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CN114879639A - 车辆的控制方法、车辆控制系统、车载控制设备及车辆 - Google Patents

车辆的控制方法、车辆控制系统、车载控制设备及车辆 Download PDF

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CN114879639A
CN114879639A CN202210557995.6A CN202210557995A CN114879639A CN 114879639 A CN114879639 A CN 114879639A CN 202210557995 A CN202210557995 A CN 202210557995A CN 114879639 A CN114879639 A CN 114879639A
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matrix model
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袁仪
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Weilai Power Technology Hefei Co Ltd
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Abstract

本发明涉及车辆技术领域，具体提供一种车辆的控制方法、车辆控制系统、车载控制设备及车辆。为解决现有车辆需要额外部署诊断传感器对电驱动系统进行健康度诊断，造成成本提高的问题，本发明的车辆设置有电驱动系统，本发明的车辆的控制方法包括：将获得的车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得部件温度，即第一温度值；获取电驱动系统的部件的实际温度，即第二温度值；将第二温度值和第一温度值作差得到温度残值；根据温度残值判断电驱动系统的部件健康度。通过不额外引入诊断传感器并基于电驱动系统的保护中所必须的温度传感器，使诊断系统零硬件成本，在相同整车控制参数下，电驱动系统部件不同的热表现来判断其健康状况。

Description

车辆的控制方法、车辆控制系统、车载控制设备及车辆
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，具体提供一种车辆的控制方法、车辆控制系统、车载控制设备及车辆。
背景技术
车辆的部件和功能的可靠性是行业的一个至关重要的主题，为提高车辆的可靠性，利用监控设备对部件或者功能的状态进行实时监控，快速识别并替换潜在失效件，来提升系统或者功能的可靠性是车辆领域的重要手段之一。电驱动系统是保证电动汽车工作的核心部件，用于驱动电动汽车行进，电驱动系统是机械部件和电气部件两部分组成的，而电驱动系统可靠性是由其各部件的稳定性所决定的。
当前的诊断方案中需要引入专门的诊断传感器对电驱动系统的部件进行失效监控，例如振动传感器或者光学传感器等，一方面诊断传感器的引入会带来额外的成本，特别是用于车上的传感器，需要车规级的认证；另外一方面，高精度的诊断传感器的可靠性有限，限制其对车进行可靠的全周期的监控。此外，传统的监控诊断方案，软硬件强耦合，一旦部署，很难实现升级。
相应地，本领域需要一种新的车辆的控制方法来解决现有车辆需要额外部署诊断传感器对电驱动系统进行健康度诊断，造成成本提高的问题。
发明内容
本发明旨在解决上述技术问题，即，解决现有车辆需要额外部署诊断传感器对电驱动系统进行健康度诊断，造成成本提高的问题。
在第一方面，本发明提供一种车辆的控制方法，所述车辆设置有电驱动系统；所述控制方法包括：
将获得的所述车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，所述第一关联度矩阵模型为所述车辆的整车控制参数和所述电驱动系统的部件温度之间的关联度矩阵模型；
获取所述电驱动系统的部件的实际温度，即第二温度值；其中，所述实际温度为所述部件上的测温装置测得的数值；
将所述第二温度值和所述第一温度值作差得到温度残值；
根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度。
在上述车辆的控制方法的优选技术方案中，“将获得的所述车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值”的步骤进一步包括：
将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第二关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和所述车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型；
将所述电驱动系统的实际工况参数代入预设的第三关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，所述第三关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和部件温度之间的关联度矩阵模型。
在上述车辆的控制方法的优选技术方案中，“将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数”的步骤进一步包括：
获取所述电驱动系统的运行参数；
将获得的所述整车控制参数、所述运行参数代入预设的第四关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第四关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和所述电驱动系统的运行参数以及所述车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型。
在上述车辆的控制方法的优选技术方案中，“根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度”的步骤进一步包括：
将所述温度残值代入预设的第五关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的部件健康度；其中，所述第五关联度矩阵模型为所述电驱动系统的部件健康度和部件温度残值之间的相关度矩阵模型。
在上述车辆的控制方法的优选技术方案中，“将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数”的步骤进一步包括：
