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公开(公告)号：CN112014738A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202011087623.9
申请日：2020-10-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/3832 , G01R31/378 , G01B11/16
Abstract: 本发明公开了一种基于内嵌光纤传感器的锂离子电池荷电状态估计方法，包括以下步骤：S1.在锂离子电池内部石墨负极表面贴附带有FBG传感器系统的光纤；S2.在实验室条件下对S1中的FBG传感器系统进行标定；S3.拟合标定用电极应变和SOC间的函数关系，得到SOC-电极应变函数；计算SOC-电极应变函数的一阶导数并依此划分SOC-电极应变的敏感/非敏感区；S4.在真实工况下，计算实际电极应变；S5.在真实工况下，测量锂离子电池电流，实时估计SOC。本发明通过将FBG传感器系统嵌入锂离子电池采集内部电极应变数据，实现基于锂离子电池内部状态信息的SOC估计，将SOC-电极应变函数关系和安时积分算法融合，从而保证算法的准确性，具有电池管理系统应用价值。
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公开(公告)号：CN112014353A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010920827.X
申请日：2020-09-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种确定氢气射流浓度场分布的方法和系统。该确定氢气射流浓度场分布的方法和系统，采用纹影技术，基于光在被测流场中的折射率梯度正比于流场的气流密度的原理，在图像上确定光线偏移量的变化，结合gamma分布，经过传感器标定校正，以直观精确的确定得到氢气射流浓度场最终的浓度分布。并且，在本发明提供的确定氢气射流浓度场分布的方法和系统中，只需要采用一个浓度传感器就可以完成氢气射流浓度场浓度分布的确定，以解决现有技术中存在的因采用多传感器对流场影响而导致检测结果不准确的问题。
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公开(公告)号：CN110780203B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201911094138.1
申请日：2019-11-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种纯电动汽车电池组SOC在线估值方法，包括如下步骤：路况信息检查→构建准稳态过程典型行驶工况→能量构建和优化管理→执行控制→电池组SOC估算。路况信息检查：首先检测人员通过GPS检测道路信息，检查道路是否拥堵。本发明通过近年来随着智能交通和动力电池技术的发展，根据实际道路行驶工况数据进行纯电动汽车行驶工况构建和预测，同时结合电池建模和状态估计方法，对纯电动汽车能量耗散过程进行优化管理，本发明的实施将为提高纯电动汽车的经济性和使用寿命提供可行的解决途径，实现电动汽车在复杂行驶条件下高效平稳运行，降低了一定的电动汽车能耗，延长了续驶里程，保证了纯电动汽车的使用。
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公开(公告)号：CN107933326B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201710905263.0
申请日：2017-09-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种双源无轨电车电电耦合控制方法及动力装置，利用小波变换功率分流策略将汽车的需求功率分解为高频和低频两部分，充分利用超级电容在提供瞬时的大电流和高频功率的优势，将汽车需求功率的高频部分让超级电容提供，汽车需求功率的低频部分由动力电池或供电线网提供，制动过程利用超级电容的特性首先给超级电容充电。整个系统将动力电池不擅长提供的高频部分能量由超级电容来提供，同时当处于在网工作模式时供电线网可以根据实际行驶状况以及动力电池和超级电容的荷电状态来实时调整能量分配，即给汽车行驶需求提供能量以及给动力电池和超级电容充电情况，而在脱网工作模式时动力电池和超级电容协同工作，提供汽车行驶的功率需求。
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公开(公告)号：CN108490365B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201810349151.6
申请日：2018-04-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明涉及电动汽车的动力电池管理系统，尤其涉及一种对电动汽车的动力电池的剩余寿命进行估计的方法。为解决现有技术预估动力电池的剩余寿命存在的精度低，成本高的问题，本发明提出一种估计电动汽车的动力电池剩余寿命的方法，在线估计出动力电池的实时剩余容量值Cm；计算出动力电池的实时健康状态SOH，确定动力电池的线性衰减阶段起始点；建立动力电池的线性老化模型SOHk并辨识出线性老化模型的参数，估计动力电池的剩余充放电循环次数p，这种估计方法通过在线估计得出动力电池的剩余寿命，简单方便，估计精度高，成本低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111308379A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010173602.2
