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公开(公告)号：CN114759269A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210540232.0
申请日：2022-05-18
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: H01M10/0585 , H01M10/0562 , H01M10/0525 , H01M10/42 , H01M4/62
Abstract: 本发明公开了一种基于陶瓷基电解质片的一体化全固态电池及其制备方法，该一体化全固态电池包含：正极集流体层、复合正极层、陶瓷基电解质片、复合负极层、负极集流体层；复合正极层是由正极活性物质、导电剂和塑性胶体聚合物混合而成；陶瓷基电解质片是由氧化物电解质和塑性胶体聚合物混合而成；复合负极层是由负极活性物质、导电剂和塑性胶体聚合物混合而成；塑性胶体聚合物包括塑性晶体、锂盐和/或聚合物添加剂；本发明在小于300℃温度下热压形成一体化全固态电池电芯，不同层间无缝互联，有效的改善了陶瓷基电解质片与电极之间的界面问题。此外，本发明提供的一体化全固态电池没有引入额外的有机溶剂，制备工艺简单、安全性高。
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公开(公告)号：CN114755586A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210452229.3
申请日：2022-04-27
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06F17/18 , G06F30/27 , G06N5/00
Abstract: 本发明提出一种基于改进鲸鱼算法IWOA优化的随机森林RF融合等效电路模型的锂离子电池剩余寿命预测方法。方法建立了锂离子电池的等效电路模型，使用电化学阻抗谱EIS测试数据拟合模型参数；对鲸鱼算法WOA进行改进，以RF算法为预测算法的主体，并将IWOA算法用于RF算法中超参数的优化，从而实现凭借拟合的等效电路模型参数对锂离子电池剩余寿命的预测。本发明的预测算法能够有效且高精度地预测锂离子电池当前剩余循环次数，同时保证电池检测的实时性和无损性，从而更好地规划锂离子电池的实际应用。
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公开(公告)号：CN114655137A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210452528.7
申请日：2022-04-27
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: B60R16/02
Abstract: 本发明提供一种多合一辅助控制器内部动力及信号线束的屏蔽保护方法，使用于氢燃料电池大巴中，通过铝合金密闭空间对线束进行屏蔽和保护，直接通过辅助控制器外壳进行屏蔽包裹，避免了传统屏蔽线缆通过屏蔽层双端接外壳而实现屏蔽层接地导致的接地效果不均匀，且接地电阻过大的问题。同时坚硬的铝合金保护槽相对于常见的波纹管、蛇皮管等线束护套更加坚硬，对线束的保护效果更好。通过线束设计，辅助控制器外壳开模时以及切割好对应的线束槽批量生产，使得布线路径固定且重复性好，并无需使用额外的屏蔽层接地手段和线束护套手段，有效降低了线束操作相关的成本。
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公开(公告)号：CN114781614B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210451456.4
申请日：2022-04-27
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F17/18 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/00 , G01R31/392
Abstract: 本发明提出一种基于历史数据预测锂离子电池健康状态的算法。本发明以电池可用容量表征其健康状态，基于改进鲸鱼算法(IWOA)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)，通过已有的健康因子历史数据来预测当前容量。所述的健康因子具有较高表达容量特征的能力。所述的改进鲸鱼算法优化的长短期记忆神经网络，通过非线性权重因子、差分变异扰动项和自适应调整搜索策略，提高鲸鱼算法的全局搜索能力，进而更好地优化长短期记忆神经网络的超参数。本发明的预测方法能够有效精确预测锂离子电池的可用容量随循环次数的变化，从而对锂离子电池后续的使用进行指导，实现对锂离子电池更加安全、充分的利用。
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公开(公告)号：CN114755586B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210452229.3
申请日：2022-04-27
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06F17/18 , G06F30/27 , G06N5/01
Abstract: 本发明提出一种基于改进鲸鱼算法IWOA优化的随机森林RF融合等效电路模型的锂离子电池剩余寿命预测方法。方法建立了锂离子电池的等效电路模型，使用电化学阻抗谱EIS测试数据拟合模型参数；对鲸鱼算法WOA进行改进，以RF算法为预测算法的主体，并将IWOA算法用于RF算法中超参数的优化，从而实现凭借拟合的等效电路模型参数对锂离子电池剩余寿命的预测。本发明的预测算法能够有效且高精度地预测锂离子电池当前剩余循环次数，同时保证电池检测的实时性和无损性，从而更好地规划锂离子电池的实际应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114824459A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210542140.6