将所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的第一实际工况参数；
获取第一预设时间之前所述电驱动系统的第二实际工况参数；
将所述第一实际工况参数和所述第二实际工况参数代入预设的第一拟合公式，获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第一拟合公式具体为m3＝K1m1+K2m2；其中，K1和K2分别是拟合系数；m1为第一实际工况参数；m2为第二实际工况参数；m3为电驱动系统的实际工况参数。
在上述车辆的控制方法的优选技术方案中，“将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数”的步骤进一步包括：
获取所述车辆的整车控制参数，即第一整车控制参数；
获取所述车辆在第二预设时间之前的整车控制参数，即第二整车控制参数；
将所述第一整车控制参数和所述第二整车控制参数代入预设的第二拟合公式中，获得第三整车控制参数；其中，所述第二拟合公式具体为n3＝P1n1+P2n2；P1和P2分别是拟合系数；n1为第一整车控制参数；n2为第二整车控制参数；n3为第三整车控制参数；
将所述第三整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型，获得所述电驱动系统的实际工况参数。
在上述车辆的控制方法的优选技术方案中，“将所述温度残值代入预设的第五关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的部件健康度”的步骤之后，所述控制方法还包括：
当所述部件健康度不佳时，进行报警。
在上述车辆的控制方法的优选技术方案中，“根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度”的步骤进一步包括：
当所述温度残值≥第一预设温度值时，判定所述电驱动系统的部件健康度不佳；并且/或者，
当所述温度残值＜第一预设温度值时，判定所述电驱动系统的部件健康度良好。
在上述车辆的控制方法的优选技术方案中，建立所述预设的第一关联度矩阵模型的步骤包括：
生成初始第一关联度矩阵模型；
对所述初始第一关联度矩阵模型进行训练得到所述预设的第一关联度矩阵模型。
在第二方面，本发明还提供了一种车辆，包括处理器和存储器，所述存储器适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述优选技术方案中任一项所述的车辆的控制方法。
在第三方面，本发明还提供了一种车辆控制系统，所述车辆设置有电驱动系统，所述车辆控制系统包括：第一温度获取模块，所述第一温度获取模块用于将获得的所述车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，所述第一关联度矩阵模型为所述车辆的整车控制参数和所述电驱动系统的部件温度之间的关联度矩阵模型；
第二温度获取模块，所述第二温度获取模块用于获取所述电驱动系统的部件的实际温度，即第二温度值；其中，所述实际温度为所述部件上的测温装置测得的数值；
差值模块，所述差值模块用于将所述第一温度值和所述第二温度值作差得到温度残值；
部件健康度判断模块，所述部件健康度判断模块用于根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度。
在上述车辆控制系统优选技术方案中，所述第一温度获取模块通过下列方式来获取所述第一温度值：
将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第二关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和所述车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型；
将所述电驱动系统的实际工况参数代入预设的第三关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，所述第三关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和部件温度之间的关联度矩阵模型。
在上述车辆控制系统优选技术方案中，所述第一温度获取模块获取所述第一温度值时所使用的实际工况参数通过以下方式获得：
获取所述电驱动系统的运行参数；
将获得的所述整车控制参数、所述运行参数代入预设的第四关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第四关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和所述电驱动系统的运行参数以及所述车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型。
在上述车辆控制系统优选技术方案中，所述部件健康度判断模块通过以下方式来根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度：
将所述温度残值代入预设的第五关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的部件健康度；其中，所述第五关联度矩阵模型为所述电驱动系统的部件健康度和部件温度残值之间的相关度矩阵模型。
在上述车辆控制系统优选技术方案中，所述第一温度获取模块获取所述第一温度值时所使用的实际工况参数通过以下方式获得：
将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的第一实际工况参数；
获取第一预设时间之前所述电驱动系统的第二实际工况参数；
将所述第一实际工况参数和所述第二实际工况参数代入预设的第一拟合公式，获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第一拟合公式具体为m3＝K1m1+K2m2；其中，K1和K2分别是拟合系数；m1为第一实际工况参数；m2为第二实际工况参数；m3为电驱动系统的实际工况参数。
在上述车辆控制系统优选技术方案中，所述第一温度获取模块获取所述第一温度值时所使用的实际工况参数通过以下方式获得：
获取所述车辆的整车控制参数，即第一整车控制参数；
获取所述车辆在第二预设时间之前的整车控制参数，即第二整车控制参数；
将所述第一整车控制参数和所述第二整车控制参数代入预设的第二拟合公式中，获得第三整车控制参数；其中，所述第二拟合公式具体为n3＝P1n1+P2n2；P1和P2分别是拟合系数；n1为第一整车控制参数；n2为第二整车控制参数；n3为第三整车控制参数；
