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公开(公告)号：CN116703431A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310077280.5
申请日：2023-01-18
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种车辆评估方法、装置、设备及存储介质，首先获取评估数据，再基于评估数据构建特征变量，并生成样本数据集；筛选出贡献度满足预设条件的特征变量；再对样本数据集进行正负样本标记，以及对筛选出的特征变量进行分箱离散化和编码，并根据正负样本标记结果计算编码后的证据权重值；将生成的样本数据集分为训练集和测试集，对训练集进行训练，生成车辆评估模型；利用测试集对车辆评估模型进行验证，并将验证结果与证据权重值进行结合，计算车辆评估模型的评分值，在评分值大于或等于预设分数时，对待评估车辆进行评估。本申请通过筛选对二手车评估影响较大的特征因素，然后构建评分卡得到新能源二手车的残值分数，以评估车辆残值。
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公开(公告)号：CN113030758B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110284105.4
申请日：2021-03-17
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/3842 , G01R31/388
Abstract: 本发明提供一种基于锂离子电池容量跳水点的老化预警方法、系统、汽车及计算机存储介质，包括S1：实时获取锂离子电池单体运行数据，进行数据处理，获取充/放电片段；S2：提取充/放电时的相似片段，并计算运行片段相似度特征F；S3：建立灰色模型，利用所述片段相似度特征F输入模型，预测特征曲线走势；S4：计算预测数据与真实数据的残差e，根据残差方差、均值、最值计算残差检验得分；S5：根据S4步骤计算的数据值确定基线，通过运行片段相似度特征实际趋势和所述基线判断电池容量是否出现跳水。本发明可以提前发出电池严重老化预警，有效避免锂离子电池安全事故发生。
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公开(公告)号：CN116231206A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310283616.3
申请日：2023-03-21
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC: H01M50/244 , H01M50/249 , H01M50/291 , H01M50/209
Abstract: 本发明公开了一种电池组件、电池包组件和动力设备，所述电池组件包括：底板，所述底板的外周形成有多个外凸部，相邻的两个所述外凸部间隔设置；侧板，所述侧板设置于所述底板的外周沿并与所述底板限定出适于容纳电芯的容纳腔；连接部，所述连接部设置于相邻的两个所述外凸部之间且与所述侧板和/或底板连接。根据本发明的电池组件通过设置底板、侧板和连接部，使得连接部设置于相邻的两个外凸部之间且与侧板和/或底板连接，连接部可用于电池组件的安装及连接固定，连接部充分利用了电芯排布所形成的外周空隙，从而提高了电池组件的能量密度，且优化了电池组件的重量、体积及结构强度。
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公开(公告)号：CN116001642A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310078752.9
申请日：2023-01-19
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
Abstract: 本申请涉及动力电池技术领域，特别涉及一种动力电池的充电方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取动力电池的当前荷电状态SOC和充电温度；将当前SOC和充电温度输入预先建立的综合满意度模型，输出动力电池的充电时间与容量衰减的最优综合满意度，其中，综合满意度模型为基于充电时间满意度函数和容量衰减满意度函数建立的综合满意度函数；根据最优综合满意度对应的充电电流对动力电池进行充电。由此，解决了相关技术中在动力电池充电时，对于充电电流的大小考虑不足，从而降低电池的使用寿命等问题。
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公开(公告)号：CN112084294B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010959324.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的整车电磁兼容分级管理方法，其总体构架包括电磁兼容管理集、实体识别关联化、分层关联实体、电动汽车电磁干扰技术规格、实体识别、产品属性、实体和属性分类归并、智能数据提取、电磁兼容管理计划。通过对众多电磁兼容管理计划和电磁干扰技术规格进行人工智能算法识别，对电动汽车的器件层、模块层、系统层以及企业制造层等四层进行分层关联，智能数据提取根据实体和属性决策产生良好的电磁兼容管理计划。本发明很实用于工业产品的电磁兼容管理决策，可以提高产品质量，缩短生产周期，降低生产成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114379369A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210111871.5
申请日：2022-01-29
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于国标数据判断电动汽车故障真实性方法、系统及车辆，包括以下步骤：S1：采集车辆故障及报警数据；S2：故障数据清洗；S3：分析和判定各故障及报警的真实性；S4：上报判定为真的故障。本发明利用车辆发生故障及报警起止时间段内的GB/T32960国标原始数据，分别计算和分析不同时刻故障对应的数据情况，以验证和判定国标诊断出的车辆发生电池高温、单体电池过压欠压、驱动电机控制器温度、驱动电机温度故障的真伪，若判定车辆实际真发生故障，则立即进行上报。本发明不仅提高了故障判断的效率，也提升了维修、维保等售后服务。
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公开(公告)号：CN113029176A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110293654.8
申请日：2021-03-19
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明提供一种面向用户多层级体验度的电动汽车最优充电路径规划方法，依托多网数据融合技术，构建包括距离、时长、费用和拥堵情况的多层级体验度综合指标，调用地图应用程序接口API进行多条路径规划，结合充电桩状态、车桩距离及充电价格等实时信息建立面向用户的多层级体验度指标体系，为车主推荐最优充电站点及导航路径。发明有效解决了寻桩困难、排队等待和充电费用昂贵等实际问题。
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公开(公告)号：CN116183267A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310166487.X
申请日：2023-02-24
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种动力电池热管理系统的评价、优化方法、设备及存储介质，属于电池热管理技术领域，包括以下步骤：获取动力电池在各个测试条件下的温度数据；将各个温度数据分别与预先设置的最佳工作温度区间阈值进行比较，获得各个测速工况下的差异温度数据，并基于各个测试条件，以及预先设置的测试条件与权重之间的映射关系，确定各个测试条件的权重；根据各个测速工况的差异温度数据以及各个测试条件的权重，确定动力电池的温度偏离数据，温度差异数据越高，则动力电池保持在最佳工作温度区间中工作的能力越差，反之，则动力电池保持在最佳工作温度区间中工作的能力越好，从而实现对动力电池保持在最佳工作温度区间中工作的能力的评价。
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公开(公告)号：CN112084714B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202010959005.2
申请日：2020-09-14
Applicant: 重庆长安新能源汽车科技有限公司 , 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的整车电磁干扰抑制方法，提高电动汽车抗电磁干扰能力，确保整车的稳定性。本发明针对电动汽车内部电磁干扰源器件、模块和系统进行数据采集，基于大数据进行迭代分析，通过数据驱动方式进行电磁干扰估计与补偿计算，并从整车角度基于大数据进行深度学习，提取实体并知识建模，通过融合知识驱动与数据驱动模型设计抑制器并作用于整车开关器件及多级滤波器。本发明能够有效抑制电动汽车可能存在的电磁干扰，提高整车的抗电磁干扰能力。
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公开(公告)号：CN114417948A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110679481.3
申请日：2021-06-18
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/215
Abstract: 本发明的目的是建立一种基于神经网络预测电池热失控的方法，包括S1：数据准备：基于实验室和用户车辆大数据平台积累的海量数据，获取车辆电池热失控相关数据；S2：建立特征数据集，进行归一化处理；S3：使用卷积神经网络，建立电池热失控预测模型；S4：训练和验证预测模型；S5：使用模型识别电池热失控异常。本发明通过基于实验室和车辆大数据平台积累的海量数据，构建大量特征参数，使用神经网络深度学习算法，训练和学习动力电池发生热失控的规律，构建并生成可预测热失控的模型，结合大数据实时采集车辆信号数据技术，能实时预测车辆发生热失控的风险，并及时发出预警。
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