本发明属于电力电子，涉及一种基于模糊控制的风扇散热控制方法、系统及相关设备。
背景技术：
1、随着新能源汽车产业的蓬勃发展和电动汽车普及率的不断提升，充电桩行业迎来了前所未有的发展机遇与挑战。作为电动汽车能量补给的关键基础设施，充电桩的性能、效率及智能化水平直接关系到用户的充电体验和能源补给网络的运营效率。在此背景下，智能化转型已成为充电桩行业不可逆转的趋势，智能充电桩凭借其高效、便捷、安全的特点，正逐步成为未来充电桩市场的主流产品。在充电桩的技术革新中，散热系统的优化设计是确保设备稳定运行、延长使用寿命的关键因素之一。目前，充电桩的散热方式主要划分为两大类：风机散热与液冷散热。风机散热以其结构简单、维护成本低的优势，在市场上占据了主导地位。然而，这种散热方式也面临着显著的挑战，特别是在噪音控制方面。当风机以全速运行时，产生的噪音往往较大，容易对周边居民的生活环境造成干扰，影响居民的正常休息与生活质量。尽管在非全速运转状态下，风机噪音能得到有效降低，但如何在保证散热效果的同时，实现风机转速的精准调控，以最小化噪音影响，成为亟待解决的问题。
2、进一步观察充电桩的工作特性，我们发现，在充电车辆进入后期充电阶段时，随着电池电量接近饱和，充电电流会显著减小，相应的桩内温度上升幅度也较为有限。这意味着，在此阶段，充电桩对于散热能力的需求实际上有所降低，传统的恒定高转速风机运行策略显得过于激进，不仅造成了不必要的能耗，还可能加剧噪音问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于解决现有技术中充电后期充电桩对于散热能力的需求实际上有所降低，传统的恒定高转速风机运行策略显得过于激进，不仅造成了不必要的能耗，还可能加剧噪音问题的技术问题，提供一种基于模糊控制的风扇散热控制方法、系统及相关设备。
2、为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
3、第一方面，本发明公开一种基于模糊控制的风扇散热控制方法，包括：
4、获取充电模块的实时工作数据和风扇预设的最大转速，基于工作数据计算得到模块温度和车辆充电电流作为输入变量；设定基于所述最大转速为基准的风扇转速调整率作为输出变量；
5、对所述模块温度、车辆充电电流和风扇转速调整率分别选取合适的模糊变量进行描述；
6、定义每个所述模糊变量的隶属度；并基于所述隶属度建立模糊控制规则；
7、基于所述模糊控制规则进行模糊推理，得到风扇转速调整率的模糊输出值；
8、采用加权平均法对所述风扇转速调整率的模糊输出值进行去模糊化，得到风扇转速调整率的实数值，基于所述实数值控制风扇的转速。
9、进一步的改进在于：
10、所述基于工作数据计算得到模块温度和车辆充电电流作为输入变量。具体为：
11、
12、其中，fi表示模块温度；sp表示车辆充电电流；f(i)表示当前第i时刻时传感器采集到的模块出风口温度值；fmax表示当前模块出风口能接受的最高温度值；fmin表示当前模块出风口能接受的最低温度值；s(i)表示当前第i时刻车辆充电电流值；smax表示当前车辆充电电流的最大电流值；smin表示当前车辆充电电流的最小电流值。
13、对所述模块温度选取模糊变量进行描述。具体为：
14、模块温度用模糊变量描述为{小、中、大}，用字符表示为{is，im，ib}，取值范围为[0，1]；模块温度“小”的反馈值为-20～15℃，字符表示取值范围为[0，0.3]，反馈值温度每升高1℃，取值范围增加3/350；模块温度“中”的反馈值为16～35℃，字符表示取值范围为[0.3，0.7]，反馈值温度每升高1℃，取值范围增加1/5；模块温度“大”的反馈值为36～55℃，字符表示取值范围为[0.7，1.0]，反馈值温度每升高1℃，取值范围增加1/5；
15、对所述车辆充电电流选取模糊变量进行描述具体为：
16、车辆充电电流用模糊变量描述为{小、中、大}，用字符表示为{os，om，ob}，取值范围为[0，1]；充电电流“小”的反馈值为15～60a，字符表示取值范围为[0，0.3]，反馈值充电电流每增加1a，取值范围增加3/460；充电电流“中”的反馈值为61～130℃，字符表示取值范围为[0.3，0.7]，充电电流每增加1a，取值范围增加1/175；充电电流“大”的反馈值为131～250a，字符表示取值范围为[0.7，1.0]，充电电流每增加1a，取值范围增加1/400；
17、对所述风扇转速调整率选取模糊变量进行描述具体为：
18、风扇转速调整率用模糊变量描述为{小、较小、中、较大、大}，用字符表示为{s，ms，m，ml，l}，取值范围为[0.05，0.99]；风机转速调整率“小”的取值范围为[0.05，0.25]；风机转速调整率“较小”的取值范围为[0.41，0.55]；风机转速调整率“中”的取值范围为[0.56，0.70]；风机转速调整率“较大”的取值范围为[0.71，0.85]；风机转速调整率“大”的取值范围为[0.86，1.00]。
19、所述定义每个所述模糊变量的隶属度具体为：
20、模块温度、车辆充电电流和风扇转速调整率的模糊隶属函数均为对称三角隶属函数，隶属函数公式为：
21、
