本發(fā)明涉及車輛工程領域，尤其涉及一種驅(qū)動電機的溫度獲取方法及裝置。

背景技術(shù)：

在政府各種利好政策的推動以及各汽車企業(yè)的積極探索下，目前純電動汽車已得到廣泛應用。純電動汽車通過電機驅(qū)動車輪實現(xiàn)車輛行駛，在行駛過程中，驅(qū)動系統(tǒng)會產(chǎn)生大量的熱量，為保證驅(qū)動系統(tǒng)的正常工作，需要通過一定的冷卻手段將驅(qū)動電機的溫度控制在一定的溫度閾值以下。若驅(qū)動電機工作在過高溫度狀態(tài)下，會對其本體產(chǎn)生嚴重的危害，比如，對于永磁同步的驅(qū)動電機，將造成永磁體永久性退磁、絕緣失效、軸承潤滑失效等危害。當驅(qū)動電機發(fā)生以上問題時，將會對行車安全造成嚴重影響。因此將驅(qū)動電機溫度控制在一定的閾值范圍內(nèi)，對于行車安全具有重要的意義。

將驅(qū)動電機溫度控制在一定的閾值范圍內(nèi)的前提是準確和有效地獲得驅(qū)動電機當前溫度。現(xiàn)有技術(shù)中，通過在驅(qū)動電機定子內(nèi)部布設溫度傳感器獲取驅(qū)動電機的溫度。對于永磁同步的驅(qū)動電機，一般在定子繞組內(nèi)部布設一個或多個熱敏電阻檢測回路，在電機控制器中設計檢測電路來獲得熱敏電阻的阻值，而后，可以通過查詢預先設置的阻值和溫度的關(guān)系曲線，獲取驅(qū)動電機的溫度值。

這種方式下，如果溫度傳感器發(fā)生故障和/或檢測電路發(fā)生故障，則無法有效獲取驅(qū)動電機的溫度，將導致驅(qū)動系統(tǒng)在發(fā)生故障時無法有效執(zhí)行對應的故障處理機制，行車的安全性較低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

為此，本發(fā)明的第一個目的在于提出一種驅(qū)動電機的溫度獲取方法，以實現(xiàn)有效獲取驅(qū)動電機當前溫度，從而使得驅(qū)動系統(tǒng)在發(fā)生故障時能夠有效執(zhí)行對應的故障處理機制，提高行車安全，用于解決現(xiàn)有在驅(qū)動電機定子內(nèi)部布設溫度傳感器獲取驅(qū)動電機的溫度，當溫度傳感器發(fā)生故障和/或檢測電路發(fā)生故障時，無法有效獲取驅(qū)動電機的溫度，將導致驅(qū)動系統(tǒng)在發(fā)生故障時無法有效執(zhí)行對應的故障處理機制，行車的安全性較低的問題。

本發(fā)明的第二個目的在于提出一種驅(qū)動電機的溫度獲取裝置。

本發(fā)明的第三個目的在于提出另一種驅(qū)動電機的溫度獲取裝置。

本發(fā)明的第四個目的在于提出一種計算機程序產(chǎn)品。

本發(fā)明的第五個目的在于提出一種非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)。

為達上述目的，本發(fā)明第一方面實施例提出了一種驅(qū)動電機的溫度獲取方法，包括：采集訓練數(shù)據(jù)輸入到預先為驅(qū)動電機構(gòu)建的溫度預測模型中，訓練得到目標溫度預測模型；獲取預測數(shù)據(jù)；將所述預測數(shù)據(jù)輸入到所述目標溫度預測模型中進行學習，得到驅(qū)動電機的溫度增量；根據(jù)所述溫度增量和所述驅(qū)動電機上一控制周期的第一溫度，獲取所述驅(qū)動電機當前控制周期的第二溫度。

本發(fā)明實施例的驅(qū)動電機的溫度獲取方法，通過采集訓練數(shù)據(jù)輸入到預先為驅(qū)動電機構(gòu)建的溫度預測模型中，訓練得到目標溫度預測模型，獲取預測數(shù)據(jù)，將預測數(shù)據(jù)輸入到目標溫度預測模型中進行學習，得到驅(qū)動電機的溫度增量，根據(jù)溫度增量和驅(qū)動電機上一控制周期的第一溫度，獲取驅(qū)動電機當前控制周期的第二溫度，能夠有效獲取驅(qū)動電機當前溫度，從而使得驅(qū)動系統(tǒng)在發(fā)生故障時能夠有效執(zhí)行對應的故障處理機制，提高行車安全。

