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公开(公告)号：CN114644017A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210486621.X
申请日：2022-05-06
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种实现自动驾驶车辆安全决策控制的方法，属于自动驾驶汽车领域。该方法包括：S1：构建基于深度强化学习的决策模型及其不确定性评估方法，包括构建汽车运动学模型、状态空间、动作空间、构建奖励函数；构建并训练基于深度强化学习的决策模型；S2：构建危险场景下的混合安全决策模型。本发明可以输出决策模型的不确定性，帮助自动驾驶车辆识别出决策危险场景，并可以在车辆面临决策危险场景时采取备选安全策略，提升自动驾驶车辆安全性。
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公开(公告)号：CN111552185B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010426452.1
申请日：2020-05-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于PMP的插电式混合动力汽车模型预测控制的能量管理方法，属于新能源汽车领域。该方法包括：S1：利用GPS设备和车速传感器获取单车历史出行工况数据；S2：利用单车历史出行工况数据离线训练ELM模型得到ELM车速预测模型；S3：建立并联PHEV模型和锂离子电池温升模型；S4：根据电池温升模型确定代价函数；S5：将上层车速预测模型得到的结果放入基于PMP的模型预测控制器中，通过求解一个多目标多约束优化问题，得到最优的转矩分配。本发明算法实时性好；同时在代价函数中考虑了电池温度对电池健康的影响，为能量管理提供了新方向。
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公开(公告)号：CN114475569A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210305934.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于交通信息与深度强化学习的混合动力汽车能量管理方法，属于新能源汽车控制领域。该方法包括：S1：获取历史交通数据与实时道路交通信息；S2:考虑安全性与舒适性，采用深度强化学习算法规划自车实时最优车速；S3：采用深度强化学习算法求解混合动力汽车能量管理问题，以及求解包含燃油消耗与电池SOC维持的多目标优化问题。本发明结合交通信息，运用深度强化学习对混合动力汽车进行速度规划与能量管理，具有良好的实时性与最优性，实现了对驾驶安全性、舒适性与燃油经济性的优化，为混合动力汽车能量管理提供了新思路。
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公开(公告)号：CN114035072A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111333506.0
申请日：2021-11-11
IPC: G01R31/3842 , G01R31/3828 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及一种基于云边协同的电池组多状态联合估计方法，属于电池技术领域。该方法通过云控平台与车载电池管理系统定期的信息交互实现车用动力电池组不同时间尺度的荷电状态和健康状态联合估计。车载终端基于一个实时估计框架，融合在线参数辨识、自适应状态滤波、安时积分、开路电压静态修正、满充修正和最大最小电压单体筛选策略，实现准确鲁棒的在线荷电状态估计；云控平台则利用机器学习算法实现电池组荷电状态/健康状态的定期更新。车载终端实时更新电池组荷电状态，并与电流、电压、温度等信号定期上传至大数据中心用于模型训练和预测；云控平台则定期更新电池组荷电状态和健康状态并发送至车载终端校准荷电状态估计。
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公开(公告)号：CN113859219A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111346005.6
申请日：2021-11-15
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶工况识别的混合动力汽车自适应能量管理方法，属于新能源汽车领域，包括S1：划分驾驶工况网格单元，计算各网格单元的典型特征参数；S2：采用PCA方法对工况特征参数进行降维处理，采用聚类分析算法进行工况分类；S3：建立基于神经网络的工况识别算法，采用步骤S2中的特征参数和工况类型离线训练神经网络模型；S4：利用历史速度数据在线识别工况类型，实时更新等效因子，采用等效燃油消耗最小策略在线获取发动机‑电机功率分配，使得发动机工作在高效率区域。本发明考虑了驾驶工况对能量管理性能的影响，通过在线识别驾驶工况，可实时优化等效因子，提高了车辆燃油经济性以及能量管理策略的工况适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113722926A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111044985.4
