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公开(公告)号：CN117471322A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311311827.X
申请日：2023-10-10
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学宁波研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/385 , G01R31/389 , G06F17/12
Abstract: 本发明涉及电池技术领域，具体涉及一种串联电池组的基于多模型融合的多状态联合估计方法，包括：获取串联电池组的电压和电流及内阻；获取更新后的均值电路模型；获取更新后的差异模型；根据更新后的均值电路模型和更新后的差异模型，获取串联电池组中每个电池的荷电状态与容量之间的耦合关系的均值差多状态空间方程组；根据均值差多状态空间方程组，基于多尺度双H无限滤波算法对串联电池组中的荷电状态及容量进行联合估计。本发明以改善电池组模型在复杂工况下的动态特性，兼顾计算复杂度，提高电池组多状态估计的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117471321A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311297780.6
申请日：2023-10-09
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学宁波研究院
IPC: G01R31/367 , G06F30/23 , G06F30/367 , G16C10/00 , G16C20/10 , G01R31/389 , G01R31/385 , G01R31/374 , G01R31/387 , G01D21/02 , G06F111/10 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种水下锂离子电池多物理场耦合建模方法，属于电池仿真技术领域。包括：构建Thevenin等效电路模型，基于Thevenin等效电路模型对水下锂电池进行HPPC混合脉冲功率特性试验，参数辨识得到电池参数；所述的电池参数包括电池的欧姆内阻、等效极化电容和等效极化内阻；基于LS‑DYNA和Ansys WorkBench建立电池模型；对建立的电池模型分别构建机械结构求解器、热力学求解器和电磁求解器，所述的电磁求解器基于电池参数求解；机械结构求解器、热力学求解器和电磁求解器耦合计算生成应力云图、位移云图、温度分布图和电流密度云图，得到水下锂离子电池受力时的多物理场变化过程，通过分析多物理场变化过程，更好的运用于实际工况中。
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公开(公告)号：CN117420467A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311275718.7
申请日：2023-09-28
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学宁波研究院
IPC: G01R31/392 , G06N20/20 , G06N20/10 , G06N3/084 , G06F18/2411 , G06F18/27 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种基于集成学习法判断电池健康状态的方法，属于电池健康技术领域。包括：获取电池时间和电压以及这两个参数下对应的SOH；将获取的电池时间和电压作为SVR支持向量机学习模型的输入，SOH作为SVR支持向量机学习模型的输出，进行训练；将获取的电池时间和电压作为BP神经网络学习模型的输入，SOH作为BP神经网络学习模型的输出，进行训练；将SVR支持向量机学习模型和BP神经网络学习模型通过平均得到一个集成学习法模型，得到相应的电池SOH预测值。本发明集成学习法较单一算法能够获得精确度更高的结果，解决了现有超薄柔性电池健康状态预测方法仅提供一种精确度更高的判定依据而带来的精确度不高的问题。
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公开(公告)号：CN117092514A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310813541.5
申请日：2023-07-05
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学宁波研究院
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林算法的锂离子电池分组方法，属于锂离子电池技术领域。采用放电曲线作为特征来分组，在分组的过程中，采用随机森林算法进行分类，将具有相似特性的电池分组在一起。实验结果证明，与其他最先进的聚类解决方案相比，本发明所提出的分组方法可以实现更精准的分组。
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公开(公告)号：CN116840698A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310947592.7
申请日：2023-07-28
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学宁波研究院
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种水下航行器仿生用锂电池SOC的混合在线估计方法，包括：获取训练集和测试集，获取预测模型以及相关向量集，获取测试集中的每个输入数据对应的目标荷电状态，获取第一目标预测模型以及第一目标相关向量集，获取最终目标预测模型，获取待估计的锂电池的荷电状态和置信度区间。本发明实现了对每个时刻的电池的荷电状态进行预测，提高了荷电状态的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118971667A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411428513.2
