公开(公告)号：CN112487748A

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN202011097137.5

申请日：2020-10-14

Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 ,  北京交通大学

Inventor： 邢学彬 ,  袁德强 ,  张文忠 ,  刘金柱 ,  孙丙香 ,  何锡添 ,  王占国 ,  周兴振

IPC: G06F30/373 ,  G01R31/367 ,  G01R31/389

Abstract: 本发明涉及一种考虑时频域特性的锂离子电池分数阶模型建立方法，包括如下步骤：S1、确定锂离子电池的分数阶等效电路拓扑；S2、进行多个倍率下的锂离子电池电化学阻抗谱测试，得到分数阶等效电路的极化内阻随着倍率变化的规律，即锂离子电池分数阶等效电路参数在频域下的特性；S3、基于时域数据，进行不同时间尺度下多个倍率的分数阶等效电路参数辨识，与步骤S2得到的极化内阻随着倍率变化的规律进行比对，找到时域下分数阶等效电路参数辨识所需的时间尺度；S4、根据步骤S3所述的时间尺度下的极化内阻随倍率变化的规律，建立锂离子电池的分数阶模型。本发明建立的模型具有较高的电压仿真精度并且适用于多个电流倍率下的电池仿真。

公开(公告)号：CN112462286A

公开(公告)日：2021-03-09

申请号：CN202011089051.8

申请日：2020-10-13

Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 ,  北京交通大学

Inventor： 邢学彬 ,  袁德强 ,  张文忠 ,  刘金柱 ,  孙丙香 ,  陈育哲 ,  王占国 ,  周兴振

IPC: G01R31/392

Abstract: 本发明涉及一种基于能量对锂电池健康状态估计的方法。包括：S1：基于能量对SOH进行定义；S2：对电池样本进行全区间SOC充放电循环测试；S3：根据单次释放的能量，得到可用能量随循环次数的关系曲线，计算累计剩余能量，由定义算得SOH作为基准值；S4：线性曲线中的ENK’用原真实曲线实际值ENK进行替代，结合相似三角形原理找到能量与SOH的关系式；S5：在原线性曲线的基础上对其进行改进，找到可使(E‑E’)的误差达到局部极小值的新曲线，在已知部分数据的情况下，通过插值法确定不同可用能量的N值，由N值对应原能量ENK，线性曲线向上平移获得新曲线；S6：调整后的曲线带入能量与SOH关系式求得SOH。

公开(公告)号：CN112285589A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011061778.5

申请日：2020-09-30

Applicant: 北京交通大学 ,  中车工业研究院有限公司

Inventor： 张维戈 ,  周兴振 ,  吴健 ,  孙丙香 ,  王占国 ,  龚敏明 ,  齐洪峰

IPC: G01R31/396

Abstract: 本发明涉及一种电池系统熔断保护设计的递归分析方法，步骤如下：步骤1，对电池系统划分层级，确定各层级的保护对象；步骤2，确定电池系统设计使用电流上限Imax_s；电池单体设计使用电流上限Imax_c；各个层级设计使用电流上限Imax_i；从第1层级开始，重复步骤3‑5进行第i层级的熔断保护设计分析：步骤3，确定电池系统中第i层级的防护需求及相应的电流防护边界要求；步骤4，确定第i层级外短路电流大小等级；步骤5，确定第i层级熔断保护设计的上限和下限。本发明，针对电池系统内的不同层级及成组单元进行熔断保护分析，保证电池在遇外短路事故时不发生起火或爆炸事故，在规定情况下对电池性能实现有效保护，同时提高熔断器正常应用的可靠性。

公开(公告)号：CN110703101B

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN201910861836.3

申请日：2019-09-12

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 孙丙香 ,  任鹏博 ,  崔正韬 ,  姜久春 ,  张维戈 ,  王占国 ,  吴健 ,  张彩萍 ,  张琳静 ,  张言茹 ,  周兴振

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池分区间循环容量衰退预测方法，包括如下步骤：S1、对锂离子电池进行不同SOC区间衰退测试，得到不同SOC区间的测试数据；S2、进行分区间特征参数提取；S3、利用Keras深度学习框架构建LSTM RNN模型，对模型进行初始化；S4、利用步骤S1得到的测试数据和步骤S2得到的特征参数的值对LSTM RNN模型进行训练，并进行模型验证；S5、经过模型训练和模型验证后的LSTM RNN模型，通过迭代的形式输出给定区间下循环电池的容量衰退曲线，根据区间范围[SOCk‑1,SOCk]的不同，输出不同循环次数下的电池容量值，对电池的衰退容量进行预测。

公开(公告)号：CN109659637B

公开(公告)日：2020-09-15

申请号：CN201811322159.X

申请日：2018-11-08

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 孙丙香 ,  苏晓佳 ,  何锡添 ,  阮海军 ,  张维戈 ,  王占国 ,  周兴振

IPC: H01M10/44 ,  H01M10/615 ,  H01M10/625 ,  H01M10/633

Abstract: 本发明为交直流叠加的锂离子电池低温充电方法，S1、根据安全极化电压范围选取正弦交流极化电压；S2、在S1的基础上，根据电池交流阻抗与频率的关系，计算产热功率与频率的关系，通过产热功率与频率的关系计算得到当前温度电池产热功率最大时的频率，为最优产热频率；S3、根据正弦交流极化电压幅值与当前温度下电池最优产热频率对应的交流总阻抗确定最大正弦交流电流幅值，利用对称正弦交流电流信号对电池进行低温自加热；S4、当电池温度达到预设的截止温度时，在锂离子电池两端施加一个交直流叠加激励，同时对电池进行充电与再加热；S5、当S4的电池端电压达到充电截止电压时，即刻将交直流叠加激励转换为三段降电流直流激励继续对电池充电。

