一种基于运行数据的动力电池电芯异常自放电的识别方法

    公开(公告)号:CN114430080A

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202210102011.5

    申请日:2022-01-27

    Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域,公开了一种基于运行数据的动力电池电芯异常自放电的识别方法,包括以下步骤:步骤1:解析得到基本电池信号数据;步骤2:清洗基本电池信号数据,得到标准电池信号数据;步骤3:由标准电池信号数据中选择充电状态数据;步骤4:按照提取策略对充电状态数据中每个电芯的电压数据进行特征提取,得到电芯特征值;步骤5:进行异常检测;步骤6:根据实时异常检测结果,判定电芯是否存在突发性自放电异常;根据长周期异常检测结果,判定电芯是否存在持续性自放电异常。本发明能够及时识别电芯异常自放电状况,保证识别的准确性和故障识别判定的高效率,并且,对自放电异常故障定位实现到电芯级别,识别的精度高。

    新能源汽车充电检测系统及方法

    公开(公告)号:CN114113854A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111414876.7

    申请日:2021-11-25

    Abstract: 本发明涉及新能源汽车技术领域,公开了一种新能源汽车充电检测系统及方法,包括控制器模块,以及分别与控制器模块连接的电位均衡检测模块、数据采集模块、充电模块、脉冲模块、通讯模块和显示模块;通过在充电前先进行新能源汽车的电位均衡情况的检测,评估充电行为的安全性,保证用户的人身安全,同时后续能够对动力电池进行健康状态的准确分析,从而清楚了解到动力电池的健康状态,进一步保障了用户的驾驶安全。本发明具有检测效率高、检测结果准确性高、保障用户人身安全和提高驾驶安全的有益效果。

    一种多特征纯电动汽车行驶工况构建方法

    公开(公告)号:CN114970730B

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202210611629.4

    申请日:2022-05-31

    Abstract: 本发明涉及汽车行驶性能测试技术领域,公开了一种多特征纯电动汽车行驶工况构建方法,主要在于获取纯电动汽车车速信号和电池信号数据后将数据划分为多个运动片段,并针对数据进行优化处理,在优化完成后从多个维度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,再采用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,选取误差率最小的工况作为代表工况输出。本发明具有提升纯电动汽车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,提高纯电动汽车行驶工况分析结果准确性的有益效果。

    一种车型和汽车零部件识别方法及系统

    公开(公告)号:CN117392665A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311399708.4

    申请日:2023-10-25

    Abstract: 本发明涉及物体识别技术领域,具体为一种车型和汽车零部件识别方法及系统,采用三维坐标、融合反射强度和RGB图像信息,构成综合的以三维坐标为基础,融合多种信息为点信息的存储结构,为了减少算力消耗和减少标定的困难程度,由3D融合信息来生成多个投影面的2D融合信息,加入标定和机器学习,进行分类目标物体的目标检测和分割,对分类目标物体设置选择框,即多个2D的投影面的识别结果,再进入3D空间还原为3D的分割检测方法,根据每个投影面的分类目标物体的选择框,提取分类的三维目标物体,根据三维目标物体,进行点云包裹物测量,并生成测量报告。本方案能进行多参数融合,既使用了3D数据源,又减少标定难度和算力需求。

    一种多特征纯电动汽车行驶工况构建方法

    公开(公告)号:CN114970730A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210611629.4

    申请日:2022-05-31

    Abstract: 本发明涉及汽车行驶性能测试技术领域,公开了一种多特征纯电动汽车行驶工况构建方法,主要在于获取纯电动汽车车速信号和电池信号数据后将数据划分为多个运动片段,并针对数据进行优化处理,在优化完成后从多个维度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,再采用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,选取误差率最小的工况作为代表工况输出。本发明具有提升纯电动汽车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,提高纯电动汽车行驶工况分析结果准确性的有益效果。

    一种基于运行数据的动力电池电芯异常自放电的识别方法

    公开(公告)号:CN114430080B

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210102011.5

    申请日:2022-01-27

    Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域,公开了一种基于运行数据的动力电池电芯异常自放电的识别方法,包括以下步骤:步骤1:解析得到基本电池信号数据;步骤2:清洗基本电池信号数据,得到标准电池信号数据;步骤3:由标准电池信号数据中选择充电状态数据;步骤4:按照提取策略对充电状态数据中每个电芯的电压数据进行特征提取,得到电芯特征值;步骤5:进行异常检测;步骤6:根据实时异常检测结果,判定电芯是否存在突发性自放电异常;根据长周期异常检测结果,判定电芯是否存在持续性自放电异常。本发明能够及时识别电芯异常自放电状况,保证识别的准确性和故障识别判定的高效率,并且,对自放电异常故障定位实现到电芯级别,识别的精度高。

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