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申请/专利权人：深圳艾为电气技术股份有限公司

摘要：本发明公开了电动汽车热泵空调温度控制方法、装置、设备及介质，该方法通过理想设定温度、实际环境温度、BP神经网络模型和PID控制器得到期望运行参数，根据期望运行参数控制压缩机；获取压缩机的实际运行参数输入至热泵空调模型，得到实际输出温度；在当前系统时间满足设定条件时计算性能指标参数；若性能指标参数不满足适应条件，则利用遗传算法获得新的连接权值集更新BP神经网络模型，并更新实际环境温度，重复前述步骤，直至性能指标参数满足适应条件，以得到最优BP神经网络模型对电动汽车热泵空调进行相应的温度控制。本发明基于遗传算法、BP神经网络和PID控制算法有效地对热泵空调进行温度控制，使控制效果更适应于环境变化。

主权项：1.一种电动汽车热泵空调温度控制方法，其特征在于，包括：响应于训练指令，获取与所述训练指令对应的理想设定温度和实际环境温度，并基于预设的初始连接权值集构建得到BP神经网络模型；基于所述理想设定温度和所述实际环境温度获得输入参数集，并将所述输入参数集输入至所述BP神经网络模型，以得到PID控制参数；将所述PID控制参数传输至PID控制器，并根据所述PID控制器输出的期望运行参数对电动汽车热泵空调中的压缩机进行控制；获取所述压缩机的实际运行参数，并将所述实际运行参数输入至预设的热泵空调模型，以输出对应的实际输出温度；若确定当前系统时间与所述训练指令对应的系统时间的差值为预设周期时长的整数倍，则获取目标运行参数和目标输出温度，并基于所述理想设定温度、所述目标输出温度和所述目标运行参数得到性能指标参数；其中，所述目标运行参数为所述PID控制器在所述当前系统时间输出的期望运行参数；所述目标输出温度为所述热泵空调模型在所述当前系统时间输出的实际输出温度；若确定所述性能指标参数不满足预设的适应条件，则基于遗传算法对所述BP神经网络模型中所有的连接权值进行优化，得到新的连接权值集；利用所述新的连接权值集更新所述BP神经网络模型，利用所述目标输出温度更新所述实际环境温度，并返回执行所述基于所述理想设定温度和所述实际环境温度获得输入参数集，并将所述输入参数集输入至所述BP神经网络模型，以得到PID控制参数的步骤，直至所述性能指标参数满足所述适应条件，得到最优BP神经网络模型；若接收到开机指令，则实时获取当前环境温度，并基于预设的用户设定温度、所述当前环境温度、所述最优BP神经网络模型和所述PID控制器对所述电动汽车热泵空调进行相应的温度控制。

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权利要求：

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