公开(公告)号：CN112180274B

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202011039298.9

申请日：2020-09-28

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 李家琦 ,  陆一凡 ,  周正 ,  厉凯 ,  郑岳久

IPC: G01R31/388 ,  G01R31/389 ,  G01R31/396 ,  G01R31/36

Abstract: 本发明提出一种动力电池组快速检测测评方法，采用了基于多段充放电倍率切换与电流跳变的电池组快速离线测试方法，获取电池组关键外部特性参数，进而通过基于开路电压弛豫模型的容量预估算法与基于充放电电流跳变的内阻预估算法，获得电池组的容量、内阻内部特性参数，进而通过基于一致性的电池组评价方法，计算容量、内阻的一致性、阈值权重确立、加权得分计算，从而获得电池组一致性的总评分；从而改进了目前电池组离线测试与评价的模式，可以有效的提高电动汽车交易等环节中电池组离线检测的效率，并且有效的定量评价当前电池的一致性、安全性以及耐久性等特性。

公开(公告)号：CN111967194B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202010871109.8

申请日：2020-08-26

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 周正 ,  李家琦 ,  厉凯 ,  陆一凡 ,  郑岳久

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明提供一种基于云端历史数据的电池分类方法，包括如下步骤：步骤1，采集电池的历史大数据；步骤2，对历史大数据进行数据清洗，得电压数据和电流数据；步骤3，对电池单体容量以及电池内阻进行计算，得m个样本的电池单体容量和电池内阻，记为待分类样本集a；步骤4，标准化待分类样本集a内的数据，得标准化后的样本数据集A；步骤5，在样本数据集A中选k个类簇，而后初始化k个类簇的聚类中心，得初始聚类中心B；步骤6，采用欧式距离公式计算每个样本的类别，并在计算时引入权重因子，得分类集合C，计算新的质心μj来更新聚类中心；步骤7，重复步骤6，直至μj不再改变、满足阈值σ要求或达到最大迭代次数N时终止迭代，到聚类结果。

公开(公告)号：CN112180274A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011039298.9

申请日：2020-09-28

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 李家琦 ,  陆一凡 ,  周正 ,  厉凯 ,  郑岳久

IPC: G01R31/388 ,  G01R31/389 ,  G01R31/396 ,  G01R31/36

Abstract: 本发明提出一种动力电池组快速检测测评方法，采用了基于多段充放电倍率切换与电流跳变的电池组快速离线测试方法，获取电池组关键外部特性参数，进而通过基于开路电压弛豫模型的容量预估算法与基于充放电电流跳变的内阻预估算法，获得电池组的容量、内阻内部特性参数，进而通过基于一致性的电池组评价方法，计算容量、内阻的一致性、阈值权重确立、加权得分计算，从而获得电池组一致性的总评分；从而改进了目前电池组离线测试与评价的模式，可以有效的提高电动汽车交易等环节中电池组离线检测的效率，并且有效的定量评价当前电池的一致性、安全性以及耐久性等特性。

公开(公告)号：CN109946613A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201910274490.7

申请日：2019-04-08

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 李家琦 ,  周正 ,  陆一凡 ,  厉凯 ,  郑岳久

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/3842 ,  G01R31/389 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明提供了一种车用动力电池的内阻在线估计与寿命检测方法，包括如下步骤：步骤S1，采集获得车用动力电池的电池参数数据；步骤S2，对电池参数数据进行数据清洗得到电压电流数据；步骤S3，对电压电流数据进行筛选得到车用动力电池处于多阶段恒流充电状态的时段；步骤S4，找到电流符合预定的充电电流条件的相邻两个阶段作为电流跳变微段；步骤S5，提取得到电流跳变微段中的跳变前后的两个电流分别作为跳变前电流和跳变后电流，跳变前后的两个电压分别作为跳变前电压和跳变后电压；步骤S6，计算得到跳变前电流相对于跳变后电流的差值与跳变前电压相对于跳变后电压的差值的比值，并将该比值作为车用动力电池的内阻，反应车用动力电池的寿命情况。

公开(公告)号：CN109474049A

公开(公告)日：2019-03-15

申请号：CN201811296904.8

申请日：2018-11-01

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 郑岳久 ,  陆一凡 ,  程阳阳

IPC: H02J7/02 ,  H02J7/00 ,  B60L53/31

Abstract: 本发明公开了一种用于电动汽车充电的可移动多模式充电装置及方法，本装置中ACDC模块、储能模块、BMS模块、能量转移模块、第一及第二三位切换开关设于充电桩本体内，BMS模块连接储能模块，ACDC模块输入端连接电网、输出端连接第一三位切换开关，储能模块和能量转移模块输入、输出端分别连接第一三位切换开关和第二三位切换开关，第二三位切换开关的输出端连接电动汽车电池组。本方法将充电分为移动模式和静止模式，移动模式下储能模块向电池组充电，静止模式下实现电池组维护和常规充电模式。本装置及方法为电动汽车电池组提供完整的充电过程，不仅可以标定电动汽车当前电池组容量，还可以实现移动充电、快速充电，满足电动汽车充电的需求。