申请日：2024-10-14
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
IPC: H02N1/04 , H02J7/32 , H01M10/058 , H01M10/0525
Abstract: 本发明涉及能量收集技术领域，具体涉及一种仿蝠鲼潜水器长时自持能量收集方法，包括搭载于仿蝠鲼潜水器扑翼空间内的摩擦纳米发电机和柔性锂电池；所述仿蝠鲼潜水器的扑翼在上下扑动过程中，所述摩擦纳米发电机实时俘获扑翼上下扑动的机械能并进行发电，将发的电能储存在柔性锂电池中；本发明相对于传统扑翼空间内的长条形矩形柔性电池，采用的异形柔性电池能提供更长的续航时间。
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公开(公告)号：CN118393367A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410613598.5
申请日：2024-05-17
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/389 , G01R31/396 , H01M8/04664 , H01M8/04992 , G06F18/23213 , G06F17/16 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及数据识别技术领域，具体涉及一种基于实验和数据驱动的水下SOFC故障诊断方法及其系统，包括获取固体氧化物燃料电池在正常工况、故障工况以及未知工况下各自对应的原始数据集；获取原始数据矩阵；根据主成分分析法对原始数据矩阵进行降维处理获取降维后的矩阵；获取正常工况和故障工况的两类样本数据；通过未知工况样本数据所在的类别判断未知工况的数据是否存在故障。本发明利用燃料电池已知正常工况和故障工况下的数据，来识别未知工况下的数据是否出现故障，提升水下SOFC故障诊断效率与准确率。
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公开(公告)号：CN118249474A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410658334.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
IPC: H02J7/00 , H02J7/35 , H02J7/32 , H02N1/04 , H02N1/06 , B63H21/17 , B63H21/21 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及能源管理技术领域，具体涉及一种仿蝠鲼潜水器多源俘能储能系统的能源控制策略，包括：获取仿蝠鲼潜水器在水下航行时每个时刻的相关参数；建立负载预测模型，并预测仿蝠鲼潜水器在下一时刻的总负载功率；构建仿蝠鲼潜水器在每种模态工况下对应的动作策略网络模型；获取目标动作策略网络模型；预测仿蝠鲼潜水器在当前模态工况下的下一时刻采取的动作，并对仿蝠鲼潜水器进行动作控制。本发明使仿蝠鲼潜水器的能源系统在面对复杂的模态工况时也可满足多目标任务需求；且能源控制策略由算法自主决定，无需人为干涉，所以相比传统的逻辑策略大大降低了设计成本和出错的概率，从而提高了能源的控制精度。
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公开(公告)号：CN118191623A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410612588.X
申请日：2024-05-17
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392 , H01M8/04992 , G06F18/10 , G06F18/2411 , G06F18/27 , G06N3/126 , G06N20/10
Abstract: 本申请的实施例涉及燃料电池技术领域，公开了一种基于AGA‑SVR的燃料电池剩余使用寿命的预测方法，该方法包括：获取训练样本集；构建SVR回归模型；定义搜索空间，在搜索空间中随机生成种群并进行初始化；使用训练样本集对SVR回归模型进行迭代训练，计算种群中每个染色体的适应度，并基于适应度在种群中确定亲代染色体；通过对亲代染色体进行基因重组实现种群更新，在达到最大迭代次数后，将最新的种群中适应度最高的染色体对应的惩罚因子和核参数作为最优参数，得到训练完成的预测模型；将采集到的待测燃料电池的输出电压数据输入至预测模型，得出待测燃料电池的剩余使用寿命，该方法提升了燃料电池剩余使用寿命的预测速度和精度。
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公开(公告)号：CN117879128A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410287512.4
申请日：2024-03-13
Applicant: 西北工业大学宁波研究院
Abstract: 本发明涉及能源管理技术领域，具体涉及一种大型集装箱船复合能源系统的能源管理系统及管理策略，该管理策略包括：获取影响集装箱船航行时的航行负载的影响因素的历史数据；建立负载预测模型，并对负载预测模型进行训练；根据负载预测模型预测系统在当前时刻输出的实际总负载功率；对锂离子电池以及超级电容工作时的介入时间点进行优化，获取对应的最优介入时间点，并对能源进行管理。本发明提高了燃料电池的输出效率，减少了燃料的消耗。
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