一种电动车大数据分析优化系统与方法.pdf

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摘要
申请专利号:

CN201610937018.3

申请日:

2016.10.25

公开号:

CN106503450A

公开日:

2017.03.15

当前法律状态:

实审

有效性:

审中

法律详情:

实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20161025|||公开

IPC分类号:

G06F19/00(2011.01)I

主分类号:

G06F19/00

申请人:

镇江恒驰科技有限公司

发明人:

张悦诚; 史昇; 宋雪桦; 朱国雷

地址:

212009 江苏省镇江市丁卯科技新城潘宗路38-4号

优先权:

专利代理机构:

代理人:

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内容摘要

本发明提供一种电动车大数据分析优化的系统及方法。该系统包括电动车数据库、算法模块组件和控制参数数据库,其中电动车数据库接收并存储电动车控制器通过支持3G通信的移动数据模块传送来的数据,算法模块组件根据相应的算法对电动车数据库进行访问,并根据算法采用的逻辑策略,生成新的控制参数留存在控制参数数据库中直至被新的控制参数覆盖,此参数经由移动数据模块传递给电动车控制器,实现对控制器控制参数的不断优化。本发明采用模块化编程,各模块即可单独使用也可组合使用,灵活方便;丰富在线的电动车数据为不断更新控制参数确保车辆始终高效舒适运行提供可能。

