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公开(公告)号：CN112285589B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202011061778.5
申请日：2020-09-30
Applicant: 北京交通大学 , 中车工业研究院有限公司
IPC: G01R31/396
Abstract: 本发明涉及一种电池系统熔断保护设计的递归分析方法，步骤如下：步骤1，对电池系统划分层级，确定各层级的保护对象；步骤2，确定电池系统设计使用电流上限Imax_s；电池单体设计使用电流上限Imax_c；各个层级设计使用电流上限Imax_i；从第1层级开始，重复步骤3‑5进行第i层级的熔断保护设计分析：步骤3，确定电池系统中第i层级的防护需求及相应的电流防护边界要求；步骤4，确定第i层级外短路电流大小等级；步骤5，确定第i层级熔断保护设计的上限和下限。本发明，针对电池系统内的不同层级及成组单元进行熔断保护分析，保证电池在遇外短路事故时不发生起火或爆炸事故，在规定情况下对电池性能实现有效保护，同时提高熔断器正常应用的可靠性。
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公开(公告)号：CN112436202A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011141330.4
申请日：2020-10-22
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 , 北京交通大学
IPC: H01M10/44 , H01M10/0525
Abstract: 本发明涉及一种防止锂离子电池负极析锂的阶梯式电流充电方法，包括：S1、在商用电池上增加参比电极，制作三电极电池，并验证参比电极的有效性；S2、确定额定容量C0；S3、确定三电极电池的高敏感性模型参数；S4、根据高敏感性模型参数及通过厂商和文献获取的模型参数，建立高精度的电化学模型，确定析锂判据公式；S5、改变步骤S4中电化学模型的输入条件，确定满足析锂判据的最大可接受电流；S6、以最大可接受电流的90％作为充电控制的边界电流。本发明突破了传统经验选择，能够有效防止负极析锂，降低锂离子电池安全风险，提高充电效率，为锂离子电池优化充电领域提供了重要的参考价值。
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公开(公告)号：CN107895411B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201711106252.2
申请日：2017-11-10
Applicant: 北京交通大学 , 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于功率和功率变化等效性的锂离子电池工况提取方法，该方法包括以下步骤：步骤1：整理得到原始工况数据，假设输入的数据长度为T(s)；步骤2：计算原始工况的功率区间概率分布和功率变化值区间概率分布；步骤3：将总工况每(T/200)s划分为一个小区间，称为短时间工况；步骤4：假设输出的数据长度为t(s)，采用随机选取的方式，从200个短时间工况内随机选取(200t/T)个，并前后拼接在一起，称为假定目标工况；步骤5：分别计算各个假定目标工况的功率区间概率分布与功率变化值区间概率分布，并计算各假定目标工况的功率区间概率分布、功率变化值区间概率分布与原始工况的功率区间概率分布；步骤6：将得到的目标工况数据进行简化和规整，运用动态求平均方法，得到最终的工况结果。
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公开(公告)号：CN109449541B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201811123950.8
申请日：2018-09-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: H01M10/615 , H01M10/625 , H01M10/654
Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池变频变幅交流低温自加热方法，包括：确定对锂离子电池寿命无影响的极化电压幅值范围，并根据此范围选取正弦交流极化电压幅值，根据正弦交流极化电压幅值与当前温度下电池内阻确定正弦交流电流幅值；在已选定的正弦交流极化电压幅值下，根据电池阻抗与频率的关系，通过产热功率与频率的关系计算得到当前温度下产热功率最大的频率；根据确定的幅值和频率，利用正弦交流电流信号对电池进行低温自加热；每隔一定温度，在保证恒定的极化电压幅值下，实时补偿正弦交流电流幅值，找到当前温度下的最佳加热频率，改变所施加的正弦交流电流信号的幅值与频率。本发明自加热速率快、对电池使用寿命无影响和加热温度均匀性好。
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公开(公告)号：CN119902084A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510017919.X
申请日：2025-01-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/396 , G01R31/385
