公开(公告)号：CN117849635A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410036062.1

申请日：2024-01-10

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘冰河 ,  王华萃 ,  刘鑫 ,  刘玥 ,  曹阳正

IPC: G01R31/385 ,  G01R31/392 ,  G01R31/378

Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池最优载荷获取方法，属于电池技术领域。该方法采用一加载装置对锂离子电池施加载荷，在不同载荷下对锂离子电池进行充放电循环，充放电循环过程中，以固定的时间间隔记录该锂离子电池的容量和电压数据；处理采集到的数据，对锂离子电池在不同载荷下的电压和容量数据进行微分得到dQ/dV曲线，以dQ/dV曲线中的峰值为特征值；当载荷增加而特征值的大小变化均不超过阈值时，将使特征值的变化均不超过阈值的最小载荷作为最优载荷。本发明通过对电池进行测试并完成精确调控并获取最佳预载，可以为其延长使用寿命提供更好的保障，同时还可以为不同的应用场景提供更好的适配解决方案。

公开(公告)号：CN118501710A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410609114.X

申请日：2024-05-16

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘冰河 ,  童伟豪 ,  刘玥 ,  舒淙昊

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G01R31/378

Abstract: 本发明涉及一种基于超声信号并考虑载荷的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池估计领域。该方法包括：选择若干个设置有传感器的锂离子电池，通过夹具对锂离子电池施加不同大小的载荷并采集载荷数据；设计多种受载工况下锂离子电池的充放电循环实验，并按固定时间间隔采集超声信号波形原始数据；对采集的超声信号波形原始数据进行数据批量处理和信号特征提取，并提取充放电循环过程中电池所受载荷值；建立BP神经网络模型，使用信号特征数据和载荷数据训练BP神经网络，通过训练好的BP神经网络进行锂离子电池SOC的估计。本发明可降低SOC估计过程的计算复杂度，并提高估计精度。

公开(公告)号：CN117638385A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311660503.7

申请日：2023-12-05

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘冰河 ,  刘玥 ,  王华萃 ,  曹阳正 ,  刘鑫

IPC: H01M50/264 ,  H01M50/242

Abstract: 本发明属于电池制造和应用技术领域，涉及一种利用泡沫金属改善锂金属电池循环性能的夹具及方法，该夹具包括顶板、隔板、底板、螺栓、泡沫金属以及支撑柱，所述支撑柱固定连接在所述底板上，所述隔板布置在底板与顶板之间，所述泡沫金属布置在所述隔板与底板之间，且所述顶板与隔板之间用于放置锂金属电池，以对锂金属电池进行夹装；所述隔板和顶板上均设有通孔，并通过与立柱螺纹连接且贯穿通孔的螺栓将隔板和顶板活动连接在所述立柱上。本发明通过在隔板与底板之间加入泡沫金属来改变夹具的刚度，能够在保证预紧力的情况下，降低锂金属电池在充放电过程中的膨胀压力，并利用泡沫金属恒定应力区的材料特性稳定最大膨胀压力，有效提升了锂金属电池循环寿命。

公开(公告)号：CN117172179A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311215797.2

申请日：2023-09-20

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘冰河 ,  刘鑫 ,  王华萃 ,  刘玥 ,  曹阳正

IPC: G06F30/367 ,  G06F30/23 ,  G06F30/17 ,  G16C10/00 ,  G16C20/10 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及一种考虑电池卷绕结构的电化学模型建模方法，属于电池建模技术领域。该方法包括：S1：获取电池的电化学参数以及电池的设计参数；S2：根据电池的设计参数构建一维P2D模型和实际电池的二维卷绕几何结构；S3：添加锂离子电池物理场，根据电化学参数标定一维P2D模型和二维物理模型；S4：添加电路物理场，搭建电路模型；S5：提取标定好的二维物理模型卷绕各层的电流密度；S6：结合卷绕各层的电流密度耦合P2D模型和电路模型，构建P2D‑电路耦合模型。本发明考虑了电池卷绕结构，极大提升了模型计算效率。