将所述第三整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型，获得所述电驱动系统的实际工况参数。
在上述车辆控制系统优选技术方案中，所述车辆控制系统还包括：
报警模块，所述报警模块用于当所述部件健康度不佳时，进行报警。
在上述车辆控制系统优选技术方案中，所述部件健康度判断模块通过以下方式来判断所述电驱动系统的部件健康度：
当所述温度残值≥第一预设温度值时，判定所述电驱动系统的部件健康度不佳；并且/或者，
当所述温度残值＜第一预设温度值时，判定所述电驱动系统的部件健康度良好。
在上述车辆控制系统优选技术方案中，所述车辆控制系统包括：
关联度矩阵模型生成模块，所述关联度矩阵模型生成模块用于生成初始第一关联度矩阵模型；
关联度矩阵模型优化模块，所述关联度矩阵模型优化模块用于对所述初始第一关联度矩阵模型进行训练得到所述预设的第一关联度矩阵模型。
在第四方面，本发明还提供了一种车载控制设备，包括处理器，所述处理器适于加载程序并因此执行上述优选技术方案中任一项所述的车辆的控制方法。
在上述车载控制设备的优选技术方案中，所述车载控制设备是所述车辆的ECU。
方案1.一种车辆的控制方法，所述车辆设置有电驱动系统，其特征在于，所述控制方法包括：
将获得的所述车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，所述第一关联度矩阵模型为所述车辆的整车控制参数和所述电驱动系统的部件温度之间的关联度矩阵模型；
获取所述电驱动系统的部件的实际温度，即第二温度值；其中，所述实际温度为所述部件上的测温装置测得的数值；
将所述第二温度值和所述第一温度值作差得到温度残值；
根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度。
方案2.根据方案1所述的车辆的控制方法，其特征在于，“将获得的所述车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值”的步骤进一步包括：
将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第二关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和所述车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型；
将所述电驱动系统的实际工况参数代入预设的第三关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，所述第三关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和部件温度之间的关联度矩阵模型。
方案3.根据方案2所述的车辆的控制方法，其特征在于，“将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数”的步骤进一步包括：
获取所述电驱动系统的运行参数；
将获得的所述整车控制参数、所述运行参数代入预设的第四关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第四关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和所述电驱动系统的运行参数以及所述车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型。
方案4.根据方案1所述的车辆的控制方法，其特征在于，“根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度”的步骤进一步包括：
将所述温度残值代入预设的第五关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的部件健康度；其中，所述第五关联度矩阵模型为所述电驱动系统的部件健康度和部件温度残值之间的相关度矩阵模型。
方案5.根据方案2所述的车辆的控制方法，其特征在于，“将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数”的步骤进一步包括：
将所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的第一实际工况参数；
获取第一预设时间之前所述电驱动系统的第二实际工况参数；
将所述第一实际工况参数和所述第二实际工况参数代入预设的第一拟合公式，获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第一拟合公式具体为m3＝K1m1+K2m2；其中，K1和K2分别是拟合系数；m1为第一实际工况参数；m2为第二实际工况参数；m3为电驱动系统的实际工况参数。
方案6.根据方案2所述的车辆的控制方法，其特征在于，“将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数”的步骤进一步包括：
获取所述车辆的整车控制参数，即第一整车控制参数；
获取所述车辆在第二预设时间之前的整车控制参数，即第二整车控制参数；
将所述第一整车控制参数和所述第二整车控制参数代入预设的第二拟合公式中，获得第三整车控制参数；其中，所述第二拟合公式具体为n3＝P1n1+P2n2；P1和P2分别是拟合系数；n1为第一整车控制参数；n2为第二整车控制参数；n3为第三整车控制参数；
将所述第三整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型，获得所述电驱动系统的实际工况参数。
方案7.根据方案4所述的车辆的控制方法，其特征在于，“将所述温度残值代入预设的第五关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的部件健康度”的步骤之后，所述控制方法还包括：
当所述部件健康度不佳时，进行报警。
方案8.根据方案1所述的车辆的控制方法，其特征在于，“根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度”的步骤进一步包括：
当所述温度残值≥第一预设温度值时，判定所述电驱动系统的部件健康度不佳；并且/或者，
当所述温度残值＜第一预设温度值时，判定所述电驱动系统的部件健康度良好。
方案9.根据方案1所述的车辆的控制方法，其特征在于，建立所述预设的第一关联度矩阵模型的步骤包括：
生成初始第一关联度矩阵模型；
对所述初始第一关联度矩阵模型进行训练得到所述预设的第一关联度矩阵模型。