22、其中，a、b、c分别为三角隶属函数的三个参数；a、b、c为所定义三角形的三个顶点，b为三角形的中心点，a为三角形的左侧顶点，c为三角形的右侧顶点，a和c之间的距离决定了三角形的宽度，b的位置决定了三角形的高度；反模糊化选取面积中心函数。
23、基于所述隶属度建立模糊控制规则。具体为：
24、风扇转速调整率的模糊控制规则为，
25、if(fiis is)and(sp is os),then(pc is s)；
26、if(fi is im)and(sp is os),then(pc is ms)；
27、if(fi is ib)and(sp is os),then(pc is ml)；
28、if(fi is is)and(sp is om),then(pc is m)；
29、if(fi is im)and(sp is om),then(pc is m)；
30、if(fi is ib)and(sp is om),then(pc is l)；
31、if(fi is is)and(sp is ob),then(pc is m)；
32、if(fi is im)and(sp is ob),then(pc is l)；
33、if(fi is ib)and(sp is ob),then(pc is l)。
34、基于所述模糊控制规则进行模糊推理，得到风扇转速调整率的模糊输出值。具体为：
35、基于“if fi是aand sp是b，then pc是c”，
36、其中，a＝[μa(s)μa(m)μa(b)]，
37、b＝[μb(is)μb(ms)μb(fs)]，
38、c＝[μc(s)μc(ms)μc(m)μc(ml)μc(l)]；
39、采取mamdani运算求模糊蕴含关系rc：
40、rc＝(aandb)→c (4)
41、采用求交运算计算a and b，运算过程如下：
42、
43、式中，是合成运算符，at为矩阵a的转置矩阵，记a and b求交运算结果记为：
44、
45、将a and b写成向量形式：
46、
47、式中，rc为9行5列的矩阵，为的转置矩阵；
48、假设fi是a′and sp是b′，则根据模糊推理得：
49、
50、采用加权平均法对所述风扇转速调整率的模糊输出值进行去模糊化。具体为：
51、采用加权平均法对输出变量去模糊化,加权平均法通过将模糊的输出与相应的权重进行加权平均，从而将模糊的输出转化为清晰的输出，计算公式为：
52、
53、式中，p′c表示散热风扇转速调整率的实数值；μ′c(zi)表示散热风机转速调整率pc的模糊值，也理解为三角形模糊隶属度函数反应射值；zi表示权重值，不同因素和规则赋予不同的权重来反对它们的相对重要性，从而更好的反映模糊输出的实际含义与价值。
54、第二方面，本发明公开一种基于模糊控制的风扇散热控制系统，包括：
55、输入、输出变量确定模块，用于获取充电模块的实时工作数据和风扇预设的最大转速，基于工作数据计算得到模块温度和车辆充电电流作为输入变量；设定基于所述最大转速为基准的风扇转速调整率作为输出变量；
56、模糊变量描述模块，用于对所述模块温度、车辆充电电流和风扇转速调整率分别选取合适的模糊变量进行描述；
57、模糊控制规则建立模块，用于定义每个所述模糊变量的隶属度；并基于所述隶属度建立模糊控制规则；
58、模糊推理模块，用于基于所述模糊控制规则进行模糊推理，得到风扇转速调整率的模糊输出值；
59、去模糊化模块，用于采用加权平均法对所述风扇转速调整率的模糊输出值进行去模糊化，得到风扇转速调整率的实数值，基于所述实数值控制风扇的转速。
60、第三方面，本发明公开一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于模糊控制的风扇散热控制方法的步骤。
61、第四方面，本发明公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于模糊控制的风扇散热控制方法的步骤。
62、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
63、本发明公开了一种基于模糊控制的风扇散热控制方法，本方法通过实时获取充电模块的工作数据和风扇预设的最大转速，并根据这些数据计算出模块温度和车辆充电电流作为输入变量，进而智能地调整风扇转速。在充电车辆进入后期充电阶段，当充电电流显著减小、桩内温度上升幅度有限时，该方法能够自动降低风扇转速，避免了传统恒定高转速运行策略下不必要的能耗，从而实现了能源的有效利用。通过智能调节风扇转速，本方法能够在保证充电桩散热需求的同时，显著降低风扇运转产生的噪音。特别是在充电后期，当风扇转速根据实际需求降低时，噪音水平也会相应下降，为周边居民提供更加安静的生活环境，提升了用户的充电体验。长期以恒定高转速运行的风扇容易因过度磨损而缩短使用寿命。本方法通过智能调节风扇转速，减少了风扇的过度使用，延长了设备的使用寿命，从而降低了维护成本。本方法采用模糊控制策略，能够根据充电模块的实际工作状况和风扇的预设最大转速，灵活调整风扇转速。这种策略不仅适用于不同类型的充电桩和充电车辆，还能适应不同的环境条件，提高了系统的灵活性和适应性。综上所述，本方法通过精确的风机转速管理，既保持充电桩内部温度的稳定，又最大限度地减少能源浪费和噪音污染，从而在提升用户体验的同时，也促进了充电桩行业的可持续发展。