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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种新能源汽车电驱动桥轴承温度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：CN121541720B 。

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：202610084028.0，技术领域涉及：G05D23/20；该发明授权一种新能源汽车电驱动桥轴承温度控制方法及系统是由黄志超;徐佳节设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新能源汽车电驱动桥轴承温度控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种新能源汽车电驱动桥轴承温度控制方法及系统，属于电驱动桥高转速轴承温度控制技术领域。本发明方法先利用温度传感器采集轴承温度信号，并构建特征向量；再将特征向量输入自适应深度置信网络‑模型预测控制器，输出控制量；自适应深度置信网络‑模型预测控制器根据控制量和轴承的运行状态选择主动强制润滑冷却模式或被动飞溅润滑冷却模式，同时周期性采集冷却执行机构实际输出与轴承实时温度，并计算温度控制误差，进行实时反馈与策略优化。本发明实现轴承温度的快速响应、低超调、高精度控制，且兼顾节能与可靠性，有效解决高转速变工况下轴承温度控制问题。

本发明授权一种新能源汽车电驱动桥轴承温度控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种新能源汽车电驱动桥轴承温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：在新能源汽车电驱动桥轴承内圈、外圈及滚动体处布置温度传感器进行温度信号采集，对温度信号进行预处理并计算平均温度和温度变化率；并根据平均温度、温度变化率、轴承转速及轴承载荷构建特征向量； 步骤S2：设计自适应深度置信网络-模型预测控制器，将所述特征向量输入自适应深度置信网络-模型预测控制器，输出控制量；其中，自适应深度置信网络-模型预测控制器分为深度置信网络和模型预测控制两个阶段，其中深度置信网络阶段包括深度置信网络的离线训练和深度置信网络的在线预测；模型预测控制阶段包括：构建状态空间模型，设定目标函数与约束条件： ； 其中，J为模型预测控制阶段的目标函数，为预测时域；为控制时域；是未来第个周期的预测输出；是控制增量；是轴承温度预设温度阈值；λ是权重系数； 通过滚动优化求解最优控制量：采用内点法求解带约束的二次规划问题，得到最优控制序列，并提取最优控制序列首个元素作为当前周期k的控制量； 步骤S3：自适应深度置信网络-模型预测控制器按照输出的控制量，结合轴承的运行状态选择主动强制润滑冷却模式或被动飞溅润滑冷却模式，并将控制量线性映射为对应冷却执行机构动作； 步骤S4：自适应深度置信网络-模型预测控制器周期性采集冷却执行机构实际输出与轴承实时温度，并计算温度控制误差，进行实时反馈与策略优化。

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