-
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
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：CN112182890A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011062393.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
Abstract: 一种面向低温应用的锂离子电池电化学模型，涉及锂离子电池电化学模型，锂离子电池在工作过程中的端电压为： 还包括固相扩散模型、液相扩散模型、电化学反应动力学的模型、欧姆极化过程模型、液相参数更新模型、固相参数更新模型、欧姆极化参数更新模型、反应动力学参数更新模型。本发明对固相锂离子浓度分布和液相锂离子浓度分布做了抛物线近似，将偏微分方程简化为离散方程，与现有技术相比，简化了模型的复杂度，提供了仿真速度；采用了基于固液相扩散系数和固液相电导率的实测规律，针对简化后的模型建立了全新的模型更新形式；基于此形式在模型仿真过程中根据温度不断更新模型参数，模型在低温下的仿真精度高。
-
公开(公告)号：CN112083877A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010507955.1
申请日：2020-06-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 苏州玄盾汽车科技有限公司
IPC: G06F3/06
Abstract: 一种车辆物联网云存储系统数据分组方法，涉及分布式数据管理技术领域，从车辆物联网分布式存储系统的访问特征入手，根据云存储系统数据访问的时间空间局部性，将具有强访问关联关系的数据进行分组。首先，通过模拟有限缓存空间下的数据的访问，获得缓存快照并建立缓存事务。其次，建立基于缓存事务的向量化数据访问特征，对数据进行初步分组。最后，以初步分组为点，数据间访问强度为边，按照访问强度从高到低的顺序建立关系图，动态的将形成的完全子图合并成数据分组。当数据分组中任何数据被访问时，其所在分组将被一起预取到缓存中。此方法减少了数据访问时的I/O次数和访问延时，整体上提升了车辆物联网云存储系统的数据读取效率。
-
公开(公告)号：CN108092532B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201711494910.X
申请日：2017-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H02M7/48 , G01R19/175
Abstract: 一种基于PWM触发端电压采样的逆变器死区补偿方法，涉及逆变器开关策略，包括如下步骤：PWM模块配置，配置PWM1、PWM2、PWM3、PWM4、PWM5和PWM6的比较寄存器；配置ADC模块；在一个开关周期的开始读取端电压转换值，对ADC通道重新排序并复位排序器；对采样得到的三相端电压值进行滤波；进行三相电流极性的判断；进行补偿时间计算；根据公式计算补偿电压；对三相补偿电压进行Clarke变换，得到两相静止坐标系下的补偿电压；将其加到两相静止坐标系下的目标电压得到补偿后的目标电压；以此目标电压为输入，执行空间矢量脉宽调制策略，得到下一个开关周期三相占空比。
-
公开(公告)号：CN110739874A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910906591.1
申请日：2019-09-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 中国人民解放军63966部队
Abstract: 一种三电平逆变器死区补偿方法，涉及逆变器开关策略，步骤如下：对逆变器输出电压分压得0~3V的电压；设置两组电压比较器的参考值Uref1和Uref2；配置DSP处理器中ePWM模块和3个CAP模块；电压比较器的输入为分得的电压和参考电压；配置DSP处理器ADC模块；将逆变器电压矢量图划分为6个扇区，对得到的两组占空比进行筛选，对得到的两组电压信号进行筛选，求取一相端电压高电平持续时间、补偿时间；计算中点电位与输出端电压的中等电位之间、判断电流极性；计算补偿电压并加到目标电压中得目标电压；执行最近三矢量脉宽调制策略、完成逆变器死区效应补偿；具有不依赖电流检测、精度高、成本低、适用范围广等优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118707923B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202410694852.9
申请日：2024-05-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G05B23/02 , G01R31/34 , G01R19/175
