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公开(公告)号：CN113109725A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110434425.3
申请日：2021-04-22
Applicant: 江苏大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于状态噪声矩阵自调节并联电池荷电状态估计方法，包括建立并联电池状态方程和测量方程、改进CKF算法对并联电池SOC进行估计和估计方法的验证三个步骤；所述CKF算法改进包括建立并联电池单体不同差异状态下状态噪声矩阵调节系数，基于并联电池差异状态的状态噪声矩阵自调节，进行差异状态下的并联电池SOC估计；CKF算法的改进还包括协方差矩阵对角化分解，所述协方差矩阵对角化分解的方法为用对角化变换来替换CKF算法中的Cholesky分解。有益效果：本发明融合误差协方差矩阵的对角分解及状态噪声矩阵自调节，可实现不同差异状态下的车用并联电池SOC准确有效地估计。
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公开(公告)号：CN113642204B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110762176.0
申请日：2021-07-06
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种基于燃烧激励贡献度修正燃烧始点识别偏差的方法，属于内燃机技术领域。本发明方法具体为：确定振动加速度信号中主要激励源，利用主成分分析法从振动加速度信号中提取燃烧激励响应信号，计算不同工况下的燃烧激励响应信号的贡献水平和对应的燃烧始点相位偏差，建立相位偏差修正曲线，进而实现燃烧始点相位偏差的修正。本发明方法能够提升全工况下燃烧特征参数的辨识精度。
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公开(公告)号：CN113642204A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110762176.0
申请日：2021-07-06
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种基于燃烧激励贡献度修正燃烧始点识别偏差的方法，属于内燃机技术领域。本发明方法具体为：确定振动加速度信号中主要激励源，利用主成分分析法从振动加速度信号中提取燃烧激励响应信号，计算不同工况下的燃烧激励响应信号的贡献水平和对应的燃烧始点相位偏差，建立相位偏差修正曲线，进而实现燃烧始点相位偏差的修正。本发明方法能够提升全工况下燃烧特征参数的辨识精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117289134A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311137938.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 江苏大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389
Abstract: 本发明公开了基于电流依赖性和浓度修正的高倍率电池模型构建方法，包括S1：分析基础等效电路模型的特点，构建表征极化现象的基础等效电路模型；S2：对S1构建的基础等效电路模型进行分析，构建高倍率基础等效电路模型并进行验证；S3：对S2中的高倍率基础等效电路模型进行瞬时阻抗和极化内阻修正，并对修正后的模型进行验证。有益效果：秉承了传统等效电路模型在低倍率下精度较好的特点，并克服了传统等效电路模型在高倍率工况下模型精度变差的缺陷，相对高倍率工况下电化学模型具有精度高且模型简单的优点，准确表征三大过电势引起的极化现象并对其进行修正以改善高倍率工况下电池模型的精度。
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公开(公告)号：CN113109725B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110434425.3
申请日：2021-04-22
Applicant: 江苏大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于状态噪声矩阵自调节并联电池荷电状态估计方法，包括建立并联电池状态方程和测量方程、改进CKF算法对并联电池SOC进行估计和估计方法的验证三个步骤；所述CKF算法改进包括建立并联电池单体不同差异状态下状态噪声矩阵调节系数，基于并联电池差异状态的状态噪声矩阵自调节，进行差异状态下的并联电池SOC估计；CKF算法的改进还包括协方差矩阵对角化分解，所述协方差矩阵对角化分解的方法为用对角化变换来替换CKF算法中的Cholesky分解。有益效果：本发明融合误差协方差矩阵的对角分解及状态噪声矩阵自调节，可实现不同差异状态下的车用并联电池SOC准确有效地估计。
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公开(公告)号：CN114636931A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210248459.8
申请日：2022-03-14
Applicant: 江苏大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378
Abstract: 本发明公开了一种低温高倍率工况下基于等效温度的动力电池建模方法，包括搭建基础等效电路模型、提取等效温度、搭建等效温度电路模型和验证等效温度电路模型四个步骤。有益效果：本发明通过等效电路模型中各温度下仿真曲线数值，可以得到实验端电压各点对应的等效温度，从而基于等效温度有效模拟出电池的端电压；根据各温度下的仿真端电压推导出来的等效温度，能够很好地缩小仿真与实验误差；通过仿真插值得到的等效温度更适合模型，模型精度更高，效果更好。
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公开(公告)号：CN114740358A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210321520.7
申请日：2022-03-30
Applicant: 江苏大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于可变时间域提高电池模型精度的方法，根据参数辨识精度与不同温度、不同时间域存在的变化规律，通过建立温度与最优时间域的耦合关系，确定某个温度下的最优时间域，代替固定时间域进行模型参数辨识，再将辨识的模型参数代入建立的基础等效电路模型中进行仿真。有益效果：本发明解决了以固定时间域辨识模型参数存在的辨识精度不稳定、不精确等问题，从而提高电池模型的精度。
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公开(公告)号：CN113759251A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110943746.6
申请日：2021-08-17
Applicant: 江苏大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种基于类容量增量曲线的云端电池组容量一致性分析方法，包括以下步骤：步骤一、分析充电片段特性；步骤二、求解类容量增量IC曲线；步骤三、采用类容量增量IC曲线对电池组容量一致性进行分析，对电池组容量一致性进行分析；步骤四、进行单体电池容量分级。有益效果：本发明以类IC曲线特征峰高度作为电池容量的表征点，通过计算特征峰高度标准差实现对电池组容量一致性的评价，并对单体电池容量分级，实现了基于云端数据的电池组容量一致性定量分级评级；类IC曲线的求解方法消除了现有包括多项式滤波平滑、分段拟合求导和傅里叶降噪等方法无法解决云端采集电压因故意降低精度导致电压数据不连续而无法求解IC曲线问题。
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