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公开(公告)号：CN110703101B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910861836.3
申请日：2019-09-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池分区间循环容量衰退预测方法，包括如下步骤：S1、对锂离子电池进行不同SOC区间衰退测试，得到不同SOC区间的测试数据；S2、进行分区间特征参数提取；S3、利用Keras深度学习框架构建LSTM RNN模型，对模型进行初始化；S4、利用步骤S1得到的测试数据和步骤S2得到的特征参数的值对LSTM RNN模型进行训练，并进行模型验证；S5、经过模型训练和模型验证后的LSTM RNN模型，通过迭代的形式输出给定区间下循环电池的容量衰退曲线，根据区间范围[SOCk‑1,SOCk]的不同，输出不同循环次数下的电池容量值，对电池的衰退容量进行预测。
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公开(公告)号：CN109659637B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201811322159.X
申请日：2018-11-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: H01M10/44 , H01M10/615 , H01M10/625 , H01M10/633
Abstract: 本发明为交直流叠加的锂离子电池低温充电方法，S1、根据安全极化电压范围选取正弦交流极化电压；S2、在S1的基础上，根据电池交流阻抗与频率的关系，计算产热功率与频率的关系，通过产热功率与频率的关系计算得到当前温度电池产热功率最大时的频率，为最优产热频率；S3、根据正弦交流极化电压幅值与当前温度下电池最优产热频率对应的交流总阻抗确定最大正弦交流电流幅值，利用对称正弦交流电流信号对电池进行低温自加热；S4、当电池温度达到预设的截止温度时，在锂离子电池两端施加一个交直流叠加激励，同时对电池进行充电与再加热；S5、当S4的电池端电压达到充电截止电压时，即刻将交直流叠加激励转换为三段降电流直流激励继续对电池充电。
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公开(公告)号：CN110954832A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911314788.2
申请日：2019-12-19
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/3835
Abstract: 本发明属于电池诊断技术领域，尤其涉及一种识别老化模式的锂离子电池健康状态在线诊断方法，包括：步骤1，依据电池结构组分对电池老化模式进行分类；步骤2，基于正负电极的开路电压-荷电状态关系与老化模式对半电池模型的影响，在全新电池尺度上构建电池的开路电压-荷电状态曲线，获取各种老化模式的损失量；步骤3，采用扩展卡尔曼滤波算法，从电池动态电流工况放电数据中辨识开路电压随放电容量的变化曲线，用于动态工况下电池健康状态在线诊断。本发明能够反映电池内部衰退机理与老化模式，对影响电池健康状态的内在原因进行定量化分析，且对于不同工况的适应性强，便于在实车运行过程中进行在线应用。
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公开(公告)号：CN110703101A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910861836.3
申请日：2019-09-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池分区间循环容量衰退预测方法，包括如下步骤：S1、对锂离子电池进行不同SOC区间衰退测试，得到不同SOC区间的测试数据；S2、进行分区间特征参数提取；S3、利用Keras深度学习框架构建LSTM RNN模型，对模型进行初始化；S4、利用步骤S1得到的测试数据和步骤S2得到的特征参数的值对LSTM RNN模型进行训练，并进行模型验证；S5、经过模型训练和模型验证后的LSTM RNN模型，通过迭代的形式输出给定区间下循环电池的容量衰退曲线，根据区间范围[SOCk-1,SOCk]的不同，输出不同循环次数下的电池容量值，对电池的衰退容量进行预测。
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公开(公告)号：CN107039708B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201611071787.6
申请日：2016-11-29
Applicant: 北京交通大学 , 中车长春轨道客车股份有限公司
IPC: H01M10/615 , H01M10/617 , H01M10/625 , H01M10/633 , H02M7/48
Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池组低温自加热方法，基于对电池寿命影响最小的原则确定兼顾电池老化状态和SOC的最优加热频率范围；设计串联谐振式逆变电路，探索最优的控制策略使逆变电路在电池侧输出目标频率和目标幅值的正弦交流电流；利用谐振式逆变电路输出的正弦交流电流对电池组进行低温自加热，随着电池温度升高，电池内阻逐渐减小，谐振式逆变电路自适应地增大输出电流幅值，增大电池组加热速率，快速将电池组升高到目标温度。本发明具有对低温下锂离子电池组自加热速率快、低温性能改善明显、自加热效率高、对锂离子电池使用寿命无影响和加热温度均匀性好等效果，将促进电动汽车在寒冷地区的推广应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109449541A
公开(公告)日：2019-03-08
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：CN109031153A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811200371.9
申请日：2018-10-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明属于锂离子电池领域，公开了一种锂离子电池的SOH在线估计方法，用于解决现有SOH估计技术在实施过程中存在的特征参数在线获取困难，模型对训练数据依赖性强且所需数据量大，采用简单线性回归较难刻画电池容量与特征参数复杂的函数关系，估计精度难以保证的问题。本发明采用容量增量法从容量增量曲线中获取特征参数，该方法不要求电池经历完整的充放电过程，特征参数提取更加简单，有利于该方法在BMS中的应用；利用多输出高斯过程回归模型方法完成特征参数与SOH函数模型的建立，更好地利用不同输出之间的潜在关联性，提高SOH的估计精度；同时该方法对于训练数据依赖较小，对不同类型的锂离子电池具有很好的适应性。
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公开(公告)号：CN107069131A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201611071015.2
申请日：2016-11-29
Applicant: 北京交通大学 , 中车长春轨道客车股份有限公司
IPC: H01M10/48
CPC classification number: H01M10/486
Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池集总热学参数的辨识方法，是一种基于集总热学等效电路和特殊信号激励的结合数学算法的电池集总热学参数辨识方法，该方法基于电池热学等效电路模拟电池的温升，通过温度变化实验得到该环境下的热学时间常数，根据不同温度下的阻抗建立阻抗与温度的函数关系，施加单一频率与幅值的正弦交流电流确保电池热学模型具有较高的精度。根据电池温升模型和阻抗与温度的函数关系计算电池在特殊激励下的温度变化，经过搜索迭代算法逼近实际测试的电池温度，从而辨识得到电池比热容和热阻。该方法不需要复杂的测试设备，如绝热量热仪、等温量热仪等昂贵的热学测试设备；并具有辨识锂离子电池热学参数简单可靠和工程易于实现等优点。
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公开(公告)号：CN104678316B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201510090685.8
申请日：2015-02-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 一种锂离子电池荷电状态估算方法和装置。所述方法包括步骤：A、拟合锂离子电池的开路电压与荷电状态关系；B、利用观测器方法估算锂离子电池荷电状态；C、对于步骤B中估算出的锂离子电池荷电状态，如果大于预定阈值，则使用观测器方法估算锂离子电池荷电状态，如果小于预定阈值，则使用安时积分法估算锂离子电池荷电状态。通过本发明的锂离子电池荷电状态估算方法和装置，能够避免安时积分法和观测器方法的缺点，在全寿命周期、全荷电状态区域内提供高估算精度。
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公开(公告)号：CN103792495A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410042879.6
申请日：2014-01-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明涉及一种基于德尔菲法和灰色关联理论的电池性能评价方法，该方法包括确定电池性能评价指标，建立分析序列；利用德尔菲法确定影响电池性能因素的权重；对待评价电池的各指标的实际值和理想值进行去量纲处理，确定参考矩阵；建立电池综合性能评价的灰色关联模型，并根据灰色关联分析求得第i个评价对象的第k个评价指标与参考值的关联系数ξ0i(k)；计算关联系数，并根据电池综合性能的灰色关联模型及由德尔菲法确定的权重求得电池的关联度。本发明所述的技术方案为电池性能评价提供一个多指标的综合评价方法，克服了单一指标作为评价标准的片面性，为电池的性能评价、筛选配组提供可靠的评价方法。
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