-
公开(公告)号：CN109378875A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811319949.2
申请日：2018-11-07
Applicant: 西安交通大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明公开了一种退役动力电池模块间的SOC均衡系统及其控制方法。采用分布式储能结构，根据退役动力电池电压、容量，SOC均衡等参数计算的权重分配因子对储能模块输出电压进行分配实现退役动力电池模块间的SOC均衡。基于本发明的退役动力电池的SOC均衡控制系统，不需要额外的均衡电路，避免了退役动力电池模块间的能量转移，采用于权重因子的输出电压分配规则的SOC均衡与负载电压调节相结合的双闭环控制方法，保证储能系统负载电压稳定调节的同时，实现退役动力电池模块间的SOC的均衡，保证了系统运行的稳定性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109378875B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201811319949.2
申请日：2018-11-07
Applicant: 西安交通大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明公开了一种退役动力电池模块间的SOC均衡系统及其控制方法。采用分布式储能结构，根据退役动力电池电压、容量，SOC均衡等参数计算的权重分配因子对储能模块输出电压进行分配实现退役动力电池模块间的SOC均衡。基于本发明的退役动力电池的SOC均衡控制系统，不需要额外的均衡电路，避免了退役动力电池模块间的能量转移，采用于权重因子的输出电压分配规则的SOC均衡与负载电压调节相结合的双闭环控制方法，保证储能系统负载电压稳定调节的同时，实现退役动力电池模块间的SOC的均衡，保证了系统运行的稳定性。
-
公开(公告)号：CN109605128A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201910019498.9
申请日：2019-01-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: B23Q17/12
Abstract: 本发明公布了一种基于功率谱熵差的铣削颤振在线检测方法，通过加速度传感器获取铣削过程的振动信息；利用变分模态分解将信号分解成一组基本模式分量，取高频部分的基本模式分量重建信号获得颤振成分所在频段的信号；对重建信号进行自适应滤波，计算信号滤波前后的功率谱熵，对所得的功率谱熵进行求差得到功率谱熵差，以此反映滤波对颤振频段信号频谱分布的影响。相比于传统的颤振检测方法，该方法能有效分离出颤振频段信号，阈值反映滤波对不同状态信号的影响具有明确物理意义，可以避免阈值选择的随意性，提高了铣削颤振检测的准确性和可靠性，降低误判率和漏判率。
-
公开(公告)号：CN109605128B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201910019498.9
申请日：2019-01-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: B23Q17/12
Abstract: 本发明公布了一种基于功率谱熵差的铣削颤振在线检测方法，通过加速度传感器获取铣削过程的振动信息；利用变分模态分解将信号分解成一组基本模式分量，取高频部分的基本模式分量重建信号获得颤振成分所在频段的信号；对重建信号进行自适应滤波，计算信号滤波前后的功率谱熵，对所得的功率谱熵进行求差得到功率谱熵差，以此反映滤波对颤振频段信号频谱分布的影响。相比于传统的颤振检测方法，该方法能有效分离出颤振频段信号，阈值反映滤波对不同状态信号的影响具有明确物理意义，可以避免阈值选择的随意性，提高了铣削颤振检测的准确性和可靠性，降低误判率和漏判率。
-
公开(公告)号：CN110207709A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910556499.7
申请日：2019-06-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于参数化水平集的移动机器人路径规划方法，该方法将移动机器人路径规划问题等效为热传导路径的拓扑优化问题；然后建立基结构的有限元计算模型；以散热弱度为目标函数，采用参数化水平集表达的拓扑优化方法确定每一步冷却通道的生长方向，通过冷却通道的不断生长获得规划路径；使用本发明从根本上解决了陷入局部最优的问题；以散热弱度为目标函数，生成的路径是一条耗能很小的路径；生成的路径由一系列的显式几何点组成，可以直接应用于移动机器人的导航；结合生长的概念，避免了一次性大量的运算，提高了规划的质量；并且生长方向不受到底层网格的限制可以进行自由的搜索故可以获得比传统方法更接近最优的路径。
-
公开(公告)号：CN110207709B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910556499.7
申请日：2019-06-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于参数化水平集的移动机器人路径规划方法，该方法将移动机器人路径规划问题等效为热传导路径的拓扑优化问题；然后建立基结构的有限元计算模型；以散热弱度为目标函数，采用参数化水平集表达的拓扑优化方法确定每一步冷却通道的生长方向，通过冷却通道的不断生长获得规划路径；使用本发明从根本上解决了陷入局部最优的问题；以散热弱度为目标函数，生成的路径是一条耗能很小的路径；生成的路径由一系列的显式几何点组成，可以直接应用于移动机器人的导航；结合生长的概念，避免了一次性大量的运算，提高了规划的质量；并且生长方向不受到底层网格的限制可以进行自由的搜索故可以获得比传统方法更接近最优的路径。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.016 seconds)
