公开(公告)号：CN111007417A

公开(公告)日：2020-04-14

申请号：CN201911245131.5

申请日：2019-12-06

Applicant: 重庆大学 ,  重庆长安新能源汽车科技有限公司

Inventor： 胡晓松 ,  车云弘 ,  刘波 ,  邓忠伟 ,  李佳承 ,  冯飞

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01R31/388 ,  G01R31/3842

Abstract: 本发明涉及基于不一致性评估的电池组SOH和RUL预测方法及系统，属于电池管理技术领域。该方法包括步骤：选定待测串联电池组，收集整理该串联电池组的技术参数；进行多段变电流工况充电和恒电流放电的循环老化工况，并收据单体电压，电池组电压以及电流等数据，建立电池组老化数据库。判断局部充电阶段，基于电压变化节点提取多个特征参量。基于提取的特征参量评估电池组不一致性，进行多输入双输出的数据驱动回归模型训练。利用测试集数据进行电池组不一致性大小评估及运用训练得到的回归模型进行电池组SOH及RUL的在线预测。本发明在评估电池组不一致性大小的基础上，进行电池组状态和寿命的预测，并适应实际使用中不完整充放电状况。

公开(公告)号：CN114912693B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202210565932.5

申请日：2022-05-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 唐小林 ,  杨丰阁 ,  汪锋 ,  黄冰 ,  杨凯 ,  邓忠伟 ,  李佳承

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明涉及一种基于多模态预测的自动驾驶汽车运动规划方法，属于自动驾驶汽车技术领域。该方法包括：S1：根据自车的轨迹历史和周围车辆的轨迹历史，采用LSTM模型预测周围车辆未来的多模态行为，即周围车辆在不同模态下未来位置的概率分布；S2：根据步骤S1中LSTM模型预测得到的多模态行为，构造相应的其他车辆的行为分支和自车的轨迹分支，由多模态概率和安全约束确定相应的分支概率；并利用MPC算法以轨迹分支的形式求解反馈策略。本发明在运动规划过程中采用了多模态的预测模型，提高了预测的精度，对传统的MPC进行了优化并通过反馈策略考虑了自车与他车的相互影响及整体的风险最优。

公开(公告)号：CN114312845B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202210009502.5

申请日：2022-01-06

Applicant: 重庆大学

Inventor： 唐小林 ,  陈佳信 ,  杨凯 ,  邓忠伟 ,  杨为 ,  胡晓松 ,  李佳承

IPC: B60W60/00 ,  B60W20/11 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明涉及一种基于地图数据的深度强化学习型混合动力汽车控制方法，属于新能源汽车与智能网联汽车的交叉领域。该方法包括：处理地图数据，建立环境模型；预规划目标速度轨迹；建立车身模型与混合动力系统模型，根据整车动力学对行驶过程进行受力分析并且确定混合动力系统功率平衡关系；车辆转向控制影响分析；建立基于深度确定性策略梯度的混合动力汽车控制策略训练模型，以整车的加速度与转向角以及混合动力系统的发动机与变速器为控制对象，建立控制策略的状态空间、动作空间以及奖励函数，并且进行阶梯式迭代训练过程。本发明能实现混合动力汽车的智能网联化自动驾驶。

公开(公告)号：CN118707343A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410869836.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 重庆大学

Inventor： 胡晓松 ,  彭凯乐 ,  李佳承 ,  张凯 ,  邓忠伟 ,  刘文学 ,  陈文强 ,  高宇翀

IPC: G01R31/36 ,  G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G01R31/385 ,  G01R31/387 ,  G01R19/00

Abstract: 本发明涉及一种基于部分放电数据的电池最大容量的在线估计方法，属于电池健康管理领域。该方法包括以下步骤：S1：选定待测电池，获取电池的基本参数并进行初始容量的标定；S2：对电池进行老化协议为恒流恒压充电和恒流放电的循环充放电实验，收集实验过程中的电流电压数据，并对数据进行预处理建立电池老化数据集。S3：计算出每个循环的放电容量，提取电池放电过程中特定电压对应的容量作为健康因子，结合高斯过程回归算法构建电池的容量估计模型。S4：利用训练好的高斯过程回归模型进行电池容量的在线估计。本发明利用部分放电容量数据，避免了基于IC曲线的健康因子提取过程中可能出现的问题。

公开(公告)号：CN118501699A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410595376.5

申请日：2024-05-14

Applicant: 重庆大学

Inventor： 胡晓松 ,  李劲文 ,  邓忠伟 ,  刘弘奥 ,  李佳承 ,  谢翌 ,  张凯

IPC: G01R31/36 ,  G01R31/396 ,  G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G01R31/385 ,  B60L58/10 ,  G06F18/27 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明涉及一种动力电池的安全风险评估方法，属于电池技术领域。该方法包括：收集电气化设备电池包的运行数据，以及电池包中各个单体的单体运行数据，并建立电池运行数据库；根据所收集到的电池数据，利用相关性系数法筛选出与单体电压相关的高相关性特征；构建自适应阈值模型，并根据筛选出的与单体电压相关的高相关性特征对自适应阈值模型进行训练；采集动力电池的实时运行数据输入训练完成的自适应阈值模型，得到基于单体电压的置信区间，并计算实时平均单体电压置信区间的电压差的累计和；构建安全风险评价函数，并将电压差的累计和作为安全风险函数的输入，计算得到该电池单体当前的安全风险。本发明可对各个单体的安全风险进行实时评估。

