【技術實現步驟摘要】
本申請涉及高電壓信號采集，尤其涉及一種基于機器學習的高壓采集方法、系統和汽車。
技術介紹
1、汽車中有許多電壓采集的應用，無論是溫度采集還是電阻采集，其核心都是通過電壓轉換來實現的。高壓采集是電壓采集的一種形式。為了減小采集誤差，通常會選擇高精度的硬件組件，如單片機、運算放大器、電阻和隔離芯片等。這些措施可以在一定程度上減少誤差，但不能完全消除。此外，也有采用軟件方式來提準確度。例如，可以采用標定校正方式，使用標準參考電壓源，對采集電路進行標定，修正偏差。或者，也可以采用誤差補償算法，在采集軟件中引入誤差補償算法，根據已知誤差特性對采集值進行校正。不過這些方法也存在一些不足，其中，標定校正方式所使用的標定設備本身的精度和穩定性對校準的準確性影響很大，如果標定設備不能承受高壓或其精度不足，軟件校準的效果會受到限制；另外，電壓采集可能需要實時處理和校準，而復雜的誤差補償算法可能導致處理延遲，從而影響實時性。為此，如何進行高壓采集值的修正，提高采集精度，是當前高壓采集
在實際應用中需要克服的問題。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請實施例提供了一種基于機器學習的高壓采集方法、系統和汽車，以解決如何進行高壓采集值的修正，提高采集精度的問題。
2、本申請實施例的第一方面，提供了一種基于機器學習的高壓采集方法，包括：通過高壓采集電路獲取待測高壓電路在正、負極線路上采集到的第一低電壓值和第二低電壓值，其中第一低電壓值為待測高壓電路電源正極相對隔離接地端的電壓采集通道上分壓電阻的
3、本申請實施例的第二方面，提供了一種用于實現上述基于機器學習的高壓采集方法的系統，其包括：高壓采集電路模塊，用于在待測高壓電路的高壓正極和高壓負極上依次采集第一低電壓值和第二低電壓值，其中第一低電壓值為待測高壓電路電源正極相對隔離接地端的電壓采集通道上分壓電阻的電壓經過運放和模數轉換處理后輸出的電壓值，第二低電壓值為待測高壓電路電源負極相對隔離接地端的電壓采集通道上分壓電阻的電壓經過運放和模數轉換處理后輸出的電壓值；數字隔離器，用于將第一低電壓值和第二低電壓值傳遞給任務處理裝置；任務處理裝置，用于基于第一低電壓值和第二低電壓值，確定待測高壓電路的高壓采集值，再將高壓采集值輸入訓練完成的機器學習模型中進行修正，并由訓練完成的機器學習模型輸出修正后的目標高壓采集值。
4、本申請實施例的第三方面，提供了一種汽車，其包括上述系統。
5、本申請實施例與現有技術相比存在的有益效果是：上述基于機器學習的高壓采集方法通過高壓采集電路來采集待測高壓電路在正、負極線路上的第一低電壓值和第二低電壓值，再基于該第一低電壓值和第二低電壓值來計算出待測高壓電路的高壓采集值，最后將該高壓采集值輸入訓練完成的機器學習模型中進行修正，得到所要采集的目標高壓采集值，這種通過機器學習模型來修正高壓采集值的方式，相比人工標定修正，可以節省大量的人力與時間，提高開發效率，減少人工投入成本，此外也能夠提高采集效率，并得到更加準確的采集值，解決了高壓采集中采樣值誤差較大的問題，在應用方面也可以減少因為誤差帶來的算法影響與控制決策影響。
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1.一種基于機器學習的高壓采集方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一低電壓值和第二低電壓值，確定所述待測高壓電路的高壓采集值，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述訓練完成的機器學習模型包括線性回歸模型，線性回歸模型是利用高壓電路的采集值作為輸入特征，并將對應的真實值作為目標輸出進行訓練得到的。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用高壓電路的采集值作為輸入特征，并將對應的真實值作為目標輸出進行訓練，包括：
5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述訓練完成的機器學習模型布置在汽車電池管理系統中的算力芯片上。
6.一種用于實現權利要求1-5中任一項所述基于機器學習的高壓采集方法的系統，其特征在于，包括：
7.根據權利要求6的系統，其特征在于，所述高壓采集電路模塊包括依次布置在待測高壓電路的高壓正極和高壓負極上的兩條電壓采集通道，每條電壓采集通道包括第一分壓電阻、第二分壓電阻、運放電路單元和模數轉換單元，高壓正極所在電壓采
8.根據權利要求7的系統，其特征在于，所述任務處理裝置包括算力芯片和主控芯片，所述算力芯片上預先部署有訓練完成的機器學習模型，所述數字隔離器將第一低電壓值和第二低電壓值傳遞給算力芯片，算力芯片基于第一低電壓值和第二低電壓值，確定所述待測高壓電路的高壓采集值，將高壓采集值輸入訓練完成的機器學習模型中進行修正，并由訓練完成的機器學習模型輸出修正后的目標高壓采集值；算力芯片通過串口通信方式將目標高壓采集值發送給主控芯片。
9.根據權利要求8的系統，其特征在于，所述數字隔離器與算力芯片之間通過串行外設接口進行通信，所述算力芯片與主控芯片之間通過通用異步收發器進行通信連接。
10.一種汽車，其特征在于，包括權利要求6-9中任一項所述的系統。
...【技術特征摘要】
1.一種基于機器學習的高壓采集方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一低電壓值和第二低電壓值，確定所述待測高壓電路的高壓采集值，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述訓練完成的機器學習模型包括線性回歸模型，線性回歸模型是利用高壓電路的采集值作為輸入特征，并將對應的真實值作為目標輸出進行訓練得到的。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用高壓電路的采集值作為輸入特征，并將對應的真實值作為目標輸出進行訓練，包括：
5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述訓練完成的機器學習模型布置在汽車電池管理系統中的算力芯片上。
6.一種用于實現權利要求1-5中任一項所述基于機器學習的高壓采集方法的系統，其特征在于，包括：
7.根據權利要求6的系統，其特征在于，所述高壓采集電路模塊包括依次布置在待測高壓電路的高壓正極和高壓負極上的兩條電壓采集通道，每條電壓采集通道包括第一分壓電阻、第二分壓電阻、運放電路單元和模數轉換單元，高壓正極所在電壓采集通道對應的第一分壓電阻和第二分壓電阻串聯在高壓正極與隔離接地端之間的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：牟月，沙迎遞，郭曉甜，
申請(專利權)人：重慶同沃汽車科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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