為達上述目的，本發(fā)明第二方面實施例提出了一種驅(qū)動電機的溫度獲取裝置，包括：訓練模塊，用于采集訓練數(shù)據(jù)輸入到預先為驅(qū)動電機構(gòu)建的溫度預測模型中，訓練得到目標溫度預測模型；第一獲取模塊，用于獲取預測數(shù)據(jù)；輸入模塊，用于將所述預測數(shù)據(jù)輸入到所述目標溫度預測模型中進行學習，得到驅(qū)動電機的溫度增量；第二獲取模塊，用于根據(jù)所述溫度增量和所述驅(qū)動電機上一控制周期的第一溫度，獲取所述驅(qū)動電機當前控制周期的第二溫度。

本發(fā)明實施例的驅(qū)動電機的溫度獲取裝置，通過采集訓練數(shù)據(jù)輸入到預先為驅(qū)動電機構(gòu)建的溫度預測模型中，訓練得到目標溫度預測模型，獲取預測數(shù)據(jù)，將預測數(shù)據(jù)輸入到目標溫度預測模型中進行學習，得到驅(qū)動電機的溫度增量，根據(jù)溫度增量和驅(qū)動電機上一控制周期的第一溫度，獲取驅(qū)動電機當前控制周期的第二溫度，能夠有效獲取驅(qū)動電機當前溫度，從而使得驅(qū)動系統(tǒng)在發(fā)生故障時能夠有效執(zhí)行對應的故障處理機制，提高行車安全。

為達上述目的，本發(fā)明第三方面實施例提出了另一種驅(qū)動電機的溫度獲取裝置，包括：處理器和存儲器；其中，所述處理器通過讀取所述存儲器中存儲的可執(zhí)行程序代碼來運行與所述可執(zhí)行程序代碼對應的程序，以用于實現(xiàn)上述第一方面實施例提出的驅(qū)動電機的溫度獲取方法。

為達上述目的，本發(fā)明第四方面實施例提出了一種計算機程序產(chǎn)品，當所述計算機程序產(chǎn)品中的指令由處理器執(zhí)行時，執(zhí)行本發(fā)明上述第一方面實施例提出的驅(qū)動電機的溫度獲取方法。

為達上述目的，本發(fā)明第五方面實施例提出了一種非臨時計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述第一方面實施例提出的驅(qū)動電機的溫度獲取方法。

本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

附圖說明

本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結(jié)合附圖對實施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：

圖1為本發(fā)明實施例提供的一種驅(qū)動電機的溫度獲取方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例中電動車輛的控制系統(tǒng)架構(gòu)示意圖；

圖3為本發(fā)明實施例提供的另一種驅(qū)動電機的溫度獲取方法的流程示意圖；

圖4為本發(fā)明實施例所提供的另一種驅(qū)動電機的溫度獲取方法的流程示意圖；

圖5為本發(fā)明實施例所提供的另一種驅(qū)動電機的溫度獲取方法的流程示意圖；

圖6為本發(fā)明實施例提供的一種驅(qū)動電機的溫度獲取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖7為本發(fā)明實施例提供的另一種驅(qū)動電機的溫度獲取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面詳細描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。

下面參考附圖描述本發(fā)明實施例的驅(qū)動電機的溫度獲取方法及裝置。

圖1為本發(fā)明實施例提供的一種驅(qū)動電機的溫度獲取方法的流程示意圖。

如圖1所示，該驅(qū)動電機的溫度獲取方法包括以下步驟：

s101，采集訓練數(shù)據(jù)輸入到預先為驅(qū)動電機構(gòu)建的溫度預測模型中，訓練得到目標溫度預測模型。

本發(fā)明實施例適用于具有如圖2所示的控制系統(tǒng)架構(gòu)的電動車輛，其中，電機控制器采集加速踏板、制動踏板以及車輛當前的檔位信息，而后，根據(jù)以上信息計算出駕駛?cè)藛T的需求扭矩。電機控制器結(jié)合整車控制器和電池管理系統(tǒng)反饋的狀態(tài)，對該需求扭矩進行限制，最終得到命令扭矩。電機控制器根據(jù)該命令扭矩通過一定的控制邏輯對驅(qū)動電機進行控制，使驅(qū)動電機根據(jù)輸出限制后的需求扭矩，最終實現(xiàn)車輛的行駛。此外，電機控制器根據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)的當前溫度控制冷卻系統(tǒng)工作，并將驅(qū)動系統(tǒng)的當前狀態(tài)在儀表中進行顯示，以提示駕駛?cè)藛T。另外，電機控制器還對驅(qū)動系統(tǒng)的故障進行檢測及處理。

