电机驱动装置、控制方法、车辆及可读存储介质

本申请公开一种电机驱动装置、控制方法、车辆及可读存储介质，控制方法包括：获取需求加热功率和需求充电功率；根据需求加热功率、需求充电功率以及电机零扭矩输出，调节三相电机的每相电的电流大小及方向，以同时控制供电模块对动力电池的充电过程、三相电机的零扭矩输出以及使三相逆变器以及三相电机对流经三相逆变器或者三相电机中至少一个的换热介质进行加热。本申请技术方案在驻车充电模式下，在不增加额外升压模块和加热模块的基础上，实现了三相电机的零扭矩输出、动力电池充电和加热功能的协同控制方法。

本发明涉及电机控制领域，公开了一种步进电机控制方法、装置、设备及存储介质。本发明通过实时监控步进电机中的电流电压信号是否发生变化；在所述电流电压信号发生变化时，确定所述电流电压信号中发生变化的电信号的信号类型；根据所述信号类型执行对应的信号变化差异计算策略，根据策略执行结果判断所述步进电机是否完成定位，可以通过在采集并计算步进电机工作中的电信号实现对定位的准确判断，避免了在步进电机定位的过程中需要人工逐步调试的情况，实现了步进电机的一键定位。2100433B

本公开提供了一种特征提取方法、装置及计算机可读存储介质，涉及人工智能技术领域。其中的特征提取方法包括：构建有向无环图；在有向无环图中选择多个节点，利用安全属性数据集的各个安全级别标签、多个节点中各个节点所表示的候选安全属性特征集，分别训练机器学习模型并测试多个节点中各个节点所对应机器学习模型预测安全级别标签的准确率，并从多个节点中选择准确率最高的节点；将准确率最高的节点所表示的候选安全属性特征集作为安全属性数据集的安全属性特征集。本公开能够自动化提取安全属性数据的安全属性特征，使得安全属性特征具有可解释性，并使得通过安全属性特征训练得到的机器学习模型具有较高的分类准确率。

本申请涉及智能家居技术领域，具体公开了一种风扇控制方法、风扇及存储介质。其中方法包括：获取测风传感器检测的风速信息和风向信息，其中，所述测风传感器用于检测风扇外界的空气流动并生成风速信息和风向信息；若所述风速信息大于预设风速，则根据所述风向信息确定所述风扇的移动路径；根据所述移动路径控制所述风扇进行移动。该方法可以避免风扇的吹风效果受到外界空气流动的影响，改善风扇的使用体验。2100433B