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公开(公告)号：CN110148991B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910519805.X
申请日：2019-06-17
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工新源信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于大数据的电池过充预警方法及系统，方法包括：判断电池类型；若为三元锂电池，计算三元锂电池的电池荷电状态值；基于状态值判定是否发生故障；提取三元锂电池的最高单体电压和最高探针温度；确定三元锂电池的过充阈值；基于过充阈值、最高单体电压和最高探针温度划分故障等级并进行预警，若为磷酸铁锂电池，则采取同样的方法对磷酸铁锂电池的故障进行划分。本发明中的上述方法及系统通过对电池的过充进行等级划分并预警，减少了安全事故的发生。
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公开(公告)号：CN117825967A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410012363.0
申请日：2024-01-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明提供了一种基于电压异常的动力电池安全预警方法，通过将GBDT算法、孤立森林算法及箱型图法有机结合来建立单体电压预测模型及异常单体识别模型，且全面考虑了影响电池电压的车辆充电状态、运行状态、驾驶行为等多种因素，从而能够快速而又准确地识别出车辆动力电池系统中的异常单体，克服了现有技术中所存在的局限性。本发明所使用的数据可以取自已有的新能源汽车大数据平台，因而能够为电动车辆安全预警系统的改进和优化提供有力支持，并具有更广泛的适用性和更高的实时性。
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公开(公告)号：CN116883760A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310941308.5
申请日：2023-07-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种医学图像的分类和分割方法和系统，包括：输入完整医学图像和感兴趣的医学组织名称。对输入的医学图像进行标识画框和分类，以确定图像中的医学组织类别。根据医学图像的标识画框和分类结果，选择对应的医学实例主体模板。利用被标识的医学组织实例图像，对实例图像的权重分布进行图像分割。通过分割单元或者分割算法，将感兴趣的医学组织主题实例从完整的医学图像中分割出来。本发明的优点是：实现了在医学图像分类和分割领域的特定优化，弥补了无监督学习的不足，提高了医学影像分割分类的准确率，优化了分割结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110837948B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910982007.0
申请日：2019-10-16
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工新源信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车安全性指数评价方法。方法包括：获取新能源汽车的安全保障调节系数；获取新能源汽车的安全性指数；分别获取各安全性指数的评分；利用香农熵权重法，根据各安全性指数的评分，分别确定各安全性指数评分的权重；根据各安全性指数评分的权重获取新能源汽车的总评分；根据安全保障调节系数和新能源汽车的总评分，获取新能源汽车的安全评分；将新能源汽车的安全评分与设定的安全阈值进行比较，若安全评分小于安全阈值，则新能源汽车存在安全风险，反之则新能源汽车不存在安全风险。本发明提供的新能源汽车安全性指数评价方法，能够快速、准确的判断出新能源汽车是否存在安全风险。
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公开(公告)号：CN110018425B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201910283110.6
申请日：2019-04-10
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工新源信息科技有限公司
IPC: G01R31/385 , G01R31/389 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开一种动力电池故障诊断方法及系统。该方法包括：获取各车型在未报警时和报警时的电池数据；根据未报警时的电池数据的最值计算各车型的电池数据的安全阈值；根据安全阈值确定报警时的电池数据所对应的单体电池故障类型；以各组电池数据所对应的单体电池故障类型为样本利用监督学习方法进行训练，得到故障诊断模型；将待测电池组的数据输入故障诊断模型得到待测电池组的单体电池故障类型；当无单体电池故障时，判断待测电池组的数据中各个单体电池之间的不一致程度，得到待测电池组的单体电池间不一致性故障类型；当无单体电池间不一致性故障时，确定待测电池组无故障。采用本发明的方法及系统能够实现电池故障的在线实时检测。
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公开(公告)号：CN110161414B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201910509963.7
申请日：2019-06-13
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工新源信息科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种动力电池热失控在线预测方法及系统。该方法包括：依据动力电池中各电池单体的电压值计算每个时刻的电压偏差矩阵；电压值包括电池单体从T‑M时刻到当前时刻T的电压数据；依据电压偏差矩阵、电池单体的额定电压和每个时刻对应的上一时刻的电压偏移增量矩阵，计算每个时刻的电压偏移增量矩阵；依据每个时刻的电压偏移增量矩阵计算当前时刻T的电压偏移增长率矩阵；将当前汽车的行驶里程、当前温度探针的温度平均值和当前时刻T的电压偏移增长率矩阵对应的各个单体的电压偏移增长率输入至热失控单体预测模型中，得到动力电池热失控预测结果。本发明实现了在实车环境中对动力电池热失控的在线预测，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN110161414A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910509963.7
申请日：2019-06-13
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工新源信息科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种动力电池热失控在线预测方法及系统。该方法包括：依据动力电池中各电池单体的电压值计算每个时刻的电压偏差矩阵；电压值包括电池单体从T-M时刻到当前时刻T的电压数据；依据电压偏差矩阵、电池单体的额定电压和每个时刻对应的上一时刻的电压偏移增量矩阵，计算每个时刻的电压偏移增量矩阵；依据每个时刻的电压偏移增量矩阵计算当前时刻T的电压偏移增长率矩阵；将当前汽车的行驶里程、当前温度探针的温度平均值和当前时刻T的电压偏移增长率矩阵对应的各个单体的电压偏移增长率输入至热失控单体预测模型中，得到动力电池热失控预测结果。本发明实现了在实车环境中对动力电池热失控的在线预测，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN110018425A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910283110.6
申请日：2019-04-10
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工新源信息科技有限公司
IPC: G01R31/385 , G01R31/389 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开一种动力电池故障诊断方法及系统。该方法包括：获取各车型在未报警时和报警时的电池数据；根据未报警时的电池数据的最值计算各车型的电池数据的安全阈值；根据安全阈值确定报警时的电池数据所对应的单体电池故障类型；以各组电池数据所对应的单体电池故障类型为样本利用监督学习方法进行训练，得到故障诊断模型；将待测电池组的数据输入故障诊断模型得到待测电池组的单体电池故障类型；当无单体电池故障时，判断待测电池组的数据中各个单体电池之间的不一致程度，得到待测电池组的单体电池间不一致性故障类型；当无单体电池间不一致性故障时，确定待测电池组无故障。采用本发明的方法及系统能够实现电池故障的在线实时检测。
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