需要說明的是，車輛在上電后，需進行驅(qū)動系統(tǒng)故障狀態(tài)的檢測，例如對驅(qū)動電機溫度檢測故障、冷卻系統(tǒng)故障等進行檢測。當檢測到發(fā)生驅(qū)動電機溫度檢測故障后，若此時發(fā)生冷卻系統(tǒng)故障，則驅(qū)動系統(tǒng)在工作過程中產(chǎn)生的熱量將無法有效排除，同時，由于無法獲取驅(qū)動電機的當前溫度，將導致驅(qū)動電機過熱保護機制無法有效執(zhí)行，進而驅(qū)動電機存在極大的過溫風險，因此，對故障進行處理的關(guān)鍵是驅(qū)動電機當前溫度的估算。

可以理解的是，驅(qū)動電機當前溫度與多方面因素有關(guān)，包括環(huán)境溫度、驅(qū)動電機當前溫度、電機轉(zhuǎn)速、電機輸出扭矩以及冷卻系統(tǒng)工作狀態(tài)等，其中，環(huán)境溫度越高越不利于驅(qū)動電機溫度的下降；同時，驅(qū)動電機的工作效率也影響驅(qū)動電機的發(fā)熱量，例如，當驅(qū)動電機工作在低效區(qū)間時，較多的能量則以熱量形式被散發(fā)；另外，驅(qū)動電機的當前溫度與冷卻系統(tǒng)的工作狀態(tài)也影響著驅(qū)動電機的溫度變化，例如，若驅(qū)動電機當前溫度越高，則對外的熱輻射也越強，而冷卻系統(tǒng)的散熱能力與其工作狀態(tài)緊密相關(guān)，例如，當冷卻系統(tǒng)達到100％設計狀態(tài)時，其散熱能力最強。

綜上所述，影響驅(qū)動電機當前溫度的因素之間存在著復雜的非線性關(guān)系，無法通過一般方式精確描述。因此，可以通過構(gòu)建一個溫度預測模型，來估算驅(qū)動電機的當前溫度，優(yōu)選地，溫度預測模型為徑向基函數(shù)(radialbasisfunction，rbf)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，因其具有以下優(yōu)勢：

(1)rbf神經(jīng)網(wǎng)絡具有非線性的基本特性，對于解決非線性問題具有天然的優(yōu)勢；

(2)rbf神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種性能優(yōu)良的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡，可以以任意精度逼近任意的非線性函數(shù)；

(3)rbf神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)緊湊、具有全局逼近能力，同時，能夠解決反向傳輸(backpropagation，bp)網(wǎng)絡的局部最優(yōu)問題。

本發(fā)明實施例以溫度預測模型為rbf神經(jīng)網(wǎng)絡模型示例。

由于電動車輛在工作狀態(tài)下，驅(qū)動電機溫度與環(huán)境溫度、電機轉(zhuǎn)速、電機轉(zhuǎn)矩以及驅(qū)動電機當前溫度等因素有關(guān)，因此，rbf神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以根據(jù)環(huán)境溫度、電機轉(zhuǎn)速、電機轉(zhuǎn)矩以及驅(qū)動電機當前溫度，對驅(qū)動電機的溫度增量進行估算。

具體地，可以在不同環(huán)境溫度、電機轉(zhuǎn)速、電機扭矩，以及驅(qū)動電機溫度條件下，進行大量實車試驗(需要說明的是，以上試驗均在冷卻系統(tǒng)達到100％設計工作狀態(tài)下開展)，得到大量的有效數(shù)據(jù)[temrmttmδt]，本實施例中記為訓練數(shù)據(jù)，而后，將[temrmttmδt]輸入到預先為驅(qū)動電機構(gòu)建的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡模型，訓練得到目標溫度預測模型，以通過該目標溫度預測模型計算驅(qū)動電機的溫度增量。作為本發(fā)明實施例的一種示例，rbf神經(jīng)網(wǎng)絡模型分為三層：輸入層、隱層、輸出層，其中，輸入量為4個：環(huán)境溫度、電機轉(zhuǎn)速、電機轉(zhuǎn)矩以及驅(qū)動電機當前溫度，隱層神經(jīng)元數(shù)量為9個，輸出量為驅(qū)動電機的溫度增量，rbf神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出量如下所示：

