公开(公告)号：CN117473236A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202310609662.8

申请日：2023-05-25

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 于全庆 ,  杨永松 ,  李壮壮 ,  汤爱华 ,  王春 ,  张永志

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种动力电池稀疏特征数据还原方法，针对动力电池车联网数据传输频率低导致的信息缺失问题，采用带有外推器的掩码自编码器，利用编码器将大数据监控平台获取的稀疏特征数据映射到潜在表征空间，利用外推器恢复缺失位置的潜在表征，最后利用解码器将潜在表征映射还原为稠密数据(稀疏还原数据)。实验结果表明，本发明生成的稀疏还原数据精度较高，其用于荷电状态(SOC)估计的效果优于稀疏数据和稠密参考数据，模型在云端平台的应用潜力得到证明。

公开(公告)号：CN117269815A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311238470.7

申请日：2023-09-23

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 于全庆 ,  李壮壮 ,  李建明 ,  汤爱华

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/396 ,  G01R31/367 ,  G01R31/389 ,  G01R31/52

Abstract: 本发明涉及新能源汽车动力电池故障诊断领域，具体公开了基于动态阈值的锂离子电池内部微短路检测方法，包括以下步骤：S1、对锂电池进行充放电测试，并实时记录电池的端电压数据；S2、根据实际应用场景电池数据获取的频率选择时间窗口的大小；S3、建立动态阈值模型；S4、根据动态阈值模型计算对应时间窗口的阈值；S5、根据所选择的时间窗口计算每个循环稳态工况中对应的最大电压斜率；S6、最大电压斜率与动态阈值之间进行比较以判断电池是否发生内部微短路。本发明根据时间窗口计算动态阈值，比较最大电压斜率和动态阈值判断电池是否产生微短路，相比传统方法计算方法更为简单，且阈值容易获取，针对于不同时间维度的数据和微短路现象的检测具有更好的效果。

公开(公告)号：CN113805065B

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202111102586.9

申请日：2021-09-20

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) ,  威海天达汽车科技有限公司

Inventor： 于全庆 ,  李建明 ,  金毅 ,  王大方 ,  杨博文 ,  郝自伟 ,  李宪营 ,  孙旭 ,  陈仕钦

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/3835 ,  G01R31/396

Abstract: 一种基于余弦相似度的混联电池组多故障诊断方法，涉及车载动力电池系统故障诊断领域，采用交错电压测量设计安装电压传感器的位置，根据异常测量电压的传感器编号，判断出故障的类型和位置；利用所建立的检测模型，计算编号相邻的传感器测量电压值的余弦相似度。将所有余弦相似度的值作为故障诊断策略的输入，得出故障的类型。至此，可以区分出传感器故障、连接松脱故障和短路故障。最后，根据所提出的隔离模型，对具有相似特征的外部短路和内部短路故障，以及传感器故障中的电压冻结和随机偏差，设置不同的阈值进行隔离。本发明无需其余的计算和模型，就可以实现多种类型故障的诊断，大大简化了电池系统故障诊断的难度。

公开(公告)号：CN114859248A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210603673.0

申请日：2022-05-30

Applicant: 重庆理工大学 ,  哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 汤爱华 ,  黄渝坤 ,  于全庆 ,  伍心雨 ,  张志刚 ,  龚鹏

IPC: G01R31/387 ,  G01R31/389 ,  G01R31/396 ,  B60L58/12 ,  G06T11/20 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明涉及电动汽车动力电池管理技术领域，具体涉及用于电池组的温度‑OCV‑SOC响应面构建方法，包括：采集动力电池组中各个单体电池的电池特征数据，生成不同环境温度下各个单体电池的OCV‑SOC曲线；基于采集的电池特征数据对动力电池组中各个单体电池的欧姆内阻进行参数辨识；对动力电池组中各个单体电池进行不一致性分析，选择一致性最差的单体电池作为特征单体电池；基于不同环境温度下特征单体电池的OCV‑SOC曲线构建OCV‑SOC曲线簇；对OCV‑SOC曲线簇进行温度的二维插值，生成对应的温度‑OCV‑SOC三维响应面，以实现SOC估计。本发明能够准确的构建动力电池组的温度‑OCV‑SOC三维响应面，以便于基于动力电池组的温度‑OCV‑SOC三维响应面完成SOC估计。

公开(公告)号：CN114814593A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210466822.3

申请日：2022-04-29

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 于全庆 ,  李建明 ,  龙胜文 ,  金鑫 ,  李俊夫 ,  王大方

IPC: G01R31/367 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于闵氏距离和两步检测策略的电池组多故障诊断方法，包括以下步骤：S1、按照串‑并联交错电压测量设计布置传感器的位置，在不同的故障条件下，采集每个传感器测量的电压数据；S2、建立闵氏距离相似度计算公式；S3、根据闵氏距离相似度计算模型计算闵氏距离相似度，建立故障诊断策略；S4、建立基于阈值的能够区分出具有相似特征故障的隔离模型。本发明的有益效果在于：根据串‑并联电池组交错电压测量设计，可以有效地识别并定位出连接松脱故障、传感器故障和短路故障，无需复杂的电池模型，对数据依赖度低，计算量小。

