[发明专利]基于云平台与神经网络的客车能量回收控制方法及系统

说明书

本公开提供了基于云平台与神经网络的客车能量回收控制方法及系统，涉及节能汽车技术领域，方法包括：获取车辆的固定行车路线与当前GPS信息，通过网络地图获取该车辆前方路况信息；选取车辆前方某一路段，调取车辆通过该路段的行驶数据和车辆数据，将所述驾驶员行驶数据和车辆数据输入在线神经网络中进行分析，输出学习复数车辆驾驶员在特定路段行驶过程中的驾驶行为，根据输出的驾驶行为制定初步能量回收策略；对初步能量回收策略进行修正，修正完成后将车辆数据、驾驶员驾驶行为以及当前车辆运行状况输入至离线神经网络中，输出最终确定的能量回收策略。本公开能够提高的能量回收率。

技术领域

本公开涉及节能汽车技术领域，具体涉及一种基于云平台与神经网络的客车能量回收控制方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

客车能量回收是一套精准、智能的操作系统，在合适的状态下各个部件互相配合，用合适的能量回收方案就能发挥出它的最佳效率，尤其是制动能量回收要整个电机、电池等关键要爱才能实现最高效率。

发明专利CN111391672A提出了一种纯电动汽车的自适应能量回收方法，其主要技术方案是通过判断整车信息是否满足制动能量回收或者滑行能量回收的条件，并结合司机设定的能量回收等级参数，调整相应的能量回收策略，通过该种控制策略能够在很大程度上提高能量回收效率，能够在一定程度上兼顾不同司机对于能量回收以及驾驶体验的不同要求。

但是发明人发现，上述方法的存在一定的缺点，即能量回收等级参数的设定往往只依据于司机个人的判断，但是当车辆行驶过程中存在突发事件时，则会影响驾驶员的判断，使得车辆的能量回收效率降低。

而且现有的别的方法，在能量回收中考虑汽车车速与汽车质量，则会在汽车上添加设置一些外部采集信息的传感器用于采集汽车各种数据，这无疑加大了安装硬件的成本。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种基于云平台与神经网络的客车能量回收控制方法及系统，通过客车通过路段的路况信息，由在线神经网络结合多辆客车通过时的操作行为确定初步能量回收策略，再由云平台通过路况信息修改能量回收策略，最后由离线神经网络确定最终的能量回收策略，实现更高能量回收率。

根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：

基于云平台与神经网络的客车能量回收控制方法，包括：

获取车辆的固定行车路线与当前GPS信息，通过网络地图获取该车辆前方路况信息；

选取车辆前方某一路段，调取车辆通过该路段的行驶数据和车辆数据，将所述驾驶员行驶数据和车辆数据输入在线神经网络中进行分析，输出学习复数车辆驾驶员在特定路段行驶过程中的驾驶行为，根据输出的驾驶行为制定初步能量回收策略；

对初步能量回收策略进行修正，修正完成后将车辆数据、驾驶员驾驶行为以及当前车辆运行状况输入至离线神经网络中，输出最终确定的能量回收策略；

其中，当车辆运行状况为滑行状态时，考虑车辆的重量与车辆车速来判断电机回收扭矩大小，之后确定最终的能量回收策略控制车辆能量回收。

根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：

基于云平台与神经网络的客车能量回收控制系统，包括：

云平台，用于获取车辆的固定行车路线与当前GPS信息，通过网络地图获取该车辆前方路况信息；

神经网络模块，用于选取车辆前方某一路段，调取车辆通过该路段的行驶数据和车辆数据，将所述驾驶员行驶数据和车辆数据输入在线神经网络中进行分析，输出学习复数车辆驾驶员在特定路段行驶过程中的驾驶行为，根据输出的驾驶行为制定初步能量回收策略；