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公开(公告)号：CN107273520B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201710481130.5
申请日：2017-06-22
IPC: G06F16/215 , G06F16/29 , G06F16/28 , G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种基于货车监控数据的装卸货地点识别方法，包括货车监测数据的清洗与修复、停车点判别、轨迹抽稀、折返角度阈值确定、车辆载重变化判别，最终识别出真正的装卸货停车点；可以从海量数据中挖掘货物场站位置，实现数据的自动采集，可有效构建场站数据库；通过分析驾驶员行为，为驾驶员推送配货信息，实现智能化配货。
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公开(公告)号：CN110161414A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910509963.7
申请日：2019-06-13
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工新源信息科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种动力电池热失控在线预测方法及系统。该方法包括：依据动力电池中各电池单体的电压值计算每个时刻的电压偏差矩阵；电压值包括电池单体从T-M时刻到当前时刻T的电压数据；依据电压偏差矩阵、电池单体的额定电压和每个时刻对应的上一时刻的电压偏移增量矩阵，计算每个时刻的电压偏移增量矩阵；依据每个时刻的电压偏移增量矩阵计算当前时刻T的电压偏移增长率矩阵；将当前汽车的行驶里程、当前温度探针的温度平均值和当前时刻T的电压偏移增长率矩阵对应的各个单体的电压偏移增长率输入至热失控单体预测模型中，得到动力电池热失控预测结果。本发明实现了在实车环境中对动力电池热失控的在线预测，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN110018425A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910283110.6
申请日：2019-04-10
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工新源信息科技有限公司
IPC: G01R31/385 , G01R31/389 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开一种动力电池故障诊断方法及系统。该方法包括：获取各车型在未报警时和报警时的电池数据；根据未报警时的电池数据的最值计算各车型的电池数据的安全阈值；根据安全阈值确定报警时的电池数据所对应的单体电池故障类型；以各组电池数据所对应的单体电池故障类型为样本利用监督学习方法进行训练，得到故障诊断模型；将待测电池组的数据输入故障诊断模型得到待测电池组的单体电池故障类型；当无单体电池故障时，判断待测电池组的数据中各个单体电池之间的不一致程度，得到待测电池组的单体电池间不一致性故障类型；当无单体电池间不一致性故障时，确定待测电池组无故障。采用本发明的方法及系统能够实现电池故障的在线实时检测。
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公开(公告)号：CN104236613A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410333958.2
申请日：2014-07-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01D18/00
Abstract: 本发明提供一种公路网传感设备便携式监测诊断及现场检定系统，该系统能够方便地对公路网上的传感设备进行现场诊断和检定。该系统包括便携式现场信号接入系统、便携式标准源集成系统和便携式信号动态分析系统；所述便携式现场信号接入系统，用于接收公路网上设置的传感设备所采集各指标的实测数据，并将其传输给便携式信号动态分析系统；所述便携式标准源集成系统上设有多个传感设备，用于采集公路上各指标的标准数据，并将其传输给便携式信号动态分析系统；所述便携式信号动态分析系统，用于对标准数据和实测数据进行对比计算分析，实现对公路网上各传感设备的监测诊断和现场检定。
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公开(公告)号：CN119537806A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411602201.9
申请日：2024-11-11
Applicant: 北京理工大学 , 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06F18/27 , G06F18/23 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的电动汽车充电量及充电时长预测方法，包括以下步骤：步骤1，对电动汽车的历史充电数据进行数据预处理；步骤2，对预处理充电片段进行特征提取并赋予标签；步骤3，基于LSTM分类模型实现标签预测；步骤4，基于RF回归模型实现充电量与充电时长预测。本发明高效准确地预测出电动汽车充电量与充电时长，不仅可以优化充电站的运营效率，提升用户的充电体验，还可以为智能电网和可持续交通系统做出更大的贡献。通过准确预测，充电站可以更好地安排充电设施的使用，减少排队等待时间，提高充电桩的利用率；用户则可以根据预测信息合理规划充电时间，避免长时间等待，提高出行计划的灵活性和便利性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119272413A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411370045.8
申请日：2024-09-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了考虑碳排放的燃料电池混合动力汽车动力系统部件尺寸优化方法，其针对混合动力系统中的燃料电池与动力电池尺寸配置，设计了相关的电池成本和等效二氧化碳排放量综合优化目标，结合燃料电池、动力电池、车辆瞬时功率需求及能量管理策略的建模，并利用多种群灰狼算法求解多目标约束优化问题。本发明的方法能够有效平衡动力性能、碳排放和生产成本之间的矛盾，通过优化算法可以更精确地调整燃料电池以及动力电池部件的尺寸配置，从而在满足动力系统性能需求的同时，最大限度地降低等效二氧化碳排放和生产成本，也有利于燃料电池混合动力汽车在未来市场中的大规模推广应用。
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公开(公告)号：CN118961229A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410972724.6
申请日：2024-07-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01M17/007 , G01M9/08 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供了一种基于平衡优化器的燃料电池汽车参数辨识方法，设计了基于平衡优化器的参数辨识算法，能够在不依赖风洞测试与滚动台架试验的条件下，仅依靠实时采集的踏板开度即能得到较为精确的风阻系数与滚阻系数，相比现有技术大大降低了设备成本，也节省了试验中的人力与时间消耗，因此尤其适用于燃料电池商用车的风阻与滚阻参数辨识。
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公开(公告)号：CN118226307A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410072735.9
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/392 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供了一种基于区间容量的电动公交车电池健康状态评估方法，通过依次执行数据提取与预处理、SOH估算以及SOH预测建模流程，可适用于电动公交这一特殊车型的电池系统健康状态评估，并在过程中克服了现有基于安时积分的容量计算中未考虑单位SOC所对应电量非绝对均匀的缺点，从而使评估结果的精确度显著提高，也使该方法具有了更高的泛化性。
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公开(公告)号：CN115366683B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210946816.8
申请日：2022-08-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60L3/00
Abstract: 本发明提供了一种新能源汽车动力电池多维模型融合的故障诊断策略，充分利用了新能源汽车实车大数据，并全面考虑了不同地域、季节、工况、里程等多种因素，通过融合模型与分类分析实现特征参数标准值的准确提取，从而可确定出有利于训练神经网络的多个关键特征。通过神经网络与逻辑回归函数耦合搭建和训练，可以实现对实际运行车辆动力电池风险的精确评估和故障诊断。本发明在构建训练数据集中以样本扩充的方法还有效解决了样本正反例数量级差别过大的问题，显著提高了模型的收敛速度和收敛程度。
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公开(公告)号：CN117113232A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311061378.8
申请日：2023-08-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/243 , G01R31/367 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供了一种电动汽车锂离子电池组热失控风险识别方法，首先筛选出电池组所有单体电池充电周期的热失控风险强关联数据特征，再利用高斯混合模型计算每个单体电池样本相对于参考样本的风险特征距离和累积风险特征距离，基于累积风险特征距离阈值即可作为热失控风险有效识别的量化指标。还可对风险特征距离及累积执行标准化处理，从而使所确定的风险识别量化指标对于不同类型的电动汽车动力电池组均具有较高通用性。
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