方案10.一种车辆，包括处理器和存储器，所述存储器适于存储多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行方案1-9中任一项所述的车辆的控制方法。
方案11.一种车辆控制系统，所述车辆设置有电驱动系统，其特征在于，包括：
第一温度获取模块，所述第一温度获取模块用于将获得的所述车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，所述第一关联度矩阵模型为所述车辆的整车控制参数和所述电驱动系统的部件温度之间的关联度矩阵模型；
第二温度获取模块，所述第二温度获取模块用于获取所述电驱动系统的部件的实际温度，即第二温度值；其中，所述实际温度为所述部件上的测温装置测得的数值；
差值模块，所述差值模块用于将所述第一温度值和所述第二温度值作差得到温度残值；
部件健康度判断模块，所述部件健康度判断模块用于根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度。
方案12.根据方案11所述的车辆控制系统，其特征在于，所述第一温度获取模块通过下列方式来获取所述第一温度值：
将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第二关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和所述车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型；
将所述电驱动系统的实际工况参数代入预设的第三关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，所述第三关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和部件温度之间的关联度矩阵模型。
方案13.根据方案12所述的车辆控制系统，其特征在于，所述第一温度获取模块获取所述第一温度值时所使用的实际工况参数通过以下方式获得：
获取所述电驱动系统的运行参数；
将获得的所述整车控制参数、所述运行参数代入预设的第四关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第四关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和所述电驱动系统的运行参数以及所述车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型。
方案14.根据方案11所述的车辆控制系统，其特征在于，所述部件健康度判断模块通过以下方式来根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度：
将所述温度残值代入预设的第五关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的部件健康度；其中，所述第五关联度矩阵模型为所述电驱动系统的部件健康度和部件温度残值之间的相关度矩阵模型。
方案15.根据方案12所述的车辆控制系统，其特征在于，所述第一温度获取模块获取所述第一温度值时所使用的实际工况参数通过以下方式获得：
将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的第一实际工况参数；
获取第一预设时间之前所述电驱动系统的第二实际工况参数；
将所述第一实际工况参数和所述第二实际工况参数代入预设的第一拟合公式，获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第一拟合公式具体为m3＝K1m1+K2m2；其中，K1和K2分别是拟合系数；m1为第一实际工况参数；m2为第二实际工况参数；m3为电驱动系统的实际工况参数。
方案16.根据方案12所述的车辆控制系统，其特征在于，所述第一温度获取模块获取所述第一温度值时所使用的实际工况参数通过以下方式获得：
获取所述车辆的整车控制参数，即第一整车控制参数；
获取所述车辆在第二预设时间之前的整车控制参数，即第二整车控制参数；
将所述第一整车控制参数和所述第二整车控制参数代入预设的第二拟合公式中，获得第三整车控制参数；其中，所述第二拟合公式具体为n3＝P1n1+P2n2；P1和P2分别是拟合系数；n1为第一整车控制参数；n2为第二整车控制参数；n3为第三整车控制参数；
将所述第三整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型，获得所述电驱动系统的实际工况参数。
方案17.根据方案14所述的车辆控制系统，其特征在于，所述车辆控制系统还包括：
报警模块，所述报警模块用于当所述部件健康度不佳时，进行报警。
方案18.根据方案11所述的车辆控制系统，其特征在于，所述部件健康度判断模块通过以下方式来判断所述电驱动系统的部件健康度：
当所述温度残值≥第一预设温度值时，判定所述电驱动系统的部件健康度不佳；并且/或者，
当所述温度残值＜第一预设温度值时，判定所述电驱动系统的部件健康度良好。
方案19.根据方案11所述的车辆控制系统，其特征在于，所述车辆控制系统包括：
关联度矩阵模型生成模块，所述关联度矩阵模型生成模块用于生成初始第一关联度矩阵模型；
关联度矩阵模型优化模块，所述关联度矩阵模型优化模块用于对所述初始第一关联度矩阵模型进行训练得到所述预设的第一关联度矩阵模型。
方案20.一种车载控制设备，其特征在于，包括处理器，所述处理器适于加载程序并因此执行方案1-9中任一项所述的车辆的控制方法。
方案21.根据方案20所述的车载控制设备，其特征在于，所述车载控制设备是所述车辆的ECU。
本领域技术人员能够理解的是，本发明的车辆设置有电驱动系统，本发明的车辆的控制方法包括：将获得的车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得部件温度，即第一温度值；其中，第一关联度矩阵模型为车辆的整车控制参数和电驱动系统的部件温度之间的关联度矩阵模型；获取电驱动系统的部件的实际温度，即第二温度值；其中，实际温度为部件上的测温装置测得的数值；将第二温度值和第一温度值作差得到温度残值；根据温度残值判断电驱动系统的部件的健康度。
在采用上述技术方案的情况下，本发明的车辆的控制方法在不额外引入诊断传感器的情况下，提出的诊断方案是基于电驱动系统的保护中所必须的测温装置，一般为温度传感器，该温度传感器是每个电驱动系统过热保护所必备的，从而实现诊断系统零硬件成本，以及采用数据驱动的方式观察和比较电驱动系统在相同整车控制参数下，电驱动系统的部件不同的热表现来判断其健康状况，同时实现硬件和诊断任务之间的解耦，通过数据累计增多，进一步提高算法的性能。具体来说，通过电驱动系统部件上已经装备完成的温度传感器获得部件的实际温度，即第二温度值；以及将整车控制参数代入车辆的整车控制参数和电驱动系统的部件温度之间的第一关联度矩阵模型中，从而获得该部件在该整车控制参数下的健康状态的理论温度值，即第一温度值；通过实际温度和理论温度进行对比，即第二温度值和第一温度值作差得到的温度残值来获得部件的健康状况。