公开(公告)号：CN110703101A

公开(公告)日：2020-01-17

申请号：CN201910861836.3

申请日：2019-09-12

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 孙丙香 ,  任鹏博 ,  崔正韬 ,  姜久春 ,  张维戈 ,  王占国 ,  吴健 ,  张彩萍 ,  张琳静 ,  张言茹 ,  周兴振

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池分区间循环容量衰退预测方法，包括如下步骤：S1、对锂离子电池进行不同SOC区间衰退测试，得到不同SOC区间的测试数据；S2、进行分区间特征参数提取；S3、利用Keras深度学习框架构建LSTM RNN模型，对模型进行初始化；S4、利用步骤S1得到的测试数据和步骤S2得到的特征参数的值对LSTM RNN模型进行训练，并进行模型验证；S5、经过模型训练和模型验证后的LSTM RNN模型，通过迭代的形式输出给定区间下循环电池的容量衰退曲线，根据区间范围[SOCk-1,SOCk]的不同，输出不同循环次数下的电池容量值，对电池的衰退容量进行预测。

公开(公告)号：CN109164398B

公开(公告)日：2019-10-11

申请号：CN201810876589.X

申请日：2018-08-03

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 张琳静 ,  张维戈 ,  张彩萍 ,  张言茹 ,  姜久春 ,  王占国 ,  龚敏明 ,  周兴振

IPC: G01R31/396

Abstract: 本发明提出一种锂离子电池组中单体电池容量估算方法。该方法的实施基于锂离子电池组的充电过程和单体电池的放电过程，在锂离子电池组中包含N个处于同一老化状态的电池单体，该方法包括：将锂离子电池组中最先充满电的单体电池作为基准电池，根据充放电曲线计算近似Q‑OCV曲线QV0；根据第i只待估容量单体电池的充放电曲线计算其近似Q‑OCV曲线QVi；分别对QV0和QVi进行微分计算，得到容量微分曲线D0和Di，将D0和Di归一化后，对Di进行平移使其与D0重合；记录Di中充电截止时刻的近似OCVi(曲线终点值)；根据曲线VQ0计算基准电池的近似SOC‑OCV曲线S0；在曲线S0中确定与OCVi对应的SOCi值；根据第i只单体电池的部分放电容量和SOCi值计算第i只单体电池的实际容量。

公开(公告)号：CN109449541A

公开(公告)日：2019-03-08

申请号：CN201811123950.8

申请日：2018-09-26

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 孙丙香 ,  张琳静 ,  何锡添 ,  张彩萍 ,  阮海军 ,  张维戈 ,  王占国 ,  黄彧 ,  周兴振

IPC: H01M10/615 ,  H01M10/625 ,  H01M10/654

Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池变频变幅交流低温自加热方法，包括：确定对锂离子电池寿命无影响的极化电压幅值范围，并根据此范围选取正弦交流极化电压幅值，根据正弦交流极化电压幅值与当前温度下电池内阻确定正弦交流电流幅值；在已选定的正弦交流极化电压幅值下，根据电池阻抗与频率的关系，通过产热功率与频率的关系计算得到当前温度下产热功率最大的频率；根据确定的幅值和频率，利用正弦交流电流信号对电池进行低温自加热；每隔一定温度，在保证恒定的极化电压幅值下，实时补偿正弦交流电流幅值，找到当前温度下的最佳加热频率，改变所施加的正弦交流电流信号的幅值与频率。本发明自加热速率快、对电池使用寿命无影响和加热温度均匀性好。

公开(公告)号：CN119335428A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411483277.4

申请日：2024-10-23

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 张琳静 ,  张彩萍 ,  张哲昕 ,  孙丙香 ,  张言茹 ,  周兴振 ,  侯春旭

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G06N20/00 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供一种无损保留特征的电池寿命预测方法及系统，属于基于深度学习的锂离子电池寿命预测技术领域，获取待预测电池的参数数据；所述参数数据包括充电数据、放电数据、温度数据和内阻数据；利用预先训练好的预测模型对获取的待预测电池的参数数据进行处理，得到电池寿命预测结果。本发明充分挖掘并利用各类数据中蕴含的老化信息，进行了全面而深入的分析；通过对大量数据特征的筛选和降维处理，在保留关键特征信息的前提下，显著减少了特征维度，降低了模型的复杂度和运行时间，并且提高了寿命预测的精度，确保了预测结果的可靠性和效率。

公开(公告)号：CN113848493A

公开(公告)日：2021-12-28

申请号：CN202111042948.X

申请日：2021-09-07

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 张彩萍 ,  贾新羽 ,  张维戈 ,  张琳静 ,  周兴振 ,  杨思嘉 ,  杜净彩

IPC: G01R31/392

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的三元锂离子电池早期加速老化诊断方法，从三元锂离子电池放电容量‑电压曲线、放电IC曲线和放电DV曲线上提取表征三元锂离子电池的健康状态的17个老化特征参数，然后利用新的组合算法对三元锂离子电池的加速老化进行早期地准确诊断，首先通过随机森林选择重要特征，然后再通过线性相关分析降低重要特征线性相关性，最后通过逻辑回归模型判断加速老化，实现三元锂离子电池的加速老化早期准确诊断，从而在早期判断三元锂离子电池是否会发生加速老化，为锂离子电池的健康状态管理与健康状态评估提供重要的信息。