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公开(公告)号：CN107543549A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201711026318.7
申请日：2017-10-27
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 一种无人机单侧成像约束条件下的路线规划方法，包括以下步骤：步骤S1：基于已知被侦察目标群中所有被侦察目标的位置坐标，算得初步规划路线；步骤S2：采用点坐标变换计算方法获得无人机在单侧成像约束条件下到达理论侦察位置的坐标；步骤S3：参照步骤S1的初步规划路线，得到无人机飞往理论侦察位置的理论侦察规划路线；步骤S4：计算出理论侦察规划路线对应的飞行里程；步骤S5：多次循环步骤S1～S4，得到多种理论侦察规划路线，以及多个对应的飞行里程；步骤S6：以多种理论侦察规划路线中的飞行里程最短的理论侦察规划路线为目标函数，获取该飞行里程最短的理论侦察规划路线，即得到无人机在单侧成像约束条件下飞往实际侦察位置的最优侦察路线。
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公开(公告)号：CN106569424A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610953495.9
申请日：2016-11-03
Applicant: 上海理工大学
IPC: G05B19/04
CPC classification number: G05B19/04
Abstract: 本发明涉及一种电池管理系统数据存储的在线同步方法，通过对数据记录仪、子控制器和电表的总线中断设置较高的优先级，使得它们在同一时间接收来自主控制器的“指挥消息”。在各自同步的中断中，由各子控制器和电表进行信号采集，数据记录仪记录“指挥消息”接收时刻值t0。在电表和各子控制器采集信息后，通过总线发送给数据记录仪进行存储，对于来自子控制器和电表的数据，数据记录仪只记录信号值，不记录信号接收时刻，而是以t0时刻作为信号记录的时刻。这样由于数据记录仪记录的时间t0是测量这些信号时的时间，因此实现单体电压、电池组电压、电流的同步。可以在不改变硬件构型的情况下实现数据存储的在线同步，保证电池数据存储的有效性。
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公开(公告)号：CN116256653A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310082592.5
申请日：2023-02-08
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01R31/385 , G06F17/18 , G01R1/04
Abstract: 本发明公开了一种基于电芯克隆的电池组仿真模型，包括：上位机和与上位机信号连接的单体电芯测试系统；单体电芯测试系统包括温箱、充放电电路及电压采集电路，单体电芯测试系统用于模拟电芯工作的真实环境，并同时采集单体电芯各个数据，并将采集的数据发送给上位机；上位机储存有电池组不同温度和工况的历史数据，通过历史数据训练电池组仿真模型，且上位机用于向所述单体电芯测试系统发送测试要求，并且接收单体电芯的测试数据，利用其内部的电池组仿真模型对电池组进行仿真。根据本发明，通过直接利用单体电芯的真实数据对电池组进行半实物仿真，具有精度更高、适用性更广的优势。
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公开(公告)号：CN115902634A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211346317.1
申请日：2022-10-31
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/378
Abstract: 本发明提供一种锂离子电池分段组合式建模方法，步骤如下：S1：将全频率分为m个区间，将电池模型在每个频率区间上分段表达为整数阶等效电路模型，组合成新型电池模型。S2：对目标电池进行全频率的电化学阻抗谱测试；S3：利用电化学阻抗谱数据对m个子模型的模型参数进行离线辨识，然后在频域上建立电池整数阶等效电路模型的分段函数；S4：在时域上将电池模型表达为m个整数阶等效电路模型串联而成，即电池的端电压等于m个子模型的端电压的加权累加。本发明在频域上对整数阶等效电路模型进行分段表述及模型参数的分段辨识，然后转化到时域上电池电压表达式，使得建立的整数阶等效电路模型具备超过分数阶等效电路模型的精度且大大降低复杂度。
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公开(公告)号：CN115561638A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211273856.7
申请日：2022-10-18
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/388 , G01R31/392 , G06F17/18 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于电压积分和LSTM神经网络的容量估计方法，具体方法包括：1)通过实验室试验提取一个锂离子电池单体全生命周期恒流充电工况数据；2)计算所有循环中电压对时间的积分值并将其作为电池的老化特征；3)对该单体的电压积分和容量进行线性拟合；4)如果趋势线拟合程度的指标R2大于等于0.98，则以该单体的数据构建训练数据集，否则寻找新的满足要求的锂离子电池单体电压积分和容量数据构建训练数据集；5)利用构建好的训练数据集离线训练双层LSTM神经网络模型；6)将同类型的锂离子电池在恒流充电工况下的电压积分值输入训练好的双层LSTM模型估计该单体的容量，本发明的模型训练简单且容量估计精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112710955B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202011482543.3
