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[发明专利]用于车辆马达的热控制-CN202080008468.9有效
发明人： M·波夫洛维奇赛克萨斯;J·梅塔耶 -专利权人：纬湃科技有限责任公司
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： F01P7/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种用于优化车辆马达的热控制的方法，该车辆包括马达冷却装置，该马达冷却装置包括至少一个致动器，该致动器适于通过冷却装置改变冷却马达的能力，该方法由适于控制所述至少一个致动器的计算机实现，该方法的特征在于，其包括强化学习算法的训练，其包括以下步骤的迭代实施：1）通过对包括马达和冷却装置的热系统的当前状态应用控制函数来确定用于控制至少一个致动器（50）的至少一个动作，并实施所述动作，2）在实施所述动作之后，确定热系统的经修改状态，3）通过实施马达的热力学奖励函数，基于热系统的经修改状态和所述动作计算奖励值，4）基于热系统的当前状态、热系统的经修改状态、动作和奖励来更新用于估计系统的热性能的函数，以及5）基于用于估计系统热性能的函数的更新来修改控制函数。
用于车辆马达控制

[发明专利]用于预测氮氧化物的SCR的共振频率的可读存储介质-CN201980050787.3有效
发明人： M·波夫洛维奇赛克萨斯 -专利权人：纬湃科技有限责任公司
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： F01N3/20 文献下载
摘要：本发明的主题涉及用于预测氮氧化物的选择性还原催化器SCR的未来共振频率的经过训练的机器学习模型（300）、方法（200、400）和装置（500），该共振频率表示SCR内的还原剂的浓度。该SCR形成机动车辆所配备的内燃发动机的排出气体流的后处理系统的一部分。本发明的一般原理是基于对SCR的共振频率和存在于SCR中的氨浓度之间的相关性的观察。这一观察导致发明者设想使用机器学习来创建经过训练的机器学习模型，以预测SCR的共振频率。在本发明中，经过训练的机器学习模型是所谓的预测模型，其中在一组过去的观察中发现显著的相关性，并且其中寻求将这些相关性推广到尚未观察的情况。
用于预测氧化物 scr 共振频率可读存储介质