由于电驱动系统的部件在健康并稳态工作的情况下，其系统热状态是稳定的，大多数部件健康度恶化时，其工作效率降低，发热量升高，本发明中的诊断方案基于数据驱动，通过大量部署获得的实测数据，建立整车控制参数和电驱动系统的部件温度之间的第一关联度矩阵模型，基于车辆已经预设定的整车控制参数，例如，设定车速、设定扭矩、设定仰角、电驱冷却系统的设定流量等等，比如当控制车辆处于高扭矩时，相应地电驱动系统的电流值会升高，整个电驱动系统的发热也会比较大，温度传感器会感知到比较高的温度，再通过与整车控制参数相对应的温度信息进行比对，当温度传感器的温度更高时，表示部件的热表现异常，健康状态不佳，从而实现对电驱动系统进行整体的监控，提高了对电驱动系统的健康状况的高诊断精度并且实现了故障的提前预警。此外，关联度矩阵的正确度决定了本算法的效能，关联度的矩阵的初始值是通过理论计算，以及对同一型号的电驱动系统进行大量的实验，获得的基准矩阵，基于此后续根据同一车型的实际表现，对算法和关联度矩阵进行在线升级，通过获得的数据来驱动诊断系统的效用，从而避免了传统的监控诊断方案软硬件强耦合，难以升级的弊端。
附图说明
下面结合附图来描述本发明的优选实施方式，附图中：
图1是本发明的车辆的控制方法的主要步骤流程图；
图2是本发明的车辆的控制方法的第一种实施方式的步骤流程图；
图3是本发明的车辆的控制方法的第二种实施方式的步骤流程图；
图4是本发明的车辆的控制方法的第三种实施方式的步骤流程图；
图5是本发明的车辆的控制方法的第四种实施方式的步骤流程图；
图6是本发明的车辆的控制方法的第五种实施方式的步骤流程图。
具体实施方式
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。本领域技术人员可以根据需要对其作出调整，以便适应具体的应用场合。例如，尽管本申请是结合电动汽车进行描述的，但这并不是限制性的，本发明的车辆可以是电动三轮车、电动自行车等，或者也可以是油电混合动力车辆。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”、“第五”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
参照图1，为解决现有车辆需要额外部署诊断传感器对电驱动系统进行健康度诊断，造成成本提高的问题，本发明提供一种车辆的控制方法，车辆设置有电驱动系统，控制方法包括：
步骤S01：将获取的车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得部件温度，即第一温度值；其中，第一关联度矩阵模型为车辆的整车控制参数和电驱动系统的部件温度之间的关联度矩阵模型；
步骤S02：获取电驱动系统的部件的实际温度，即第二温度值；其中，实际温度为部件上的测温装置测得的数值；
步骤S03：将第二温度值和第一温度值作差得到温度残值；
步骤S04：根据温度残值判断电驱动系统的部件健康度。
上述设置方式的优点在于：本发明的车辆的控制方法在不额外引入诊断传感器的情况下，提出的诊断方案是基于电驱动系统的保护中所必须的测温装置，一般为温度传感器，该温度传感器是每个电驱动系统过热保护所必备的，从而实现诊断系统零硬件成本，以及采用数据驱动的方式观察和比较电驱动系统在相同整车控制参数下，电驱动系统的部件不同的热表现来判断其健康状况，同时实现硬件和诊断任务之间的解耦，通过数据累计增多，进一步提高算法的性能。具体来说，通过电驱动系统部件上已经装备完成的温度传感器获得部件的实际温度，即第二温度值；以及将整车控制参数代入车辆的整车控制参数和电驱动系统的部件温度之间的第一关联度矩阵模型中，从而获得该部件在该整车控制参数下的健康状态的理论温度值，即第一温度值；通过实际温度和理论温度进行对比，即第二温度值和第一温度值作差得到的温度残值来获得部件的健康状况。
由于电驱动系统的部件在健康并稳态工作的情况下，其系统热状态是稳定的，大多数部件健康度恶化时，其工作效率降低，发热量升高，本发明中的诊断方案基于数据驱动，通过大量部署获得的实测数据，建立整车控制参数和电驱动系统的部件温度之间的第一关联度矩阵模型，基于车辆已经预设定的整车控制参数，例如，设定车速、设定扭矩、设定仰角、电驱冷却系统的设定流量等等，比如当控制车辆处于高扭矩时，相应地电驱动系统的电流值会升高，整个电驱动系统的发热也会比较大，温度传感器会感知到比较高的温度，再通过与整车控制参数相对应的温度信息进行比对，当温度传感器的温度更高时，表示部件的热表现异常，健康状态不佳，从而实现对电驱动系统进行整体的监控，提高了对电驱动系统的健康状况的高诊断精度并且实现了故障的提前预警。此外，关联度矩阵的正确度决定了本算法的效能，关联度的矩阵的初始值是通过理论计算，以及对同一型号的电驱动系统进行大量的实验，获得的基准矩阵，基于此后续根据同一车型的实际表现，对算法和关联度矩阵进行在线升级，通过获得的数据来驱动诊断系统的效用，从而避免了传统的监控诊断方案软硬件强耦合，难以升级的弊端。
需要说明的是，车辆的整车控制参数为车辆预设定在控制系统内，用于调整车辆的参数，例如，整车控制参数可以是电驱冷却系统的设定参数、设定车速、设定扭矩、设定仰角等等中的一个或者多个，但是整车控制参数比较多，本领域技术人员可根据需要进行选择，因此并不对整车控制参数的具体参数类型进行任何的限制，因此都将落入本发明的保护范围之内。此外，虽然对部件上用于检测实际温度的测温装置是以电驱动系统自带的温度传感器来描述的，但是测温装置并不仅限于温度传感器，也可以是通过温度计进行检测后观察得到的，因电驱动系统的型号和结构的不同，测温装置也并不相同，因此不对实际温度的检测方式和测温装置进行任何的限制，只要能够测得部件的实际温度即可。
参照图2，在一种可能的实施方式中，车辆的控制方法具体包括：
步骤S11：获取车辆的整车控制参数；
步骤S12：将整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型中获得电驱动系统的实际工况参数；其中，第二关联度矩阵模型为电驱动系统的实际工况参数和车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型；
步骤S13：将电驱动系统的实际工况参数代入预设的第三关联度矩阵模型中获得部件温度，即第一温度值；其中，第三关联度矩阵模型为电驱动系统的实际工况参数和部件温度之间的关联度矩阵模型。
