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公开(公告)号：CN114970730B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210611629.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06F18/15 , G01M17/007
Abstract: 本发明涉及汽车行驶性能测试技术领域，公开了一种多特征纯电动汽车行驶工况构建方法，主要在于获取纯电动汽车车速信号和电池信号数据后将数据划分为多个运动片段，并针对数据进行优化处理，在优化完成后从多个维度对运动片段进行特征提取并采用主成分分析法对运动片段特征进行特征降维，再采用K‑Means++聚类方法对降维后的运动片段进行无监督聚类分析，最终得到多个候选工况，并计算候选工况中不包含极值的特征参数，然后与总体数据计算相对误差值，选取误差率最小的工况作为代表工况输出。本发明具有提升纯电动汽车行驶工况数据质量和数据片段代表性，降低工况与总体数据的相对误差，提高纯电动汽车行驶工况分析结果准确性的有益效果。
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公开(公告)号：CN117783890A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410087942.1
申请日：2024-01-22
Applicant: 重庆大学 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/378 , G01R31/36 , G01R31/3835 , G01R31/385
Abstract: 本发明涉及电动车电池故障诊断方法领域，具体涉及一种基于运行数据的新能源汽车电池电压故障诊断方法，对电池信号数据进行清洗处理得到时间、充放电数据和电压矩阵；将满足预设条件的时间和电压矩阵保留；对电压矩阵中特征提取并对每一行数据进行计算得到特征矩阵D；对特征矩阵D滑动均值滤波处理得到电压特征提取矩阵；对电压特征提取矩阵滑动计算，对窗口内每个电芯的特征求和计算后再差分计算得到特征值趋势变化矩阵；据时间点对电压特征提取矩阵和特征特征值趋势变化矩阵的特征向量进行遍历，判断其特征值是否满足条件，若是则判断为疑似异常；若在同一电芯的同一时刻发生疑似异常，则判定为最终发生异常。本发明降低故障诊断的误报率。
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公开(公告)号：CN114970730A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210611629.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06K9/00 , G01M17/007
Abstract: 本发明涉及汽车行驶性能测试技术领域，公开了一种多特征纯电动汽车行驶工况构建方法，主要在于获取纯电动汽车车速信号和电池信号数据后将数据划分为多个运动片段，并针对数据进行优化处理，在优化完成后从多个维度对运动片段进行特征提取并采用主成分分析法对运动片段特征进行特征降维，再采用K‑Means++聚类方法对降维后的运动片段进行无监督聚类分析，最终得到多个候选工况，并计算候选工况中不包含极值的特征参数，然后与总体数据计算相对误差值，选取误差率最小的工况作为代表工况输出。本发明具有提升纯电动汽车行驶工况数据质量和数据片段代表性，降低工况与总体数据的相对误差，提高纯电动汽车行驶工况分析结果准确性的有益效果。
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公开(公告)号：CN114415054A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210101511.7
申请日：2022-01-27
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/396
Abstract: 本发明涉及新能源汽车电池技术领域，具体涉及一种新能源汽车电池采样异常故障识别方法，包括以下步骤：获取新能源汽车电池组中各个电芯在放电状态时的电压数据；对电压数据进行特征提取，形成距离累积矩阵；对距离累积矩阵中每个电芯的特征向量进行遍历，获取各个电芯的第一分位数和第二分位数；根据各个电芯的第一分位数和第二分位数，分别获取电池组整体的第一全局分位数和第二全局分位数，并以此对距离累积矩阵中每个电芯的特征向量进行遍历，判定此时刻是否发生采样异常；当采样异常在单位时间内累计发生次数达到设定次数时，则判定确实发生采样异常故障，并返回标记时刻及发生故障的电芯号。本发明解决了采样异常故障误报问题多的问题。
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公开(公告)号：CN117491813A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311437018.3
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/12 , G06F18/23213 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R27/02 , G01K13/00 , G01R19/00
