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公开(公告)号：CN119527041A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411835832.5
申请日：2024-12-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种分布式电驱动车辆的驱动防滑方法与系统。本发明设有扭矩梯度策略，通过监测车辆的各个车轮的转速及油门踏板的开度，避免突然的扭矩变化对车辆性能产生负面影响。同时本发明中的ASR控制模块利用PID控制算法动态调节电机扭矩输出，当检测到车轮打滑时ASR控制模块使得打滑车轮的扭矩逐渐减小，确保在不同的路况下，各车轮扭矩的平滑分配，防止车轮在低附着力路面上的打滑现象。本发明有效提高了分布式电驱动车辆在各种路况下的稳定性和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118124576A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410168618.2
申请日：2024-02-06
Applicant: 东南大学
IPC: B60W30/18 , B60W40/105 , B60W50/00 , B60L15/20
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车蠕行控制方法及系统，包括：S1、获取车辆状态信号，判断蠕行模式使能信号是否为真，若为真，则蠕行模式触发，进入蠕行模式；否则，继续获取车辆状态信号；S2、根据蠕行起步、爬坡和平路蠕行工况，对蠕行驱动扭矩进行分层控制；S3、根据步骤S2中的蠕行驱动扭矩分层控制，进行蠕行驱动扭矩梯度管理，并根据需求车速与实际车速的差值，进行梯度分配；S4、输出蠕行梯度控制的最终蠕行驱动扭矩。通过双层PID控制的协同作用，本发明能够在不同路况下实现电动汽车的快速起步和平稳蠕行，提高行车安全性和舒适性，并适用于多种电动汽车，具有较高的实用性和经济性。
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公开(公告)号：CN117291104A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311305128.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06N3/092 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种双电机电动汽车电池健康能量管理方法、设备、介质，其中管理方法包括：构建双电机双速纯电动汽车的动力系统模型；构建随机策略的深度强化学习和LSTM神经网络；将软性演员评论家算法中的actor网络应用到离散‑连续混合动作空间中，并使用线性映射技巧控制离散动作维数，以搜索最优的电池健康能量管理策略；对离散‑连续混合动作空间进行优化；设定状态空间和奖励；将能源管理策略建模为部分可观察马尔可夫决策过程，并将长短期记忆网络整合到actor网络和critic网络中，以利用历史和当前环境信息优化能量管理策略。与现有技术相比，本发明能够使得电池的健康性能最接近基于动态规划(DP)的EMS，保持良好工作状态，同时EMS对测试周期的适应性也最好。
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公开(公告)号：CN119428582A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411870875.7
申请日：2024-12-18
Applicant: 东南大学
IPC: B60T8/1761
Abstract: 本发明公开一种分布式电驱动车辆的制动防抱死方法及系统，属于车辆制动防抱死控制技术领域；方法包括：构建二维映射表；获取分布式电驱动车辆的实时车辆纵向车速和刹车踏板开度，并结合二维映射表，获得当前时间步下车辆纵向车速和刹车踏板开度的理想制动时间；基于获得的理想制动时间，通过四次多项式拟合，生成理想制动曲线；基于理想制动曲线，计算当前车辆纵向车速与理想制动曲线的差值Δvi，评估当前速度与理想制动条件下速度的偏移情况，并动态调整制动力，来动态调节每个车轮的制动力输出，能够在不同复杂路况下有效防止车轮抱死，确保车辆的制动性能和驾驶稳定性，为分布式电驱动车辆的安全应用提供了技术保障。
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公开(公告)号：CN117818340A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410005859.5
申请日：2024-01-03
Applicant: 东南大学
IPC: B60K11/02 , B60K11/04 , B60L58/26 , B60L58/27 , B60H1/00 , B60K11/06 , B60H1/32 , B60H1/22 , H01M10/63 , H01M10/613 , H01M10/615 , H01M10/625 , H01M10/6567 , H01M10/6563
Abstract: 本发明公开了一种纯电驱动车辆一体化热管理系统及方法，热管理系统包括电驱系统冷却回路、电池回路、加热回路和AC制冷回路，同时具备故障模式监测以及延迟下电策略。本发明的热管理方法包括电驱冷却系统的控制，电池热管理系统的冷却控制和加热控制，电池热管理自循环控制，热管理故障模式控制和热管理部件延迟下电控制；本发明根据不同的整车热管理需求，通过整车控制器VCU对电驱系统冷却回路、电池回路、加热回路及AC制冷回路进行控制，进而实现整车综合热管理。采用本发明提供的技术方案，解决了现有技术中的车辆热管理系统的零部件数量较多的技术问题，提高了车辆热管理系统的控制效率和控制性能。
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公开(公告)号：CN117993293A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410130880.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了嵌入模仿学习的学习型燃料电池混动汽车能量管理方法，包括：构建仿真环境、构建训练工况和测试工况；基于动态规划，提取训练工况的全局最优轨迹；使用模仿学习算法对全局最优轨迹进行模仿，获得可继承的神经网络参数；将通过模仿学习算法取得的神经网络作为深度强化学习算法的初始化策略网络，开始强化学习训练，直到深度强化学习算法收敛。本发明充分结合了基于优化的方法与深度强化学习方法的优点，弥补了传统深度强化学习算法的不足，能够提高训练效率和优化效果。
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