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公开(公告)号：CN111091249B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201911393380.9
申请日：2019-12-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局寻域算法实现车辆全局能量最优分配方法，包括：确定燃油矩阵和各控制矩阵，并基于此，对所有状态点重新编号以顺序求解并存储各状态点到起点的最优值、顺序求解并存储各状态点所经前一时刻或地理位置的最优状态点、逆序查找并存储各时刻或地理位置的最优状态点、还原最优状态点编号以形成SOC最优轨迹域。应用层面中基于最优控制结果，以车速、SOC、需求转矩或需求功率、转矩分配比或功率分配比为坐标系形成用于实车实时应用的map图。本发明所提方法可得到所有满足最低油耗的SOC最优轨迹，保证了全局能量最优分配；同时，以SOC最优轨迹域的形式输出最优结果，有效提高计算效率，可快速生成可用于实车实时应用的map图。
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公开(公告)号：CN114943403A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210314716.3
申请日：2022-03-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的公交驾驶员生态驾驶评价系统，包括：数据预处理模块，其能够基于匹配结果划分长行程和微行程；质量估算模块，其接收所述数据预处理模块传递的信息，并对微行程的车辆质量进行估算，对长行程进行质量等级划分；工况识别分类模块，其接收所述数据预处理模块传递的信息，用于确定微行程的交通类别和长行程的交通状况划分结果；评分模块，其接收并输入所述质量估算模块以及所述工况识别分类模块的量化结果，建立能耗与驾驶员水平的对应关系，对驾驶员的生态驾驶水平进行评价。该系统采用评分的方式对公交车司机的生态驾驶水平做出评价。本发明还提供一种基于大数据的公交驾驶员生态驾驶评价方法。
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公开(公告)号：CN109635830B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201811243206.1
申请日：2018-10-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于汽车安全驾驶技术领域，特别是涉及一种用于估算汽车质量的有效数据的筛选方法，包括以下步骤：步骤一：建立能够对数据进行分类的分类器模型，在模型中输入数据时，模型会将该数据归类为“好数据”或“坏数据”；步骤二：利用分类器模型对车辆所采集到的数据实时进行分类，将归为“好数据”的数据筛选出来，作为可用于估算汽车质量的有效数据。步骤一中的分类器模型的建立过程如下：1)定义“好数据”和“坏数据”的分类依据；2)根据分类依据对建模用原始数据进行分类；3)在影响汽车质量的变量中选取出能够作为区分“好数据”和“坏数据”的特征变量；4)基于多决策树随机组合分类算法对训练数据进行训练，生成分类器模型。
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公开(公告)号：CN110979342A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911390182.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 吉林大学
IPC: B60W40/105 , B60W40/10 , B60W40/076 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开一种用于车辆全局能量管理控制的工况信息获取方法，根据可预先了解信息的不确定性，从三个层次实现车速、滑移率、道路坡度信息的获取：当车辆在整个工况下的行驶车速和道路海拔可获取时，根据采集的数据获取各工况信息；当车辆在整个工况下行驶的工况信息所遵循的规律可获取时，若能用某一确切的分布函数以表述其分布规律，根据此函数获取各工况信息，反之，基于历史行驶数据构建状态转移概率矩阵，获取各工况信息；当车辆在整个工况下针对行驶的工况信息所施加的约束条件可获取时，根据所述约束条件获取其外轮廓线，基于熵最大原理获取各工况信息。能够为车辆全局能量管理提供全面、准确的工况信息，提高全局优化实车应用的可能性。
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公开(公告)号：CN106055830B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201610439260.8
申请日：2016-06-20
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了种基于动态规划的PHEV控制门限优化方法,首先基于行驶模式建立插电式混合动力汽车基于规则的逻辑门限值控制策略,门限值控制策略总体架构包括信号输入模块、信号输出模块、驾驶员转矩需求计算模块、行驶模式判断模块、转矩分配模块,提出PHEV行驶模式判别方法及不同行驶模式下的转矩分配方法;然后建立PHEV动态规划动力学仿真模型,在典型工况下,以最小油耗为优化目标,采用动态规划法求得发动机及电机的最优转矩分配点;最后依据动态规划法求得的发动机及电机的最优转矩分配点,基于PHEV行驶模式判别条件,提取门限值控制门限。本发明使采用RB控制策略的PHEV能够获得接近DP优化结果的理论最小油耗,提高其经济性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108128302A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201711174515.3
