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公开(公告)号：CN111766531B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010763035.6
申请日：2020-07-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , B60L58/10
Abstract: 本发明涉及电池安全领域，具体公开了一种判断电池包电压一致性的累计风险建模方法，包括步骤：S1.获取单体电池随时间变化的单体电压值；S2.计算单体电压值的电压中心值；S3.计算电压中心值与每个单体电压值之间的一阶中心矩；S4.对一阶中心矩进行累计，得到单体电池的累计风险值。本方法确定作为标准的电压中心值(步骤S2)，用单体电压值与电压中心值的一阶中心距表现单体差异(步骤S3)，通过累计的方法表现单体差异在时间维度上从量变到质变的过程和异常变化(步骤S4)。相比现有值域方法、描述统计方法、内阻估算方法、特征分析方法等量化方法，本方法更能表现单体电压值的差异性，使得事故车和正常车区分度较大，且本方法运算量小。
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公开(公告)号：CN119305784A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411592313.0
申请日：2024-11-08
Applicant: 重庆凯瑞测试装备有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: B64U70/70
Abstract: 本发明公开了一种伸缩式导轨及其伸缩方法，其中包括：第一导轨和第二导轨，第二导轨上形成有第一容纳腔；第一导轨穿设在第一容纳腔内，且第一导轨能够伸出或收回至第一容纳腔内；第一导轨和第二导轨上沿长度方向分别形成有第一导槽和第二导槽，第一导槽与第二导槽平行设置；第一导轨伸出所述第一容纳腔时，第一导槽与所述第二导槽相衔接；还包括顶升装置，顶升装置安装在第二导轨的前端，顶升装置被配置为当第一导轨伸出所述第一容纳腔时，推动第一导轨上升，使第一导槽与第二导槽相对齐通过第一导轨和第二导轨组成的嵌套式结构，伸缩式导轨在使用时，能够延长，满足使用需求，调节和使用方便，在不使用时，能够收缩，减小占用空间、便携性高。
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公开(公告)号：CN117333622A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311399686.1
申请日：2023-10-25
Applicant: 重庆凯瑞测试装备有限公司 , 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及多传感器数据融合技术领域，具体为一种基于RGB相机和雷达的自动标定生成模型的方法和装置，其中方法包括：场景准备，进行设备自检；其中雷达自检，包括：雷达基于地平面的自动检测，包括：雷达坐标的自动校正，通过寻找场景中的地面构成特征，围绕垂直于地面的Z轴，进行模糊计算，并围绕Z轴旋转雷达，完成雷达坐标校准；获取RGB相机数据和雷达数据；判断RGB相机数据和雷达数据是否已经标定，对未标定和已标定的RGB相机数据和雷达数据进行不同处理。本方案能让任意数量的RGB相机数据和雷达数据进行融合，并进行自动计算和低计算量低成本的坐标矫正，快速生成带有RGB信息和激光强弱信号的3D大场景模型。
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公开(公告)号：CN114137428B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111412763.3
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 重庆凯瑞测试装备有限公司
IPC: G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及动力电池安全检测技术领域，公开了一种便携式动力电池安全性检测系统及装置，包括主控模块、输入模块、数据采集模块、OBD数据采集模块、网络模块、云服务器模块和连接模块；通过将检测设备串接于充电桩和电动汽车之间，实现动力电池在充电过程中的健康状态检测功能，利用健康度诊断算法和故障诊断算法对采集到的数据进行多项检测分析，最终得到全面、准确的检测结果报告。本发明具有动力电池安全检测过程简单、便捷，动力电池健康状态评估结果准确，有效提高了电动汽车使用安全性的有益效果。
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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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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：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：CN112902874B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110070405.2
申请日：2021-01-19
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 重庆一极科技有限公司 , 重庆凯瑞测试装备有限公司
IPC: G01B11/245 , G01S17/86 , G01S17/89
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了图像采集装置及方法、图像处理方法及装置、图像处理系统。处理方法包括：获取目标车辆的图像数据及激光点云数据；所述图像数据与激光点云数据为经过融合标定后的数据且所述图像数据包括基准侧图像数据和相对侧图像数据；根据所述图像数据获取目标车辆的视差图和深度图；根据所述基准侧图像数据获取目标车辆的基准信息；根据所述激光点云数据对所述深度图进行校准，并获取目标车辆的三维点云图；根据所述基准信息从三维点云图中获取目标车辆的尺寸信息。本方案不仅能够自动且高效地获得目标车辆的图像数据及激光点云数据，还可以基于所述激光点云数据对目标车辆的深度图进行校准，从而提高测量精度。
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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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公开(公告)号：CN114462857A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210122447.0
申请日：2022-02-09
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评价方法领域，具体涉及在用新能源汽车的高风险车辆筛选方法及存储介质，方法包括：确定多个经验特征，计算多个经验特征之间的相关系数矩阵，对相关系数矩阵中相关系数值大于阈值的经验特征的占比进行统计，对经验特征进行主成分分析，得到主成分特征；获取运行中新能源汽车预设时间段内行驶的运行数据，根据累计行驶里程是否大于预设里程将新能源汽车的运行数据分成正样本和负样本；分析正样本与负样本的特征分布的总区分度，以区分度与阈值差值的最小值的主成分特征为筛选特征，将筛选特征标准化后的20％分位数作为特征筛选阈值；以筛车综合特征对待筛车的数据进行筛选。本发明能够有效筛选高风险在用新能源汽车。
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