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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116384468A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310412054.8
申请日：2023-04-17
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及涉及一种锂电池故障预警的模型训练方法和装置，所述方法包括：获取样本车辆的历史快充数据，其中，所述样本车辆为锂电池动力汽车，所述历史快充数据中包括锂电池充电的多个循环片段，每个循环片段被划分为多个电池荷电状态范围；从所述历史快充数据中选取出样本数据，其中，所述样本数据的每个循环片段中仅包括同一个电池荷电状态范围中的数据；通过所述样本数据对初始模型进行训练，得到目标模型，其中，所述目标模型能够预测锂电池动力汽车是否发生故障并在发生故障时确定发生故障的循环片段。本申请可以提高故障预警的准确性。
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公开(公告)号：CN119142350A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202310721804.X
申请日：2023-06-16
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明实施例公开了一种驾驶风格识别方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取至少一个用户的驾驶数据，得到驾驶数据集合；对驾驶数据集合中的每一驾驶数据提取第一特征和第二特征；其中，第一特征与驾驶场景相关，第二特征与驾驶风格相关；基于每一驾驶数据的第一特征，确定每一驾驶数据对应的驾驶场景；基于每一驾驶数据的第二特征，确定每一驾驶数据在对应的驾驶场景下对应的驾驶风格；基于每一驾驶数据在对应的驾驶场景下对应的驾驶风格，确定各个用户在至少一个驾驶场景下的驾驶风格。如此，可保证用户的驾驶风格识别是在特定驾驶场景下进行的，从而使得输出的驾驶风格识别结果更加可靠，同时更具说服力。
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公开(公告)号：CN119953231A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202311487730.4
申请日：2023-11-08
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: B60L58/12
Abstract: 本申请公开了一种基于电动汽车容量里程数据的动力电池容量预测方法，包括步骤：获取目标车辆的待预测里程，并确定目标车辆的历史里程容量数据和参考车辆的整体里程容量数据；根据待预测里程以及整体里程容量数据，确定第一容量；基于多输出模型，根据历史里程容量数据、待预测里程以及整体里程容量数据，确定第二容量；根据第一容量和第二容量，确定待预测里程对应的预测容量。基于多输出模型得到的第二容量，建立参考车辆和目标车辆中动力电池老化轨迹之间的内在关联从而对目标车辆的容量进行预测，并结合第一容量和第二容量得到预测容量，利用第一容量对第二容量进行修正，保证了预测容量的可靠性，且具有较强的通用性。
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公开(公告)号：CN119535214A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202311092991.6
申请日：2023-08-28
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/385
Abstract: 本发明涉及一种故障预警方法、装置、设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取至少一个第一样本的充电数据和至少一个第一样本的放电数据；对至少一个第一样本的充电数据进行时域特征提取，得到至少一个第一特征；以及，对至少一个第一样本的充电数据进行频域特征提取，得到至少一个第二特征；对至少一个第一样本的放电数据进行时域特征提取，得到至少一个第三特征；根据至少一个第一特征、至少一个第二特征和至少一个第三特征，确定发生故障的目标概率。如此，能够使得发生故障的目标概率更加精准，从而提高基于目标概率进行热失控预警的精度。
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公开(公告)号：CN119218045A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202310788240.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了动力电池热失控的预警方法及系统、存储介质、电子设备，其预警方法包括以下步骤：将原始实车数据通过预处理获得充电行程数据；获得充电行程数据与热失控之间的强相关特征，对强相关特征进行聚合，将聚合结果输入预训练好的分级预警模型中；所述强相关特征包括：机理特征、统计特征和频域特征；分级预警模型根据预设分级策略确定热失控的预警等级并执行预警，本发明结合了数据预处理、特征聚合、AI模型预测、大数据支持等多种方法，可以实现高效准确的故障预警，提高新能源车辆的安全性和使用寿命。
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