权利要求书

1.一种电动车大数据分析优化系统,其特征在于:包括电动车数据库、算法模块组件和
控制参数数据库;
其中所述的电动车数据库接收并存储了电动车控制器通过支持3G通信的移动数据模
块传送来的数据,所存储的数据根据算法进行定义;
所述的算法模块组件是根据行车安全算法、乘驾舒适性分析算法和效率节能算法,经
过软件模块化编程实现的行车安全管理模块、乘驾舒适性分析模块和效率节能模块;其中,
乘驾舒适性分析模块由加速踏板过深/过浅分析单元、司机加速习惯分析单元、加速不平顺
分析单元、制动踏板过深/过浅分析单元和制动不平顺分析单元组成;
所述的控制参数数据库是经过算法模块组件运算后生成的一组数据,数据以单个数值
或数组形式表示存储,并通过移动数据模块传递给电动车控制器;
系统中各算法模块组件对电动车数据库进行访问,并根据算法采用的逻辑策略,生成
新的控制参数并在系统的控制参数数据库中留存直至被新的控制参数覆盖。
2.基于权利要求1的电动车大数据分析优化系统的一种优化方法,其特征在于,根据安
全、舒适性和高效三个优化目标,采用以下7个算法:
①行车安全管理算法:通过对系统存储的所有单体电池的电压随时间变化关系进行分
析来预测电池寿命;
②加速踏板过深/过浅分析算法:通过对电动车的加速踏板的开度的过深和过浅的判
断,来评价加速度控制参数的强弱程度;
③司机加速习惯分析算法:通过猛踩油门的频次来分析司机驾驶时的加速习惯;
④加速不平顺分析算法:通过比较功率不稳定时的加速踏板波动情况和转速波动情
况,来分析电动功率不稳定的原因;
⑤制动踏板过深/过浅分析算法:通过比较制动踏板开度变化率与加速踏板的开度变
化率的差异,来分析制动踏板控制参数的强弱程度;
⑥制动不平顺事件分析算法,通过比较制动过程中的最大最小加速度与平均加速度的
差异,来分析制动踏板控制参数的平滑性;
⑦效率节能算法:通过分析冷却设备从启动到达到冷却效果的时间性能,实现对冷却
设备开启时间的优化,其中冷却设备包括水泵和风扇;
其中,算法①优先级最高,算法⑦优先级最低,对于生成的同一组控制参数,采用优先
级最高的控制参数。
3.如权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法,其特征在于:行车安全的管理通过
以下方式实现:对系统存储的所有单体电池的电压随时间变化关系分别按照如下三个公式
进行计算并分析:
均值公式
(1-1)
Vi:单体电压,N:单体电池总数
累计误差公式
(1-2)
Soe:误差和,:标准电压,Vi:单体电压
变化率积分公式
Ei= (1-3)
Ei:单体电池变压变化率,
:采样相邻时间差,
:相邻时间差对应的电压差
通过公式(1-2)得到电池组与标准参数的累计误差值,大致可以确定电池组整体
的状态;如果小于累计误差门限 ,则进一步根据公式(1-1)得到平均单体电
池电压,通过计算各个单体电压与平均电压值的绝对偏差 ,根据 初步确诊该节
电池的状态;对偏差 超过设定的偏差门限 的单体电池,将该节电池的故障状态
设置为“待确诊”,否则设置为“正常”;对“待确诊”的单体电池进一步分析,通过该单体电池
的存储时间点的电压数值,根据公式(1-3)计算该节电池的电压变化率 ;如果该电池
电压变化率高于限定的变化率lim,则将该节电池故障状态设置为“确诊”。
4.如权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法,其特征在于:加速踏板过深/过浅
分析通过以下方式实现:通过比较数据库中电机实际转速比过浅过深分析所需最低转速大
的转速样本,计算相邻两个转速点的差值;当差值小于起始目标值n0 r/min时,开始
统计此时的差值;当转速差值降低到目标结束值n1 r/min以下时,计算从n0 r/min至n1
r/min的时间差,并计算其均值,得到算术加速度a0,该数值反映降速/加速过程的稳定程
度,数值越小,加速过程就越平稳;当转速达到n1r/min后,继续对此后 时间范围内
的转速差进行采样比较,其中=2×,并计算此段时间计算得到的平均加速度a1;如果
a1小于a0的1/2时,那么统计 这段时间内的平均踏板开度;如果踏板开度小于设定的踏
板过浅门限,则确定电机驱动扭矩在小踏板开度下过大;如果踏板开度大于设定的踏板过
深门限,则确定电机驱动扭矩在大踏板开度下过小;确定加速踏板过深/过浅后,查询数据
库中存储的电机控制参数,对电机控制参数根据不等式公式(1-4)进行倍数放大,根据不等
式(1-5)进行/缩小:
p= (1-4)
p= (1-5)
a:当前电机控制扭矩相对于电机额定扭矩的比例,取值范围为0-1之间,
p为优化后的电机控制扭矩相对于电机额定值的比例。
5.如权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法,其特征在于:司机加速习惯分析通
过以下方式实现:通过对采样周期若干天内的加速踏板开度进行分析,从而找出由于参数
设置过低导致加速不足的问题;首先计算相邻两次踏板开度的相对增量,如果增量大于设
定范围则视为加速事件;如果踩加速踏板在很短的时间T0内达到踏板开度90%及以上,则判
定为司机猛踩油门事件;确定该样本范围内的加速事件累计次数值S后,进一步统计猛踩油
门事件的次数N,如果猛踩油门事件的比例P在50%至80%之间,其中P=N/S,则视为由于电机
驱动扭矩的控制参数过低导致;此时,按照公式(1-6)进行处理:
p= (1-6)
a:当前电机控制扭矩相对于电机额定扭矩的比例,取值范围为0-1之间,
p为优化后的电机控制扭矩相对于电机额定值的比例。
6.根据权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法,其特征在于:加速不平顺的分析
通过以下方式实现:提取数据库中的电机功率、加速踏板开度和电机转速的数据样本,计算
相邻采样点之间的电机功率绝对差值;如果超过功率波动门限值,进一步计算出相邻
加速踏板开度的波动率和转速的波动率,如果由于加速踏板波动导致功率波动,则加速踏
板导致功率波动累计次数自加1此;同理,若因为电机转速波动导致,则相应的电机转速导
致功率波动累计次数加1。
7.如权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法,其特征在于:制动踏板过深/过浅
的分析通过以下方式实现:以制动踏板从电刹车到气刹车之间的有效时间进行判断,其判
断基准为在单位时间内加速踏板开度最大变化率SP_slope和制动踏板开度最大变化率BP_
Slope;在大概率事件中的加速踏板开度变化率理应等同于正常情况下的制动踏板开度变
化率;当两者的绝对差值|BP_Slope-SP_slope|超过加速踏板变化率的25%的前提下,若制
动踏板开度变化率大于加速踏板的开度变化率,判断制动踏板存在过浅问题;若制动踏板
开度变化率小于加速踏板开度变化率,判断制动踏板过深;在过深时则将制动踏板的控制
参数缩小;过浅则对制动踏板的控制参数进行放大;放大缩小的系数根据公式(1-7)进行:
p= = (1-7)
其中,SP_slope为加速踏板的开度平均变化率,
BP_slope为过深或过浅时制动踏板的平均开度变化率,
p为优化后的控制参数与优化前控制参数的放大缩小系数,
Cb_Before为原有的制动踏板控制参数,
Cb_After为优化后的制动踏板控制参数。
8.根据权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法,其特征在于:制动不平顺事件的
分析通过以下方式实现:通过判断电机转速与制动踏板开度的关系是否满足随着车辆制动
踏板的持续时间增加,该时间段内制动踏板开度不变,电机转速平稳下降即电机转速的加
速度恒定的工作状态;如果这段时间内电机转速的加速度最大值a_Max或最小值a_Min,相
对于平均加速度a_Ave的比例系数不超过限制值0.8至1.2之间,则判定制动稳定,否则判定
为制动不平顺事件,进一步判断该转速点和制动开度下的加速度,如果加速度过低,则判断
该转速—制动开度的控制点参数过弱,反之加速度过大,则该控制点参数过强;当不平顺事
件的发生概率占制动事件的限定比例时,则确诊为该车辆制动不平顺;通过统计不平顺情
况下的各控制点过弱或过强的发生概率超过90%,从而确诊该控制点的不平顺原因;如果控
制参数过强,则将该控制点的控制参数按照公式(1-8)减弱;反之按照(1-9)进行加强:
= (1-8)
= (1-9)
其中, Cb_Before为原有的制动踏板控制参数,
Cb_After为优化后的制动踏板控制参数,
a_Max为加速踏板的开度不变期间的最大加速度,
a_Min为制动踏板的开度不变期间的最小加速度,
a_Ave为加速踏板开度不变期间的平均加速度。
9.根据权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法,其特征在于:效率节能模块通过
以下方法实现对冷却设备开启时间的优化:如果设备开启时温度从TempH降低到TempL的时
间差小于整车厂设置的门限值事件出现的概率超过95%,则调整冷却设备的开启时
间,使其在更高的电机温度或电池温度开启。