车辆的整车控制参数代入第二关联度矩阵模型中，得到电驱动系统的实际工作状态，电驱系统的实际工作状态是由实际工况参数来体现的，通过将实际工况参数代入第三关联度矩阵模型中估算出部件健康状态在该工况下的温度，即第一温度值，通过电驱动系统的实际工况参数来估算部件温度，可大大提高准确度。
需要说明的是，电驱动系统的实际工况参数可以是电驱动系统的实际转速、实际负载、实际电流值、实际电压值或者电驱冷却系统的实际参数等等中的一个或者多个，其中电驱冷却系统的实际参数为电驱冷却系统的实际流量、实际出液口温度等等，也可以是电驱冷却系统的其他可以体现电驱冷却系统实际工作状态的参数，因此本发明也不对电驱动系统的实际工况参数进行任何的限制，本领域技术人员可根据需要进行设定，只要是电驱动系统运行时的工况参数即可，因此都将落入本发明的保护范围之内。
参照图3，在一种可能的实施方式中，步骤S12进一步包括：
步骤S21：获取电驱动系统的运行参数；
步骤S22：将整车控制参数、运行参数代入预设的第四关联度矩阵模型中获得电驱动系统的实际工况参数；其中，第四关联度矩阵模型为电驱动系统的实际工况参数和电驱动系统的运行参数以及车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型。
运行参数为电驱动系统中自带的检测装置，例如传感器等能够检测得到的电驱动系统的运行状态下的参数，下面以电流值和电压值作为运行参数为例来进行说明，电流传感器和电压传感器均为电驱动系统必须配置的，通过建立电驱动系统的实际工况参数和运行参数以及整车控制参数之间的第四关联度矩阵模型，使运行参数以及整车控制参数共同决定电驱动系统的实际工况参数，从而将电驱动系统在该工况下的电流值、电压值和整车控制参数代入第四关联度矩阵模型时，能够得到电驱动系统的实际工况参数，并且更能准确的反映电驱动系统的实际工作状态。需要说明的是，运行参数除了可以是电流值和电压值之外，还可以是通过电驱动系统上的振动传感器获得的振动值、转速传感器获得的转速值、转角传感器获得的转角值或者扭矩传感器获得的扭矩值等等，因此并不对运行参数的具体类型进行任何的限制，只要运行参数是电驱动系统自带的检测装置能够获得的运行状态参数即可，本领域技术人员可根据需要自行设定。此外，步骤S21可以是在获得整车控制参数的步骤之前、之后或者同时，本领域技术人员可根据需要自行设定，因此都将落入本发明的保护范围之内。
参照图4，在一种可能的实施方式中，步骤S12进一步包括：
步骤S121：将整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得电驱动系统的第一实际工况参数；
步骤S122：获取第一预设时间之前的电驱动系统的第二实际工况参数；
步骤S123：将第一实际工况参数和第二实际工况参数代入预设的第一拟合公式中，获得电驱动系统的实际工况参数；其中，第一拟合公式具体为m3＝K1m1+K2m2；K1和K2分别是拟合系数；m1为第一实际工况参数；m2为第二实际工况参数；m3为电驱动系统的实际工况参数。
因电驱动系统的实际工况还与以往的工况有关，所以通过在获得本次的电驱动系统的实际工况参数即第一实际工况参数之后，再接着获取预设时间之前的电驱动系统的实际工况参数，即第二实际工况参数，第二实际工况参数可以是直接从存储装置内调取，也可以是将第一预设时间之前的整车控制参数代入第二关联度矩阵模型中获得，因此不对第二实际工况参数的获取方式进行限制，本领域技术人员可根据需要自行设定。通过对间隔预设时间的两个参数进行拟合分析，得到更为精确的实际工况参数。具体而言，第一拟合公式是通过多次实验得到的数据进行计算拟合得到的，K1和K2是通过多次实验数据计算得到的拟合系数，均为常数，将第一实际工况参数和第二实际工况参数代入第一拟合公式中，便得到电驱动系统的更接近实际情况的工况参数，从而使测得的实际工况参数更为精确。
需要说明的是，第一预设时间由本领域技术人员自行设定，可以是1min也可以是3min等等，因此不对第一预设时间进行任何的限制。此外，还可以增加获取在第二实际工况参数之前的参数，例如，获取第二实际工况参数之前第一预设时间的第三实际工况参数等等，以此类推，将其代入相应的拟合公式中，本发明不对获取的工况参数数量进行任何的限制，同样的，也不对相应的拟合公式进行任何的限制，本领域技术人员可根据需要自行设定。
参照图5，在另一种可能的实施方式中，对电驱动系统的实际工况参数的获取方式进行描述，具体地，步骤S11和步骤S12进一步包括：
步骤S31：获取车辆的整车控制参数，即第一整车控制参数；
步骤S32：获取车辆在第二预设时间之前的整车控制参数，即第二整车控制参数；
步骤S33：将第一整车控制参数和第二整车控制参数代入预设的第二拟合公式中，获得第三整车控制参数；其中，第二拟合公式具体为n3＝P1n1+P2n2；P1和P2分别是拟合系数；n1为第一整车控制参数；n2为第二整车控制参数；n3为第三整车控制参数；
步骤S34：将第三整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型中；
步骤S35：获得电驱动系统的实际工况参数。
为了获得更为精确的电驱动系统的实际工况参数本实施方式提供了另一种控制方法，即获得车辆的本次的整车控制参数，即第一整车控制参数，然后再获取车辆在预设时间之前的整车控制参数，即第二整车控制参数，对间隔时间的两次整车控制参数进行拟合分析，从而使得到的第三整车控制参数更接近车辆实际的整车控制参数，进而使电驱动系统的实际工况参数更精确。具体而言，第二拟合公式是通过多次实验得到的数据进行计算拟合得到的，P1和P2是通过多次实验数据计算得到的拟合系数，均为常数，将第一整车控制参数和第二整车控制参数代入第二拟合公式中，便得到车辆的更接近实际情况的整车控制参数，即第三整车控制参数。
需要说明的是，第二预设时间由本领域技术人员自行设定，可以是1min也可以是3min等等，因此不对第二预设时间进行任何的限制。此外，还可以增加获取在第二整车控制参数之前的参数，例如，获取第二整车控制参数之前第二预设时间的第三整车控制参数等等，以此类推，将其代入相应的拟合公式中，本发明不对获取的控制参数数量进行任何的限制，同样的，也不对相应的拟合公式进行任何的限制，本领域技术人员可根据需要自行设定。
参照图6，在一种可能的实施方式中，步骤S04进一步包括：
步骤S41：将温度残值代入预设的第五相关度矩阵模型中；其中，第五相关度矩阵模型为电驱系统的部件健康度和部件温度残值相关度矩阵模型；
步骤S42：获得电驱动系统的部件健康度；
步骤S43：当部件健康度异常时，进行报警。
通过将温度残值代入电驱系统的部件健康度和部件温度残值相关度矩阵模型中获得电驱动系统的部件健康度，当部件健康度不佳时通过报警来警示用户需要对电驱动系统进行维护。
