摘要
本发明提供一种基于深度学习的无人车辆动力电池功率控制方法和系统,涉及动力电池控制领域,所述方法包括:在控制周期的第i个时刻,按照第i‑1个时刻的电池功率确定模型确定的电池功率对无人车辆进行设置;获取测试运行数据;确定测试车速、测试电池功率、测试地面湿度和测试地面温度与测试制动距离之间的制动距离关系函数;获取电池信息;获取环境信息、其他车辆信息和车辆行驶速度;判断第i‑1个时刻的电池功率确定模型是否需要训练;在第i‑1个时刻的电池功率确定模型需要训练的情况下,确定训练损失函数;获得第i个时刻的电池功率确定模型;确定第i+1个时刻的电池功率。根据本发明,可提高动力电池功率控制的准确性。
技术关键词
车辆制动距离
测试地面
测试电池
周期
动力电池
传感器组合
关系
电池管理系统
速度
功率控制系统
激光雷达
模型训练模块
信息模块
功率模块
系统为您推荐了相关专利信息
非线性神经网络
无线信道预测方法
列车位置信息
信息编码
信道冲激响应
资源适配方法
高优先级业务
神经网络参数
网络调度周期
深度确定性策略梯度
深度强化学习模型
终端设备
服务器
长短期记忆网络
参数
功率恢复模式
有功控制方法
有功功率
有功控制系统
监测风力发电机组
智能水表
编码向量
动态基线模型
时序
异常检测方法