[發明專利]一種基于數據驅動的整車電磁干擾抑制方法

有效

• 申請號: 202010959005.2
• 申請日: 2020-09-14
• 公開（公告）號: CN112084714B
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 周安健;陳勇;徐龍宇;葉尚斌;陳章勇;李猛;劉越智
• 申請（專利權）人: 重慶長安新能源汽車科技有限公司;電子科技大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F30/15;G06F111/04
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 溫利平

1.一種基于數據驅動的電動汽車整車電磁干擾抑制方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1.針對電動汽車內部的電磁干擾源器件、電磁干擾源模塊和電磁干擾源系統進行數據采集，獲取特征樣本數據；

步驟2.對采集的特征樣本數據進行分析，根據理想的輸入輸出數據進行大數據迭代學習，分析得到不同工作狀態下的電磁干擾，并通過數據驅動方式進行電磁干擾估計與補償；

步驟3.利用采集的特征樣本數據進行深度學習，通過知識建模結合數據驅動方式設計并優化電磁干擾抑制器；

步驟4.利用優化后的電磁干擾抑制器估計的電磁干擾量，從整車角度對電磁干擾進行抑制。

2.根據權利要求1所述的基于數據驅動的電動汽車整車電磁干擾抑制方法，其特征在于，步驟1所述的電動汽車電磁 干擾源器件包括但不限于MOS管及IGBT，所述的電磁干擾源模塊包括但不限于DC-DC變換器、電源逆變器，所述的電磁干擾源 系統包括但不限于電驅系統、通信系統、輔助系統。

3.根據權利要求1所述的基于數據驅動的電動汽車整車電磁干擾抑制方法，其特征在于，步驟2所述的進行大數據迭代學習，對數據特征進行識別、判定、收斂和顯性化；

圍繞目標引入和修正環境的輸入與輸出，并將其作用于目標，進一步明確化分析目標。

4.根據權利要求1所述的基于數據驅動的電動汽車整車電磁干擾抑制方法，其特征在于，步驟2所述的進行電磁干擾估計，根據數據確定其誤差量，通過迭代分析參數向量，計算其干擾量。

5.根據權利要求1所述的基于數據驅動的電動汽車整車電磁干擾抑制方法，其特征在于，步驟2所述的通過數據驅動方式進行補償，將數據進行組織形成信息并進行整合和提煉，在數據的基礎上經過訓練和擬合形成自動化的決策，分析得到最優補償。

6.根據權利要求1所述的基于數據驅動的電動汽車整車電磁干擾抑制方法，其特征在于，步驟3所述的知識建模結合數據驅動的方式，包括但不限于決策樹以及神經網絡、支持向量機，由數據驅動的迭代學習架構和知識驅動的逐層優化組成。

7.根據權利要求1所述的基于數據驅動的電動汽車整車電磁干擾抑制方法，其特征在于，步驟4所述的從整車角度對電磁干擾進行抑制，其作用對象表現形式為開關器件頻率控制及控制方式、模塊及系統的多級濾波。

8.根據權利要求1所述的基于數據驅動的電動汽車整車電磁干擾抑制方法，其特征在于，所述的從整車角度對電磁干擾進行抑制，結合電磁干擾抑制器與補償，聯合分析器件、模塊以及系統的輸入輸出數據，分析其權重關系，選取迭代學習率，優化抑制精度。