-
公开(公告)号：CN119475661A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411352178.2
申请日：2024-09-26
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提出一种宽温域锂离子电池电化学建模方法，包括：基于一体化测试工装对电池进行不同温度和不同倍率的恒流充电测试，检测电池的电压曲线；通过一次一项灵敏度分析法系统研究了温度、倍率和荷电状态等多维度因素对锂离子电池电化学参数灵敏度的影响；对于从参数灵敏度分析结果中提取出的高灵敏度参数，需要着重获取其精细的数值并将其带入宽温域下锂离子电池的电化学模型中进行计算；针对低温下部分参数的辨识过程存在缺陷的问题，利用常温及以上情况获得的参数值拟合成温度修正方程直接计算出低温下的电化学参数值，带入电化学模型后有效提升了宽温域模型的仿真精度。本发明为推动锂离子电池的实际应用提供了有力保障。
-
公开(公告)号：CN119199540A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411265607.2
申请日：2024-09-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/378 , G06F18/213 , G06F18/232
Abstract: 本发明公开了一种基于运行数据的锂离子电池故障检测方法及系统。本发明包括：步骤1：对实际运行工况中电池管理系统采集到的锂离子电池电压信号进行预处理；步骤2：基于预处理后的充电段电池电压与放电段电池电压，构建无量纲特征集合；步骤3：最优无量纲特征选择，计算所构建的无量纲特征分别对电池充电段电压异常和放电段电压异常的拉普拉斯分数，将分数最高的无量纲特征定义为最优无量纲特征；步骤4：基于每次充电过程中每个电池的充电电压数据，提取扩展平均电压特征，采用滑动窗口对扩展平均电压特征进一步提取波形因子；步骤5：对选择的最优无量纲特征与提取的波形因子进行标准化差分处理，对标准化差分后的最优无量纲特征采用聚类算法实现电池短时间尺度实时故障检测，对标准化差分后的波形因子采用聚类算法实现电池长时间尺度累积故障检测。
-
公开(公告)号：CN118465548A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410495281.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池组工况容量估计方法，属于锂离子电池技术领域的。基于电池组运行的部分充电过程提取的特征参数和生成的单体层面、电池组层面的标签数据，结合机器学习算法建立了锂离子电池组工况容量估计模型；与传统无标签生成方法相比，实现了少量训练样本实车充电工况下电池组工况容量的高精度估计，解决了现有机器学习方法需要电池组大量老化数据的问题，缩短了老化测试周期、降低了人力物力成本；同时本发明提出的特征参数提取方法具有实车可获取性，为实车工况下的锂离子电池组状态估计等研究奠定了基础，对电池组工况容量估计具有重要意义，有一定的工程应用价值。
-
公开(公告)号：CN116147840A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310016337.0
申请日：2023-01-06
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M3/02 , G01M3/00 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01M3/40
Abstract: 本发明通过整合表征电池电解液泄漏故障的电信号参数、热信号参数与气信号参数，建立故障特征参数集。依据各特征参数的诊断时间，划分各故障表征参数的有效作用区间，并制定诊断优先级。依据各特征参数的优先级，在多工况下对各特征参数进行组合，提出多参数融合的诊断方法。该方法可以提高电池漏液故障诊断的可靠性和及时性。
-
公开(公告)号：CN114114049B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202111157103.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种基于样本迁移的锂离子电池寿命预测方法，从已有的三元锂离子电池老化数据中提取与新电池具有共性知识的迁移样本用于辨识寿命模型参数，最终预测新电池的寿命。样本迁移方法包括老化模式判断，拐点预测以及样本选择。老化模式判断和拐点预测从三元锂离子电池放电容量‑电压曲线，容量增量曲线，电压差分曲线上提取表征锂离子电池的健康状态的17个特征参数，然后利用机器学习算法对锂离子电池的加速老化进行早期诊断以及拐点预测，然后根据加速老化判断和拐点预测结果已有的三元锂离子电池老化数据中进行样本选择，利用迁移样本训练寿命模型辨识寿命模型参数，最终对新电池进行寿命预测。
-
Patent Agency Ranking
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。
-
公开(公告)号：CN111477981A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010165381.4
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: H01M10/44 , H01M10/0525 , G06F30/20
Abstract: 本发明一种锂离子电池分区间优化充电方法，通过分析锂离子电池在不同倍率和不同SOC区间下特征参数变化特性，建立了容量衰退速率模型和能耗模型，提出了综合考虑容量衰退速率与能耗作为惩罚项的多目标函数，以容量衰退速率与能耗作为优化目标，以SOC作为状态变量，在平均充电倍率、充放电电压、最大充电倍率以及充入总电量约束件下，利用优化算法计算得到一组优化电流序列；同时，基于模型预测控制理论实现了对电池多目标优化充电的控制，采用多步预测控制方法获取优化电流序列。与传统充电法相比，本发明降低了充电过程中的能耗，并具有减缓电池容量衰退的作用，延长使用寿命。
-
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。
-
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。
-
公开(公告)号：CN109164398B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201810876589.X
申请日：2018-08-03
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/396
Abstract: 本发明提出一种锂离子电池组中单体电池容量估算方法。该方法的实施基于锂离子电池组的充电过程和单体电池的放电过程，在锂离子电池组中包含N个处于同一老化状态的电池单体，该方法包括：将锂离子电池组中最先充满电的单体电池作为基准电池，根据充放电曲线计算近似Q‑OCV曲线QV0；根据第i只待估容量单体电池的充放电曲线计算其近似Q‑OCV曲线QVi；分别对QV0和QVi进行微分计算，得到容量微分曲线D0和Di，将D0和Di归一化后，对Di进行平移使其与D0重合；记录Di中充电截止时刻的近似OCVi(曲线终点值)；根据曲线VQ0计算基准电池的近似SOC‑OCV曲线S0；在曲线S0中确定与OCVi对应的SOCi值；根据第i只单体电池的部分放电容量和SOCi值计算第i只单体电池的实际容量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
54
records
(took 0.027 seconds)
