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公开(公告)号：CN117634985B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202311842558.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及新能源汽车健康评价技术领域，公开一种新能源汽车健康度评价方法及系统，包括获取目标车辆应的用户行为评价指标参数、外观评价指标参数、充电性能评价指标参数、整车性能评价指标参数、电池系统的电性能评价指标参数、电驱动外观性能评价指标参数、热管理性能评价指标参数、可靠性性能评价指标参数以及电机性能评价指标参数；根据评价指标参数，计算出各个性能评价指标参数的评价值，并判断评价值是否大于安全阈值，若是，则判断该评价指标参数存在异常，并调取对应的修正算法进行修正，判断是否可以通过修正算法进行修正，若否则将评价值以及性能评价指标参数反馈给线下检测平台，并生成对应的线下检测报告。
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公开(公告)号：CN117429451A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311436082.X
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: B60W50/02
Abstract: 本发明属于新能源汽车异常检测技术领域，尤其涉及基于小窗口方差变化速度滤波的加速踏板响应异常检测方法，首先构建时间窗口，获取时间窗口内车辆的运行数据，并进行预处理，生成量化数据；然后根据采集的数据提取安全要素指标，并对安全要素指标进行信号放大处理和量化处理，生成安全要素量化结果；然后针对安全量化结果进行风险累计概率计算，生成风险累计值，并计算风险相对累计速度；最后预设各风险阈值，判断风险累计值、风险相对累计速度和风险相对累计速度中的各参数是否满足预设的各风险阈值，生成车辆风险判断结果。本发明能够实现在加速踏板异常时的故障检测。
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公开(公告)号：CN117388688A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311436413.X
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/34 , G01M17/007
Abstract: 本发明属于新能源汽车故障检测技术领域，尤其涉及一种新能源汽车电机启动异常故障检测方法及系统，通过构建时间窗口采集车辆启动运行数据，然后提取采集数据中的安全要素指标，安全要素指标的确认能够作为判断车辆异常启动的参数，随后本申请对提取的安全要素指标进行方差处理、积分处理、速度滤波处理和均值滤波处理，得到车辆启动时的风险累计值和风险累计速度值，最后通过判断风险累计值、风险累计速度值、速度滤波处理结果和均值滤波处理结果是否在预设的风险阈值范围内，从而得到车辆的风险判断。本发明能够实现新能源汽车在启动时的快速的故障检测。
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公开(公告)号：CN117388564A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311438393.X
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R19/165 , G01R19/00 , G01R31/378 , G01R31/382
Abstract: 本发明涉及动力电池技术领域，具体为一种基于实车运行数据的动力电池一致性异常检测方法，包括：通过原始报文解析出对应的电池信号数据，以此构建电压差异矩阵和异常阈值上限；对电压差异矩阵中电压的差值进行遍历，判断每一个差值是否大于异常阈值上限，若是，则判断其相邻时间点的电压的差值是否大于异常阈值上限，若是，标记此时刻，获取标记时刻，并判断在预设次数的每一段预设时间内的频数是否满足预设频数，若是，则判定发生一致性变异，并返回标记时刻以及发生异常的电芯号。本方案能提升检测的精准度、时效性和可持续性，降低检测成本和复杂度，以便进行动态调整和优化，从而提高电池的安全性、寿命和能量利用效率。
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公开(公告)号：CN117367830B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311430546.6
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01M17/007 , G01R31/34 , G01R31/392 , G01R31/385 , G01R31/387 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及车辆检测技术领域，具体为一种新能源车辆健康状态商检平台及方法。所述方法运用了所述平台，所述平台包括：充电检测设备，用于采集新能源汽车的电池系统参数信息；登记模块，用于对车辆信息进行登记，并生成待检测车辆列表；线下检测子系统，用于分析充电检测设备采集的检测数据，生成电池健康状态的检测结果；线下检测子系统包括第一电池健康检测模块、第二电池健康检测模块与模型选择模块；模型选择模块，用于根据待检测车辆的数量选择调用第一电池健康检测模块或第二电池健康检测模块。该技术方案能够在检测站高效地实现对新能源车辆电池健康状态的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117388743B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311437043.1
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及电动汽车SOH快速检测领域，公开了一种基于锂离子电池机理模型的电动汽车SOH快速检测方法，包括：S1，对多种车型的电池机理模型进行参数预识别，并保存在参数库中；S2，在参数辨识电流工况下对检测车辆进行充电并采集测试数据；S3，基于测试数据，根据检测车辆的车型调用参数库中对应的参数组作为优化算法的初始参数，对检测车辆的电池机理模型的参数重新进行辨识；S4，通过辨识到的参数推算检测车辆的电池可用容量；S5，将电池可用容量除以电池额定容量最终得到被检车辆电池的健康状态SOH；本申请能够提高SOH检测精度和检测效率。
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公开(公告)号：CN117689266A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311826310.4
申请日：2023-12-27
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及新能源汽车指标评价领域，公开了一种新能源汽车指标评价系统及方法。一种新能源汽车指标评价系统包括：性能指标选取模块，用于根据不同的应用场景选取性能指标；性能指标权重获取模块，采用熵权法得到不同应用场景下性能指标的权重，筛选出目标性能指标作为进行性能评价的性评价指标；数据获取模块，用于采集新能源汽车的性能数据；数据处理模块，用于对性能数据进行处理，并进行SWOT分析；性能指标评价模块，通过灰色关联分析法得到各评价指标的得分，并计算得到新能源汽车性能的总体评价结果。本申请利用海量新能源汽车的历史数据，从不同应用场景，对多方面的性能指标给与完整的评价，使得单场景指标体系均成完整体系。
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公开(公告)号：CN117556952A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311549409.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q30/0204 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及新能源汽车技术领域，公开了一种用于新能源汽车的充电桩智能选址方法，包括以下步骤：步骤1，采集基础数据；所述基础数据包括待选址区域内的新能源汽车的基础运行数据；步骤2，对基础数据进行数据切片处理；步骤3，采用切片后的基础数据，计算出用于充电桩选址评估的单车指标；并基于单车指标统计得到多车分析指标；步骤4，基于多车分析指标，按照车辆用途评价维度、充电行为评价维度和驾驶行为评价维度，对待选址区域内的可设址点进行综合评分。本发明能够有效优化充电桩布局，提升充电桩与新能源汽车的适配度并提高充电桩利用率。
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公开(公告)号：CN117741446A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311833167.1
申请日：2023-12-28
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及新能源汽车电池技术领域，具体为一种新能源汽车电池健康状态评估方法及系统。所述系统运用了所述方法，所述方法包括：提取原始数据的充电片段数据；分析计算得到电池的容量真实值，具体包括：计算每一个充电片段数据对应的当前容量，从而计算SOH作为标签；对标签容量采用局部离群因子算法、箱线图原理或3σ原则剔除异常值；分析选择与电池健康状态SOH高度相关的特征；将选取的特征数据输入机器学习模型进行训练；提取待预测的车辆相应的特征，输入训练后的模型中进行容量预测。该技术方案能够利用采集到的新能源汽车实时监测数据对电池健康状态的准确评估。
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公开(公告)号：CN117491894A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311437060.5
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G01R31/392 , G06F30/27 , G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及锂电池健康状态检测领域，公开了一种基于数字孪生与数据驱动的锂电池健康状态快速检测方法，包括：S1，对目标车型进行工况测试并参数辨识，得到SOC‑OCV查找表和一阶等效电路模型参数；S2，利用仿真模型，基于SOC‑OCV查找表和一阶等效电路模型参数，进行数字孪生模型训练，得到SOH预估模型；S3，将待检测车辆的特征序列输入训练完毕的SOH预估模型，得到SOH的预估值。本申请能够实现多车型、高效率的电动汽车动力电池SOH估计。
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