申请日：2020-12-16
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06F17/11 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种用于提高电池容量估计精度的算法，包括：四阶扩展卡尔曼滤波模块以一阶RC等效电路为电池模型，对电池参数开路电压Voc、欧姆电阻R0、极化电阻Rp、极化电容Cp进行识别，然后以SOC、Up、R0、1/Ccap为状态变量，电流I为输入变量，端电压Ut为输出变量，进行四阶扩展卡尔曼滤波估计出电池容量Ccap值；利用遗传算法对缩放平移后的充电曲线进行电压特征点优化辨识，再根据电压特征点之间的时间间隔估计出电池容量Cr值；扩展卡尔曼滤波再融合模块以CD为状态空间变量，Ccap为输入变量，Cr为输出变量进行迭代得出容量估计值CD。根据本发明，有利于减小容量估计误差，更准确地评估电池的健康状态，提高以锂电池为动力源的新能源车的安全性。
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公开(公告)号：CN110940920B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201911157371.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/382
Abstract: 本发明提供了一种锂电池在预定SOC下的不析锂的最大充电电流的获取方法，因为通过在锂电池上设置参比电极来建立等效电路模型，再利用向等效电路模型中输入锂电池正负极间电流和负极电位，最终获取锂电池在预定SOC下的不析锂的最大充电电流，所以，本发明的锂电池在预定SOC下的不析锂的最大充电电流的获取方法所需输入资源少且计算简单。
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公开(公告)号：CN113051721A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110264434.2
申请日：2021-03-11
Applicant: 上海理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于能流分析的电池模组结构设计方法，包括以下步骤：获取约束条件和预设置的电池模组热蔓延时间T，构建电池模组模型；在仿真软件中对电池模组模型进行热蔓延仿真分析，如果热蔓延时间t大于预设置的电池模组热蔓延时间T，则得到了最优电池模组模型，否则，进行能流分析，增加单体电池的热量流动路径，减少相邻单体电池之间的热传递，再次进行热蔓延仿真分析。与现有技术相比，本发明通过改变单体电池的排列方式来找到满足约束条件且热蔓延时间较长的电池模组模型，兼顾了电池模组的体积约束和热蔓延时间要求，得到的电池模组模型能够为消防措施争取足够多的时间，降低了灾难事故发生的可能性。
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公开(公告)号：CN112731157A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011485428.1
申请日：2020-12-16
IPC: G01R31/367 , G01R31/388
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的锂离子电池容量估计方法，包括：通过双卡尔曼滤波算法来融合三阶卡尔曼滤波算法与离散寿命模型各自的容量估计结果，该方法包括以下步骤：S1基于一阶RC等效电路模型，构建包含容量的三阶卡尔曼滤波算法，并利用不同老化阶段的动态工况数据驱动容量估计；S2针对阿伦尼乌斯模型在实车应用中模型参数存在失配问题，结合三阶EKF估计结果来设计DEKF算法，实现模型参数的优化估计和容量的融合估计。根据本发明，可以在线估计电池容量，不需要大量的电池容量衰减数据来训练模型，运用数学算法简单。
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公开(公告)号：CN111722118A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010572703.7
申请日：2020-06-22
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/388 , G01R31/378
Abstract: 本发明涉及一种基于SOC-OCV优化曲线的锂离子电池SOC估计方法，包括以下步骤：1)在一恒定温度下，对锂离子电池进行恒流恒压充电至截止倍率；2)在相同恒定温度下，对锂离子电池进行小电流恒流放电实验，获得小电流恒流放电OCV变化曲线；3)在相同恒定温度下，对锂离子电池进行HPPC测试实验，获得不同HPPC测试点的OCV值；4)采用PSO算法根据不同HPPC测试点OCV值对小电流恒流放电OCV变化曲线进行拟合优化得到SOC-OCV优化曲线；5)根据SOC-OCV优化曲线结合EKF算法进行SOC的闭环估计。与现有技术相比，本发明结合HPPC测试与小电流恒流放电两种方法的优点对SOC-OCV曲线进行优化，减小HPPC测试过程中需要静置的次数，节省测试时间，提高低SOC区间SOC估计精度。
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