说明书

一种电动车大数据分析优化系统与方法

技术领域

本发明涉及电动车领域,提供一种电动车大数据分析优化系统与方法。


背景技术

电动车主要由电源、驱动电机、制动装置、充电装置以及辅助装置等部分组成。其
中,整车控制器及其控制软件,实现对电动车辆的电池、电机及其他电子装置的统一协调与
控制,是电动车辆的指挥中心。传统的新能源汽车控制单元的控制参数脉谱(简称“MAP”)在
出厂时以数组这种变量类型固化到控制单元的FLASH区内,该MAP参数是通过人工对个别车
辆大量的标定实验得到的数据,因此对于批量产出的车辆该控制参数并不具备运行环境的
最优通用性以及驾驶习惯的普遍性。在车辆运行环境发生变化、不同驾驶员驾驶习惯以及
车辆本身状态发生变化时,现有整车控制器内的控制参数的优化程度就不一定高,以致车
辆能量效率降低、驾驶舒适性变差、甚至缩短车辆零部件的寿命。

发明内容

本发明的目的在于:针对现有电动车的技术问题,提出一种电动车控制参数的大
数据分析优化系统及方法。该系统包括电动车数据库、算法模块组件和控制参数数据库,运
行在云平台服务器上。其中,电动车数据库接收并存储了电动车控制器通过支持3G通信的
移动数据模块传送来的数据,算法模块组件根据相应的算法对电动车数据库进行访问,并
根据算法采用的逻辑策略,生成新的控制参数并在系统的控制参数数据库中留存直至被新
的控制参数覆盖,并通过移动数据模块传递给电动车控制器。

其中所述的电动车数据库按照时间顺序存储了电动车控制器采集的数据,所存储
的数据根据优化算法进行定义;

其中所述的控制参数数据库是经过算法模块组件运算后生成的一组数据,数据以单个
数值或数组形式存储。

其中所述的算法模块组件从安全、舒适性和高效这三个优化目标出发,定义了行
车安全管理、乘驾舒适性分析和效率节能三大类算法,每类算法经过软件模块化编程实现
了行车安全管理模块、乘驾舒适性分析模块和效率节能模块,共采用以下7个算法:

①行车安全管理算法:通过对系统存储的所有单体电池的电压随时间变化关系进行分
析来预测电池寿命;

②加速踏板过深/过浅分析算法:通过对电动车的加速踏板的开度的过深和过浅的判
断,来评价加速度控制参数的强弱程度;

③司机加速习惯分析算法:通过猛踩油门的频次来分析司机驾驶时的加速习惯;

④加速不平顺分析算法:通过比较功率不稳定时的加速踏板波动情况和转速波动情
况,来分析电动功率不稳定的原因;

⑤制动踏板过深/过浅分析算法:通过比较制动踏板开度变化率与加速踏板的开度变
化率的差异,来分析制动踏板控制参数的强弱程度;

⑥制动不平顺事件分析算法,通过比较制动过程中的最大最小加速度与平均加速度的
差异,来分析制动踏板控制参数的平滑性;

⑦效率节能算法:通过分析冷却设备从启动到达到冷却效果的时间性能,实现对冷却
设备(水泵和风扇)开启时间的优化;

其中,算法①通过对电池的管理实现优化目标——安全;

算法②~⑥分别从加速和制动效果两个角度满足舒适性要求;

算法⑦所实现的优化目标是高效;

采用算法①优先级最高,算法⑦优先级最低,对于生成的同一组控制参数,采用优先级
最高的控制参数。

其中所述的行车安全管理模块实现对电池寿命的分析,通过对系统存储的所有单
体电池的电压随时间变化关系分别按照如下三个公式进行计算并分析:

均值公式

(1-1)

Vi:单体电压,N:单体电池总数

累计误差公式

(1-2)

Soe:误差和,:标准电压,Vi:单体电压

变化率积分公式

Ei= (1-3)

Ei:单体电池电压变化率,:采样相邻时间差,:相邻时间差对应的电压差

通过公式(1-2)得到电池组与标准参数的累计误差值,大致可以确定电池组整
体的状态。如果电池组累计误差小于累计误差门限,则进一步根据公式(1-
1)得到的平均单体电池电压,通过计算各个单体电压与平均电压值的绝对偏差,根据
差是否在指定初步确诊该节电池的状态。对偏差超过设定的偏差门限的单
体电池,将该节电池的故障状态设置为“待确诊”,否则设置为“正常”。对“待确诊”的单体电
池进一步分析,通过该单体电池的存储时间点的电压数值,根据公式(1-3)计算该节电池
的电压变化率。如果该电池电压变化率高于限定的变化率lim,则将该节电池故障
状态设置为“确诊”。

其中所述乘驾舒适性分析模块由加速踏板过深/过浅分析单元、司机加速习惯分
析单元、加速不平顺分析单元、制动踏板过深/过浅分析单元和制动不平顺分析单元组成。

所述加速踏板过深/过浅分析单元用于评价加速度控制参数的强弱程度,通过比
较数据库中电机实际转速比该分析单元分析所需的最低转速大的转速样本,计算相邻两个
转速点的差值。当差值小于设定的起始目标值n0 r/min(由整车厂定义)时,开始统计
此时的差值。当转速差值降低到设定的结束目标值n1 r/min(同样由整车厂定义)以下时,
计算从n0 r/min降至n1 r/min的时间差,并计算其均值得到算术加速度a0,该数值反
映降速/加速过程的稳定程度,数值越小,降速过程就越平稳。当转速达到n1 r/min后,继续
对此后 (2×)时间范围内的转速差进行采样比较,并计算此段时间计算得到的平均
加速度a1。如果a1小于a0的1/2时,那么统计这段时间内的平均踏板开度。如果踏板开度
小于设定的踏板过浅门限,则确定电机驱动扭矩在小踏板开度下过大;如果踏板开度大于
设定的踏板过深门限,则确定电机驱动扭矩在大踏板开度下过小。确定加速踏板过深/过浅
后,查询数据库中存储的电机控制参数,对电机控制参数根据不等式公式(1-4)进行倍数放
大,根据不等式(1-5)进行/缩小。在过深/过浅出现的频次达到设定门限时,则确诊加速踏
板的控制参数过强或过弱。