Abstract: 本申请提供共直流母线结构电机模拟器调制单元及其应用，所述调制单元包括共模电压计算模块，用于实时计算电机控制器和电机模拟器对外输出的共模电压；直流分量跟踪模块，用于对电机对拖测试平台中存在的零序环流的直流分量进行跟踪；零序分量计算模块，用于对零序环流的低频分量进行跟踪，并基于直流分量和低频分量生成实时变化的零序分量；调制算法生成模块，用于将实时变化的零序分量注入正弦脉宽调制算法生成的调制波中，得到控制电机模拟器各支路的实际开关信号。本申请提供的调制单元，可实时生成注入SPWM以对循环电流进行抑制的补偿项，具有结构复杂度低、成本低和电流谐波含量小的优点。
-
公开(公告)号：CN114724096B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202011523093.8
申请日：2020-12-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种对智能网联汽车的高精度定位技术和车路协同的智能网联汽车用路基视觉定位图像处理算法及系统，设有路基摄像头、边缘计算终端、路基车辆网终端和车载车联网终端，其中路基摄像头包含两个以上的摄像机，路基摄像头同步采集同一区域内不同角度的视觉图像后，将每一帧图像及图像时间标记发送给边缘计算终端；边缘计算终端运行上述智能网联汽车用路基视觉定位图像处理方法，实现对视野内所有车辆的实时定位测量和特征提取，获得高精度的车辆信息，包括位置、运行状态、车型、外观；可以实时的实现摄像头视野内的车辆位置和运行状态测量，在5G车联网的高速通讯技术的支持下，可以为智能网联汽车实时的提供高精度的定位信息服务。
-
公开(公告)号：CN119200570A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411319563.7
申请日：2024-09-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05B23/02
Abstract: 本申请提供一种基于车辆动力学模型的车用电机控制器双闭环检测系统，包括转矩指令确定单元、实时通信单元、待测的电机控制器及电机模拟器；转矩指令确定单元基于预设的车辆动力学模型，通过闭环反馈控制确定待测驾驶场景下的转矩指令；实时通信单元用于将转矩指令输出至电机控制器；电机控制器与所述电机模拟器通过耦合网络对拖连接，基于从实时通信单元接收到的转矩指令，以及从电机模拟器的反馈信号解算得到的实时转矩信息，对电机模拟器进行闭环控制。本申请提供的检测系统，能够对车辆在各种实际工况下的目标转矩进行更加精确的表征，有效提升了测试结果的可信度。
-
公开(公告)号：CN117728703B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202311722794.8
申请日：2023-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: H02M7/487 , H02M7/5387 , H02M1/00 , H02M7/5395
Abstract: 本申请提供一种H桥型并联多电平逆变器开关模组及其优化方法与应用，所述开关模组包括两个开关单元以及一个H桥电感；每个所述开关单元包括串联的第一功率器件和第二功率器件，其中，第一功率器件的源极与第二功率器件的漏极连接并以连接处作为该开关单元的中性点；两个所述开关单元的第一功率器件的漏极互相连接，以及，两个所述开关单元的第二功率器件的源极互相连接；所述H桥电感的两端分别与两个所述开关单元的中性点连接。本申请提供的H桥型并联多电平逆变器开关模组，能够有效地抑制并联多电平拓扑结构的逆变器处于轻载工况下时功率器件的反向开关损耗。
-
公开(公告)号：CN113671380B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110968446.3
申请日：2021-08-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的动力电池系统多故障诊断方法，包括故障检测和故障隔离两部分，故障检测针对电池故障早期预警问题，使用编码解码架构的深度学习模型，编码过去一段时间窗口内所测端电压、电流和温度序列，利用之后的电流和温度实测值解码出同步的端电压，与实测对比生成残差序列，经软阈值处理后由多级报警评估策略决定是否触发报警，该报警策略能消除误差波动，防止误报警。之后训练故障隔离深度学习模型，输入软阈值处理后的残差序列，隔离模型输出各故障是触发报警诱因的概率，进而隔离出各故障，从而简化了隔离各传感器故障类型的难度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
89
records
(took 0.035 seconds)
