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公开(公告)号：CN117438005A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311402703.2
申请日：2023-10-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G16C20/90 , G16C20/30 , G16C20/70 , G16C10/00 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20 , G01N27/26 , G01R31/367
Abstract: 一种基于电化学阻抗谱的锂电池拓扑结构数据库建立方法及建立装置，方法中，测量待测锂电池模组的电化学阻抗谱；基于所述电化学阻抗谱进行NOvA软件仿真获得仿真数据；对比仿真数据与测量的电化学阻抗谱之间的误差，当误差小于预定阈值认定为满足标准，将将满足标准的仿真数据与锂电池拓扑结构纳入数据库，构建锂电池模组的电化学阻抗谱数据库。本方法利用电化学阻抗谱法提取电池数据，基于数据仿真结果构建不同电池拓扑结构的数据库，系统地将不同结构的电池模组电化学阻抗谱特性归纳在一起。
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公开(公告)号：CN116859190A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310732732.9
申请日：2023-06-20
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 一种同源局部放电超声信号的时间差估计方法，其中，采集两通道同源超声信号；设定横向自适应滤波器阶数和交叉互相关器级数；将两通道同源信号输入两个横向自适应滤波器；将两个横向自适应滤波器得到的权系数输入k级交叉互相关器；对交叉互相关器的输出进行峰值提取得到同源超声信号之间的时间差。本发明具有时间分辨率高、时间差估计偏差小、抗噪性能好等优点，在电力设备(如电力变压器)状态诊断领域的局部放电定位方面具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN118707358A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410763954.1
申请日：2024-06-13
Applicant: 国家电网有限公司 , 西安交通大学 , 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/378 , G01R31/392 , G01R31/389 , G01R31/396
Abstract: 本发明揭示了一种基于阻抗谱的锂电池模组内短路故障检测方法，步骤包括：对单体电池进行循环实验，以获得阻抗谱数据；分析阻抗谱数据，以获得单体电池在不同状态下阻值比值的增幅关系k；通过电阻串并联公式得到内部存在内短路故障的模组电池对应的k值阈值数据库；对待测模组进行阻抗谱测量，以获得模组状态下电荷传递内阻和SEI内阻阻值的比值；将所述阻值比值与正常状态下电池阻值比值相比较得到所述模组对应的增幅关系k值；将所述模组状态下的增幅关系k置入k值阈值数据库进行比较，若待测模组的k值大于或等于阈值，则可以判定所述待测模组内部存在内短路故障的单体电池。本发明可以快速且经济地检测锂电池模组内部的内短路故障现象。
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公开(公告)号：CN118490246A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410578571.7
申请日：2024-05-10
Applicant: 西安交通大学 , 西安揽智俱应智能科技有限公司
IPC: A61B5/346 , A61B5/361 , A61B5/353 , A61B5/00 , G16H50/50 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G06F18/2411 , G06N3/006 , G06N20/10
Abstract: 一种基于心脏房颤电生理仿真的定位方法及其系统，本发明的系统通过：构建心脏电生理模型，其中设置房颤触发灶获取典型房颤的心电信号；对心电信号进行P波提取，获得P波时域特征并通过主成分分析法降维，构建数据集；基于数据集训练机器学习模型，划分分类结果对应的心房区域；汇总多导联信号分类结果，进行等级评级，定位房颤触发灶所在区域。本发明能够获取多种仿真心房颤动心电信号，高效准确地识别P波波段，在保留样本信息的前提下，节省大量计算时间和计算成本，并有效提高分类效果。
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公开(公告)号：CN117371277A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311282853.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本公开提供一种基于双域模型和有限元法的体表电位标测图仿真方法，该方法包括如下步骤：对躯干、肺及心脏进行几何建模，包括设置躯干‑肺‑心脏模型相应的参数以及计算区域，获得所述躯干‑肺‑心脏模型；对所述心脏模型采用双域模型定义电传导活动，获得心脏激动传导序列；对所述躯干模型及肺模型，选择拉普拉斯方程作为无源容积导体即肺和躯干中电势的控制方程，采用有限元法获得全局矩阵；使用梯度迭代算法求解全局矩阵，采用四阶高斯求积算法求解躯干体表电势，获得所述体表电位标测图。本发明基于双域模型和有限元法的体表电位标测图仿真方法，能够极大提高仿真模型计算效率，计算结果准确，稳定性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116774043A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310564578.9
申请日：2023-05-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/389 , G01N27/26
Abstract: 本公开揭示了一种基于频率筛选的退役锂离子电池剩余寿命检测方法，步骤包括：进行退役锂离子电池老化循环试验和电池电化学阻抗谱测试，以获得不同SOC的电化学阻抗谱数据；对所述数据数据进行筛选，进行阻抗谱数据在不同SOC下的分类；对不同SOH下电池阻抗数据进行筛选，并完成阻抗特征数据库的建立；建立退役锂离子电池剩余寿命估计模型；对待测退役锂离子电池进行特征频率阻抗的电化学阻抗谱测试，将数据代入建立的剩余寿命评估模型，得到剩余寿命。本发明基于剩余寿命不同的电池所对应的特征频率下阻抗特性的不同，提出了一种基于频率筛选的退役锂离子电池剩余寿命检测方法，可以快速且经济地检测退役锂离子电池的剩余寿命。
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公开(公告)号：CN117269814A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311238345.6
申请日：2023-09-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/396 , G01R31/387 , G01R31/36
Abstract: 本公开揭示了一种基于负极锂损失过程的锂电池存储衰减寿命预测方法，步骤包括：基于负极锂损失过程建立电池自放电的机理模型，并建立容量衰减随时间变化的理论模型；进行不同SOC和不同存储温度下电池自放电试验，以获得不同影响因素下的电池容量衰减变化规律；通过试验数据与所述变化规律对所述理论模型中的待定参量进行拟合，以得到不同初始SOC、不同存储温度下电池存储时的容量衰减模型；在容量衰减模型的基础上建立锂电池存储衰减寿命预测模型；获取待预测锂离子电池的初始SOC以及存储温度数据，并代入所述锂电池存储衰减寿命预测模型，得到预测的存储寿命。本发可以准确地预测长时间处于存储状态的锂电池剩余寿命。
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公开(公告)号：CN115980521A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211570147.5
申请日：2022-12-07
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 公开了一种多源局部放电超声信号的时间差估计方法，方法中，采集多个局部放电源的超声信号；将两通道采集信号在频域将一信号乘以另一信号的复共轭；对结果频域表达式进行移动加窗运算求取幅度谱阈值并根据阈值截取频谱；保持相位谱不变，对幅度谱进行归一化处理；在时域峰值提取，得到多源局部放电信号中对应同源信号的时间差。本发明具有简单易用、抗噪能力强、计算复杂度小等优点，对于电力设备状态诊断领域的局部放电定位方面具有较高的价值。
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公开(公告)号：CN117452271A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311405369.6
申请日：2023-10-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/389 , G01R27/02
Abstract: 一种基于阻抗分析的并联锂电池模组不一致性检测方法及检测装置，方法中，测量待测并联锂电池模组的电化学阻抗谱；基于所述电化学阻抗谱进行NOVA软件仿真，搭建等效电路，得到仿真数据及等效电路数据；结合电化学阻抗谱等效电路模型的数学意义以及对应的物理内涵，欧姆内阻对应等效电路中的第一个串联电阻数值，基于等效电路数据提取并联锂电池模组的等效电路中的欧姆内阻，利用欧姆内阻差异完成对并联锂电池模组不一致性的检测。本方法利用电化学阻抗谱法获得并联电池模组内部信息，不仅测量准确，且无需拆解电池，电化学阻抗谱对电池模组状态变化较为敏感，可以有效观测电池是否存在不一致。
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公开(公告)号：CN117907765A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311803712.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 公开了一种随机信噪比局部放电超声信号模式识别方法，方法中，通过超声信号采集装置采集不同局部放电类型的原始超声信号并对原始超声信号进行染噪预处理；将原始频谱与预处理频谱输入改进的降噪自编码器进行训练，得到训练好的编码器E，通过超声信号采集装置采集实际环境中的随机信噪比局部放电超声信号；对随机信噪比局部放电超声信号提取特征频谱，称为实际频谱；利用编码器E对实际频谱进行编码，得到实际潜在特征序列；对实际潜在特征序列进行马尔可夫变迁场变换，得到特征图谱；采用分层抽样的方式将特征图谱分为训练集和测试集；利用训练集训练神经网络得到判断函数；利用判断函数对测试集进行模式识别，得到模式识别结果。
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