或者，在另一种可能的实施方式中，步骤S04进一步包括：
当温度残值≥第一预设温度值时，判定电驱动系统的部件健康度不佳；
当温度残值＜第一预设温度值时，判定电驱动系统的部件健康度良好。
在本实施方式中是通过温度残值的数值大小对部件健康度进行判断的，由于电驱动系统的部件在健康并稳态工作的情况下，其系统热状态是稳定的，大多数部件健康度恶化时，其工作效率降低，发热量升高，因此温度传感器测得的第二温度值会高于通过相关度矩阵模型估算的理论温度值，即第一温度值，因此第二温度值与第一温度值之差得到的温度残值会增大，当温度残值大于第一预设温度值时判定电驱动系统的部件健康度不佳。
预设的第一关联度矩阵模型、预设的第二关联度矩阵模型、预设的第三关联度矩阵模型、预设的第四关联度矩阵模型以及预设的第五关联度矩阵模型的建立方法相同，以第一关联度矩阵模型为例，建立第一关联度矩阵模型的步骤包括：
生成初始第一关联度矩阵模型；
对初始第一关联度矩阵模型进行训练得到预设的第一关联度矩阵模型。
具体地，在车辆上市前，进行过大量的前期实验，可以提供初始的关联度矩阵模型；在车辆使用前3年，车辆处于自学习标定时期，具体根据不同的工况，在车辆状态良好的情况下，实时记录电驱动系统上的传感器温度数据和车辆控制参数数据；在初始值的基础上对关联度矩阵模型进行动态的调整，并将调整的数据上传云端形成大数据。
在车辆使用3年以后，通过上述训练得到预设的关联度矩阵模型，监控系统进入工作状态，车辆仅在做维护时，进行再标定(检查传感器和部件状态，并跑工况)，对关联度矩阵模型进行再升级。
与上述车辆的控制方法相对应地，本发明还提供了一种车辆控制系统，该车辆控制系统包括：
第一温度获取模块，第一温度获取模块用于将获得的车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，第一关联度矩阵模型为车辆的整车控制参数和电驱动系统的部件温度之间的关联度矩阵模型；
第二温度获取模块，第二温度获取模块用于获取电驱动系统的部件的实际温度，即第二温度值；其中，实际温度为部件上的测温装置测得的数值；
差值模块，差值模块用于将第一温度值和第二温度值作差得到温度残值；
部件健康度判断模块，部件健康度判断模块用于根据温度残值判断电驱动系统的部件健康度。
需要说明的是，车辆的整车控制参数为车辆预设定在控制系统内，用于调整车辆的参数，例如，整车控制参数可以是电驱冷却系统的设定参数、设定车速、设定扭矩、设定仰角等等中的一个或者多个，但是整车控制参数比较多，本领域技术人员可根据需要进行选择，因此并不对整车控制参数的具体参数类型进行任何的限制，因此都将落入本发明的保护范围之内。此外，虽然对部件上用于检测实际温度的测温装置是以电驱动系统自带的温度传感器来描述的，但是测温装置并不仅限于温度传感器，也可以是通过温度计进行检测后观察得到的，因电驱动系统的型号和结构的不同，测温装置也并不相同，因此不对实际温度的检测方式和测温装置进行任何的限制，只要能够测得部件的实际温度即可。
在一种实施方式中，第一温度获取模块通过下列方式来获取第一温度值：
将获得的整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得电驱动系统的实际工况参数；其中，第二关联度矩阵模型为电驱动系统的实际工况参数和车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型；
将电驱动系统的实际工况参数代入预设的第三关联度矩阵模型中获得电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，第三关联度矩阵模型为电驱动系统的实际工况参数和部件温度之间的关联度矩阵模型。
需要说明的是，电驱动系统的实际工况参数可以是电驱动系统的实际转速、实际负载、实际电流值、实际电压值或者电驱冷却系统的实际参数等等中的一个或者多个，其中电驱冷却系统的实际参数为电驱冷却系统的实际流量、实际出液口温度等等，也可以是电驱冷却系统的其他可以体现电驱冷却系统实际工作状态的参数，因此本发明也不对电驱动系统的实际工况参数进行任何的限制，本领域技术人员可根据需要进行设定，只要是电驱动系统运行时的工况参数即可，因此都将落入本发明的保护范围之内。
在一种实施方式中，第一温度获取模块获取第一温度值时所使用的实际工况参数通过以下方式获得：
获取电驱动系统的运行参数；
将获得的整车控制参数、运行参数代入预设的第四关联度矩阵模型获得电驱动系统的实际工况参数；其中，第四关联度矩阵模型为电驱动系统的实际工况参数和电驱动系统的运行参数以及车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型。
在一种实施方式中，部件健康度判断模块通过以下方式来根据温度残值判断电驱动系统的部件健康度：
将温度残值代入预设的第五关联度矩阵模型获得电驱动系统的部件健康度；其中，第五关联度矩阵模型为电驱动系统的部件健康度和部件温度残值相关度矩阵模型。
在一种实施方式中，第一温度获取模块获取第一温度值时所使用的实际工况参数通过以下方式获得：
将获得的整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得电驱动系统的第一实际工况参数；
获取第一预设时间之前电驱动系统的第二实际工况参数；
将第一实际工况参数和第二实际工况参数代入预设的第一拟合公式，获得电驱动系统的实际工况参数；其中，第一拟合公式具体为m3＝K1m1+K2m2；其中，K1和K2分别是拟合系数；m1为第一实际工况参数；m2为第二实际工况参数；m3为电驱动系统的实际工况参数。
在一种实施方式中，第一温度获取模块获取第一温度值时所使用的实际工况参数通过以下方式获得：
获取车辆的整车控制参数，即第一整车控制参数；
获取车辆在第二预设时间之前的整车控制参数，即第二整车控制参数；
将第一整车控制参数和第二整车控制参数代入预设的第二拟合公式中，获得第三整车控制参数；其中，第二拟合公式具体为n3＝P1n1+P2n2；P1和P2分别是拟合系数；n1为第一整车控制参数；n2为第二整车控制参数；n3为第三整车控制参数；
将第三整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型，获得电驱动系统的实际工况参数。
在一种实施方式中，车辆控制系统还包括：
报警模块，报警模块用于当部件健康度不佳时，进行报警。
在一种实施方式中，部件健康度判断模块通过以下方式来判断电驱动系统的部件健康度：
当温度残值≥第一预设温度值时，判定电驱动系统的部件健康度不佳；并且/或者，
当温度残值＜第一预设温度值时，判定电驱动系统的部件健康度良好。
在一种实施方式中，车辆控制系统包括：