申请日：2020-03-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于局部恒压充电数据的电池健康状态估计方法，包括以下步骤：S1.在不同温度和充电倍率条件下对电池进行循环充放电实验，实时测量电池的电流和端电压；S2.在不同温度和CC(恒流)充电倍率条件下，拟合CV(恒压)充电容量和CCCV(先恒流再恒压)充电容量的线性关系，建立线性模型的参数映射数据库；S3.建立CV阶段充电电流预测模型，利用局部CV充电数据，辨识模型参数，预测整段CV充电数据；S4.依据实际充电过程的温度和CC充电倍率，从参数映射数据库中选择相应的线性模型，根据估算的CV充电容量计算电池的SOH(健康状态)。本发明计算成本低，能克服传统方法需要完整充电数据的局限，仅通过局部CV充电数据即可高精度估计电池的SOH。
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公开(公告)号：CN111198326A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010103235.9
申请日：2020-02-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了一种具有抗扰动特性的电池单体短路电阻在线检测方法，包括以下步骤：S1.建立电池分数阶模型及其状态空间方程，确定模型需辨识的参数；S2.进行间歇性放电-静置实验及电化学阻抗谱(EIS)实验，进而确立荷电状态(SOC)与开路电压(OCV)的函数关系，根据EIS实验数据辨识模型参数；S3.实时测量电池的负载电流和端电压；S4.采用闭环观测器在线估计电池SOC；S5.计算SOC增量差异，采用递归总体最小二乘法(RTLS)在线辨识电池短路电阻。本发明采用了精度更高的分数阶模型，更好地保证电池特性模拟精度和SOC估计精度,并具有较强的抗干扰能力，能有效克服电流、电压测量干扰和计算过程引入的不确定性，提高了短路电阻辨识鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN110907835A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911261885.X
申请日：2019-12-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了一种具有噪声免疫特性的电池模型参数辨识与SOC估计方法，包括以下步骤：S1.确定SOC-OCV关系表达式；S2.对k时刻的锂离子电池端电压和电流进行实时采集；S3.建立电池的等效电路模型和用于模型辨识的离散域回归方程，利用k时刻的端电压值、电流值输入，实现实时的噪声方差估计和模型参数的无偏辨识；S4.将k时刻通过S3获得的模型参数对电池模型进行更新，并建立相应的状态空间方程，根据状态空间方程构建状态观测器，将k时刻电流、端电压值输入至状态观测器，实时估计k时刻的SOC。本发明能够克服噪声干扰环境下的模型辨识偏差，实现无偏的模型参数辨识，再基于无偏的模型参数，对电池SOC进行估计，有效提高了估计结果的准确度。
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公开(公告)号：CN110834551A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911116816.X
申请日：2019-11-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种纯电动汽车能量管理控制系统，其中，包括能量管理控制器、电池组、电机、整车控制器和控制终端；能量管理控制器内设有温度传感器；能量管理控制器分别与电池组、电机、整车控制器和超级电容连接；电池组和超级电容均通过一主继电器与电机连接；主继电器与能量管理控制器连接；能量管理控制器用于获取电池组的电池温度、电池组的输出电压和电池组的输出电流，获取超级电容的输出电压和输出电流；能量管理控制器还用于获取控制终端的输入指令，通过整车控制器获取车辆的行驶状态，并根据输入指令及车辆的行驶状态控制主继电器的工作状态；以使选择合适的驱动策略。本发明能够大大节约能量。
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公开(公告)号：CN110780204A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911094161.0
申请日：2019-11-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/388
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车电池组SOC估值方法，其估值算法流程如下：A、为满足电动汽车能量管理系统对电池状态进行离线和在线估计的需要，综合考虑模型精度和复杂性，选用一阶RC等效电路对电池组进行建模，并采集实际电池组电压及电流值；B、在Matlab/Simscape平台下，基于一阶RC等效电路模型建立电池组电池平均模型。本发明通过步骤A、步骤B、步骤C、步骤D和步骤E的流程配合，可对电池组的电压和容量在最小二乘法、DV及IC曲线特征点和安时积分法运算下，得到电池组电压和容量的精准估算值，解决了传统估值方法降低电池组SOC值精度的问题，使用者根据电池组SOC值进行精准监测电池组的供电能力，提高电动汽车的品牌影响力和购买力。
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