申请日：2021-09-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种方形锂电池电热耦合建模误差源分析方法，属于电池技术领域。该方法是通过构建一种通用的误差分析框架来系统分析大尺寸方形电池面向控制的电热耦合建模过程中可能引入的误差源。首先，需要针对大尺寸方形电池建立一个计算高效的电热耦合模型。然后，以该建模思路为例，综合考虑数据采集、产热计算、传热模拟三个阶段可能引入的误差源，具体包括数据收集和预处理、产热计算方法、热/电热子模型参数化、以及电池本体与正、负极耳间的热相互作用分析等方面的误差源，以期通过该误差分析框架获取一组最佳的模拟组合，提高大型动力电池面向控制的电热模拟精度，从而为电池系统的在线电热监控及控制优化提供准确的模型基础。
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公开(公告)号：CN110954831B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201911244066.4
申请日：2019-12-06
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种多时间尺度的方形锂电池SOC和SOT联合估计方法，属于电池管理技术领域。该方法是基于一种面向控制的方形锂电池电‑热耦合模型并结合先进的多时间尺度估计算法实现的。通过实验提前确定电模型中的产热相关参数，在线参数辨识获取电模型的其他参数，然后结合观测器实现当前时刻的SOC估计。根据前一时刻的SOC和温度值，确定电池各离散体积单元的产热率，获取当前时刻的温度分布。然后利用当前温度、SOC值更新电模型参数，确定离散体积单元的产热率，如此迭代更新SOC和SOT值。该方法能够很好地权衡估计精度和计算资源利用情况，实现不同时间尺度下强鲁棒、高容错、准确高效的锂电池电热特性监测。
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公开(公告)号：CN112659881A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110003279.9
申请日：2021-01-04
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种双行星排混联双模传动系统，属于新能源汽车领域。该系统包括动力耦合机构、发动机、扭转减振器、第一电机、第二电机、动力电池，逆变器、总成控制器和控制器局域网，其中动力耦合机构包括减速器、第一行星排、第二行星排、离合器和制动器；总成控制器包括发动机控制单元、整车控制单元、电机控制单元和动力电池控制单元。通过控制离合器和制动器的状态可以实现两种适用于不同速比区间的输入型功率分流模式和复合型功率分流模式，双模的切换解决了输入型功率分流模式在高速行驶时发生功率循环而导致传动效率下降的问题，使动力传动系统在更广的速比区间内维持高的传动效率。本发明降低了生产成本，提高了整车的工作效率。
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公开(公告)号：CN111959492A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010898329.X
申请日：2020-08-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种网联环境下考虑换道行为的HEV能量管理分层控制方法，属于新能源汽车领域。该方法包括1)考虑换道行为的经济驾驶车速决策方法：根据车-车通讯、车-路侧设备通讯提供的网联信息，预测前方车辆信息，采用混杂MPC决策最优换道行为和最优速度；2)能量管理优化控制方法：基于HEV模型，通过跟踪优化的速度轨迹，对HEV进行能量分配，获得优化控制量。本发明从车速和动力系统优化两个维度，以节省能源并提高交通效率，为设计安全、节能、高效、智能的混合动力汽车奠定基础。本发明可以广泛应用于不同类型混合动力汽车经济驾驶和能量管理中。
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公开(公告)号：CN111762059A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010719239.X
申请日：2020-07-23
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种考虑电池充放电工况的多变量融合电池组的均衡方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：S1：根据获得的电池试验数据，辨识电池参数并建立电池和均衡器的耦合模型；S2：将SOC区间和工况区间划分为不同的SOC段和工况段，并建立一种在线识别电池充放电倍率的方法，选择针对不同段的均衡变量融合方法；S3：建立模型预测控制的目标函数，实现电池组的充放电能量最大；S4：以电池和均衡器的耦合模型为预测模型，实现基于模型预测控制的均衡策略。本发明方法解决了变量噪声和变量选择对均衡效果的影响问题，便捷地提高了电池组一致性，实现电池组性能最大化。
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