[发明专利]一种电动机监测方法及装置

说明书

本公开是关于一种电动机监测方法及装置。该方法包括：监测电动车辆的速度数据与电动机输入或输出的电能数据；根据所述速度数据选择相应的预先训练的深度神经网络模型；根据所述深度神经网络模型分析所述速度数据与所述电能数据是否匹配；当所述速度数据与所述电能数据不匹配时，确定所述电动发送机的工作状态异常。该技术方案，对于电动机工作的不同状态(输出电能状态和输入电能状态)，采用不同深度神经网络模型对电动机的工作状态进行监测。这样，对电动机工作状态的监测更加准确，并且能够及时发现电动机的异常状态，提高电动车辆行驶效率及安全性。

技术领域

本公开涉及电动车辆技术领域，尤其涉及一种电动机监测方法及装置。

背景技术

目前，随着科技的发展及环境污染问题的日益严重，环保节能的电动车辆的发展愈加重要，并且已经开始逐渐普及。例如，我国的高速铁路列车就采用电力作为能源行驶，并且，电动汽车也在逐步取代燃油汽车，成为城市交通的主要交通工具之一。

因此，电动车辆的安全有效行驶作为重要问题，日益被大众所关注，而电动车辆的电动机的监测，更成为了重中之重。

发明内容

本公开实施例提供一种电动机监测方法及装置。所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种电动机监测方法，包括：

监测电动车辆的速度数据与电动机输入或输出的电能数据；

根据所述速度数据选择相应的预先训练的深度神经网络模型；

根据所述深度神经网络模型分析所述速度数据与所述电能数据是否匹配；

当所述速度数据与所述电能数据不匹配时，确定所述电动机的工作状态异常。

可选的，所述速度数据包括所述电动车辆的行驶速度数据及加速度数据；所述深度神经网络模型包括所述行驶速度数据、加速度数据与所述电能数据的对应关系。

可选的，所述电能数据包括所述电动机输出的第一电能数据，所述深度神经网络模型包括第一模型，所述第一模型包括所述行驶速度数据、加速度数据与所述第一电能数据的对应关系；

监测电动车辆的速度数据与电动机输入或输出的电能数据，包括：

监测所述电动车辆的行驶速度数据和加速度数据，及所述电动机输出的第一电能数据；

根据所述速度数据选择相应的预先训练的深度神经网络模型，包括：

当根据所述行驶速度数据和加速度数据确定所述电动车辆匀速行驶或加速行驶时，获取所述第一模型；

根据所述深度神经网络模型分析所述速度数据与所述电能数据是否匹配，包括：

根据所述第一模型，分析所述行驶速度数据和加速度数据与所述第一电能数据是否匹配。

可选的，所述电能数据包括所述电动机输入的第二电能数据；所述深度神经网络模型包括第二模型，所述第二模型包括所述行驶速度数据、加速度数据与所述第二电能数据的对应关系；

监测电动车辆的速度数据与电动机输入或输出的电能数据，包括：

监测所述电动车辆的行驶速度数据和加速度数据，及所述电动机输入的第二电能数据；

根据所述速度数据选择相应的预先训练的深度神经网络模型，包括：

当根据所述行驶速度数据和加速度数据确定所述电动车辆减速行驶时，获取所述第二模型；

根据所述深度神经网络模型分析所述速度数据与所述电能数据是否匹配，包括：

根据所述第二模型，分析所述行驶速度数据和加速度数据与所述第二电能数据是否匹配。