Abstract: 本发明公开了一种低压测试加高压仿真电池系统熔断保护有效性分析方法，包括：单体电池外短路响应特性测试；低压电池组外短路响应特性测试；电池外短路等效电路建模；等效电路模型参数辨识；高压系统外短路电流仿真；外短路熔断有效电流变换；熔断保护时间判断；电池系统外短路保护有效性分析。本发明通过将电池系统熔断保护拆分为低压单元和高压单元，并分别开展测试和仿真，解决了高压系统熔断保护验证试验因成本和风险难以实施的问题，且能提升电池系统的安全性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118688646A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410829796.5
申请日：2024-06-25
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/378 , G01R31/382 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种锂离子电池原位析锂检测方法，包括：基于一体化测试工装进行不同倍率充电；对电池进行相同倍率放电，检测电池的电压和膨胀力变化曲线；对所述放电过程的膨胀力变化曲线进行微分处理，得到微分膨胀力‑电压曲线；根据所述微分膨胀力‑电压曲线，判断电池在不同倍率充电下的析锂情况。本发明可实现快速的析锂检测，同时能够得到电池在不同温度下的析锂边界电流大小，且膨胀力信号检测敏感度高于电压信号，从而为电池开发商开发出更具性价比、竞争力的电池产品提供有力支持。
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公开(公告)号：CN114113200B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202111140406.6
申请日：2021-09-28
Applicant: 北京交通大学 , 中车株洲电力机车有限公司
IPC: G01N25/20
Abstract: 本发明属于锂离子电池比热容测试技术领域，涉及一种基于热流密度测量的锂离子电池比热容测试方法，包括以下步骤：S1、将表面贴有热流密度传感器和温度传感器的锂离子电池放置在高低温试验箱中，设定温度T1，静置3小时以上，记录锂离子电池温度T电池1；S2、将高低温试验箱的温度设定为T2，静置1小时以上，记录静置过程中的热流密度传感器数值H(t)和静置1小时之后的温度传感器的数值T电池2；S3、测量锂离子电池的质量与表面积，根据锂离子电池热学模型计算锂离子电池的比热容。本发明提出的测试方法能够通过热流密度的测量计算出锂离子电池的比热容，该方法实施简单方便、测试费用低廉，且适用范围广。
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公开(公告)号：CN117110878A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310825952.6
申请日：2023-07-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/385 , G01R31/388
Abstract: 本发明涉及一种基于片段电压序列的锂离子电池SOH在线估计方法。该方法仅采用电池充电过程中的固定部分电压区间内的片段电压信息，通过获取电池充电电压在确定区间内的统计量特征来准确估计电池当前的健康状态。该估计方法不需要高精密的采集设备，对数据质量的要求较小，简单易行，准确性高，可对锂离子电池的健康状态进行快速估计。
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公开(公告)号：CN112487748B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202011097137.5
申请日：2020-10-14
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司(CN) , 北京交通大学(CN)
IPC: G06F30/373 , G01R31/367 , G01R31/389
Abstract: 本发明涉及一种考虑时频域特性的锂离子电池分数阶模型建立方法，包括如下步骤：S1、确定锂离子电池的分数阶等效电路拓扑；S2、进行多个倍率下的锂离子电池电化学阻抗谱测试，得到分数阶等效电路的极化内阻随着倍率变化的规律，即锂离子电池分数阶等效电路参数在频域下的特性；S3、基于时域数据，进行不同时间尺度下多个倍率的分数阶等效电路参数辨识，与步骤S2得到的极化内阻随着倍率变化的规律进行比对，找到时域下分数阶等效电路参数辨识所需的时间尺度；S4、根据步骤S3所述的时间尺度下的极化内阻随倍率变化的规律，建立锂离子电池的分数阶模型。本发明建立的模型具有较高的电压仿真精度并且适用于多个电流倍率下的电池仿真。
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公开(公告)号：CN113884900B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202111066744.X
申请日：2021-09-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/371
Abstract: 本发明公开了一种三元锂离子电池容量突变点预测方法，从已有的电池加速老化数据中提取与新的电池具有相同加速老化模式的迁移样本，用于训练机器学习模型，最终预测新的电池的容量突变点。锂离子电池容量突变点预测方法包括加速老化模式判断，迁移样本选择以及容量突变点预测。具体为从三元锂离子电池放电容量‑电压曲线，容量增量曲线，电压差分曲线的早期变化曲线上提取表征锂离子电池的健康状态的17个老化特征参数，然后利用机器学习算法对锂离子电池的加速老化模式进行早期诊断，然后根据加速老化模式判断结果从已有的电池加速老化数据中进行样本选择，利用迁移样本训练机器学习模型，最终对新的电池进行容量突变点预测。
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