公开(公告)号：CN114705996A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210330006.X

申请日：2022-03-31

Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司

Inventor： 杨凌霄 ,  邓承浩 ,  牟丽莎 ,  朱骞 ,  郑英

IPC: G01R31/382 ,  G01R31/392 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明是一种调用云端存储NVM值对车辆状态估算的方法，所述方法是将车载端存储的EE数据通过在线存储传输给服务器端，以独立数据库的形式在线存储，在满足设定条件下读写云端数据，并通过置信区间的判定，仲裁是否写入EE存储区。本发明在遭遇特殊情况导致车辆内部ROM数据受损条件下，能通过云端数据的备份，使用置信区间的数学思维评价可靠性，从而对状态进行重新估算，防止前后状态值相差过大而影响车辆正常使用。区间的数学思维评价可靠性，从而对状态进行重新估算，防止前后状态值相差过大而影响车辆正常使用。

公开(公告)号：CN114705996B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202210330006.X

申请日：2022-03-31

Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司

Inventor： 杨凌霄 ,  邓承浩 ,  牟丽莎 ,  朱骞 ,  郑英

IPC: G01R31/382 ,  G01R31/392 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明是一种调用云端存储NVM值对车辆状态估算的方法，所述方法是将车载端存储的EE数据通过在线存储传输给服务器端，以独立数据库的形式在线存储，在满足设定条件下读写云端数据，并通过置信区间的判定，仲裁是否写入EE存储区。本发明在遭遇特殊情况导致车辆内部ROM数据受损条件下，能通过云端数据的备份，使用置信区间的数学思维评价可靠性，从而对状态进行重新估算，防止前后状态值相差过大而影响车辆正常使用。区间的数学思维评价可靠性，从而对状态进行重新估算，防止前后状态值相差过大而影响车辆正常使用。

公开(公告)号：CN114325406A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111657836.5

申请日：2021-12-30

Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司

Inventor： 杨凌霄 ,  邓承浩 ,  牟丽莎 ,  朱骞 ,  丁灿

IPC: G01R31/374

Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习思维预测电池热失控的方法及系统，该方法包括以下步骤：S01：获取热失控数据相关的特征参数，其中，热失控数据存储于预先建立的电池真实数据库；S02：划分训练集与测试集，其中，训练集与测试集皆来源于电池真实数据库；S03：构造调优算法的线性回归预测器；S04：基于训练集训练线性回归预测器；S05：基于测试集预测热失控的真实参数，即输入S01中的电池真实数据至线性回归预测器，将线性回归预测器预测的结果与S01中的电池真实数据比对。本发明利用海量数据使模型快速迭代，完善热失控状态特征值，有效提高热失控判定准确率，预测热事件。