本发明涉及深度学习,更具体地说,它涉及一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法及系统。
背景技术:
1、随着汽车技术的不断发展,车载控制系统日益复杂,其中温度控制作为影响车辆性能和乘客舒适性的关键因素之一,受到了广泛关注。
2、传统的车载温度控制系统采用固定的控制策略,缺乏灵活性和适应性,无法有效应对复杂多变的工况。尽管tcu的应用提高了温度控制的实时性和针对性,但仍然依赖于预设的控制逻辑和规则,难以实现基于智能化的车载温度控制,导致控制性能和用户体验的提升受到限制。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法及系统,通过采集包括温度信息、车辆状态信息、执行器信息和管路信息等车载信息,生成一号二维结构数据,该结构数据包含数据矩阵和关系矩阵,数据矩阵的每个单元表示一个独立对象(如温度、车辆状态、执行器、管路)的描述文本;然后对一号二维结构数据进行时间排序,获得一号一维结构数据,将其输入包含多层结构的控制模型,经过中间层的处理和数据传递,最终输出控制策略;温度控制装置根据控制策略,通过随机赋值方法为执行器分配控制id或反馈id,执行器根据对应的控制量来调节水泵或风扇,实现车内温度的精确控制和优化,提高了系统的适应性、可靠性和效率。
2、本发明提供了一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法,包括以下步骤:
3、步骤100,采集车载信息,车载信息包括温度信息、车辆状态信息、执行器信息和管路信息;
4、步骤200,基于采集的车载信息获得一号二维结构数据,一号二维结构数据包括数据矩阵和关系矩阵,数据矩阵的一个单元表示一个独立对象的数据,独立对象包括温度、车辆状态、执行器、管路,表示温度的数据矩阵的一个单元只包含温度信息的描述文本,表示车辆状态的数据矩阵的一个单元只包含车辆状态信息的描述文本,表示执行器的数据矩阵的一个单元只包含执行器信息的描述文本,表示管路的数据矩阵的一个单元只包含管路信息的描述文本;
5、步骤300,基于一号二维结构数据排序获得一号一维结构数据,一号一维结构数据包括n个按照时间排序的数据项,第t个数据项表示第t个时刻采集的车载信息生成的一号二维结构数据;
6、步骤400,将一号一维结构数据输入控制模型,控制模型包括第一中间层、第二中间层、第一输出层、第三中间层、第二输出层,其中第一中间层输入一号二维结构数据,输出第一中间表示数据到第二中间层;第二中间层输出第二中间表示数据到第一输出层,输出控制策略;第三中间层输入一号一维结构数据,输出第三中间表示数据到第二输出层;输出执行器的故障概率。
7、在一个优选的实施方式中,第一中间层的计算公式如下:
8、;
9、其中表示数据矩阵的第v个单元的第一单元中间表示数据,表示状态权重参数,和分别数据矩阵的第v个和p个单元表示的独立对象的车载信息,表示与数据矩阵的第v个单元之间存在关联的数据矩阵的单元的集合,表示中的单元总数;
10、;
11、其中tanh表示双曲正切函数,表示可调参数,的缺省值为1/m,表示转置操作;
12、;
13、其中表示输出的第一中间表示数据,表示数据矩阵的第v个单元的数据矩阵的单元中间表示数据,表示对数据矩阵中的所有数据矩阵的单元的数据矩阵的第一单元中间表示数据进行拼接,n表示所有数据矩阵的单元的集合,是权重参数,是偏置参数,表示sigmoid函数。
14、在一个优选的实施方式中,第二中间层的计算公式如下:
15、;
16、;
17、;
18、;
19、其中,、、表示第一、二、三权重参数,、、表示第一、二、三偏置参数,表示点积,其中、和分别表示第一、二、三中间状态,表示第t个数据项输入第一中间层时输出的第一中间表示数据,和分别表示第t个和第t-1个第二中间表示数据,n≥t≥1,n表示一号一维结构数据的数据项的总数,t=1时,tanh是双曲正切函数,表示sigmoid函数。
20、在一个优选的实施方式中,第一输出层的计算公式如下:
21、;
22、其中表示第一输出向量,其第c个分量值表示第c个策略的概率值,选择概率值最大的策略作为输出,策略组内包含所有可被执行的策略,一个策略包括一组执行器的控制量,控制量表示水泵的流速或风扇的转速;表示第n个第二中间表示数据,表示第n个第三中间表示数据,n表示一号一维结构数据的数据项的总数,是第一输出权重参数,是第一输出偏置参数,表示s型函数。
23、在一个优选的实施方式中,第三中间层的计算公式如下:
24、;
25、其中表示第l个第三中间表示数据,表示第l-1个第三中间表示数据,n≥l≥1,n表示一号一维结构数据的数据项的总数,表示一号一维结构数据的第l个数据项,和是权重参数,是偏置参数,tanh是双曲正切函数。
26、在一个优选的实施方式中,第二输出层的计算公式如下:
27、;
28、其中表示第二输出向量,向量的第f个分量表示第f个执行器发生故障的概率值,概率值大于0.5则表示发生故障,否则表示不发生故障,表示第n个第三中间表示数据,是权重参数,是偏置参数,表示sigmoid函数。