p= (1-4)

p= (1-5)

a:当前电机控制扭矩相对于电机额定扭矩的比例,取值范围为0-1之间,

p为优化后的电机控制扭矩相对于电机额定值的比例

所述司机加速习惯分析单元用于分析司机驾驶时的加速习惯,通过对采样周期若干天
内的加速踏板进行分析由于参数设置过低导致加速不足的问题。首先计算相邻两次踏板开
度的相对增量,如果增量大于设定范围则视为加速事件;如果踩加速踏板在很短的时间T0
内达到踏板开度90%及以上,则判定为司机猛踩油门事件。确定该样本范围内的加速事件累
计次数值S后,进一步统计猛踩油门事件的次数N,如果猛踩油门事件的比例P(P=N/S)在50%
至80%之间,则视为由于电机驱动扭矩的控制参数过低导致。此时,按照公式(1-6)进行处
理。

p= (1-6)

a:当前电机控制扭矩相对于电机额定扭矩的比例,取值范围为0-1之间,

p为优化后的电机控制扭矩相对于电机额定值的比例

所述加速不平顺分析单元用于分析电动功率不稳定的原因,提取数据库中的电机功
率、加速踏板开度和电机转速的数据样本,计算相邻采样点之间的电机功率绝对差值。如
超过功率波动门限值,进一步计算出相邻加速踏板开度的波动率和转速的波动率,如
果由于加速踏板波动导致功率波动,则加速踏板导致功率波动累计次数自加1此;同理,若
因为电机转速波动导致,则相应的电机转速导致功率波动累计次数加1。从而计算出两种功
率突变原因出现的比例即可,系统不对电机功率波动进行控制参数的优化。该数据对于整
车厂优化整车控制器的控制软件具有极大的参考价值。

所述制动踏板过深/过浅分析单元用于分析制动踏板控制参数的强弱程度,以制
动踏板从电刹车到气刹车之间的有效时间进行判断,其判断基准为在单位时间内加速踏板
开度最大变化率SP_slope和制动踏板开度最大变化率BP_Slope。在大概率事件中的加速踏
板开度变化率理应等同于正常情况下的制动踏板开度变化率。当两者的绝对差值|BP_
Slope-SP_slope|超过加速踏板变化率的25%的前提下,若制动踏板开度变化率大于加速踏
板的开度变化率,判断制动踏板存在过浅问题;若制动踏板开度变化率小于加速踏板开度
变化率,判断制动踏板过深。在过深时则将制动踏板的控制参数缩小;过浅则对制动踏板的
控制参数进行放大。放大缩小的系数根据公式(1-7)进行。

p== (1-7)

其中,SP_slope为加速踏板的开度平均变化率,BP_slope为过深或过浅时制动踏板的
平均开度变化率,p为优化后的控制参数与优化前控制参数的放大缩小系数,Cb_Before为
原有的制动踏板控制参数,Cb_After为优化后的制动踏板控制参数。

所述制动不平顺事件分析单元用于分析制动踏板控制参数的平滑性,通过判断电
机转速与制动踏板开度的关系是否满足随着车辆制动踏板的持续时间增加(该时间段内制
动踏板开度不变),电机转速平稳下降(即电机转速的加速度恒定)的工作状态。如果这段时
间内电机转速的加速度最大值a_Max或最小值a_Min,相对于平均加速度a_Ave的比例系数
不超过限制值0.8至1.2之间,则判定制动稳定,否则判定为制动不平顺事件,进一步判断该
转速点和制动开度下的加速度,如果加速度过低,则判断该转速—制动开度的控制点参数
过弱,反之加速度过大,则该控制点参数过强。当不平顺事件的发生概率占制动事件的限定
比例时,则确诊为该车辆制动不平顺。通过统计不平顺情况下的各控制点过弱或过强的发
生概率超过90%,从而确诊该控制点的不平顺原因。如果控制参数过强,则将该控制点的控
制参数按照公式(1-8)减弱;反之按照(1-9)进行加强。

= (1-8)

= (1-9)

