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公开(公告)号：CN113060068B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110429831.0
申请日：2021-04-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60Q9/00 , B60R16/023
Abstract: 本发明涉及电动车辆底盘碰撞防护及报警系统，该系统包括：微弯光纤传感器、微处理器和ECU。其中，通过采用微弯光纤传感器获取的光信号感知自底盘及电池箱体是否发生形变。微处理器将光信号变化转换成电信号变化，并对电信号的变化率进行计算。ECU根据预设阈值对电信号的变化率进行判断，从而完成对底盘及电池箱体形变程度的评估，并控制相关装置进行处理。基于此结构，本发明能够及时对驾驶员进行有效警示并采取不同的应对策略，针对现有的通过加装底盘防护结构的防护策略而言，能够更及时迅速的对底盘碰撞强度进行评估，提醒驾驶员采取合理应对措施，避免因电池箱体过度损伤所引发的车辆燃烧等严重事故。
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公开(公告)号：CN113406513B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110649253.1
申请日：2021-06-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/385 , G01R31/367 , G01R31/00 , G01C21/34 , G01C21/30 , G01C25/00
Abstract: 本发明提供了一种基于新能源汽车数据插值的电压估计方法，其对现有新能源汽车的电压数据采集与预测方式进行了改进，在传统的基于数学理论的插值手段基础上，考虑了车辆在实际运行路线中所经历的多种工况，有效提高了电压曲线的预测精度。通过电压的计算结果，还能够对由电子地图或卫星导航平台获取的行驶路线进行标定，在不进行复杂的导航数据获取、运算的前提下，以极其便捷的方式实现了车辆行驶轨迹的精确确定，从而使本发明具有了现有技术所不具备的诸多有益效果。
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公开(公告)号：CN112165180B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011063319.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: H02J50/10 , H02J50/90 , H02J50/60 , H02J50/80 , B08B1/00 , H02K7/06 , H02K7/116 , B60L53/124 , B60L53/38 , B60L53/66
Abstract: 本发明提供一种无线充电系统及控制方法，系统包括：无线充电接收装置和无线充电发射装置，无线充电发射装置包括：发射线圈箱体、升降装置、旋转装置、平移装置和清扫装置；所述发射线圈箱体用于采用电磁感应原理通过线圈产生磁场；所述升降装置用于带动所述发射线圈箱体升降；所述旋转装置用于带动所述发射线圈箱体和所述升降装置水平转动；所述平移装置用于带动所述发射线圈箱体、所述升降装置和所述旋转装置水平移动；所述清扫装置用于清扫所述发射线圈箱体表面的异物，不仅能够实现准确对准无线充电发射装置和无线充电接收装置，提高充电效率，还能够清扫所述发射线圈箱体表面的异物，降低无线充电系统成本。
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公开(公告)号：CN114750769A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202111526176.7
申请日：2021-12-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W40/13 , B60W40/076 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种车辆质量与道路坡度的联合估计方法及系统。该方法包括：将车辆纵向动力学参数输入车辆纵向加速度动力学函数模型，得到车辆纵向加速度的动力学函数表示；车辆纵向加速度动力学函数模型为关于整车质量参数、道路坡度参数与车辆纵向加速度之间关系的动力学模型，车辆纵向动力学参数包括车辆相关固有参数和车辆状态参数；获取车辆自带传感器测量得到的车辆纵向速度实测值；根据车辆纵向加速度的动力学函数表示以及车辆纵向速度实测值，以车辆纵向速度为观测量，采用无迹卡尔曼滤波算法对车辆质量和道路坡度进行联合估计。本发明提供的车辆质量与道路坡度的联合估计方法及系统具有计算精度高、复杂度低的优势。
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公开(公告)号：CN114722487A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210258647.9
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N20/00 , G06F111/08 , G06F119/12
Abstract: 本发明提供一种基于大数据的新能源汽车车型参数预测估计方法，主要预测的指标有车型的续航里程、百公里能耗、充电充满时长；本发明采用了车联网平台计算得到的海量车型运行的动态数据，通过数据切分、清洗及特征工程等方法，获得车型参数的特征向量，将车型特征向量作为机器学习模型训练数据，通过大规模数据集与机器学习模型训练使模型学习到车型参数的固有特征，并对未知车型、未知工况提供预测估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114519235A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210182357.0