式(1)中，x為輸入矢量，x＝[temrmttm]^τ，其中，te表示環(huán)境溫度、mr表示電機轉(zhuǎn)速、mt表示電機扭矩、tm表示驅(qū)動電機當前溫度；y(x,w)為rbf神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出量，即驅(qū)動電機溫度增量δt；w為角速度，則y(x,w)的計算周期為l為隱層神經(jīng)元數(shù)量，取l為9；ci為中心矢量；|x-ci|為x到中心矢量的距離；φ為徑向基函數(shù)，優(yōu)選地，φ可以為高斯徑向基函數(shù)。

在構(gòu)建完式(1)的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡模型后，可以采集訓練數(shù)據(jù)輸入到rbf神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，訓練得到目標溫度預測模型。

s102，獲取預測數(shù)據(jù)。

本實施例中，預測數(shù)據(jù)包括：當前車輛所屬的環(huán)境溫度、當前車輛的電機轉(zhuǎn)速、當前車輛的電機扭矩，以及驅(qū)動電機當前溫度。

可選地，可以通過整車控制器獲取預測數(shù)據(jù)，易于實現(xiàn)且操作簡單。

s103，將預測數(shù)據(jù)輸入到目標溫度預測模型中進行學習，得到驅(qū)動電機的溫度增量。

將預測數(shù)據(jù)輸入到目標溫度預測模型中進行學習，即將當前車輛所屬的環(huán)境溫度te、當前車輛的電機轉(zhuǎn)速mr、當前車輛的電機扭矩mt，以及驅(qū)動電機當前溫度tm輸入到訓練后的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡模型中的式(1)中進行計算，得到y(tǒng)(x,w)，即驅(qū)動電機溫度增量δt＝y(tǒng)(x,w)。

s104，根據(jù)溫度增量和驅(qū)動電機上一控制周期的第一溫度，獲取驅(qū)動電機當前控制周期的第二溫度。

需要說明的是，實際應用過程中，式(1)的計算周期與控制周期一致，則驅(qū)動電機溫度增量δt表示在環(huán)境溫度te、電機轉(zhuǎn)速mr、電機扭矩mt，以及驅(qū)動電機上一控制周期溫度tm條件下，當前控制周期與上一控制周期之間驅(qū)動電機溫度的變化量。

本實施例中，將驅(qū)動電機上一控制周期估算得到的電機溫度記為第一溫度，將當前控制周期內(nèi)估算得到的電機溫度記為第二溫度。

在已知上一控制周期的第一溫度和當前控制周期內(nèi)驅(qū)動電機溫度與上一控制周期內(nèi)驅(qū)動電機溫度的變化量的情況下，可以計算出當前控制周期內(nèi)第二溫度，即將第一溫度與溫度增量相加，得到當前控制周期內(nèi)的第二溫度。

本實施例的驅(qū)動電機的溫度獲取方法，通過采集訓練數(shù)據(jù)輸入到預先為驅(qū)動電機構(gòu)建的溫度預測模型中，訓練得到目標溫度預測模型，獲取預測數(shù)據(jù)，將預測數(shù)據(jù)輸入到目標溫度預測模型中進行學習，得到驅(qū)動電機的溫度增量，根據(jù)溫度增量和驅(qū)動電機上一控制周期的第一溫度，獲取驅(qū)動電機當前控制周期的第二溫度，能夠有效獲取驅(qū)動電機當前溫度，從而使得驅(qū)動系統(tǒng)在發(fā)生故障時能夠有效執(zhí)行對應的故障處理機制，提高行車安全。

為了清楚說明上述實施例，參見圖3，在如圖1所示實施例的基礎上，步驟s104具體包括以下子步驟：

s301，將溫度增量與第一溫度相加，得到第一數(shù)值。

標記第一數(shù)值為t1，則可以得到：

t1＝tm(n-1)+δt；(2)

s302，將第一數(shù)值與設定的溫度余量相加，得到第二溫度。

第二溫度tm(n)為：

tm(n)＝t1+tc＝tm(n-1)+δt+tc；(3)