申请日：2017-11-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种用于混合动力汽车全局能量管理的电池荷电状态规划方法，所述方法包括车用动力电池SOC可行域的离散方法及SOC值的规划方法，具体包括SOC可行域边界转折点对应时刻的计算、SOC可行域各时刻SOC最值的计算、SOC可行域各时刻离散点数量及离散间隔的计算、SOC可行域各时刻对应标号下SOC值的计算等部分，所述离散方法根据SOC最大离散间隔和SOC离散点数量的限制实现了电池SOC可行域内的合理离散，所述规划方法是通过对SOC值进行规划找到最优控制序列，实现能量管理控制的全局最优。本发明既保证了电池能量管理计算的精度要求，又显著降低了计算负荷和成本，具备较高的综合效能。
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公开(公告)号：CN106021961A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610439132.3
申请日：2016-06-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法优化的城市标准循环工况构建方法，包括以下步骤：车辆工况试验、微行程划分、计算微行程特征参数、主成分分析、微行程K聚类、工况段遗传算法优化、将优化后的各类代表工况段合成一条标准循环工况。本发明以某城市实际行驶工况试验数据为基础，划分微行程并进行K聚类，利用方差分析来确定最佳聚类数，并运用遗传算法对各类工况段进行拟合修正，减小其与聚类中心的误差，提高所构建的城市标准循环工况精度。
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公开(公告)号：CN119911123A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510004902.0
申请日：2025-01-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种纯电动车辆剩余续驶里程预测方法，包括采集并处理预设时间跨度的车辆的原始数据；根据原始数据训练联合预测模型，通过联合预测模型获得预测电池健康状态；并根据联合预测模型和原始数据训练里程预测模型；获取充电段的荷电状态变化量，根据荷电状态变化量和预测电池健康状态计算电池实际消耗能量；获取当前环境温度，根据原始数据和当前环境温度获得预测非行驶需求能量，并计算行驶需求能量；根据行驶需求能量获得预测片段，将预测片段的工况信息、平均电流和剩余电量变化量输入里程预测模型得到剩余续驶里程。本发明的纯电动车辆剩余续驶里程预测方法能够结合低温环境和电池衰退状况对剩余续驶里程进行预测，以提高预测准确度。
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公开(公告)号：CN112613699B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202011389507.2
申请日：2020-12-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06F16/2458 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于汽车大数据的初始碳排放权分配方法，包括：对于车企的初始碳排放权分配，基于汽车大数据建立汽车购置前的碳排放核算模型和车企反馈机制，将汽车购置前的碳排放作为固态配额参考，车企反馈机制作为动态配额参考；对于车主的初始碳排放权分配，基于汽车大数据建立个人碳排放核算模型和考虑驾驶员风格的个人反馈机制，将个人碳排放作为固态配额参考，个人反馈机制作为动态配额参考。本发明中，在对车企进行初始碳排放权分配时，建立完善的企业反馈机制，激励车企进行减排，在对车主进行初始碳排放权分配时，建立完善的个人反馈机制，激励车主改变不良驾驶习惯及鼓励车主购买新能源车。
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公开(公告)号：CN112613699A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011389507.2
申请日：2020-12-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06F16/2458 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于汽车大数据的初始碳排放权分配方法，包括：对于车企的初始碳排放权分配，基于汽车大数据建立汽车购置前的碳排放核算模型和车企反馈机制，将汽车购置前的碳排放作为固态配额参考，车企反馈机制作为动态配额参考；对于车主的初始碳排放权分配，基于汽车大数据建立个人碳排放核算模型和考虑驾驶员风格的个人反馈机制，将个人碳排放作为固态配额参考，个人反馈机制作为动态配额参考。本发明中，在对车企进行初始碳排放权分配时，建立完善的企业反馈机制，激励车企进行减排，在对车主进行初始碳排放权分配时，建立完善的个人反馈机制，激励车主改变不良驾驶习惯及鼓励车主购买新能源车。
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