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公开(公告)号：CN115993535A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211493617.2
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明涉及电动车电池风险评估领域，具体涉及一种动力电池能量一致性风险评估方法及系统，方法包括，获取运行历史数据进行初始化处理得到标准化数据，基于标准化数据提取初始安全要素计算安全要素，并对安全要素的安全特征进行量化得到安全特征量化值，对安全特征量化值求和进行风险累计得到风险累计曲线数据对，基于风险累计曲线数据对计算风险累计特征，根据风险累计特征进行车辆的风险预警；系统包括收模块和处理模块，接收模块接收运行历史数据，处理模块按照评估方法对运行历史数据进行车辆风险评估。本发明完成车辆运行过程中的风险特征计算与安全量化，并以此实现对车辆综合状态的精准判定与故障识别。
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公开(公告)号：CN115902675A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211493893.9
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 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/15
Abstract: 本发明涉及新能源汽车动力电池故障分析技术，公开了一种基于等效内阻一致性的动力电池风险溯源方法，包括采集动力电池相关数据形成数据集合，并对数据集合进行预处理；提取预处理后的数据集合中的安全要素，并对安全要素中的等效内阻进行安全特征量化得到安全量化特征；由安全量化特征得到风险量化特征，并根据风险量化特征进行安全状态识别，再结合安全要素图像进行动力电池安全风险溯源。本发明具有提高动力电池内阻计算结果准确性，提高动力电池故障分析以及风险溯源结果的准确性，保障电动汽车安全运行的有益效果。
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公开(公告)号：CN115795398A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211574075.1
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中国标准化研究院
IPC: G06F18/25 , G01D21/02 , G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F17/17 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及汽车安全性能评估技术领域，公开了一种新能源汽车电机系统运行风险量化评估方法，包括以下步骤：步骤S1，确定新能源汽车电机系统中与风险相关的风险指标，并将风险指标对应的运行数据采集后汇总形成第一数据集合；步骤S2，利用第一数据集合建立各风险指标的风险量化函数，并确定风险量化函数中的常数值；步骤S3，计算各风险指标的风险值，并建立风险值矩阵；步骤S4，根据各风险指标的风险值建立用于判定风险大小的风险等级。本发明具有实现风险严重程度值实时计算，提高风险评估灵活性和准确度的有益效果。
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公开(公告)号：CN115718262A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211493594.5
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及风险识别技术领域，公开了一种动力电池采样异常风险识别方法与故障判定方法，包括以下步骤：步骤1：采集电池基本数据；步骤2：对电池基本数据进行数据清洗与数据预处理；步骤3：基于步骤2处理后的电池基本数据，提取采样异常安全要素Cr；所述采样异常安全要素Cr为参考电芯的压差变化速度在电流变化速度上的相关投影方差参数；步骤4：对采样异常安全要素Cr进行非线性特征转换与放大处理，并得到异常要素Sf；步骤5：采用方差熵对采样异常安全要素进行量化，并得到量化特征。本发明能够完成对采样异常风险的早期精准识别，能够准确识别、判定采样异常故障。
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公开(公告)号：CN115663322A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211328135.1
申请日：2022-10-27
Applicant: 中国标准化研究院 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: H01M10/48 , H01M50/105 , H01M50/516 , H01M50/531 , H01M50/569 , H01M50/586 , H01M50/59 , H01C7/00 , G01K7/22
Abstract: 本发明涉及动力电池技术领域，公开了一种简易的动力电池温度传感器植入方法及温度传感器，包括以下步骤：步骤1：在软包电池单体的极耳的上表面喷涂绝缘材料，并形成第一绝缘层；步骤2：在第一绝缘层上植入薄膜热敏电阻材料，并形成薄膜热敏电阻层；步骤3：在薄膜热敏电阻层上焊接用于电路连接的电极引脚；步骤4：在薄膜热敏电阻层上喷涂绝缘材料，并形成第二绝缘层。本发明能够用来解决现有的温度传感器难以准确测量动力电池内部温度的技术问题，能够达到较高的动力电池测温精准度和测温灵敏度，测温效果较好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114492529B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210101995.5
申请日：2022-01-27
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种动力电池系统连接异常故障安全预警方法，包括以下步骤：步骤1：解析得到原始电池信号数据；步骤2：清洗原始电池信号数据，得到初级电池信号数据；步骤3：选取得到目标电压数据；步骤4：采用差分平方和方法对目标电压数据进行特征提取，得到差分累积矩阵；步骤5：计算得出均值差分矩阵；步骤6：遍历均值差分矩阵的列向量，得出每个电芯的异常阈值上限；步骤7：遍历均值差分矩阵中电芯的特征向量，确认是否存在连接异常故障。本发明能够准确地识别出电池连接异常故障，能够有效降低故障误报率，能够在故障发生之初即快速锁定故障，故障判定效率较高。
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公开(公告)号：CN115230475A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210901022.X
申请日：2022-07-28
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中国标准化研究院
Abstract: 本发明涉及车辆电池异常诊断方法领域，具体涉及基于故障数据特征的电池系统电连接异常故障诊断方法，包括步骤：步骤1，收集多台故障车辆的历史实车故障数据，提取实车故障数据电连接异常的故障特征；步骤2，通过故障画像和层次分析法梳理故障特征之间的逻辑关系，将故障特征和逻辑关系搭建形成诊断故障树；步骤3，获取车辆的实时故障数据，提取实时故障数据中的故障表现信息，根据故障表现信息在诊断故障树中确定故障原因。本发明以诊断故障树为基础，准确及时地定位电连接异常产生的原因。
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公开(公告)号：CN115144758A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210784827.0
申请日：2022-06-29
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及电池健康状态评估技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的电池健康状态评估方法，包括以下步骤：步骤1：提取数个满充状态下的充电片段数据；步骤2：修正充电片段数据的SOC值；并计算每一个充电片段数据对应的SOH值；步骤3：截取各充电片段数据中相同电压区间内的单体电压数据作为输入值，并输入至初始评估模型中；所述初始评估模型为端到端的模型；步骤4：利用步骤3中的输入值，计算损失函数并进行反向传播以更新权重参数，直到迭代完成；迭代完成后获得标准评估模型；步骤5：将待评估电池的充电片段数据输入至标准评估模型中，输出得到待评估电池的SOH值。本发明能够准确评估车辆的电池健康状态，评估准确率和评估效率较高。
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公开(公告)号：CN115079013A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210901030.4
申请日：2022-07-28
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中国标准化研究院
IPC: G01R31/367 , H01M10/44 , H01M10/48 , H01M10/42
Abstract: 本发明涉及车辆电池异常诊断方法领域，具体涉及一种基于故障树的动力电池系统自放电根因发掘方法，包括以下步骤：步骤1，对多辆故障车辆的实车数据特征进行收集；步骤2，获取实车数据特征中的故障数据特征，依据实际生产制造，及试验验证过程挖掘的故障因素，按照故障产生的逻辑关系将故障数据特征建立成自放电异常故障树；步骤3，监测实车数据是否异常，若是，根据车辆的异常表现信息从自放电异常故障树匹配根因信息。本发明针对动力电池系统缺陷的优化整改方向准确且故障整改完整。
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公开(公告)号：CN114943296A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210611636.4
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，公开了一种基于改进的短行程法的汽车行驶工况构建方法，主要在于获取车速信号数据后将数据划分多个运动片段，并针对怠速部分数据进行多次数据优化处理，然后在优化完成后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，并采用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，选取平均误差最小的工况作为代表工况输出。本发明具有提升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，提高行驶工况分析结果准确性的有益效果。
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