公开(公告)号：CN115327386B

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202210950451.6

申请日：2022-08-09

Applicant: 重庆大学

Inventor： 胡晓松 ,  张凯 ,  邓忠伟 ,  刘文学 ,  李佳承 ,  谢建波 ,  黄聪 ,  童杰 ,  舒俊豪

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明涉及一种基于电热耦合模型的电池组多故障诊断方法，属于电池技术领域。该方法包括以下步骤：S1：对待测电池单体进行特征实验测试，提取特征参数并建立电池电热耦合模型；S2：基于电池模型进行结构分析，建立对多故障敏感的诊断测试集；S3：基于诊断测试集，融合观测器或滤波器方法，实现残差生成；S4：通过残差评价方法检测并分离多种故障；S5：提取残差特征，利用统计方法进一步分离电池短路和连接故障。与现有技术相比，本发明能够更加快速、准确地实现多种故障的检测和分离，且不改变电池组电压测量拓扑结构。

公开(公告)号：CN111444625B

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202010261042.6

申请日：2020-04-03

Applicant: 重庆大学

Inventor： 胡晓松 ,  邓忠伟 ,  王鹏 ,  冯飞 ,  谢翌 ,  唐小林 ,  李佳承 ,  徐乐

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/13 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明涉及一种面向控制的全固态电池物理降阶方法，属于电池领域，包括步骤：利用拉普拉斯变换得到偏微分方程的解析解，利用Padé近似法将超越传递函数转化为低阶分数传递函数。通过分析传递函数的频响，选择三阶近似传递函数。抛物线函数和三次函数分别用来近似正极和电解质中的浓度分布。利用近似的浓度分布，计算体积平均浓度、平衡电势、扩散过电势、电解质相过电势和电荷转移过电势，得到电池的端电压。本发明的有益之处在于提出一种全固态电池的机理简化模型，该模型能够实时有效地计算电池正极和电解质相的浓度分布、平衡电势、各种过电势、电池电压和SOC。该方法具有良好的性能，能在模型保真度和计算复杂度之间取得了较好的平衡。

公开(公告)号：CN114035072B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202111333506.0

申请日：2021-11-11

Applicant: 重庆大学 ,  谢建波 ,  刘华彬 ,  李杰 ,  舒俊豪

Inventor： 胡晓松 ,  刘文学 ,  邓忠伟 ,  张凯 ,  李佳承 ,  谢建波 ,  刘华彬 ,  李杰 ,  舒俊豪

IPC: G01R31/3842 ,  G01R31/3828 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明涉及一种基于云边协同的电池组多状态联合估计方法，属于电池技术领域。该方法通过云控平台与车载电池管理系统定期的信息交互实现车用动力电池组不同时间尺度的荷电状态和健康状态联合估计。车载终端基于一个实时估计框架，融合在线参数辨识、自适应状态滤波、安时积分、开路电压静态修正、满充修正和最大最小电压单体筛选策略，实现准确鲁棒的在线荷电状态估计；云控平台则利用机器学习算法实现电池组荷电状态/健康状态的定期更新。车载终端实时更新电池组荷电状态，并与电流、电压、温度等信号定期上传至大数据中心用于模型训练和预测；云控平台则定期更新电池组荷电状态和健康状态并发送至车载终端校准荷电状态估计。

公开(公告)号：CN115267539A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210729309.9

申请日：2022-06-24

Applicant: 重庆大学

Inventor： 胡晓松 ,  喻超 ,  刘文学 ,  邓忠伟 ,  李佳承

IPC: G01R31/36 ,  G01R31/367 ,  G01R31/374 ,  G01R31/378 ,  G01R31/382 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明涉及一种面向车载应用的锂电池荷电状态和温度联合估计方法，属于电池技术领域。该方法包括：基于待测锂离子电池的相关参数，建立合适的电池的电模型和热模型，并利用电池温度与电模型参数之间的依赖关系建立电‑热耦合模型，同时确定实现电池荷电状态和温度联合估计所需的模型参数；设计静态容量测试实验和HPPC实验，基于HPPC实验数据，利用带遗忘因子的递推最小二乘法辨识电模型参数，并建立电模型参数关于电池SOC和温度之间的定量关系；同时，获取类实车工况实验数据，利用粒子群优化算法辨识热模型参数；最后基于电‑热耦合模型，结合卡尔曼滤波算法，实现电池准确的荷电状态和温度联合估计。

公开(公告)号：CN111762059B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202010719239.X

申请日：2020-07-23

Applicant: 重庆大学 ,  重庆长安新能源汽车科技有限公司

Inventor： 胡晓松 ,  刘建飞 ,  邓忠伟 ,  李佳承 ,  牟丽莎 ,  刘杰 ,  李云隆

IPC: B60L58/12 ,  H02J7/00 ,  H01M10/44

Abstract: 本发明涉及一种考虑电池充放电工况的多变量融合电池组的均衡方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：S1：根据获得的电池试验数据，辨识电池参数并建立电池和均衡器的耦合模型；S2：将SOC区间和工况区间划分为不同的SOC段和工况段，并建立一种在线识别电池充放电倍率的方法，选择针对不同段的均衡变量融合方法；S3：建立模型预测控制的目标函数，实现电池组的充放电能量最大；S4：以电池和均衡器的耦合模型为预测模型，实现基于模型预测控制的均衡策略。本发明方法解决了变量噪声和变量选择对均衡效果的影响问题，便捷地提高了电池组一致性，实现电池组性能最大化。