关联度矩阵模型生成模块，关联度矩阵模型生成模块用于生成初始第一关联度矩阵模型；
关联度矩阵模型优化模块，关联度矩阵模型优化模块用于对初始第一关联度矩阵模型进行训练得到预设的第一关联度矩阵模型。
如本节第一段所述，上述实施方式仅仅用来阐述本发明的原理，并非旨在与限制本发明的保护范围，在不偏离本发明原理的条件下，本领域技术人员能够对上述结构进行调整，以便本发明能够应用于更加具体的应用场景。
此外，本发明还提供了一种车载控制设备，该车载控制设备包括处理器，处理器适于加载程序并因此上述优选技术方案中任一项所述的车辆的控制方法。
在上述车载控制设备的优选技术方案中，车载设备是车辆的ECU。
此外，本发明还提供一种车辆，该车辆包括处理器和存储器，存储器适于存储多条程序代码，程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述优选技术方案中任一项所述的车辆的控制方法。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆的控制方法，所述车辆设置有电驱动系统，其特征在于，所述控制方法包括：
将获得的所述车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，所述第一关联度矩阵模型为所述车辆的整车控制参数和所述电驱动系统的部件温度之间的关联度矩阵模型；
获取所述电驱动系统的部件的实际温度，即第二温度值；其中，所述实际温度为所述部件上的测温装置测得的数值；
将所述第二温度值和所述第一温度值作差得到温度残值；
根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度。
2.根据权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，“将获得的所述车辆的整车控制参数代入预设的第一关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值”的步骤进一步包括：
将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第二关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和所述车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型；
将所述电驱动系统的实际工况参数代入预设的第三关联度矩阵模型中获得所述电驱动系统的部件温度，即第一温度值；其中，所述第三关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和部件温度之间的关联度矩阵模型。
3.根据权利要求2所述的车辆的控制方法，其特征在于，“将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数”的步骤进一步包括：
获取所述电驱动系统的运行参数；
将获得的所述整车控制参数、所述运行参数代入预设的第四关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第四关联度矩阵模型为所述电驱动系统的实际工况参数和所述电驱动系统的运行参数以及所述车辆的整车控制参数之间的关联度矩阵模型。
4.根据权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，“根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度”的步骤进一步包括：
将所述温度残值代入预设的第五关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的部件健康度；其中，所述第五关联度矩阵模型为所述电驱动系统的部件健康度和部件温度残值之间的相关度矩阵模型。
5.根据权利要求2所述的车辆的控制方法，其特征在于，“将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数”的步骤进一步包括：
将所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的第一实际工况参数；
获取第一预设时间之前所述电驱动系统的第二实际工况参数；
将所述第一实际工况参数和所述第二实际工况参数代入预设的第一拟合公式，获得所述电驱动系统的实际工况参数；其中，所述第一拟合公式具体为m3＝K1m1+K2m2；其中，K1和K2分别是拟合系数；m1为第一实际工况参数；m2为第二实际工况参数；m3为电驱动系统的实际工况参数。
6.根据权利要求2所述的车辆的控制方法，其特征在于，“将获得的所述整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的实际工况参数”的步骤进一步包括：
获取所述车辆的整车控制参数，即第一整车控制参数；
获取所述车辆在第二预设时间之前的整车控制参数，即第二整车控制参数；
将所述第一整车控制参数和所述第二整车控制参数代入预设的第二拟合公式中，获得第三整车控制参数；其中，所述第二拟合公式具体为n3＝P1n1+P2n2；P1和P2分别是拟合系数；n1为第一整车控制参数；n2为第二整车控制参数；n3为第三整车控制参数；
将所述第三整车控制参数代入预设的第二关联度矩阵模型，获得所述电驱动系统的实际工况参数。
7.根据权利要求4所述的车辆的控制方法，其特征在于，“将所述温度残值代入预设的第五关联度矩阵模型获得所述电驱动系统的部件健康度”的步骤之后，所述控制方法还包括：
当所述部件健康度不佳时，进行报警。
8.根据权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，“根据所述温度残值判断所述电驱动系统的部件健康度”的步骤进一步包括：
当所述温度残值≥第一预设温度值时，判定所述电驱动系统的部件健康度不佳；并且/或者，
当所述温度残值＜第一预设温度值时，判定所述电驱动系统的部件健康度良好。
9.根据权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，建立所述预设的第一关联度矩阵模型的步骤包括：
生成初始第一关联度矩阵模型；
对所述初始第一关联度矩阵模型进行训练得到所述预设的第一关联度矩阵模型。
10.一种车辆，包括处理器和存储器，所述存储器适于存储多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行权利要求1-9中任一项所述的车辆的控制方法。
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