一种多音效节能电动两轮车控制系统的制作方法

本发明涉及电动交通工具领域，具体涉及一种多音效节能电动两轮车控制系统。

背景技术：

1、多音效节能电动两轮车控制是指通过在电动两轮车中集成多种音效反馈系统，实时向驾驶员提供车辆状态信息和警示信号，同时结合智能化电池管理系统，提高车辆的整体使用体验和电池能效。音效反馈包括启动音效、报警音效、喇叭音效、提示音效、转向灯音效等，使驾驶员在操作过程中能够直观地感知车辆的各种状态，增加了驾驶的安全性和便利性。

2、现有技术存在以下不足之处：

3、多音效节能电动两轮车控制时，一方面如果音效系统和实时监控系统在长时间运行时，可能会消耗额外的电能，使得车辆的整体能耗增加，导致节能效果下降。另一方面由于音效系统和监控系统长时间运行消耗额外电能，使得电池频繁处于深度放电状态，可能导致电池过度消耗，加速了电池的损耗，缩短电动两轮车电池的续航时间和使用寿命。用户需要更频繁地更换电池或进行维护，增加了使用成本。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种多音效节能电动两轮车控制系统，以解决背景技术中不足。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种多音效节能电动两轮车控制系统，包括能耗监测模块、能耗分析模块、综合分析模块、节能效果划分模块，电池管理模块以及音效控制模块；

3、能耗监测模块：用于实时监测电动两轮车不同运行模式下音效系统、监控系统和电动两轮车功耗组件的实时能耗数据，并将监测到的实时能耗数据发送至能耗分析模块；

4、能耗分析模块：用于接收能耗监测模块发送的实时能耗数据，对各功耗组件的瞬时功率的变化幅度进行分析，评估功耗组件的运行稳定性，判断音效系统和实时监控系统的总能耗占比的增长趋势，评估其对整体能耗的影响程度；

5、综合分析模块：根据功耗组件的运行稳定性和音效系统和实时监控系统对整体能耗的影响程度，评估电动两轮车在不同运行模式下的节能效果是否出现异常；

6、节能效果划分模块：根据评估结果，将电动两轮车在不同运行模式下的节能效果划分为正常节能状态和异常节能状态，对异常节能状态进行进一步的分析；

7、电池管理模块：当电动两轮车处于异常节能状态时，基于电动两轮车的节能效果和电池的健康状况，动态调整音效系统的音量和音效种类以及监控系统的采样频率，减少额外的电能消耗，提高电池的续航时间；

8、音效控制模块：用于根据车辆使用情况对应发出不同的音效。

9、在一个优选的实施方式中，能耗监测模块中，通过在各系统和组件上安装电流和电压传感器，实时获取各系统和组件的电流、电压数据，并根据各系统和组件的工作电压和电流范围，配置传感器的量程和精度。

10、在一个优选的实施方式中，根据各功耗组件的瞬时功率的整体变化幅度，获取各功耗组件的运行效率异常指数，评估功耗组件的运行稳定性，则运行效率异常指数的获取方法为：

11、实时获取各功耗组件的瞬时功率pt，对瞬时功率数据pt进行差分运算，使数据平稳：；为差分运算后的瞬时功率值，对预处理后的数据进行标准化处理，使用自相关函数和偏自相关函数确定自回归积分滑动平均模型的阶数拟合自回归积分滑动平均模型，获取模型参数：；式中，α是常数项，ϕi是自回归系数，是移动平均系数，ϵt是误差项，为差分功率经过标准化处理后的值，i为自回归部分的索引，j为移动平均部分的索引，p为自回归部分的阶数，q为移动平均部分的阶数；

12、使用拟合好的自回归积分滑动平均模型预测未来的瞬时功率值，计算其实际值与预测值之间的差值的绝对值，即各功耗组件的瞬时功率偏差值，获取m时间段内所有功耗组件的瞬时功率偏差值，建立相应的数据集合，并计算数据集合的标准差，即运行效率异常指数。

13、在一个优选的实施方式中，判断音效系统和实时监控系统的总能耗占比的增长趋势，获取能耗占比偏移频率，评估其对整体能耗的影响程度，则能耗占比偏移频率的获取方法为：

14、采集音效系统和实时监控系统在不同时间点的能耗数据和，以及电动两轮车的总能耗数据；计算每个时间点的能耗占比，；式中，为t时刻音效系统的能耗比例，；式中，为t时刻监控系统的能耗比例；

15、对能耗占比数据进行标准化处理，得到标准化后的能耗占比时间序列和；选择一个固定大小的滑动窗口w，对能耗占比时间序列应用滑动窗口，计算每个窗口内的局部能耗占比，计算k个窗口内的能耗占比为：，；其中，；对每个滑动窗口内的能耗占比时间序列应用傅里叶变换，得到频域信号：；；式中，为傅里叶变换，计算时间序列数据的频率成分，n为样本数量，e、π为常数项，i为虚数单位，满足；

16、计算频谱幅度，得到能耗占比的频率成分：；；为音效系统能耗占比频率成分，为监控系统能耗占比频率成分，分析频谱图，对频率成分和进行分析，计算能耗占比偏移频率，具体的计算表达式为：；式中，et为能耗占比偏移频率。

17、在一个优选的实施方式中，将运行效率异常指数和能耗占比偏移频率转换为第一特征向量，将第一特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组第一特征向量预测电动两轮车在不同运行模式下的节能效果值标签为预测目标，以最小化对所有运行模式下的节能效果值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定电动两轮车在不同运行模式下的节能效果值，其中，机器学习模型为多项式回归模型。

18、在一个优选的实施方式中，将获取到的电动两轮车在不同运行模式下的节能效果值与预先设置的节能效果值参考阈值进行比较，若电动两轮车在不同运行模式下的节能效果值大于等于预先设置的节能效果值参考阈值，将电动两轮车在不同运行模式下的节能效果划分为正常节能状态，此时生成节能正常信号；若电动两轮车在不同运行模式下的节能效果值小于预先设置的节能效果值参考阈值，将电动两轮车在不同运行模式下的节能效果划分为异常节能状态，此时生成节能异常信号，并对异常节能状态进行进一步的分析。

19、在一个优选的实施方式中，对电池的健康状况进行分析，获取电池的整体性能评价指数，则整体性能评价指数的获取方法为：

20、实时获取电动两轮车电池的电压、温度、内部电阻、容量数据，对数据进行归一化处理；提取电压变化率、温度变化率、内部电阻增量，容量衰减率和充放电周期数，构成特征向量x；

21、构建训练集和测试集，使用训练集数据训练随机森林模型；

22、将实时数据输入训练好的随机森林模型，计算每棵决策树的分类结果，计算整体性能评价指数iperformance，具体的计算表达式为：；式中，是随机森林中的决策树数量，是每棵决策树的权重，是第i棵决策树的分类结果。

23、在一个优选的实施方式中，基于电池的整体性能评价指数和动两轮车的节能效果值，通过模糊规则，动态调整音效系统的音量和音效种类以及监控系统的采样频率，减少额外的电能消耗，提高电池的续航时间；

24、使用模糊推理机制将输入变量电池的整体性能评价指数和动两轮车的节能效果值映射到输出变量，和；

25、将具体的输入值电池的整体性能评价指数和动两轮车的节能效果值转化为模糊集合中的隶属度；

26、根据模糊规则表进行模糊推理，得到输出变量的模糊集合隶属度；

27、将模糊推理得到的结果通过去模糊化处理，得到具体的输出值，和。

28、在一个优选的实施方式中，对音效系统的音量进行动态调整：；式中，为音效系统在时间t的基准功耗，音效系统在时间t的调整后功耗，当调整后的音效系统功耗大于等于预先设置的音效系统功耗参考阈值时，此时降低音效系统的音量；当调整后的音效系统功耗小于预先设置的音效系统功耗参考阈值时，此时保持音效系统的音量不变；

29、对音效系统的音效种类进行动态调整：；当调整后的音效系统功耗大于等于预先设置的音效系统功耗参考阈值时，此时降低音效系统的音效种类；当调整后的音效系统功耗小于预先设置的音效系统功耗参考阈值时，此时保持音效系统的音效种类不变；

30、对监控系统的采样频率进行动态调整：；式中，为监控系统在时间t的基准功耗，监控系统在时间t的调整后功耗，当调整后的监控系统功耗大于等于预先设置的监控系统功耗参考阈值时，此时降低监控系统的采样频率；当调整后的监控系统功耗小于预先设置的监控系统功耗参考阈值时，此时保持监控系统的采样频率不变。

31、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

32、1、本发明通过实时监测电动两轮车不同运行模式下音效系统、监控系统和其他功耗组件的能耗数据，使用随机森林模型计算电池的整体性能评价指数，并基于该指数和车辆的节能效果，通过模糊规则动态调整音效系统的音量和音效种类以及监控系统的采样频率。在电动两轮车处于异常节能状态时，系统自动调节各项参数，确保在降低额外电能消耗的同时，提高电池的续航时间，保障车辆的高效运行。

33、2、本发明根据电池的整体性能评价指数和车辆的节能效果值，通过模糊规则动态调整音效系统的音量和音效种类以及监控系统的采样频率。当电动两轮车处于异常节能状态时，系统自动调节各项参数，确保在降低额外电能消耗的同时，提高电池的续航时间，保障车辆的高效运行。通过智能化的能耗管理和实时调整机制，优化了电动两轮车的运行模式，增强了系统的稳定性，为用户提供了更加高效和经济的解决方案。