Abstract: 本发明涉及动力电池技术领域，具体为一种新能源汽车动力电池系统绝缘异常检测方法，包括：获取原始报文，进行解析，提取电池信号数据，并进行数据清洗以及归一化处理；对电池信号数据，进行特征选取，选取和绝缘状态相关的绝缘电阻、电压、电流和温度，作为特征数据；求取绝缘电阻、电压、电流和温度的前k个众数作为初始值；基于k‑means聚类算法对特征数据进行分类，获取k类分类特征；使用轮廓系数对不同k获得的聚类结果的聚类效果进行评价；选取聚类效果最好的k，分析不同类别的异常程度；根据k类分类特征不同的差异性判断绝缘异常情况。本方案具有较强的抗干扰能力，有利于稳定获取精准度更高的检测结果，以便于更及时的采取措施处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117330826A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311380356.8
申请日：2023-10-23
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及电动汽车能耗异常评估技术领域，尤其是一种基于实车运行数据的能耗异常检测方法，包括以下步骤：S100，获取若干待测车辆的原始信号数据，所述待测车辆均为同一车型；S200，对待测车辆的原始信号数据进行预处理，并分别按照预设公里数划分为若干行驶片段；S300，根据所述原始信号数据，分析各行驶片段的能耗值，生成能耗分析结果；S400，获取各待测车辆的能耗分析结果，并根据所述能耗分析结果，生成各行驶片段相应的异常能耗阈值；S500，根据异常能耗阈值，对各待测车辆在各行驶片段的能耗值进行能耗异常评估，并生成异常评估结果。采用本方案，能够实现车辆的能耗异常监控。
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公开(公告)号：CN117207840A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311423751.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及续驶里程评估技术领域，尤其是一种基于实车运行数据的续驶里程评估方法，包括以下步骤：S100，获取车辆运行数据；S200，对车辆运行数据进行预处理；S300，对预处理后的电压值、电流值、温度值和速度值，按照时间分别计算电压平均值向量、电流平均值、温度平均值和速度平均值；S400，将电压平均值向量、电流平均值、温度平均值和速度平均值进行拼接，生成特征矩阵；S500，根据电池剩余电量、电池总电量和满电里程，分析实际剩余里程；并将实际剩余里程于特征矩阵组合，生成训练集；S600，对训练集进行训练，生成基于车辆运行数据的续驶里程评估模型；S700，对目标车辆的续驶里程进行评估。采用本方案，能够提升续驶里程评估的准确性。
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公开(公告)号：CN115856692A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211493753.1
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及动力电池技术领域，公开了一种基于极差电压的动力电池风险识别与溯源系统，包括采集模块、预处理模块、要素提取模块、风险量化模块、风险识别模块和风险溯源模块；所述采集模块用于采集动力电池的历史运行数据作为初始数据；所述预处理模块用于预处理初始数据并得到基础数据；所述要素提取模块用于提取风险要素；所述风险量化模块用于量化风险要素并形成量化特征p；所述风险识别模块用于基于量化特征，进行安全状态识别，并获取绝对风险概率；所述风险溯源模块用于按照溯源策略，制备风险要素图像，并基于安全要素图像中的特征变化确定风险源。
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公开(公告)号：CN115267541A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210910235.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/378 , G06K9/62 , B60L58/12
Abstract: 本发明涉及新能源汽车电池检测技术领域，公开了一种基于对抗学习的新能源汽车电池异常检测方法，包括：步骤S1，采集目标车辆的运行数据并提取数据特征，并对数据特征进行预处理，得到训练数据特征集合；步骤S2，利用训练数据特征集合训练生成器和判别器；步骤S3，采集测试数据并对测试进行优化，然后利用完成训练的生成器和判别器进行测试；步骤S4，计算分析得到异常分数，并将异常分数与第一阈值进行对比，然后根据对比结果判定电池有无异常。本发明具有快速准确地找到发生异常的时间段及对应的故障电芯号，降低故障误报率，保证了每一次报警的准确性的有益效果。
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公开(公告)号：CN114415054B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210101511.7
申请日：2022-01-27
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/396
Abstract: 本发明涉及新能源汽车电池技术领域，具体涉及一种新能源汽车电池采样异常故障识别方法，包括以下步骤：获取新能源汽车电池组中各个电芯在放电状态时的电压数据；对电压数据进行特征提取，形成距离累积矩阵；对距离累积矩阵中每个电芯的特征向量进行遍历，获取各个电芯的第一分位数和第二分位数；根据各个电芯的第一分位数和第二分位数，分别获取电池组整体的第一全局分位数和第二全局分位数，并以此对距离累积矩阵中每个电芯的特征向量进行遍历，判定此时刻是否发生采样异常；当采样异常在单位时间内累计发生次数达到设定次数时，则判定确实发生采样异常故障，并返回标记时刻及发生故障的电芯号。本发明解决了采样异常故障误报问题多的问题。
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