王洪春

摘 要：自十九世紀(jì)德國(guó)著名工程師卡爾·本茨與戴姆勒創(chuàng)造汽車(chē)到如今的二十一世紀(jì)，汽車(chē)工業(yè)的進(jìn)展歷史就已經(jīng)有了兩個(gè)世紀(jì)，以往的燃油汽車(chē)生產(chǎn)工業(yè)的技術(shù)進(jìn)展已經(jīng)十分成熟。進(jìn)入二十一世紀(jì)以后以往的燃油汽車(chē)工業(yè)的進(jìn)展速度正在緩慢降低，進(jìn)展的質(zhì)量尚待提升，汽車(chē)工業(yè)的進(jìn)展已經(jīng)走上了下坡的道路，跟隨著到來(lái)的是汽車(chē)工業(yè)生產(chǎn)工業(yè)進(jìn)展的眾多問(wèn)題，比方說(shuō)在使用汽車(chē)時(shí)的操控問(wèn)題和經(jīng)濟(jì)問(wèn)題以及環(huán)境的保護(hù)問(wèn)題等問(wèn)題。在我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)持續(xù)進(jìn)展的背景下，國(guó)家政府有關(guān)部門(mén)的有效領(lǐng)導(dǎo)，社會(huì)人群越來(lái)越重視汽車(chē)的方便性以及便利性，汽車(chē)已經(jīng)走進(jìn)了千門(mén)萬(wàn)戶，成為了我國(guó)絕大多數(shù)家庭或不可缺的交通工具，在我國(guó)人工智能繁榮進(jìn)展的大背景下，對(duì)汽車(chē)工業(yè)生產(chǎn)行業(yè)實(shí)施轉(zhuǎn)型改革以及生產(chǎn)技術(shù)的革新，進(jìn)一步的增強(qiáng)對(duì)更為智能的新能源汽車(chē)的探究投資以及宣傳推廣。

關(guān)鍵詞：新能源汽車(chē);能源控制;智能化

1 新能源汽車(chē)的不足

新能源汽車(chē)大致可以分為油電混合新能源汽車(chē)以及純電動(dòng)新能源汽車(chē)兩個(gè)部分，因?yàn)榛旌蟿?dòng)力的新能源汽車(chē)將石油類(lèi)燃料與電力混合作為動(dòng)力的資源，主要應(yīng)用的動(dòng)力能源是電能，而石油類(lèi)燃料作為輔助能源，所以油電混合的新能源汽車(chē)的構(gòu)造極其復(fù)雜，為了達(dá)到最佳的節(jié)能效果，創(chuàng)建更好的能源消耗管控系統(tǒng)是最重要的。油電混合的新能源汽車(chē)的能源消耗會(huì)受到很多方面的影響，比方說(shuō)油電混合新能源汽車(chē)的車(chē)身自重、應(yīng)用的輪轂類(lèi)型、在行駛過(guò)程中的狀況、駕駛員的汽車(chē)駕駛習(xí)慣以及汽車(chē)的動(dòng)力系統(tǒng)的類(lèi)別等。因?yàn)槿缃竦挠碗娀旌闲履茉雌?chē)的能源管控系統(tǒng)的技術(shù)還不是十分的成熟，所以油電混合新能源汽車(chē)的能源消耗往往都會(huì)相對(duì)來(lái)說(shuō)比較高。純電動(dòng)新能源汽車(chē)將以往的燃油發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)變?yōu)橛尚铍姵毓┙o電能并由電機(jī)將電能轉(zhuǎn)化為動(dòng)能，以此達(dá)到驅(qū)動(dòng)汽車(chē)的目的，由于蓄電池對(duì)電能的儲(chǔ)蓄能力受到了限制，供給新能源汽車(chē)行駛的電能較少，導(dǎo)致新能源汽車(chē)行駛的里程非常的短，純電能新能源汽車(chē)受到蓄電池的供電狀態(tài)、電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)狀況、新能源汽車(chē)周?chē)沫h(huán)境狀況以及新能源汽車(chē)在行駛過(guò)程中受到外界的影響相對(duì)來(lái)說(shuō)較大。

2 人工智能在新能源汽車(chē)境遇的融合運(yùn)用

2.1 人工智能簡(jiǎn)介

人工智能技術(shù)的研發(fā)是用于模擬和延伸以及拓展人類(lèi)智能的理論和方法技術(shù)以及運(yùn)用系統(tǒng)的一門(mén)更新的技術(shù)課程。人類(lèi)的意志和思想以及信息傳輸?shù)哪Ｊ蕉伎梢詰?yīng)用人工智能技術(shù)進(jìn)行計(jì)算以及模擬，人工智能不用經(jīng)過(guò)人類(lèi)的大腦，但是人工智能卻能夠像人類(lèi)一樣考慮一定程度的問(wèn)題，人工智能在非常多的方面已經(jīng)完全超越了人類(lèi)的大腦。在一定的程度上能夠替代人類(lèi)的大腦進(jìn)行對(duì)繁雜的問(wèn)題進(jìn)行思考以及工作，而對(duì)于新能源汽車(chē)能源的管控這種數(shù)據(jù)雜亂密集的創(chuàng)建模型進(jìn)行計(jì)算，人工智能的計(jì)算方法一樣極其的符合計(jì)算的要求。