29、在一个优选的实施方式中,控制模型训练时只使用第一输出层,训练的步骤包括:
30、步骤101,初始化控制模型的参数;
31、步骤102,观察e时刻的车载信息,e时刻执行的策略、e+1时刻的车载信息,执行策略获得的奖励;
32、步骤103,然后计算策略误差:
33、;
34、其中表示e时刻的策略误差,表示折扣系数,,表示控制模型输入时输出的第一输出向量中最大的概率值,表示控制模型输入时输出的第一输出向量中对应于策略的概率值;
35、步骤104,更新控制模型,更新的公式如下:
36、;
37、,表示深度学习的步长,表示传递更新;
38、步骤105,迭代步骤102-104,直至控制模型收敛或者迭代次数达到设置的数值,此数值的缺省值为30。
39、在一个优选的实施方式中,奖励函数表示如下:
40、;
41、其中,表示最大温度与实际温度之间的差值,表示最大温度与目标温度之间的差值,表示执行器实际的功耗,表示执行器的额定功耗。
42、在一个优选的实施方式中,tcu随机赋值方法包括以下步骤:
43、tcu发送uds统一诊断服务指令控制泵进行随机报数,报数的范围包含0x01-0x0a;
44、执行器自检flag是否为1,当flag=0,执行器向tcu随机报数0x01-0x0a,并将报数值设置为自己的控制或反馈id,当flag=1,执行器不报数;
45、tcu发送完uds报数指令后,等待5000ms,接收报数,若5000ms超时,未收到报数,则直接结束赋值id流程;
46、若tcu收到报数,则判断收到的随机数是否为唯一值,当随机数是唯一值,则tcu记录该随机数对应控制报文id,并通过该id发送命令使该执行器flag=1,当随机数不唯一,则跳过;
47、当所有的随机数判断完成后,回到第1步,进行下一轮循环,第2轮随机报数的范围包括0x0b-0x14。
48、在一个优选的实施方式中,一种基于tcu的随机赋值水泵控制系统包括以下模块:
49、数据采集模块,用于在汽车行驶时开始采集二维结构数据;
50、数据编码模块,用于将采集的二维结构数据编码为时序的一维结构数据;
51、数据处理模块,将一维结构数据输入控制模型中,输出执行器的控制量;
52、车载控制单元,将执行器控制量发送给执行器,执行器通过随机赋值方法来获取其控制的水泵和风扇的控制id或反馈id,根据控制id对应的控制量来控制对应的水泵或风扇。
53、本发明的有益效果在于:
54、1.提高了车载温度控制系统的适应性和灵活性。通过引入随机赋值机制,动态生成水泵和风扇的控制策略,可以根据实时采集的车载信息和环境变化,自适应地调整控制参数和策略,避免了传统固定控制方式的局限性,使系统能够快速响应不同工况需求,实现更精确、高效的温度控制。
55、2.增强了系统的可靠性和鲁棒性。采用多层结构的控制模型,通过中间层的数据处理和传递,实现对控制策略的优化和调整。同时,引入了随机赋值的反馈机制,执行器根据反馈id动态调整控制量,形成闭环控制,提高了系统的稳定性和抗干扰能力。此外,基于tcu的集中式控制架构,简化了系统设计,减少了通信和计算负担,提升了系统的实时性和可靠性。
1.一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法,其特征在于,第一中间层的计算公式如下:
3.根据权利要求2所述的一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法,其特征在于,第二中间层的计算公式如下:
4.根据权利要求3所述的一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法,其特征在于,第一输出层的计算公式如下:
5.根据权利要求1所述的一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法,其特征在于,第三中间层的计算公式如下:
6.根据权利要求5所述的一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法,其特征在于,第二输出层的计算公式如下:
7.根据权利要求1所述的一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法,其特征在于,控制模型训练时只使用第一输出层,训练的步骤包括:
8.根据权利要求7所述的一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法,其特征在于,奖励函数表示如下:
9.根据权利要求1所述的一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法,其特征在于,tcu随机赋值方法包括以下步骤:
10.一种基于tcu的随机赋值水泵控制系统,其特征在于,用于执行权利要求1-9任一所述的一种基于tcu的随机赋值水泵控制方法,一种基于tcu的随机赋值水泵控制系统包括以下模块: