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公开(公告)号:CN114705989B
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202210203127.8
申请日:2022-03-03
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种基于改进正余弦算法的多尺度SOC/SOH估计方法,属于锂电池SOC/SOH估计技术领域。该技术方案首先建立电池的二阶RC等效电路模型;利用双扩展卡尔曼滤波在多尺度上估计电池的状态和参数;利用改进的正弦余差算法MSCA对系统状态误差协方差Q和测量噪声协方差R进行优化;最后联合双卡尔曼滤波和改进的正弦余弦算法进行SOC/SOH估计。本专利所提供技术能够有效的提高SOC估计的精度,并且多尺度的在线更新方法能够有效的减少计算成本,准确实时监控动力锂电池SOC/SOH能够确保电池及时得到相应的维护或更换的准备工作,有效地发现和避免电池的不安全行为,为动力电池的稳定性提供保障。
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公开(公告)号:CN114705989A
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202210203127.8
申请日:2022-03-03
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种基于改进正余弦算法的多尺度SOC/SOH估计方法,属于锂电池SOC/SOH估计技术领域。该技术方案首先建立电池的二阶RC等效电路模型;利用双扩展卡尔曼滤波在多尺度上估计电池的状态和参数;利用改进的正弦余差算法MSCA对系统状态误差协方差Q和测量噪声协方差R进行优化;最后联合双卡尔曼滤波和改进的正弦余弦算法进行SOC/SOH估计。本专利所提供技术能够有效的提高SOC估计的精度,并且多尺度的在线更新方法能够有效的减少计算成本,准确实时监控动力锂电池SOC/SOH能够确保电池及时得到相应的维护或更换的准备工作,有效地发现和避免电池的不安全行为,为动力电池的稳定性提供保障。
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公开(公告)号:CN111311083A
公开(公告)日:2020-06-19
申请号:CN202010083878.1
申请日:2020-02-10
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及一种基于指数损失函数的隐性质量成本预估方法,首先在生产过程中,随机采样n个样品,获得n个质量特性x数据,然后确定n个质量特性x数据所服从的分布,最后计算产品总量为N的批次产品的隐性质量成本NC和批次合格产品的隐性质量成本NC0,C为单位产品的平均隐性质量成本,C0为单位合格品的平均隐性质量成本,其中,当n个质量特性x数据服从正态分布、指数分布、对数正态分布或均匀分布时,采用非田口质量损失函数计算C0和C;当n个质量特性x数据服从其它分布时,采用田口质量损失函数计算C0和C。本发明有效解决了现有技术中的质量损失函数不符合工程实际且在过程能力指数调整后无法得到一个可以反映质量损失的确切数值的问题。
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公开(公告)号:CN112924867A
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202110108900.8
申请日:2021-01-27
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供一种多场耦合下的锂电池容量衰减计算方法,包括步骤:S1:建立一维锂电池模型;S2:对所述一维锂电池模型进行行驶工况下电流分析,采集获得载荷信号;S3:对所述载荷信号进行应力谱信号的预处理,获得预处理信号;S4:确定所述一维锂电池模型的电化学、层流和固体的热耦合方程;S5:确立所述一维锂电池模型的容量衰减计算方程。本发明的一种多场耦合下的锂电池容量衰减计算方法,可快速计算电池容量衰减。
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