其中, Cb_Before为原有的制动踏板控制参数,Cb_After为优化后的制动踏板控制参
数,a_Max为加速踏板的开度不变期间的最大加速度,a_Min为制动踏板的开度不变期间的
最小加速度,a_Ave为加速踏板开度不变期间的平均加速度。

其中所述效率节能模块实现对冷却设备(水泵和风扇)开启时间的优化。通常设备
的开启时间取决于车辆运行过程中的电机温度和电池温度。通过分析设备开启时温度从
TempH降低到TempL的时间差,从而为主机厂提供冷却设备与降温过程的关系。如果某
个温度点下开启设备后的降温速度过快(小于整车厂设置的门限值)事件出现的概率
超过95%,则调整冷却设备的开启时间,使其在更高的电机温度或电池温度开启,从而节约
整车能量。

本发明有益效果如下:

1.模块化好:根据当前三种优化算法实现了行车安全管理模块、乘驾舒适性分析模块
和效率节能模块三个模块组件。每个模块组件都可以单独运行,也可以根据后续优化算法
的优先级进行组合使用。各模块算法采用的域值范围均由各个整车厂根据车型进行定义。

2.效果好:系统具有丰富的电动车数据,经过优化的控制参数写入到电动车后,可
以根据写入后的电动车数据分析控制参数的合理性,从而不断更新控制参数确保车辆始终
保持安全、舒适、高效率运行。


附图说明

图1是分析优化系统总体框图,系统由电动车控制器A1,移动数据模块A2,电动车
数据库M1,算法模块组件M2~M4和控制参数数据库M5组成。

图2是系统根据电池电压数据诊断电池故障的流程图。

图3是系统判断加速踏板过深和过浅的流程图。

图4是系统在加速踏板过深和过浅的情况下优化控制参数的流程图。

图5是系统分析司机加速习惯及加速不足的流程图。

图6是系统在加速不足的情况下优化控制参数的流程图。

图7是系统诊断加速不平顺事件的流程图。

图8是系统判断制动过深和过浅及控制参数优化的流程图。

图9是系统诊断制动不平顺事件的流程图。

图10是系统判断冷却设备开启时间过早和过迟的流程图。


具体实施方式

为了使本发明目的、技术方案更加清晰,以下结合附图对本发明进行详细说明。应
当理解,此处描述的具体实施方式仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。

系统与电动车之间采用如表1-1所述通信报文。

表1-1通信报文格式


注意:由于网络通信以及电动车获取的数据都是以字节流的形式,需要将大于8bit的
数据进行拆分,这里统一采用Intel格式。

系统先发送种子请求到电动车,电动车接收到请求后向系统提供种子,系统在接
收到种子应答后生成密钥,并向电动车发送,电动车根据接收到的密钥进行密钥管理,并通
过密钥应答信号反馈给系统,无论是否匹配都应答。

关于密钥服务报文帧格式的定义如下表1-2。

表1-2密钥服务报文帧格式


以行车安全管理模块功能进行举例,假设从数据库中取出如下存储的单体电池参数分
析样本,如表1-3:


以标准电压3.2V作为评判标准,根据公式(3-2)得到的累计误差在时间2016-09-09
08:52:52时达到了1.1V,超过正常范围区1V。根据(3-1)计算的结果是:#4电压均值为2.4v,
而其他单体电池的电压均值在3.1±0.1V。则认为#4可能存在故障。进一步根据公式(1-3)
得到相邻时间段内电池电压变化斜率平均达到20mV/s,因此确诊该节电池存在故障。当某
节电池存储故障时,系统立即调整与驱动电机的额定最大扭矩,并向整车控制器发送消息,
从而调整整车控制器内部的控制参数,使电机立即降功率运行,从而避免电池故障导致的
其它隐患。

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本发明提供一种电动车大数据分析优化的系统及方法。该系统包括电动车数据库、算法模块组件和控制参数数据库,其中电动车数据库接收并存储电动车控制器通过支持3G通信的移动数据模块传送来的数据,算法模块组件根据相应的算法对电动车数据库进行访问,并根据算法采用的逻辑策略,生成新的控制参数留存在控制参数数据库中直至被新的控制参数覆盖,此参数经由移动数据模块传递给电动车控制器,实现对控制器控制参数的不断优化。本发。

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