申请日：2022-02-25
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种电动车充电失败的诊断方法、系统、设备及介质，其中，方法包括：提取连续一段时间的充电片段数据与车辆充电报警数据，及对应车辆的静态数据，并对每个充电片段赋予唯一编号；根据充电片段数据确定充电片段距离，对充电片段距离进行聚类，确定公共充电场站，构建公共充电场站信息表；将车辆充电报警数据、充电片段数据和静态数据进行融合，筛选出发生在公共充电场站的充电片段信息，获取对应的充电失败因子；根据充电失败因子构建公共场所充电失败诊断模型，根据公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因。本发明能够便于企业根据失败原因进行对应改进，提升产品质量，改善用户体验。
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公开(公告)号：CN114509678A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210125945.0
申请日：2022-02-10
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G01R31/367 , G01R31/385
Abstract: 本发明涉及新能源汽车技术领域，尤其涉及一种基于大数据的动力电池热失控预测方法，本发明利用新能源汽车大数据，对检测车辆PACK内所有单体的端电压保持长期采集，数据进行清洗处理后，建立一维线性数学模型，根据数学模型计算获得所有单体拟合曲线的当前值集合和斜率值集合。用当前值评估内短路的严重程度，用斜率是来评估其内短路的变化速率。依据严重程度和变化速率评估因内短路引发动力电池热失控的风险。为实现计算机的自动识别，本方案提出获得所有装车的同款电芯的当前值集合和斜率值集合。在获得所有电芯当前值和斜率值后，利用离群算法筛选有较大风险发生热失控的电芯，并判断该电芯所归属的车辆有发生热失控的风险。
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公开(公告)号：CN114407661A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210126508.0
申请日：2022-02-10
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种基于数据驱动的电动车能耗预测方法、系统、设备及介质，其中，方法包括：通过车联网采集被测车辆的运行监测数据，获取历史运行数据，并结合蒙特卡罗方法构建车辆行驶时空电量关系模型，获取被测车辆的行驶时空电量关系；根据历史运行数据获取外界因素，根据外界因素基于KNN算法构建车辆行驶工况预测模型，并通过获取被测车辆的当前外界因素，预测被测车辆的未来行驶工况；根据历史运行数据，基于机器学习算法构建能耗预测模型，结合被测车辆的行驶时空电量关系和未来行驶工况，预测出被测车辆的能耗需求。本发明提高了预测数据的实时性，且能够精确到被测车辆个体，能够为用户的出行提供实时数据支撑，缓解里程焦虑。
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公开(公告)号：CN114384416A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111523946.2
申请日：2021-12-14
Applicant: 北京理工新源信息科技有限公司 , 北京理工大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明提供了一种基于大数据的新能源汽车电机健康度的评价方法，从电机的效率入手并有效利用实车大数据，分析不同工况下的电机的瞬时效率，通过电动车辆的历史数据，得到区分工况的特征阈值数据和效率筛选的阈值，之后利用阈值对滑动区间的效率进行筛选和统计，在此基础之上采用算术平均滤波的方式削弱噪声数据带来的影响，最后通过加权平均的方式，综合各工况给出一个电机健康度的评价结果。该方法克服了现有电机健康诊断效率低下耗时长的缺点，为新能源汽车线上快速安全检验提供解决方式，同时也为新能源汽车线下安全检验提供有效参考。
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公开(公告)号：CN111025156B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201911411201.X
申请日：2019-12-31
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明实施例提供了一种电池的状态预测方法及装置。状态预测方法包括建立电池的等效电路模型，电池的端电压根据等效电路模型的开路电压和极化电压确定；开路电压基于所述开路电压与荷电状态函数之间的对应关系来确定，极化电压根据电压与电流和时间的第一函数关系模型来确定；其中，第一函数关系模型的参数基于荷电状态函数和电池温度之间的第二函数关系模型来确定；获取当前荷电状态函数和当前电池温度；基于当前荷电状态函数和当前电池温度，以及开路电压和所述极化电压对电池未来的一种或多种状态进行预测。本技术方案既能预测未来某一时刻或者某一电流下电池的电压又能预测电池的SOP，以确保电池运行与安全区间内发挥电池最佳的性能。
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