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原文传递新能源车辆智能网络控制方法及其系统

专利名称：	新能源车辆智能网络控制方法及其系统
摘要：	本发明公开了一种新能源车辆智能网络控制方法及其系统，包括以下步骤：采集检测信号及电量信号；神经网络控制系统获取检测信号及电量信号，并对检测信号及电量信号进行数据深度学习，该数据深度学习为实时构建并更新运行状态的参数模型，并根据该参数模型进行划分，得出划分结果；对获取到的检测信号及电量信号进行数据运算分析，并得出实时参数；将数据运算分析得出的实时参数根据参数模型的划分结果进行状态评估归类处理。本发明可以稳定可靠地利用风能、太阳能、机械能与蓄电池组作为纯电动车的动力来源，有效缓解能源危机与保护大气环境，能够延长续航里程、缩短充电的占用时间，且具有良好的自适应学习特性及鲁棒性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	广东轻工职业技术学院
发明人：	吴东盛;冯南山;季天伟;刘付娟;伍丹微
专利状态：	有效
申请日期：	2019-03-07T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-14T00:00:00+0800
申请号：	CN201910172987.8
公开号：	CN109878341A
代理机构：	广州文智专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：	刘敏
分类号：	B60L8/00(2006.01);B;B60;B60L;B60L8
申请人地址：	510000 广东省广州市海珠区新港西路152号
主权项：	1.新能源车辆智能网络控制方法，其特征在于，包括以下步骤：检测风能发电装置、光伏太阳能发电装置、转动发电装置、温湿度监测装置及稳压装置的运行状态并转化为检测信号；检测蓄电池组储存的电量状态并转化为电量信号；采集检测信号及电量信号；神经网络控制系统获取检测信号及电量信号，并对检测信号及电量信号进行数据深度学习，该数据深度学习为实时构建并更新运行状态的参数模型，并根据该参数模型进行划分，得出划分结果；对获取到的检测信号及电量信号进行数据运算分析，并得出检测信号及电量信号的实时参数；将数据运算分析得出的实时参数根据参数模型的划分结果进行状态评估归类处理。 2.如权利要求1所述新能源车辆智能网络控制方法，其特征在于，所述数据深度学习为根据以太网远程服务器相应的历史数据状态的参数，实时构建并更新运行状态的参数模型。 3.如权利要求2所述新能源车辆智能网络控制方法，其特征在于，所述数据深度学习除根据以太网远程服务器相应的历史数据状态的参数，实时构建并更新运行状态的参数模型外，神经网络控制系统的数据深度学习还能根据神经网络控制系统自身处理过的历史数据状态的参数，并以此实时更新构建的参数模型。 4.如权利要求1至3中任一项所述新能源车辆智能网络控制方法，其特征在于，所述根据参数模型的划分结果如下：将风能发电装置、光伏太阳能发电装置、转动发电装置的运行状态根据参数模型划分为正常发电状态及异常发电状态；将稳压装置的运行状态根据参数模型划分为正常运行状态及异常运行状态；将温湿度监测装置的运行状态根据参数模型划分为实时数值正常状态及实时数值异常状态。 5.如权利要求4所述新能源车辆智能网络控制方法，其特征在于，所述状态评估归类处理除根据参数模型的划分结果外，还结合车辆所在地区的温度值、湿度值与将要经过的实时线路状况：当风能发电装置、光伏太阳能发电装置、转动发电装置的运行状态中有一项或一项以上被评估归类为异常发电状态时，或者稳压装置的运行状态被评估归类为异常运行状态时，或者温湿度监测装置的运行状态被评估归类为实时数值异常状态时，则输出数据异常状态信息。 6.如权利要求5所述新能源车辆智能网络控制方法，其特征在于，显示模块及语音模块获取输出的数据异常状态信息，显示模块将数据异常信息通过显示屏显示，语音模块通过语音播报的方式对异常状态信息进行提示。 