其中，tm(n-1)為第一溫度，tm(n)為第二溫度，tc為設定的溫度余量。

通過引入tc，人為的提高驅(qū)動電機的溫度，能夠提前觸發(fā)驅(qū)動系統(tǒng)過熱保護故障對電動車輛進行保護，進一步降低驅(qū)動電機過溫的風險。

本實施例的驅(qū)動電機的溫度獲取方法，通過將溫度增量與第一溫度相加，得到第一數(shù)值，將第一數(shù)值與設定的溫度余量相加，得到第二溫度，能夠有效獲取驅(qū)動電機當前溫度，降低驅(qū)動電機過溫的風險。

圖4為本發(fā)明實施例所提供的另一種驅(qū)動電機的溫度獲取方法的流程示意圖。

s401,采集訓練數(shù)據(jù)輸入到預先為驅(qū)動電機構(gòu)建的溫度預測模型中，訓練得到目標溫度預測模型。

關(guān)于s401的介紹可參見上述實施例中相關(guān)內(nèi)容的記載，此處不再贅述。

s402,判斷驅(qū)動電機的溫度檢測裝置是否處于故障狀態(tài)，若是，執(zhí)行s403，否則，執(zhí)行s413。

可選地，判斷驅(qū)動電機的溫度檢測裝置是否處于故障狀態(tài)，在驅(qū)動電機的溫度檢測裝置未處于故障狀態(tài)時，此時，可以有效獲取驅(qū)動電機的當前溫度，直接結(jié)束處理流程；在驅(qū)動電機的溫度檢測裝置處于故障狀態(tài)時，此時，無法有效獲取驅(qū)動電機的當前溫度值，可以觸發(fā)后續(xù)步驟。

s403，判斷冷卻系統(tǒng)是否處于故障狀態(tài)，若是，執(zhí)行s405，否則，執(zhí)行s404。

s404，獲取預測數(shù)據(jù)。

可選地，在冷卻系統(tǒng)未處于故障狀態(tài)時，獲取預測數(shù)據(jù)。

關(guān)于s404的介紹可參見上述實施例中相關(guān)內(nèi)容的記載，此處不再贅述。

s405，發(fā)出提醒消息。

可選地，在驅(qū)動電機的溫度檢測裝置處于故障狀態(tài)，且冷卻系統(tǒng)處于故障狀態(tài)時，考慮到冷卻系統(tǒng)處于故障狀態(tài)后，無法排除驅(qū)動電機在工作過程中產(chǎn)生的熱量，因此，可以發(fā)出提醒消息，以提示駕駛?cè)藛T。例如，可以點亮儀表電機系統(tǒng)專用故障燈及整車系統(tǒng)故障燈，鳴報警音。

s406，判斷冷卻系統(tǒng)故障狀態(tài)的維持時間是否到達預設的時長，若是，執(zhí)行s407，否則，執(zhí)行s413。

在本發(fā)明的實施例中，預設的時長為預先設置的，預設的時長可以由車輛的內(nèi)置程序預先設定，或者，預設的時長可以由駕駛?cè)藛T進行設置，對此不作限制，預設的時長例如為tk。

需要說明的是，電機控制器在上電后的初始階段內(nèi)，內(nèi)部供電電壓不穩(wěn)定，因此需要延時預設的時長，待供電電源穩(wěn)定后，再進行冷卻系統(tǒng)故障狀態(tài)檢測，能夠有效避免由于系統(tǒng)干擾導致的故障誤報。

可選地，在冷卻系統(tǒng)故障狀態(tài)的維持時間到達預設的時長時，觸發(fā)后續(xù)步驟；在冷卻系統(tǒng)故障狀態(tài)的維持時間未到達預設的時長時，結(jié)束處理流程。

s407，調(diào)整驅(qū)動電機的最大可以轉(zhuǎn)矩至安全限值。

由于無法獲取驅(qū)動電機的當前溫度，將導致驅(qū)動電機過熱保護機制無法有效執(zhí)行，進而驅(qū)動電機存在極大的過溫風險。

現(xiàn)有技術(shù)中，當驅(qū)動電機的溫度檢測裝置處于故障狀態(tài)，且冷卻系統(tǒng)處于故障狀態(tài)時，通過大幅度限制驅(qū)動電機的輸出功率以及輸出扭矩來防止驅(qū)動系統(tǒng)過溫的發(fā)生。這種方式下，只能滿足車輛最基本的行車需求，從而嚴重影響駕駛?cè)藛T的駕駛感受。