公开(公告)号：CN110320473B

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN201910680281.2

申请日：2019-07-26

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 郑岳久 ,  厉凯 ,  陆一凡 ,  周萍 ,  周勇

IPC: G01R31/382 ,  G01R31/387 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明提供一种基于卡尔曼滤波及模糊逻辑汽车锂电池容量估计方法，用于提高汽车锂电池的实际电池容量值的估计精度，包括如下步骤：通过电池管理系统采集汽车锂电池在多次充电过程中的充电数据；剔除因汽车自身电能回收而造成锂电池充电的充电数据段，获取有效充电数据段；通过安时积分计算获取每个有效充电数据段对应的当前段计算电池容量值以及下一段计算电池容量值；通过预设权重获取卡尔曼滤波的输入噪声和输出噪声，并获取每个有效充电数据段对应的的下一段预估电池容量值；通过迭代计算，获得与每个有效充电数据段对应的最优容量估计值，本发明能够通过调整权重系数，控制卡尔曼滤波的输出噪声，进而提高电池容量估计精度。

公开(公告)号：CN111781529A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010673045.0

申请日：2020-07-14

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 周正 ,  厉凯 ,  李家琦 ,  陆一凡 ,  郑岳久

IPC: G01R31/396 ,  G01R31/387 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明涉及一种基于电动汽车云端数据的电池组单体容量估计方法和装置，方法包括以下步骤：1)基于电动汽车云端充电数据，运用安时积分法，获取第一电池组容量，然后通过模糊卡尔曼滤波算法，修正所述第一电池组容量，得到第二电池组容量；2)基于电动汽车云端单体电压数据，估计单体剩余充电电量；3)基于电动汽车云端单体电压数据，估计单体剩余放电电量；4)根据所述第二电池组容量、单体剩余充电电量和单体剩余放电电量，计算电池组单体容量。与现有技术相比，本发明基于电动汽车云端海量数据，融合了模糊卡尔曼滤波以及RCC、RDC算法，进行电池单体容量的估计，有效提高单体容量的估计精度。

公开(公告)号：CN110320473A

公开(公告)日：2019-10-11

申请号：CN201910680281.2

申请日：2019-07-26

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 郑岳久 ,  厉凯 ,  陆一凡 ,  周萍 ,  周勇

IPC: G01R31/382 ,  G01R31/387 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明提供一种基于卡尔曼滤波及模糊逻辑汽车锂电池容量估计方法，用于提高汽车锂电池的实际电池容量值的估计精度，包括如下步骤：通过电池管理系统采集汽车锂电池在多次充电过程中的充电数据；剔除因汽车自身电能回收而造成锂电池充电的充电数据段，获取有效充电数据段；通过安时积分计算获取每个有效充电数据段对应的当前段计算电池容量值以及下一段计算电池容量值；通过预设权重获取卡尔曼滤波的输入噪声和输出噪声，并获取每个有效充电数据段对应的的下一段预估电池容量值；通过迭代计算，获得与每个有效充电数据段对应的最优容量估计值，本发明能够通过调整权重系数，控制卡尔曼滤波的输出噪声，进而提高电池容量估计精度。

公开(公告)号：CN111781529B

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202010673045.0

申请日：2020-07-14

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 周正 ,  厉凯 ,  李家琦 ,  陆一凡 ,  郑岳久

IPC: G01R31/396 ,  G01R31/387 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明涉及一种基于电动汽车云端数据的电池组单体容量估计方法和装置，方法包括以下步骤：1)基于电动汽车云端充电数据，运用安时积分法，获取第一电池组容量，然后通过模糊卡尔曼滤波算法，修正所述第一电池组容量，得到第二电池组容量；2)基于电动汽车云端单体电压数据，估计单体剩余充电电量；3)基于电动汽车云端单体电压数据，估计单体剩余放电电量；4)根据所述第二电池组容量、单体剩余充电电量和单体剩余放电电量，计算电池组单体容量。与现有技术相比，本发明基于电动汽车云端海量数据，融合了模糊卡尔曼滤波以及RCC、RDC算法，进行电池单体容量的估计，有效提高单体容量的估计精度。

公开(公告)号：CN110850318A

公开(公告)日：2020-02-28

申请号：CN201911075498.7

申请日：2019-11-06

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 郑岳久 ,  厉凯 ,  陆一凡

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明涉及一种带滤波法权重分配的锂电池健康状态估计方法，汽车锂电池SOH估计过程，首先筛选由汽车电池管理系统(BMS)采集到的电池相关数据，包括锂电池在充电过程中的电流，电池的荷电状态(SOC)等数据，利用基于多段充电曲线的锂电池容量估计方法，对锂离子电池的SOH进行评估，考虑到所选取充电段的起始荷电状态(minSOC)对当前容量计算结果的影响，即minSOC值越小，其计算所得的当前容量值越接近真实值，通过利用特定的函数对其评估过程中所用到的滤波法权重分配更大的值，使在线估计的电池的SOH更加符合车辆实际运行情况，使预估结果更加准确。