2.2 人工智能在新能源汽車(chē)中的運(yùn)用

2.2.1 人工智能在油電混合新能源汽車(chē)中的運(yùn)用

油電混合新能源汽車(chē)在應(yīng)用了傳統(tǒng)石油類(lèi)燃料的基礎(chǔ)上增添蓄電池作為動(dòng)力能源，電機(jī)作為汽車(chē)的驅(qū)動(dòng)，所以油電混合新能源汽車(chē)在石油類(lèi)燃料的消耗上以及尾氣的排放量上都遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)的燃油汽車(chē)，而在動(dòng)力這一方面又比純電動(dòng)新能源汽車(chē)有優(yōu)勢(shì)，所以油電混合新能源汽車(chē)是傳統(tǒng)的將燃油作能源的汽車(chē)向純電動(dòng)新能源汽車(chē)中的一種過(guò)渡新能源汽車(chē)。油電混合新能源汽車(chē)的核心是運(yùn)用HEV系統(tǒng)，而維持HEV系統(tǒng)的是能源管控體系技術(shù)，如今油電混合新能源汽車(chē)的HEV體系主要包含并聯(lián)以及串聯(lián)兩種連接形式，思考到并聯(lián)式與串聯(lián)式HEV進(jìn)展的差異性與管控系統(tǒng)是否智能管控與改善，文章將以智能型以及智能改善型兩個(gè)方面對(duì)并聯(lián)式能源管控系統(tǒng)技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單講述。

在我國(guó)人工智能迅速進(jìn)展的背景下，油電混合新能源汽車(chē)能源管控這種時(shí)變體系非線性的問(wèn)題可以應(yīng)用朦朧邏輯的學(xué)習(xí)計(jì)算方式進(jìn)行解決，通過(guò)對(duì)新能源汽車(chē)裝配的蓄電池、新能源汽車(chē)的扭矩、新能源汽車(chē)的最高時(shí)速、新能源汽車(chē)駕駛員的駕駛習(xí)慣以及新能源汽車(chē)在行駛過(guò)程中的狀況等要素作為變量傳輸?shù)叫履茉雌?chē)操控器，再用朦朧邏輯對(duì)新能源汽車(chē)的工作模式以及新能源汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率進(jìn)行區(qū)別，朦朧計(jì)算攻略能源管控的適應(yīng)能力較強(qiáng)，結(jié)果比較精準(zhǔn)并且計(jì)算的速度極其的快，能夠使鑲?cè)胧降捏w系順應(yīng)如今的油電混合新能源汽車(chē)，但是其由于還需要借助人工操作經(jīng)驗(yàn)的特點(diǎn)，很難達(dá)到全局面最優(yōu)異的，現(xiàn)在這種智能操控還需要得到進(jìn)一步的改善。

2.2.2 人工智能在純電能新能源汽車(chē)中的運(yùn)用

在純電能新能源汽車(chē)的技術(shù)逐漸健全的大背景下，社會(huì)人群將純電動(dòng)新能源汽車(chē)的蓄電池的安全問(wèn)題以及續(xù)航能力問(wèn)題作為關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題，而蓄電池的本身質(zhì)量與蓄電池裝配的汽車(chē)電源管理系統(tǒng)決定了蓄電池在使用過(guò)程中的安全問(wèn)題以及續(xù)航能力問(wèn)題。新能源汽車(chē)的電源管理體系的主要功能包含：?jiǎn)蝹€(gè)蓄電池的電流與電壓的測(cè)量，與蓄電池的電量均衡，全部蓄電池的電流測(cè)量以及電壓測(cè)量，蓄電池的溫度測(cè)量，配電管控，故障檢測(cè)以及管控，汽車(chē)內(nèi)部的通信管控與核電估算等。雖然電源管理系統(tǒng)包含的很多，但是其中最主要的最尚待提升完善的是荷電狀態(tài)估計(jì)計(jì)算，因?yàn)樾铍姵氐碾娫春呻姞顟B(tài)是非線性的，為了進(jìn)一步的提升荷電狀態(tài)估計(jì)計(jì)算的能力以及荷電狀態(tài)估計(jì)計(jì)算的精準(zhǔn)度，社會(huì)人群應(yīng)用純電能新能源汽車(chē)蓄電池的外貌特征作為參考數(shù)據(jù)，傳輸?shù)饺斯ぶ悄苌窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置與實(shí)際狀況相符的核心神經(jīng)元的數(shù)量，運(yùn)用粒子群計(jì)算方法以及遺傳計(jì)算方法等對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實(shí)施改善，用大量的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)鍛煉人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后取得核電狀態(tài)估計(jì)計(jì)算模型的誤差在1.2%～4.5%，構(gòu)建的模型能夠非常精確的估算出核電狀態(tài)。

因?yàn)橐酝铍姵仉娫措姾蔂顟B(tài)估計(jì)計(jì)算存在局部最小問(wèn)題，導(dǎo)致以往的估算辦法與實(shí)際狀況的誤差非常大，科技人員創(chuàng)建支持向量機(jī)模型就估算電源電荷狀態(tài)，支持向量機(jī)方法可以極佳地處理非線性以及高緯度建模的問(wèn)題，及其符合電荷狀態(tài)估算模型，支持向量機(jī)創(chuàng)建的估算模型估算的極其精準(zhǔn)，魯棒性和適應(yīng)性以及泛化能力強(qiáng)，應(yīng)用支持向量機(jī)創(chuàng)建的模型進(jìn)行過(guò)實(shí)際檢測(cè)得到的估算誤差是2.7%，能夠極其精準(zhǔn)的估計(jì)計(jì)算電源電荷狀態(tài)。

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