公开(公告)号：CN114624602A

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202210253218.2

申请日：2022-03-15

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) ,  北京空间飞行器总体设计部

Inventor： 于全庆 ,  刘玉坤 ,  穆浩 ,  龙胜文 ,  李俊夫

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明公开了一种储能电池系统并联支路电流估计值矫正方法，获取干路电路和支路电流估计值，对支路电流估计值进行矫正。对比现有技术，本发明的有益效果在于：通过记录干路电流不同变化情况以及对应的绝对误差的值，确定误差变量和干路电流之间的比例系数，将支路电流估计值减去误差变量得到矫正后的支路电流，所用的矫正方法新颖，矫正流程简单直观。

公开(公告)号：CN112285570B

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202011185803.0

申请日：2020-10-29

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) ,  北京空间飞行器总体设计部

Inventor： 于全庆 ,  李昊 ,  孙逸辰 ,  林野 ,  穆浩 ,  张力元 ,  万长江 ,  侯芹忠 ,  李俊夫

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/385

Abstract: 本发明提供一种基于衰减记忆滤波器的电动汽车故障诊断方法，该方法用于电动汽车中电池系统故障诊断，首先对所选电池开展基础特性测试实验，实际电池系统故障诊断过程需要实时采集电池的电流和端电压信号，建立一阶RC等效电路模型和状态空间方程，然后使用衰减记忆滤波器对电池进行参数辨识，到模型参数ζ和OCV估计值。通过参数ζ的估计值与参考值得到残差r1，通过OCV的估计值与参考值得到残差r2，将两个残差分别与对应阈值进行对比，只有当两残差均超过对应阈值才可判断故障发生，所提方法在残差生成和残差评价过程均优于现有技术。

公开(公告)号：CN112858917B

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202110052494.8

申请日：2021-01-15

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) ,  威海天达汽车科技有限公司

Inventor： 于全庆 ,  俄立新 ,  金毅 ,  王大方 ,  杨博文 ,  张齐 ,  郝自伟 ,  董浩崧 ,  张毕 ,  孙旭

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/382 ,  G01R31/385 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

Abstract: 一种基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法，涉及新能源汽车动力电池系统安全领域。对所选动力电池加载动态应力测试实验，对电流传感器采集数据和电压传感器采集数据注入多种类型的故障信号，建立故障特征与故障类型的对应关系，建立神经网络，利用遗传算法对该神经网络进行优化，取得电池系统的电流、电压传感器故障数据，采用min‑max标准化，建立传感器的故障特征与故障类型的样本数据；依据样本建立矩阵导入神经网络中，作为系统输入和目标输出进行训练，建立对多种故障进行综合诊断的检测系统，有效提高了故障诊断的检测范围，同时所引入的遗传算法也提高了神经网络运行的效率以及结果的准确率。

公开(公告)号：CN112083336B

公开(公告)日：2022-02-01

申请号：CN202011117166.3

申请日：2020-10-19

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 李俊夫 ,  于瀚卿 ,  杨龙 ,  于全庆 ,  王宇海 ,  楚潇 ,  任陆宁

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378

Abstract: 本发明提供了一种锂离子电池组电化学模型参数获取方法，其基于激励响应分析对不同个体电池在辨识工况下放电末端的电压曲线进行对比分析，估算出辨识工况下各单体电池所对应的放电容量，提取辨识工况中的搁置末端的端电压，从而辨识出不同单体电池的电化学模型基本工作过程相关参数，进而实施其他参数的获取，实现了电化学模型在电池组上的应用，同时为简化电化学模型在电池管理系统中的应用如荷电状态估计、健康状态评估等提供了技术支持。

公开(公告)号：CN113933714A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111204509.4

申请日：2021-10-15

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 李俊夫 ,  薛芳宇 ,  郭添宏 ,  李尚阳 ,  于全庆 ,  方德宇 ,  徐少春 ,  楚潇 ,  王宇海

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/388 ,  H01M10/0525

Abstract: 基于简化电化学模型和灰色预测联合的电池容量预测方法，属于电池性能衰减预测领域，为了解决对锂离子电池性能衰减预测精度低的问题。获取锂离子电池在充放电情况下的电流数据和电化学模型参数，所述电化学模型参数包括多个电化学参数；将每个电化学参数在设定的变化范围内取多个均分值，分别代入对应的电化学模型中进行电池放电仿真，获得每个电化学参数的敏感度；从多个电化学参数的敏感度中选出高于预设敏感值的电化学参数作为关键敏感参数；利用灰色预测模型预测关键敏感参数的退化，得到关键敏感参数的预测值；将关键敏感参数的预测值代入电化学模型中模拟恒流放电至截止电压处，预测出锂离子电池的放电容量。它用于预测电池容量。