[發明專利]電驅動系統高效工作區仿真方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110201607.6
• 申請日: 2021-02-23
• 公開（公告）號: CN113158328B
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 袁圓
• 申請（專利權）人: 華域麥格納電驅動系統有限公司
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/17;G06F30/20;G06F119/02
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

1.一種電驅動系統高效工作區的仿真方法，其特征在于，包括：

獲取電驅動系統的扭矩、轉速及效率的試驗數據，采用Matlab中的Curve Fitting工具對試驗數據進行曲面擬合，將試驗數據中的轉速數據作為行向量m，扭矩數據作為列向量n輸入Curve Fitting工具中，獲得m×n矩陣；對矩陣數據進行預處理，去除NaN值或0值，再導入效率數據，執行曲面擬合操作，獲得三維曲面，記為目標域；

采用準蒙特卡羅算法，生成大量的準隨機數進行模擬計算，獲得電驅動系統實際輸出覆蓋所述目標域的點的總數，記為第一統計值；統計覆蓋所述目標域的點滿足高效工作區要求的點的總數，記為第二統計值；計算第二統計值與第一統計值的比值，得到電驅動系統高效工作區的占比。

2.如權利要求1所述的電驅動系統高效工作區的仿真方法，其特征在于，所述采用Matlab中的Curve Fitting工具對試驗數據進行曲面擬合時，采用線性插值的方式調整曲面擬合的效果。

3.如權利要求1所述的電驅動系統高效工作區的仿真方法，其特征在于，所述采用準蒙特卡羅算法，生成大量的準隨機數進行模擬計算，獲得電驅動系統實際輸出覆蓋所述目標域的點的總數進一步包括：

采用Matlab中Statistic andMachine learning工具箱的霍爾頓序列函數，生成二維數組及定量的準隨機數，將準隨機數的值代入曲面擬合獲得的方程，獲得目標值，其中，目標值大于0的點為電驅動系統實際輸出覆蓋所述目標域的點。

4.如權利要求3所述的電驅動系統高效工作區的仿真方法，其特征在于，所述計算第二統計值與第一統計值的比值，得到電驅動系統高效工作區的占比進一步包括：

統計目標值大于0的點的總數，記為第一統計值；統計目標值大于等于0.8的點的總數，記為第二統計值，計算第二統計值與第一統計值的比值，得到電驅動系統高效工作區的占比，其中，目標值大于等于0.8的點為滿足電驅動系統高效工作區的點。

5.如權利要求3所述的電驅動系統高效工作區的仿真方法，其特征在于，所述定量的準隨機數的數量為10⁷或10⁸。

6.一種電驅動系統高效工作區的仿真裝置，其特征在于，包括：

曲面擬合模塊，用于獲取電驅動系統的扭矩、轉速及效率的試驗數據，采用Matlab中的Curve Fitting工具對試驗數據進行曲面擬合，將試驗數據中的轉速數據作為行向量m，扭矩數據作為列向量n輸入Curve Fitting工具中，獲得m×n矩陣；對矩陣數據進行預處理，去除NaN值或0值，再導入效率數據，執行曲面擬合操作，獲得三維曲面，記為目標域；

仿真模塊，通過采用準蒙特卡羅算法，生成大量的準隨機數進行模擬計算，獲得電驅動系統實際輸出覆蓋所述目標域的點的總數，記為第一統計值；統計覆蓋所述目標域的點滿足高效工作區要求的點的總數，記為第二統計值；計算第二統計值與第一統計值的比值，得到電驅動系統高效工作區的占比。

7.如權利要求6所述的電驅動系統高效工作區的仿真裝置，其特征在于，所述仿真模塊包括隨機數生成單元、第一計算單元、第二計算單元及第三計算單元；

所述隨機數生成單元采用Matlab中Statistic andMachine learning工具箱的霍爾頓序列函數，生成二維數組及定量的準隨機數，將準隨機數的值代入曲面擬合獲得的方程，獲得目標值；

所述第一計算單元用于統計目標值大于0的點的總數，記為第一統計值；所述目標值大于0的點為電驅動系統實際輸出覆蓋所述目標域的點；

所述第二計算單元用于目標值大于等于0.8的點的總數，記為第二統計值；所述目標值大于等于0.8的點為滿足電驅動系統高效工作區的點；

所述第三計算單元用于計算第二統計值與第一統計值的比值，得到電驅動系統高效工作區的占比。