而本發(fā)明實施例中，通過在驅(qū)動電機的溫度檢測裝置處于故障狀態(tài)，且冷卻系統(tǒng)處于故障狀態(tài)時，調(diào)整驅(qū)動電機的最大可以轉(zhuǎn)矩至安全限值(1/5峰值外特性)，能夠在防止驅(qū)動系統(tǒng)過溫的前提下，保證車輛的基本行駛功能的實現(xiàn)，盡量降低故障對駕駛?cè)藛T駕駛感受所造成的影響。

s408，限制車輛的最高車速至設定值。

考慮到這種情況下，已經(jīng)對行車安全造成較為嚴重的影響，因此可以限制車輛的最高車速至設定值(例如為15km/h)，以此來保障行車的安全性。

s409將預測數(shù)據(jù)輸入到目標溫度預測模型中進行學習，得到驅(qū)動電機的溫度增量。

s410，根據(jù)溫度增量和驅(qū)動電機上一控制周期的第一溫度，獲取驅(qū)動電機當前控制周期的第二溫度。

關(guān)于s409～410的介紹可參見上述實施例中相關(guān)內(nèi)容的記載，此處不再贅述。

s411，發(fā)出提醒消息。

在冷卻系統(tǒng)處于正常狀態(tài)時，冷卻系統(tǒng)還可以排除驅(qū)動電機在工作過程中產(chǎn)生的熱量，不會影響整車控制邏輯的正常執(zhí)行，因此，可以發(fā)出提醒消息，以提示駕駛?cè)藛T，從而保護駕駛?cè)藛T的駕乘感受，例如，可以點亮儀表電機系統(tǒng)專用故障燈。

s412，控制冷卻系統(tǒng)開啟最大散熱模式進行散熱。

由于冷卻系統(tǒng)還可以排除驅(qū)動電機在工作過程中產(chǎn)生的熱量，為了防止驅(qū)動電機過溫，可以在驅(qū)動電機當前控制周期的溫度達到預設的溫度閾值時，控制冷卻系統(tǒng)開啟最大散熱模式進行散熱，能夠極大程度地規(guī)避由于驅(qū)動電機的溫度檢測裝置故障所帶來的驅(qū)動系統(tǒng)過溫的風險，同時降低由于故障對駕駛?cè)藛T駕駛感受所造成的影響。

s413，結(jié)束。

本實施例的驅(qū)動電機的溫度獲取方法，通過在驅(qū)動電機的溫度檢測裝置處于故障狀態(tài)，且冷卻系統(tǒng)未處于故障狀態(tài)時，獲取預測數(shù)據(jù)，將預測數(shù)據(jù)輸入到目標溫度預測模型中進行學習，得到驅(qū)動電機的溫度增量，根據(jù)溫度增量和驅(qū)動電機上一控制周期的第一溫度，獲取驅(qū)動電機當前控制周期的第二溫度，能夠有效獲取驅(qū)動電機當前溫度，從而使得驅(qū)動系統(tǒng)在發(fā)生故障時能夠有效執(zhí)行對應的故障處理機制，提高行車安全。通過在驅(qū)動電機的溫度檢測裝置處于故障狀態(tài)，且冷卻系統(tǒng)處于故障狀態(tài)時，發(fā)出提醒消息，能夠保護駕駛?cè)藛T的駕乘感受。通過判斷冷卻系統(tǒng)故障狀態(tài)的維持時間是否到達預設的時長，能夠有效避免由于系統(tǒng)干擾導致的故障誤報。通過調(diào)整驅(qū)動電機的最大可以轉(zhuǎn)矩至安全限值，能夠在防止驅(qū)動系統(tǒng)過溫的前提下，保證車輛的基本行駛功能的實現(xiàn)，盡量降低故障對駕駛?cè)藛T駕駛感受所造成的影響。通過限制車輛的最高車速至設定值，能夠保障行車的安全性。通過在驅(qū)動電機的溫度檢測裝置處于故障狀態(tài)，且冷卻系統(tǒng)處于正常狀態(tài)時，發(fā)出提醒消息，能夠提示駕駛?cè)藛T，從而保護駕駛?cè)藛T的駕乘感受。通過控制冷卻系統(tǒng)開啟最大散熱模式進行散熱，，能夠極大程度地規(guī)避由于驅(qū)動電機的溫度檢測裝置故障所帶來的驅(qū)動系統(tǒng)過溫的風險，同時降低由于故障對駕駛?cè)藛T駕駛感受所造成的影響。

為了清楚說明上述實施例，參見圖5，在如圖4所示實施例的基礎上，步驟s412具體包括以下子步驟：

s501，將第二溫度與預設的溫度閾值比較。

在本發(fā)明的實施例中，預設的溫度閾值可以由車輛的內(nèi)置程序預先設定，或者，預設的溫度閾值也可以由駕駛?cè)藛T進行設置，對此不作限制。

可以理解的是，預設的溫度閾值為驅(qū)動電機正常工作時所能承受的極限溫度值，將第二溫度與預設的溫度閾值比較，在第二溫度小于預設的溫度閾值時，無需觸發(fā)驅(qū)動系統(tǒng)過熱保護機制；在第二溫度超出預設的溫度閾值時，需觸發(fā)驅(qū)動系統(tǒng)過熱保護機制，以對車輛進行保護。

s502，如果第二溫度超出預設的溫度閾值，則控制冷卻系統(tǒng)開啟最大散熱模式進行散熱。

在第二溫度超出預設的溫度閾值時，控制冷卻系統(tǒng)開啟最大散熱模式進行散熱，能夠有效防止驅(qū)動電機過溫。

本實施例的驅(qū)動電機的溫度獲取方法，通過將第二溫度與預設的溫度閾值比較，在第二溫度超出預設的溫度閾值時，控制冷卻系統(tǒng)開啟最大散熱模式進行散熱，能夠降低驅(qū)動電機過溫的風險。

圖6為本發(fā)明實施例提供的一種驅(qū)動電機的溫度獲取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。該驅(qū)動電機的溫度獲取裝置600可以通過軟件、硬件或者兩者的結(jié)合實現(xiàn)。

如圖6所示，該驅(qū)動電機的溫度獲取裝置600包括：訓練模塊610、第一獲取模塊620、輸入模塊630，以及第二獲取模塊640。其中，

訓練模塊610，用于采集訓練數(shù)據(jù)輸入到預先為驅(qū)動電機構(gòu)建的溫度預測模型中，訓練得到目標溫度預測模型。

第一獲取模塊620，用于獲取預測數(shù)據(jù)。

具體實現(xiàn)時，第一獲取模塊620，具體用于：判斷驅(qū)動電機的溫度檢測裝置是否處于故障狀態(tài)；如果溫度檢測裝置處于故障狀態(tài)，則判斷冷卻系統(tǒng)是否處于故障狀態(tài)；如果冷卻系統(tǒng)未處于故障狀態(tài)，則獲取預測數(shù)據(jù)。

在一種可能的實現(xiàn)形式中，第一獲取模塊620，還用于：如果冷卻系統(tǒng)處于故障狀態(tài)，則發(fā)出提醒消息；判斷冷卻系統(tǒng)故障狀態(tài)的維持時間是否到達預設的時長；如果到達預設的時長，則調(diào)整驅(qū)動電機的最大可以轉(zhuǎn)矩至安全限制；限制車輛的最高車速至設定值。

輸入模塊630，用于將預測數(shù)據(jù)輸入到目標溫度預測模型中進行學習，得到驅(qū)動電機的溫度增量。

第二獲取模塊640，用于根據(jù)溫度增量和驅(qū)動電機上一控制周期的第一溫度，獲取驅(qū)動電機當前控制周期的第二溫度。

在一種可能的實現(xiàn)形式中，第二獲取模塊640，具體用于：將溫度增量與第一溫度相加，得到第一數(shù)值；將第一數(shù)值與設定的溫度余量相加，得到第二溫度。

進一步地，在本發(fā)明實施例的一種可能的實現(xiàn)方式中，在圖6的基礎上，參見圖7，該驅(qū)動電機的溫度獲取裝置600還進一步包括：發(fā)出模塊650和控制模塊660。其中，

發(fā)出模塊650，用于發(fā)出提醒消息。

控制模塊660，用于控制冷卻系統(tǒng)開啟最大散熱模式進行散熱。

具體實現(xiàn)時，控制模塊660，具體用于：將第二溫度與預設的溫度閾值比較；如果第二溫度超出預設的溫度閾值，則控制冷卻系統(tǒng)開啟最大散熱模式進行散熱。

需要說明的是，前述圖1-圖5實施例對驅(qū)動電機的溫度獲取方法實施例的解釋說明也適用于該實施例的驅(qū)動電機的溫度獲取裝置600，此處不再贅述。

本實施例的驅(qū)動電機的溫度獲取裝置，通過采集訓練數(shù)據(jù)輸入到預先為驅(qū)動電機構(gòu)建的溫度預測模型中，訓練得到目標溫度預測模型，獲取預測數(shù)據(jù)，將預測數(shù)據(jù)輸入到目標溫度預測模型中進行學習，得到驅(qū)動電機的溫度增量，根據(jù)溫度增量和驅(qū)動電機上一控制周期的第一溫度，獲取驅(qū)動電機當前控制周期的第二溫度，能夠有效獲取驅(qū)動電機當前溫度，從而使得驅(qū)動系統(tǒng)在發(fā)生故障時能夠有效執(zhí)行對應的故障處理機制，提高行車安全。

為了實現(xiàn)上述實施例，本發(fā)明還提出一種驅(qū)動電機的溫度獲取裝置，包括：處理器和存儲器；其中，所述處理器通過讀取所述存儲器中存儲的可執(zhí)行程序代碼來運行與所述可執(zhí)行程序代碼對應的程序，以用于實現(xiàn)如前述實施例所述的驅(qū)動電機的溫度獲取方法。

為了實現(xiàn)上述實施例，本發(fā)明還提出一種計算機程序產(chǎn)品，當所述計算機程序產(chǎn)品中的指令由處理器執(zhí)行時，執(zhí)行本發(fā)明上述實施例提出的驅(qū)動電機的溫度獲取方法。

為了實現(xiàn)上述實施例，本發(fā)明還提出一種非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如前述實施例所述的驅(qū)動電機的溫度獲取方法。

在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技術(shù)人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進行結(jié)合和組合。

此外，術(shù)語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個”的含義是至少兩個，例如兩個，三個等，除非另有明確具體的限定。

流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個或更多個用于實現(xiàn)定制邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應被本發(fā)明的實施例所屬技術(shù)領域的技術(shù)人員所理解。

在流程圖中表示或在此以其他方式描述的邏輯和/或步驟，例如，可以被認為是用于實現(xiàn)邏輯功能的可執(zhí)行指令的定序列表，可以具體實現(xiàn)在任何計算機可讀介質(zhì)中，以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備(如基于計算機的系統(tǒng)、包括處理器的系統(tǒng)或其他可以從指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備取指令并執(zhí)行指令的系統(tǒng))使用，或結(jié)合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備而使用。就本說明書而言，"計算機可讀介質(zhì)"可以是任何可以包含、存儲、通信、傳播或傳輸程序以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備或結(jié)合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設備而使用的裝置。計算機可讀介質(zhì)的更具體的示例(非窮盡性列表)包括以下：具有一個或多個布線的電連接部(電子裝置)，便攜式計算機盤盒(磁裝置)，隨機存取存儲器(ram)，只讀存儲器(rom)，可擦除可編輯只讀存儲器(eprom或閃速存儲器)，光纖裝置，以及便攜式光盤只讀存儲器(cdrom)。另外，計算機可讀介質(zhì)甚至可以是可在其上打印所述程序的紙或其他合適的介質(zhì)，因為可以例如通過對紙或其他介質(zhì)進行光學掃描，接著進行編輯、解譯或必要時以其他合適方式進行處理來以電子方式獲得所述程序，然后將其存儲在計算機存儲器中。

應當理解，本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實現(xiàn)。在上述實施方式中，多個步驟或方法可以用存儲在存儲器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來實現(xiàn)。如，如果用硬件來實現(xiàn)和在另一實施方式中一樣，可用本領域公知的下列技術(shù)中的任一項或他們的組合來實現(xiàn)：具有用于對數(shù)據(jù)信號實現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(pga)，現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)等。

本技術(shù)領域的普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，包括方法實施例的步驟之一或其組合。

此外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。

上述提到的存儲介質(zhì)可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等。盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。