申请日：2022-05-18
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: H01M10/0562 , H01M10/052 , H01M10/058
Abstract: 本发明公开了一种金属锂和固态电解质界面层及制备方法，在无机固态电解质表面形成一层界面层，以改善固态电解质与金属锂负极的兼容性问题，其制备方法为：将聚合物基体和锂盐溶于有机溶剂中，再加入氮化硼纳米颗粒和固态电解质的混合粉体，分散均匀后，涂覆于固态电解质上，干燥后形成界面层，该界面层具有较好的粘性，改善了金属锂和固体电解质的接触性，降低界面阻抗。而将氮化硼纳米陶瓷作为添加剂，不仅提高了界面层的离子导电率，同时有效阻碍了锂枝晶的生长。该方法操作简单，所述界面层具有较高的离子电导率和较好的化学稳定性，在改善固态电解质与金属锂负极接触问题的同时，具有较好的对锂稳定性。
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公开(公告)号：CN114781614A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210451456.4
申请日：2022-04-27
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/00 , G06F17/18 , G01R31/392
Abstract: 本发明提出一种基于历史数据预测锂离子电池健康状态的算法。本发明以电池可用容量表征其健康状态，基于改进鲸鱼算法(IWOA)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)，通过已有的健康因子历史数据来预测当前容量。所述的健康因子具有较高表达容量特征的能力。所述的改进鲸鱼算法优化的长短期记忆神经网络，通过非线性权重因子、差分变异扰动项和自适应调整搜索策略，提高鲸鱼算法的全局搜索能力，进而更好地优化长短期记忆神经网络的超参数。本发明的预测方法能够有效精确预测锂离子电池的可用容量随循环次数的变化，从而对锂离子电池后续的使用进行指导，实现对锂离子电池更加安全、充分的利用。
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公开(公告)号：CN114655137B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210452528.7
申请日：2022-04-27
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: B60R16/02
Abstract: 本发明提供一种多合一辅助控制器内部动力及信号线束的屏蔽保护方法，使用于氢燃料电池大巴中，通过铝合金密闭空间对线束进行屏蔽和保护，直接通过辅助控制器外壳进行屏蔽包裹，避免了传统屏蔽线缆通过屏蔽层双端接外壳而实现屏蔽层接地导致的接地效果不均匀，且接地电阻过大的问题。同时坚硬的铝合金保护槽相对于常见的波纹管、蛇皮管等线束护套更加坚硬，对线束的保护效果更好。通过线束设计，辅助控制器外壳开模时以及切割好对应的线束槽批量生产，使得布线路径固定且重复性好，并无需使用额外的屏蔽层接地手段和线束护套手段，有效降低了线束操作相关的成本。
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公开(公告)号：CN116161709B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202211566234.3
申请日：2022-12-07
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种氧化石墨烯包覆的纳米钴酸锂正极材料及其制备方法，所述方法包括步骤：(1)将碱液和钴源混合，得到钴酸锂的纳米前驱体；(2)将纳米前驱体，锂源，以及氧化石墨烯混合，经水热法合成氧化石墨烯包覆的纳米钴酸锂正极材料。本发明提供的制备方法简单，且成本较低，适合于工业化的生产。通过将氧化石墨烯在纳米钴酸锂的水热合成过程中进行包覆，可以实现在纳米微晶形成过程中的原位包覆，在特定的水热温度和时间进行合成，可以调控纳米尺寸从而实现更好的包覆效果，抑制表面副反应的发生，提升循环稳定性。本发明对纳米钴酸锂正极材料的循环性能提升有重要意义，在锂离子电池的应用上有巨大的前景。
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公开(公告)号：CN118908750A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411030235.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种含SiNx/Si的复合硅层的硅碳材料及制备方法，将碳基材置于管式炉中，通入氩气，以5℃/min升温到300‑800℃，然后同时通入硅源和氮源并到达一定的气压，通过气相沉积的方法，得到SiNx的复合硅层。本发明的硅碳材料与普通的CVD硅碳复合材料相比，有以下的优势：1.含SiNx/Si的复合硅层促进生成含氮的SEI膜，提升电极的锂离子迁移速率。2.SiNx/Si纳米互嵌入结构的构建，均匀的分散了纳米硅颗粒，同时防止材料循环过程的电化学烧结，提升了材料的循环性能。3.工艺简单，匹配当下最常见的CVD硅碳材料制备工艺，不需要引入新的工序和设备，应用成本低。
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