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龙图腾网获悉江铃汽车股份有限公司申请的专利一种基于多维度数据的整车热管理系统的控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120056692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510545244.6，技术领域涉及：B60H1/00；该发明授权一种基于多维度数据的整车热管理系统的控制方法及系统是由江绮睿;徐蝉;龚春辉;曹辉;刘庆设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度数据的整车热管理系统的控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维度数据的整车热管理系统的控制方法及系统，涉及车辆技术领域，该方法包括：实时采集与车辆的热管理系统的控制相关的多维度数据；建立由TCN编码器、Transformer编码器以及Crossattention解码器构成的神经网络架构，并进行模型训练得到的混合深度学习模型；将多维度数据输入至混合深度学习模型当中得到对应的控制信息，根据控制信息对车辆的热管理系统进行控制。本发明解决了现有技术中汽车热管理系统控制模型数据处理能力不足、多源数据融合效果差导致控制不准确的问题。

本发明授权一种基于多维度数据的整车热管理系统的控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度数据的整车热管理系统的控制方法，其特征在于，所述方法包括： 在车辆行驶过程当中，实时采集与所述车辆的热管理系统的控制相关的多维度数据； 建立由TCN编码器、Transformer编码器以及Crossattention解码器构成的神经网络架构，并得到由所述神经网络架构进行模型训练得到的混合深度学习模型； 将所述多维度数据输入至混合深度学习模型当中得到对应的控制信息，根据所述控制信息对车辆的热管理系统进行控制，控制信息包括电池包冷却系统电子膨胀阀开度、乘员舱空调系统电子膨胀阀开度和压缩机转速； 其中，TCN编码器用于通过多层因果卷积以及多层因果卷积的不同的扩张系数实现多尺度时序特征提取，Transformer编码器用于通过多头自注意力机制捕获特征当中的长期依赖关系，Crossattention解码器用于计算TCN编码器和Transformer编码器输出的特征之间的注意力权重，实现多源信息的自适应融合； TCN编码器包括第一层因果卷积层和第二层因果卷积层，第一层因果卷积层使用16个卷积核，扩张系数为1，卷积核大小为3×1；第二层因果卷积层使用32个卷积核，扩张系数为2，卷积核大小为3×1； TCN编码器接收到多维度数据，利用第一层因果卷积层进行因果卷积处理与多维度数据进行残差连接得到初步输入特征； 初步输入特征依次经过LayerNormalization以及ReLU激活函数处理，得到的目标输入特征进行利用第二层因果卷积层进行因果卷积处理与目标输入特征进行残差连接得到最终输入特征， 最终输入特征依次经过LayerNormalization以及ReLU激活函数处理得到TCN编码器的输出特征，以实现多尺度时序特征提取； 因果卷积处理的处理公式为： ； 其中，为输出函数，为在时间点t的输入数据，为时间窗口大小，为权重系统，用于调节不同时间点数据的重要性，为步长，用于控制采样间隔，表示往前推个时间单位，表示历史数据点，为参数化变化函数，用于对输入数据进行非线性变换，为sigmoid函数，为正则化系数，用于平衡模型复杂度，为正则化函数集合，表示正则化项数，表示第l个正则化函数； Transformer编码器包括位置编码、多头注意力机制以及第一前馈神经网络； Transformer编码器接收到多维度数据，经过位置编码后利用多头注意力机制生成的特征与经过位置编码后的特征进行残差连接得到初步输入特征； 初步输入特征经过LayerNormalization和激活函数处理后利用第一前馈神经网络生成的特征与经过LayerNormalization和激活函数处理后的特征残差连接得到目标输入特征； 目标输入特征经过LayerNormalization和激活函数处理得到Transformer编码器的输出特征； Transformer编码器的多头注意力机制的表达式为： ； 其中Q、K、V分别表示查询矩阵、键矩阵和值矩阵，为注意力头的维度，R为注意力头数，为第r个注意力头的权重系数；为第r个注意力头的查询变换矩阵；为第r个注意力头的偏置矩阵；为第r个注意力头的输出变换矩阵，T为矩阵转置操作； 第一前馈神经网络的计算表达式为： ； 其中，W1=[64,256]，W2=[256,64]，b1=[256]，b2=[64]； Crossattention解码器包括交叉注意力层、第二前馈神经网络以及激活函数层； Crossattention解码器接收TCN编码器和Transformer编码器的输出特征，依次利用交叉注意力层、第二前馈神经网络以及激活函数层进行特征提取得到Crossattention解码器的输出特征； 其中，在交叉注意力层、第二前馈神经网络以及激活函数层均设置残差连接。

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