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公开(公告)号：CN115842393A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211494299.1
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: H02J7/00 , B60L3/00 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及风险识别技术领域，公开了一种基于容量异常衰退特征的新能源汽车风险识别模型，包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块和风险识别模块；数据采集模块用于采集基础数据；数据处理模块用于预处理基础数据并得到目标数据；数据分析模块用于自目标数据中提取得到安全要素，并将安全要素转换为量化表示的安全特征；且在提取安全要素时，首先按照选取策略选取参考电芯，并计算参考电芯的中值压差向量Vp，取Vp的速度向量Vp′作为安全要素Sf；风险识别模块用于根据安全特征数值确定风险概率。本发明能够实现新能源汽车风险的量化识别，风险识别精准度较高。
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公开(公告)号：CN115796583A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211494294.9
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及风险识别技术领域，公开了一种基于自放电异常特征的新能源汽车风险识别模型，包括以下构件步骤：步骤1：采集动力电池的历史运行数据；步骤2：预处理历史运行数据；步骤3：基于历史运行数据，选取目标电芯并以目标电芯与中值电压的平方差的非线性映射结果作为识别要素sf；所述识别要素其中，α为目标电芯与中值电压的平方差的放大系数；Vid表示在i时刻d号电芯的电压值，Vim表示i时刻所有电芯的中值电压；步骤4：将识别要素转换为量化要素λ；λ数值大小与电池风险程度呈负相关。本发明能够有效识别自放电风险，完成自放电异常的精准判定。
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公开(公告)号：CN114879049A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210664642.6
申请日：2022-06-13
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及动力电池评估技术领域，具体涉及动力电池一致性安全状态评估方法，包括：提取得到能够反映车辆状态的多个充电数据片段；对每个充电数据片段的单体电压计算标准差特征和方差熵一致性特征，得到特征值；获取车辆全生命周期覆盖目标预设区间的充电过程的覆盖次数，将覆盖次数结合第一修正次数和第二修正次数，分别得到参考样本和评估样本；将特征值构造成特征矩阵，并在处理后进行无监督训练分成两类，得到混淆矩阵；构建动力电池一致性安全状态量化计算模型；构建状态评估报警等级模型，并输出等级结果表征动力电池的安全状态。本发明能够及时预警车辆潜在风险，避免车辆异常状态演化为更加严重的事故风险。
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公开(公告)号：CN114415032A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210089340.0
申请日：2022-01-25
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06F17/15 , B60L58/16
Abstract: 本发明涉及动力电池安全性检测技术领域，公开了一种动力电池安全性检测方法、系统及存储介质，包括处理器模块，以及分别与处理器模块连接的数据采集模块、预先处理模块、滤波模块和显示模块，通过采集动力电池的历史运行数据并采用放电状态的单体电压数据计算出极差电压后再计算出熵值的变化情况，来准确快速完成对动力电池安全性的评估。本发明具有快速准确检测动力电池健康状态，保障动力电池使用安全性，提高电动汽车驾乘安全的有益效果。
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公开(公告)号：CN114879049B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210664642.6
申请日：2022-06-13
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及动力电池评估技术领域，具体涉及动力电池一致性安全状态评估方法，包括：提取得到能够反映车辆状态的多个充电数据片段；对每个充电数据片段的单体电压计算标准差特征和方差熵一致性特征，得到特征值；获取车辆全生命周期覆盖目标预设区间的充电过程的覆盖次数，将覆盖次数结合第一修正次数和第二修正次数，分别得到参考样本和评估样本；将特征值构造成特征矩阵，并在处理后进行无监督训练分成两类，得到混淆矩阵；构建动力电池一致性安全状态量化计算模型；构建状态评估报警等级模型，并输出等级结果表征动力电池的安全状态。本发明能够及时预警车辆潜在风险，避免车辆异常状态演化为更加严重的事故风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116187805A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211582177.8
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及新能源汽车性能评测技术领域，公开了一种新能源汽车动力系统运行指标风险量化方法，通过将新能源汽车动力系统的运行数据利用预设的转化公式转变为风险变量，同时通过设置的参数A和参数B两个参数来动态调整计算公式的变量，并且通过不断的演算来调整A和B的值，使两个参数值更接近于真实值，进而提高对风险变量评估结果的准确性，保证汽车的运行安全以及驾乘人员的人身安全。本发明具有降低现有报警系统风险指标，以及精准转化风险变量，有效提高对汽车运行风险评估结果准确率的有益效果。
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公开(公告)号：CN115754783A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211496942.4
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/36 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及动力电池安全检测技术，公开了一种基于等效电路最小二乘误差的动力电池安全状态识别系统，包括处理器模块，以及分别与处理器模块连接的数据采集模块、数据处理模块和状态识别模块，数据采集模块，用于采集动力电池的运行数据形成数据集合后发送至数据处理模块；数据处理模块，用于对数据集合进行预处理，得到精选数据集合；处理器模块，用于根据精选数据集合提取安全要素并进行安全特征量化得到安全量化特征；状态识别模块，用于根据安全量化特征进行动力电池的安全状态识别。本发明具有提高动力电池故障分析以及风险溯源结果的准确性，保障新能源汽车运行安全的有益效果。
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公开(公告)号：CN115563768A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211210669.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及新能源汽车技术领域，公开了一种基于蒙特卡洛模拟的新能源汽车控制策略阈值分析方法，包括以下步骤：步骤1：采集初始数据；所述初始数据为汽车厂家使用的车辆基础指标的已定阈值；步骤2：预处理初始数据，得到基础样本集；步骤3：对基础样本集进行数次随机抽样，并得到抽样样本集；步骤4：采用蒙特卡洛模拟方法，重复执行步骤3，并获得数组抽样样本集，并从中获取得到K值，所述K值为蒙特卡洛模拟的分位数特征向量；步骤5：对K值进行置信区间分析，并获取得到估计阈值；步骤6：基于估计阈值，评估确定目标阈值。本发明能够为阈值设置及评价提供可靠数据参考，有助于提高新能源汽车安全性能评估的真实度。
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公开(公告)号：CN114492529A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210101995.5
申请日：2022-01-27
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种动力电池系统连接异常故障安全预警方法，包括以下步骤：步骤1：解析得到原始电池信号数据；步骤2：清洗原始电池信号数据，得到初级电池信号数据；步骤3：选取得到目标电压数据；步骤4：采用差分平方和方法对目标电压数据进行特征提取，得到差分累积矩阵；步骤5：计算得出均值差分矩阵；步骤6：遍历均值差分矩阵的列向量，得出每个电芯的异常阈值上限；步骤7：遍历均值差分矩阵中电芯的特征向量，确认是否存在连接异常故障。本发明能够准确地识别出电池连接异常故障，能够有效降低故障误报率，能够在故障发生之初即快速锁定故障，故障判定效率较高。
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公开(公告)号：CN114970730B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210611629.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06F18/15 , G01M17/007
Abstract: 本发明涉及汽车行驶性能测试技术领域，公开了一种多特征纯电动汽车行驶工况构建方法，主要在于获取纯电动汽车车速信号和电池信号数据后将数据划分为多个运动片段，并针对数据进行优化处理，在优化完成后从多个维度对运动片段进行特征提取并采用主成分分析法对运动片段特征进行特征降维，再采用K‑Means++聚类方法对降维后的运动片段进行无监督聚类分析，最终得到多个候选工况，并计算候选工况中不包含极值的特征参数，然后与总体数据计算相对误差值，选取误差率最小的工况作为代表工况输出。本发明具有提升纯电动汽车行驶工况数据质量和数据片段代表性，降低工况与总体数据的相对误差，提高纯电动汽车行驶工况分析结果准确性的有益效果。
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