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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司申请的专利混动车冷却风扇的控制方法、系统、混动车及存储介质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：CN116971867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310956769.X，技术领域涉及：F01P7/08；该发明授权混动车冷却风扇的控制方法、系统、混动车及存储介质是由冯燕燕;柳阳;陈小东;禹慧丽设计研发完成，并于2023-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本混动车冷却风扇的控制方法、系统、混动车及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种混动车冷却风扇的控制方法、系统、混动车及存储介质，包括以下步骤：S1：获取不同测试工况下的测试数据和道路数据；S2：构建基于循环神经网络的黑箱模型；S3：预测整车状态，给出风扇控制策略。本发明能够经由少量试验数据及实车传感器数据通过神经网络训练模型快速实时预测出各个工况下最优的风扇占空比。

本发明授权混动车冷却风扇的控制方法、系统、混动车及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种混动车冷却风扇的控制方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取不同测试工况下的测试数据和道路数据，其中，所述测试数据包括车速、环境温度、发动机进气温度、发动机水温、排气温度、电池平均温度、电池最高温度、电池冷却进口温度、电机油温、电机冷却水温、空调工作状态、空调温度和风扇占空比；所述道路数据包括坡度； S2：构建基于循环神经网络的黑箱模型，具体为：以步骤S1获取的测试数据和道路数据为输入项，以系统状态、能耗为输出项，建立循环神经网络的黑箱模型，通过训练获得神经网络的权值矩阵和阈值矩阵；由神经网络的权值矩阵和阈值矩阵按照网络构架表征系统状态关于控制输入的特征函数关系； S3：预测整车状态，给出风扇控制策略，具体为：利用训练完成的循环神经网络的黑箱模型，将车速、坡度、环境温度、发动机进气温度、发动机水温、排气温度、电池平均温度、电池最高温度、电池冷却进口温度、电机油温、电机冷却水温、空调工作状态、空调温度、风扇占空比作为输入条件，通过训练后的权值矩阵和阈值矩阵按照网络架构分别预测系统未来若干时间步内的状态Xpre和能耗，以系统热状态的性能指标和能耗的线性组合作为奖励值，通过强化学习算法找出在未来若干时间步内最优的风扇占空比，并基于最优的风扇占空比对冷却风扇进行控制； 所述步骤S3中，在通过强化学习算法找出在未来若干时间步内最优的风扇占空比的同时用所求得的下一时刻最优的风扇占空比更新神经网络的输入，求出下一时刻的神经网络的输出，并结合下一时刻系统状态的实际测量结果对神经网络的权值矩阵和阈值矩阵进行更新； 所述神经网络设置dropout为0.5。

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