrenzen einer Performanz eines Steuergeräts in einem Kraftfahrzeug und Kraftfahrzeug |
CN107134604A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-09-05 | 南京航空航天大学 | 一种基于工况特性的动力电池热管理方法 |
US20190315232A1 (en) * | 2018-04-16 | 2019-10-17 | Nio Usa, Inc. | Systems and methods of battery thermal management |
CN112906184A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-06-04 | 合肥阳光新能源科技有限公司 | 一种电池储能***的温控方法及*** |
CN113312856A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-08-27 | 湘潭大学 | 一种结合数值计算的电动汽车电池包热管理控制仿真方法 |
CN113358995A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-09-07 | 丽水方德智驱应用技术研究院有限公司 | 一种功率元器件在线结温估算方法 |
CN114200309A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-18 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 车辆电池的仿真测试方法、装置、车辆以及存储介质 |
CN114388942A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-04-22 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种电池热管理装置、电池总成、电动车辆及设计方法 |
-
2022
- 2022-06-20 CN CN202210700000.7A patent/CN115129093B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1796755A (zh) * | 2004-12-28 | 2006-07-05 | 本田技研工业株式会社 | 设备的温度控制装置 |
US20110301777A1 (en) * | 2010-06-04 | 2011-12-08 | Apple Inc. | Adjusting the thermal behavior of a computing system using indirect information about ambient temperature |
CN103718406A (zh) * | 2011-07-27 | 2014-04-09 | 西门子公司 | 变流器的热监测 |
CN104999923A (zh) * | 2014-04-15 | 2015-10-28 | 福特全球技术公司 | 牵引电池空气热管理控制*** |
CN103994894A (zh) * | 2014-05-30 | 2014-08-20 | 清华大学 | 一种基于amt的电动汽车实验平台及其功能实现方法 |
DE102014216310A1 (de) * | 2014-08-18 | 2016-02-18 | Schaeffler Technologies AG & Co. KG | Verfahren zur Bestimmung einer Temperatur einer Leistungs- und Ansteuerelektronik eines elektrischen Antriebssystems |
DE102015008006B3 (de) * | 2015-06-22 | 2016-11-17 | Audi Ag | Verfahren zum Begrenzen einer Performanz eines Steuergeräts in einem Kraftfahrzeug und Kraftfahrzeug |
CN107134604A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-09-05 | 南京航空航天大学 | 一种基于工况特性的动力电池热管理方法 |
US20190315232A1 (en) * | 2018-04-16 | 2019-10-17 | Nio Usa, Inc. | Systems and methods of battery thermal management |
CN112906184A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-06-04 | 合肥阳光新能源科技有限公司 | 一种电池储能***的温控方法及*** |
CN113312856A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-08-27 | 湘潭大学 | 一种结合数值计算的电动汽车电池包热管理控制仿真方法 |
CN113358995A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-09-07 | 丽水方德智驱应用技术研究院有限公司 | 一种功率元器件在线结温估算方法 |
CN114388942A (zh) * | 2021-12-01 | 2022-04-22 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种电池热管理装置、电池总成、电动车辆及设计方法 |
CN114200309A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-18 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 车辆电池的仿真测试方法、装置、车辆以及存储介质 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
DAN, DAN, ET AL.: "Dynamic thermal behavior of micro heat pipe array-air cooling battery thermal management system based on thermal network model", APPLIED THERMAL ENGINEERING, pages 1 - 32 * |
LIU, YUANZHI, ET AL.: "Self-adapting J-type air-based battery thermal management system via model predictive control", APPLIED ENERGY, pages 1 - 11 * |
马伟: "基于模型预测的纯电动汽车动力总成热管理策略", 南方农机, vol. 51, no. 18, pages 96 - 97 * |
魏国强等: "纯电动汽车动力电池温度预测模型实验研究", 电子测量技术, vol. 42, no. 09, pages 93 - 97 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115129093B (zh) | 2024-03-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104577231A (zh) | 一种实现快速充电的方法、适配器、终端及*** | |
CN103593038B (zh) | 一种控制应用的方法和装置 | |
CN103336444B (zh) | 家居能量管理***在智能用电中的实现方法 | |
CN102883012B (zh) | 移动终端电流的测试***及测试方法 | |
CN107508354B (zh) | 一种充电方法及移动终端 | |
CN106095022A (zh) | 一种控制方法及电子设备 | |
CN109217411B (zh) | 充电方法和装置、电子设备 | |
CN115275443A (zh) | 车载动力电池的加热控制方法、加热控制装置、车辆 | |
CN109217409B (zh) | 充电方法、装置和电子设备 | |
CN104065124A (zh) | 具有假电池功能的移动终端及其使能、禁能假电池的方法 | |
CN107734618B (zh) | 应用程序关闭方法、装置、存储介质和电子设备 | |
CN103051793A (zh) | 一种移动终端控制数据传输模式的方法及装置 | |
CN105262890A (zh) | 便携式电子装置应用程序的信息更新控制***与方法 | |
CN103066632A (zh) | 充电控制方法 | |
CN115129093B (zh) | 动力总成的温度控制方法、温度控制装置、存储介质 | |
CN114336993B (zh) | 一种充电装置和充电方法 | |
CN107613546B (zh) | Ble芯片及其中指定元件的控制方法、蓝牙低功耗设备 | |
CN206628847U (zh) | 一种充电电路及移动终端 | |
CN107787028A (zh) | 一种控制调制解调器通信模块的方法和装置 | |
CN115933601A (zh) | 热管理***的测试装置、测试方法、动力电池***及车辆 | |
CN110676521B (zh) | 电池管理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN104578211A (zh) | 电子装置 | |
CN111614131B (zh) | 电子设备和放电控制方法 | |
CN112306213A (zh) | 基于终端的显卡模式切换方法、装置、存储介质及终端 | |
CN107590087B (zh) | 一种电子设备及电子设备的硬盘访问方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |