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公开(公告)号：CN119024174A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411113885.6
申请日：2024-08-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F17/11 , G01R31/382 , G01R31/3842 , H01M10/48 , H01M10/42
Abstract: 本发明提供了基于嵌入式光纤传感的端‑云协同电池管理方法及系统，通过在电池端集成构建分布式温度自感知系统来感知电池单体内外温度分布情况，在电池管理系统进行电池建模与状态估计，以及在云端进行SOC‑OCV曲线的估计来指导终端模型的修正与更新，实现了智能电池端、终端及云端数据的多层级有机融合，不仅使模型具有更高的精度与更广泛的适应性，也能够保证状态估计项的丰富性，相比现有技术显著提升了电池电‑热管理的精度和效率。
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公开(公告)号：CN118136888A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410271956.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04992 , H01M8/0438
Abstract: 本发明提供了一种车载质子交换膜燃料电池阴极内部状态自适应估计方法，通过依次建立的燃料电池集总参数模型、基于嵌入式容积Kalman滤波器框架的状态预测模型以及提出的自适应噪声协方差匹配策略，实现了燃料电池系统内部不可测气体状态的精确预测，同时基于先验估计残差实现了算法参数的自适应调整，从而能够在系统模型失配情况下对PEMFC系统内部状态进行实时观测。相比采用其他状态观测器的现有技术，本发明显著提高了参数偏移情况下的状态估计效果，不仅可以有效提高非标称参数下对未知状态的估计精度和稳定性，也有利于为燃料电池系统控制提供必要支持。
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公开(公告)号：CN112883587B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110280707.2
申请日：2021-03-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种双电机驱动车辆动力传动系统扭振建模分析与抑制方法，其针对双电机驱动车辆动力传动系统的扭振特性建立了适合的分析模型。该方法中提出了简化的四质量扭振模型建模方法，并且与集中质量模型相对比，降低了扭振模型的复杂度，并保证了模型的准确性，提高了扭振建模分析的效率和可行性。该方法中提出的实时自整定模糊PD主动控制策略，可基于车辆纵向加速度实现对传动系统的扭振控制响应速度快，能够实现很好的实时控制效果且鲁棒性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112668094A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011525336.1
申请日：2020-12-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种双电机耦合驱动电动汽车动力传动系统扭振分析方法，具体涉及车辆噪声与振动控制领域，其目的在于解决双电机耦合驱动电动汽车的扭振NVH问题。该方法通过建立汽车动力传动系统的扭振模型、数学计算与分析流程，针对传动系统固有特性与强迫扭转振动响应完成了系统全面的分析，从而能够全面分析涉及双电机耦合驱动电动汽车动力传动系统扭振NVH问题，直观展现分析结果，有效缩短产品开发周期，并降低了开发成本。
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公开(公告)号：CN119133525A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411090989.X
申请日：2024-08-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: H01M8/04298 , G01R31/367 , G01R31/00 , G06N7/02
Abstract: 本发明提供了一种车载质子交换膜燃料电池高鲁棒性状态估计方法，依次通过建立燃料电池空气供给系统机理模型，分析系统响应对关键参数的敏感性实现参数筛选，构建基于多新息容积Kalman滤波器和基于关键参数的增广状态Kalman滤波器，以及基于有效性检验和模糊逻辑的融合估计，实现了对基于标准多新息容积Kalman滤波器有效性的实时验证以及两种估计结果的动态融合，从而提供了适用于各种条件情况下对质子交换膜燃料电池系统内部的精确观测方式，相比其他现有技术，本发明能够有效提高模型失配情况下对不可测变量的估计性能，更有利于为燃料电池系统控制提供支持。
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公开(公告)号：CN112883587A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110280707.2
申请日：2021-03-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种双电机驱动车辆动力传动系统扭振建模分析与抑制方法，其针对双电机驱动车辆动力传动系统的扭振特性建立了适合的分析模型。该方法中提出了简化的四质量扭振模型建模方法，并且与集中质量模型相对比，降低了扭振模型的复杂度，并保证了模型的准确性，提高了扭振建模分析的效率和可行性。该方法中提出的实时自整定模糊PD主动控制策略，可基于车辆纵向加速度实现对传动系统的扭振控制响应速度快，能够实现很好的实时控制效果且鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN112668094B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011525336.1
申请日：2020-12-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种双电机耦合驱动电动汽车动力传动系统扭振分析方法，具体涉及车辆噪声与振动控制领域，其目的在于解决双电机耦合驱动电动汽车的扭振NVH问题。该方法通过建立汽车动力传动系统的扭振模型、数学计算与分析流程，针对传动系统固有特性与强迫扭转振动响应完成了系统全面的分析，从而能够全面分析涉及双电机耦合驱动电动汽车动力传动系统扭振NVH问题，直观展现分析结果，有效缩短产品开发周期，并降低了开发成本。
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公开(公告)号：CN118136887A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410271876.3
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04992 , H01M8/04082 , H01M8/04746
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的氢燃料电池供气系统协同控制方法，通过依次建立燃料电池数理模型、设计神经网络拓扑结构、学习规则及其初值优化算法，实现对空气管理系统模型的抽象简化，进而能够充分发挥空压机和背压阀的控制潜力，实现对燃料电池系统阴极流道内过氧比和气体压力的协同跟踪控制。相较基于其他控制算法的氢燃料电池供气控制策略，本发明不仅能够更为有效地降低跟踪误差，同时还降低了空压机控制信号的总变差，从而有利于延长空压机使用寿命。
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