公开(公告)号：CN113671255A

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202110874217.5

申请日：2021-07-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 马云彤 ,  孟升卫 ,  李怀志 ,  宋宇晨 ,  彭喜元

IPC: G01R27/02

Abstract: 本发明公开了一种测点可配置集成化弹载火工品阻值测量系统，包括：可编程的2端电流源、至少一个光电固态继电器A、至少一个光电固态继电器B、运算放大器、模数转换器、J30J连接器和核心板，其中，可编程的2端电流源与至少一个光电固态继电器B连接，至少一个光电固态继电器B分别与J30J连接器和核心板连接，J30J连接器与至少一个光电固态继电器A连接，至少一个光电固态继电器A分别与运算放大器和核心板连接，运算放大器与模数转换器连接，模数转换器与核心板连接。该系统用于测量弹载系统中不便于直接测量的小电阻，具有可不开箱测试、测点可配置、测试效率高、集成化高、测试精度高、体积小重量轻等优点。

公开(公告)号：CN110095731B

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN201910372667.7

申请日：2019-05-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 彭宇 ,  宋宇晨 ,  刘大同 ,  彭喜元

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367

Abstract: 应用于长寿命空间锂离子电池的剩余寿命直接预测方法，涉及锂离子电池寿命预测方法技术领域。本发明是为了解决对于循环寿命可达5～8年的空间锂离子电池而言，传统的基于退化轨迹建模的剩余寿命预测方法难以适用于此类预测水平长、退化缓慢的应用场景中的问题。采集每节锂离子电池每个周期内的电池容量数据构建数据集，根据设定每节电池寿命最大值和周期数获得不同周期下每节电池的剩余寿命；将数据集作为训练数据输入，将电池剩余寿命作为输出数据，将输入和输出数据带入相关向量机模型得到训练好的容量序列与剩余寿命的映射模型；将各周期下的待预测电池容量输入到映射模型中，得到待预测电池剩余寿命的估计值。用于预测锂离子电池的剩余寿命。

公开(公告)号：CN110133525B

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN201910392656.5

申请日：2019-05-13

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 彭喜元 ,  刘大同 ,  李律 ,  宋宇晨

IPC: G01R31/387 ,  G01R31/385 ,  G01R31/389 ,  G06F30/20 ,  G06F30/30 ,  G06F119/02

Abstract: 一种应用于电池管理系统的锂离子电池健康状态估计方法，涉及锂离子电池健康状态估计领域。本发明是为了解决现有的电池健康状态估计方法均存在困难的问题。本发明能够提供新的退化特征供研究人员评价电池性能退化。该方法通过建立锂离子电池模型获取电池内部传递函数，基于对电池HPPC测试辨识传递函数内部参数从而获取电池性能退化特征，通过皮尔逊相关系数分析了模型参数与电池容量之间的相关性大于0.8，验证了所提方法提取的模型参数能够直接应用于电池性能退化表征上。最后通过RVM模型对电池参数与电池SOH进行映射，得到了SOH估计模型，取得了良好的估计效果。

公开(公告)号：CN110222431A

公开(公告)日：2019-09-10

申请号：CN201910502496.5

申请日：2019-06-11

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘大同 ,  彭喜元 ,  李律 ,  宋宇晨

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/08 ,  G01R31/392 ,  G01R31/367

Abstract: 基于门控循环单元神经网络和卡尔曼滤波模型融合的锂离子电池剩余寿命预测方法，涉及锂离子电池健康状态检测技术领域。本发明是为了解决现有的基于融合模型的锂离子电池剩余寿命预测方法，存在非线性退化过程拟合能力差、不同工作状态适应能力低的问题。本发明通过建立GRU-RNN深度网络模型，利用GRU深度学习模型在时间序列上强大的特征提取能力，对锂离子电池容量退化特征进行提取，从而获取更加准确的电池容量预测模型，最后通过KF滤波方法减小了噪声，获取了更加精确的预测值。

公开(公告)号：CN110133525A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910392656.5

申请日：2019-05-13

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 彭喜元 ,  刘大同 ,  李律 ,  宋宇晨

IPC: G01R31/387 ,  G01R31/385 ,  G01R31/389 ,  G06F17/50

Abstract: 一种应用于电池管理系统的锂离子电池健康状态估计方法，涉及锂离子电池健康状态估计领域。本发明是为了解决现有的电池健康状态估计方法均存在困难的问题。本发明能够提供新的退化特征供研究人员评价电池性能退化。该方法通过建立锂离子电池模型获取电池内部传递函数，基于对电池HPPC测试辨识传递函数内部参数从而获取电池性能退化特征，通过皮尔逊相关系数分析了模型参数与电池容量之间的相关性大于0.8，验证了所提方法提取的模型参数能够直接应用于电池性能退化表征上。最后通过RVM模型对电池参数与电池SOH进行映射，得到了SOH估计模型，取得了良好的估计效果。

公开(公告)号：CN110095731A

公开(公告)日：2019-08-06

申请号：CN201910372667.7

申请日：2019-05-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 彭宇 ,  宋宇晨 ,  刘大同 ,  彭喜元

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367

Abstract: 应用于长寿命空间锂离子电池的剩余寿命直接预测方法，涉及锂离子电池寿命预测方法技术领域。本发明是为了解决对于循环寿命可达5～8年的空间锂离子电池而言，传统的基于退化轨迹建模的剩余寿命预测方法难以适用于此类预测水平长、退化缓慢的应用场景中的问题。采集每节锂离子电池每个周期内的电池容量数据构建数据集，根据设定每节电池寿命最大值和周期数获得不同周期下每节电池的剩余寿命；将数据集作为训练数据输入，将电池剩余寿命作为输出数据，将输入和输出数据带入相关向量机模型得到训练好的容量序列与剩余寿命的映射模型；将各周期下的待预测电池容量输入到映射模型中，得到待预测电池剩余寿命的估计值。用于预测锂离子电池的剩余寿命。

公开(公告)号：CN110082692A

公开(公告)日：2019-08-02

申请号：CN201910376004.2

申请日：2019-05-07

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘大同 ,  宋宇晨 ,  彭宇 ,  彭喜元

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/374 ,  G01R19/00

Abstract: 一种低轨卫星电池组内单体不一致性量化表征及电池组退化特征的提取方法，涉及低轨卫星锂离子电池在轨性能评价领域，为了解决现有电池单体不一致性评估方法不适用于低轨卫星，无法评价电池组退化状态的问题。本发明在每个轨道周期结束后，提取电池组内各单体的单体充电截止电压数据；对同一轨道周期电池组内各单体充电截止电压进行K-S检验；对同一轨道周期电池组内各单体充电截止电压进行W检验；若某一轨道周期的K-S检验和W检验结果相同，且均为该轨道周期电池组内各单体充电截止电压满足正态分布，则计算该轨道周期的各单体充电截止电压方差，并用于表征单体间的不一致性。本发明适用于提取单体不一致性量化表征及电池组退化特征。