1.一种基于温差发电的汽车尾气能量回收装置电控系统，其特征在于，包括控制单元、温度传感器、压力传感器和步进电机(5)；

所述控制单元分别与温度传感器、压力传感器和步进电机(5)相连；所述温度传感器用于检测尾气能量回收装置的进气口(1)处汽车尾气的温度信息，并传送到控制单元；所述压力传感器用于检测尾气能量回收装置的进气口(1)和出气口(2)处尾气的压力信息，并传送到控制单元；所述步进电机(5)安装在尾气能量回收装置的进气口(1)处，步进电机(5)与尾气能量回收装置的挡板(3)连接；

所述控制单元将接收到的温度信息、压力信息和步进电机(5)的N个位置角代入神经网络中进行计算，得出尾气能量回收装置发电功率最大的步进电机(5)位置角，控制单元控制步进电机(5)带动挡板(3)旋转至发电功率最大的开度位置；

所述温度传感器检测尾气能量回收装置的进气口(1)处汽车尾气的温度T，并传送到控制单元；所述压力传感器检测尾气能量回收装置进气口(1)的进口压力p1与出气口(2)的出口压力p2，并传送到控制单元；

所述控制单元获取温度T、进口压力p1和出口压力p2；

所述控制单元计算进出口压差Δp＝p1‑p2，若Δp大于预设的界限值，所述步进电机(5)控制挡板(3)的开度减小，若Δp小于界限值，所述控制单元将T和p1以及步进电机(5)的N个位置角，即θ1,θ2...θN作为神经网络输入量，计算出尾气能量回收装置在不同位置角θi下对应的输出功率 其中i为1…N，所述控制单元对所计算得出的所有输出功率取最大值，得到输出功率最大时对应的步进电机(5)的位置角 所述控制单元判断与当前步进电机(5)的位置角是否一致，若不一致则控制单元驱动步进电机(5)旋转至相应位置角；所述控制单元中神经网络的训练：将所述尾气能量回收装置安装在发动机试验台架的排气管末端；在发动机的转速范围内均匀选取M个目标转速；在每一目标转速下，从小负荷开始，逐步加大油门进行测量，直至油门全开，适当分布L个测量点；在每一测量点处，控制步进电机(5)在N个位置角内依次变化，当尾气能量回收装置输出功率稳定后，记录当前尾气能量回收装置的Pout、p1、T和θ；共计得到M*L*N组数据，将这些数据带入BP神经网络中进行训练，最终输出Pout与p1，T，θ之间的关系

2.根据权利要求1所述的基于温差发电的汽车尾气能量回收装置电控系统，其特征在于，所述步进电机(5)的位置角与挡板(3)的开度一致，挡板(3)的开度为0～90°，平均分为十个开度，每个开度为10°。

3.根据权利要求1所述的基于温差发电的汽车尾气能量回收装置电控系统，其特征在于，所述温度传感器为pt100温度传感器。

4.根据权利要求1所述的基于温差发电的汽车尾气能量回收装置电控系统，其特征在于，所述压力传感器为耐高温型扩散硅压力传感器。

5.根据权利要求1所述的基于温差发电的汽车尾气能量回收装置电控系统，其特征在于，所述步进电机(5)为42系列两相步进电机。

6.根据权利要求1所述的基于温差发电的汽车尾气能量回收装置电控系统，其特征在于，所述控制单元为32位的单片机。

7.一种根据权利要求1所述的基于温差发电的汽车尾气能量回收装置电控系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、所述温度传感器检测尾气能量回收装置的进气口(1)处汽车尾气的温度T，并传送到控制单元；所述压力传感器检测尾气能量回收装置进气口(1)的进口压力p1与出气口(2)的出口压力p2，并传送到控制单元；

步骤S2、所述控制单元获取温度T、进口压力p1和出口压力p2，进入步骤S3；

步骤S3、所述控制单元计算进出口压差Δp＝p1‑p2，若Δp大于预设的界限值，进入步骤S4，小于界限值进入步骤S5；

步骤S4、所述步进电机(5)控制挡板(3)的开度减小，返回步骤S2；

步骤S5、所述控制单元将T和p1以及步进电机(5)的N个位置角，即θ1,θ2...θN作为神经网络输入量，计算出尾气能量回收装置在不同位置角θi下对应的输出功率 其中i为1…N，进入步骤S6；

步骤S6、所述控制单元对所计算得出的所有输出功率取最大值，得到输出功率最大时对应的步进电机(5)的位置角 进入步骤S7；

步骤S7、所述控制单元判断 与当前步进电机(5)的位置角是否一致，若一致，返回步骤S2，不一致则控制单元驱动步进电机(5)旋转至相应位置角；

所述控制单元中神经网络的训练包括以下步骤：

将所述尾气能量回收装置安装在发动机试验台架的排气管末端；

在发动机的转速范围内均匀选取M个目标转速；

在每一目标转速下，从小负荷开始，逐步加大油门进行测量，直至油门全开，适当分布L个测量点；

在每一测量点处，控制步进电机(5)在N个位置角内依次变化，当尾气能量回收装置输出功率稳定后，记录当前尾气能量回收装置的Pout、p1、T和θ；

待上述步骤完成后，共计得到M*L*N组数据，将这些数据带入BP神经网络中进行训练，最终输出Pout与p1，T，θ之间的关系