一种电池荷电状态校正方法及装置

    公开(公告)号:CN120009738A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510329144.X

    申请日:2025-03-19

    Abstract: 本申请公开了一种电池荷电状态校正方法及装置,当接收到充电请求时,将电池设置为充电状态,并获取初始荷电状态值及其对应的荷电状态‑开路电压曲线斜率区间。若斜率区间的最大斜率不大于阈值,则根据安时积分公式计算第一充电荷电状态值,并重新检查斜率区间。如果斜率大于阈值,则计算第二充电荷电状态值,并通过扩展卡尔曼滤波进行校正,得到最终荷电状态值。若电池已满充,则进行满充校正,并将电池状态设置为充电结束。通过结合扩展卡尔曼滤波算法和安时积分计算公式进行荷电状态值校正,可以有效地抑制安时积分累积误差,减轻电池静置时间不足对荷电状态上电校正的影响,从而提高充电过程中荷电状态校正的精度。

    一种基于AUTOSAR的配置信息确定方法及装置

    公开(公告)号:CN119396461A

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411605247.6

    申请日:2024-11-11

    Abstract: 本发明提供了一种基于AUTOSAR的配置信息确定方法及装置,涉及自动化软件配置领域。基于配置需求信息以及AUTOSAR中的模块之间的模块依赖关系,确定配置项的功能描述信息,检索出所述配置项的功能描述信息对应的关联信息,利用所述配置项的功能描述信息以及所述关联信息,确定配置结果,生成所述配置结果对应的ARXML文件。本发明在确定配置信息时,考虑了AUTOSAR中的模块之间的模块依赖关系,使得确定的配置信息更加符合实际的模块依赖场景,提高AUTOSAR配置信息的准确度。并且本发明中,还会检索配置项的功能描述信息对应的关联信息,使得确定配置信息时使用的数据更全面,保证后续确定的配置结果准确度。

    一种电池模型参数的辨识方法及装置

    公开(公告)号:CN119881664A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202510329565.2

    申请日:2025-03-19

    Abstract: 本发明提供一种电池模型参数的辨识方法及装置,从云平台数据库读取特定时间段内的电池数据,根据每条电池数据提取多个充放电片段数据,按时间戳降序排列对每个充放电片段数据进行离散傅里叶变换生成频谱图。根据频谱图确定每个充放电片段数据所属的频率区间,进行滤波处理得到目标充放电片段数据。根据目标充放电片段数据和预设频率区间估计充电与放电参数。本方案不依赖大规模的训练集和长时间训练,无需神经网络算法即可高精度获取电池模型参数,保证云端BMS向车端BMS实时更新参数。频率分析能够揭示电池在全生命周期内的参数变化,满足长时间尺度下的故障诊断和安全预警需求,丰富了云端BMS的电池参数辨识方法。

    数据处理方法和装置
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118193204A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410330105.7

    申请日:2024-03-21

    Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法和装置,该方法应用于第一服务器,服务器位于车机端和云端之间,该方法包括:从服务器中的存储区域获取不同采集时刻下的第一数据类型的第一电参数,其中,第一电参数包括电压数据、电流数据和温度数据;将第一数据类型的第一电参数转换为第二数据类型的第一电参数;将第二数据类型的多个电压数据进行聚合,得到电压数据集;根据电压数据集中各电压数据的第一时间戳信息与第二数据类型的温度数据的第二时间戳信息和电流数据的第三时间戳信息,按照时间窗口将电压数据集和第二数据类型的温度数据和电流数据进行拼接,得到目标数据;将目标数据存储至存储区域或数据库中,以使云端从存储区域或数据库中获取目标数据进行处理,如此无需耗费云端计算资源即可实现对新能源汽车BMS数据的处理,节省了云端计算资源。

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