7.新能源车辆智能网络控制系统，其特征在于，包括神经网络控制系统、风能发电装置、光伏太阳能发电装置、转动发电装置、温湿度监测装置、蓄电池组、稳压装置、语音装置及显示屏；神经网络控制系统包括有联网模块，所述风能发电装置包括有风能检测模块，所述光伏太阳能发电装置包括有太阳能检测模块，所述转动发电装置包括有转动检测模块，所述温湿度监测装置包括有空滤模块，所述蓄电池组包括有电量检测模块，所述稳压装置包括有稳压模块，所述语音装置包括有语音模块，所述显示屏包括有显示模块；所述风能检测模块、太阳能检测模块、转动检测模块、空滤模块、电量检测模块、稳压模块、语音模块、显示模块均与神经网络控制系统电性连接；联网模块，用于接入以太网；用于获取以太网远程服务器相应的历史数据状态的参数，用于获取装有神经网络控制系统的车辆所在地区的温度值、湿度值与将要经过的实时线路状况；风能检测模块，用于检测风能发电装置的运行状态并转化为检测信号；太阳能检测模块，用于检测光伏太阳能发电装置的运行状态并转化为检测信号；转动检测模块，用于检测转动发电装置的运行状态并转化为检测信号；空滤模块，用于检测温湿度监测装置的运行状态并转化为检测信号；电量检测模块，用于检测蓄电池组储存的电量状态并转化为电量信号；语音模块，用于获取数据异常状态信息；用于对异常状态信息进行提示；显示模块，用于获取数据异常状态信息，用于显示数据异常信息；稳压装置，用于稳定电流的电压，并将电流输送至蓄电池组；稳压模块，用于通过检测稳定后的电压状态来检测稳压装置的运行状态并转化为检测信号。 8.如权利要求7所述新能源车辆智能网络控制系统，其特征在于，所述风能发电装置还包括有进风管道、第一叶轮组件、第二叶轮组件、集风管道及排风管道，所述进风管道用于气流的输入并引导气流至第一叶轮组件，所述第一叶轮组件用于转动并压缩气流，集风管道用于输送压缩后的气流，第二叶轮组件用于转动，第一叶轮组件及第二叶轮组件在转动的同时还用于带动线圈切割磁场。 9.如权利要求7所述新能源车辆智能网络控制系统，其特征在于，所述光伏太阳能发电装置还包括有电机、升降支架及两块晶体硅太阳能电池板，所述太阳能检测模块用于检测晶体硅太阳能电池板的运行状态并转化为检测信号，所述电机用于操作及控制升降支架的运行，升降支架用于支撑晶体硅太阳能电池板，两块晶体硅太阳能电池板相互堆叠。 10.如权利要求7所述新能源车辆智能网络控制系统，其特征在于，所述转动发电装置还包括有鼓风机、转子、前轮半轴、后轮半轴、微型永磁发电机，所述鼓风机用于带动转子转动，前轮半轴及后轮半轴在转动的同时还用于带动微型永磁发电机发电。 11.如权利要求7所述新能源车辆智能网络控制系统，其特征在于，所述神经网络控制系统包括RBF神经网络及DSP微处理： RBF神经网络，用于对检测信号及电量信号进行数据深度学习，实时构建并更新运行状态的参数模型，并根据该参数模型进行划分，并得出划分结果；用于根据神经网络控制系统自身处理过的历史数据状态的参数，并以此实时更新构建的参数模型；用于对检测信号及电量信号进行数据运算分析，并得出检测信号及电量信号的实时参数；用于将实时参数根据划分结果进行状态评估归类处理； DSP微处理，用于将运行状态根据参数模型划分为正常发电状态、异常发电状态、正常运行状态、异常运行状态、实时数值正常状态及实时数值异常状态；用于输出数据异常状态信息。 12.如权利要求8所述新能源车辆智能网络控制系统，其特征在于，所述第一叶轮组件、第二叶轮组件均包括有第一叶轮转轴及多片第一叶片，各第一叶片均设置在第一叶轮转轴上，各第一叶片均呈弧形结构，所述第一叶轮转轴用于带动第一叶片转动。 13.如权利要求8所述新能源车辆智能网络控制系统，其特征在于，所述第一叶轮组件、第二叶轮组件均包括有第二叶轮转轴及多圈第二叶片，各第二叶片均围绕设置在第二叶轮转轴的外壁上，相邻两圈第二叶片之间的位置错开，各第二叶片均呈弧形结构。
所属类别：	发明专利