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公开(公告)号：CN114720878A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210295063.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 长安大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种退役电池的状态检测方法，包括：采用主程序分析法对常规充电工况下电池终止状态一致性的测试数据分析得到充电曲线的特征值，将特征值运用Canopy算法融合PSO‑k‑means分类算法进行聚类，得到电池最终的分类结果，利用分类好的该型号电池的循环老化测试数据，提取工况曲线的特征值，利用该特征值建立基于自适应PSO‑神经网络容量预测模型建立电池老化模型，用特征值表征电池的容量与内阻的衰减情况，提取电池簇核心部分电池特征值，利用建立好的电池老化模型，快速估计出电池实际容量与阻抗等参数。该方法可以对剩余电量、剩余容量和阻抗状态未知的退役动力电池实现快速分类和状态检测。
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公开(公告)号：CN112234673A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011065240.1
申请日：2020-09-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于均衡电路的电池能量均衡方法，涉及电池能量技术领域，提供的均衡控制算法中采用AUKF算法提高SOC估计精度，并解决仅利用SOC作为均衡控制算法的参数时对电池可能造成的过充和过放伤害。本发明所设计的模糊神经网络为一阶T‑S模糊神经网络，需要通过学习确定前件参数和后件参数共5个参数，学习算法采用的是BP算法和最小二乘法的混合算法，前件参数通过BP算法确定，后件参数通过最小二乘法确定。通过数据库中的数据对模糊神经网络进行训练，辨识得到了全部参数。
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公开(公告)号：CN112448454B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202011418432.6
申请日：2020-12-07
Applicant: 长安大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明提供一种适用于电池均衡的主动均衡电路及均衡方法，涉及主动均衡电路技术领域，包括：单体电池连接网络和能量转移网络；单体电池连接网络包括n+1个双向开关，四个MOSFET Q3‑Q6，以及n节单体电池，n为连接到单体连接网络中的电池数量；能量转移网络包括两个MOSFET Q1,Q2,两个二极管D1,D2,以及两个变压器T1，T2；变压器T1的绕组比为n:1,变压器T2的绕组比为1：n。在一个开关周期里，电路可以通过变压器T1，T2同时进行以下两个操作：电池组将能量传输至电池组中能量较低的单体电池；电池组中能量较高的单体电池将能量传输至整个电池组。上述操作能够提高电池能量转换速度，缩短平衡时间，并且提高能量转换效率。
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公开(公告)号：CN112348076B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011216167.3
申请日：2020-11-04
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种适用道路信息采集的多传感器数据融合方法，属于数据处理领域，包括：步骤1、用形状描述符表示传感器数据序列上的每个时间点，对其时间点周围的时间邻域的结构信息进行编码；步骤2、将原始的传感器数据序列转换为相同长度的形状描述符序列；步骤3、用DTW算法对变换后的多元描述序列进行对齐；步骤4、将描述符序列间的对齐路径转换为原始的传感器数据序列，在此对齐基础上，采用自适应加权算法对多传感器数据进行融合。该算法利用改进的DTW算法，在多个传感器进行数据融合时，可以提高数据融合的精度，进而提高对车辆的检测精度。
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公开(公告)号：CN114744310A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210129771.5
申请日：2022-02-11
Applicant: 长安大学
IPC: H01M10/44
Abstract: 本发明公开了基于SOC自适应分阶的动力锂电池两步充电方法，包括：建立动力锂电池等效电路模型，通过实验确定动力锂电池等效电路模型中内阻随SOC变化的拟合曲线，对拟合的内阻‑SOC曲线以1％SOC的步长进行采样，利用Canopy算法对采样点预聚类，确定内阻‑SOC曲线划分的阶数，采用二分K‑means算法对获得内阻‑SOC曲线精确的自适应划分，根据充电电流和内阻对应关系，采用优化后非支配排序的哈里斯鹰优化算法NSHHO求解最优的充电电流组合，根据最优的充电电流组合构建充电策略优化模型，利用充电策略优化模型对充电时间和充电损耗进行优化。该方法较恒流恒压策略和均分多阶恒流充电策略的充电欧姆损失减少有效，温升表现上较小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114744310B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210129771.5
申请日：2022-02-11
Applicant: 长安大学
IPC: H01M10/44
Abstract: 本发明公开了基于SOC自适应分阶的动力锂电池两步充电方法，包括：建立动力锂电池等效电路模型，通过实验确定动力锂电池等效电路模型中内阻随SOC变化的拟合曲线，对拟合的内阻‑SOC曲线以1％SOC的步长进行采样，利用Canopy算法对采样点预聚类，确定内阻‑SOC曲线划分的阶数，采用二分K‑means算法对获得内阻‑SOC曲线精确的自适应划分，根据充电电流和内阻对应关系，采用优化后非支配排序的哈里斯鹰优化算法NSHHO求解最优的充电电流组合，根据最优的充电电流组合构建充电策略优化模型，利用充电策略优化模型对充电时间和充电损耗进行优化。该方法较恒流恒压策略和均分多阶恒流充电策略的充电欧姆损失减少有效，温升表现上较小。
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公开(公告)号：CN112234673B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011065240.1
申请日：2020-09-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于均衡电路的电池能量均衡方法，涉及电池能量技术领域，提供的均衡控制算法中采用AUKF算法提高SOC估计精度，并解决仅利用SOC作为均衡控制算法的参数时对电池可能造成的过充和过放伤害。本发明所设计的模糊神经网络为一阶T‑S模糊神经网络，需要通过学习确定前件参数和后件参数共5个参数，学习算法采用的是BP算法和最小二乘法的混合算法，前件参数通过BP算法确定，后件参数通过最小二乘法确定。通过数据库中的数据对模糊神经网络进行训练，辨识得到了全部参数。
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公开(公告)号：CN112348076A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011216167.3
申请日：2020-11-04
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种适用道路信息采集的多传感器数据融合方法，属于数据处理领域，包括：步骤1、用形状描述符表示传感器数据序列上的每个时间点，对其时间点周围的时间邻域的结构信息进行编码；步骤2、将原始的传感器数据序列转换为相同长度的形状描述符序列；步骤3、用DTW算法对变换后的多元描述序列进行对齐；步骤4、将描述符序列间的对齐路径转换为原始的传感器数据序列，在此对齐基础上，采用自适应加权算法对多传感器数据进行融合。该算法利用改进的DTW算法，在多个传感器进行数据融合时，可以提高数据融合的精度，进而提高对车辆的检测精度。
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公开(公告)号：CN114720878B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210295063.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 长安大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种退役电池的状态检测方法，包括：采用主程序分析法对常规充电工况下电池终止状态一致性的测试数据分析得到充电曲线的特征值，将特征值运用Canopy算法融合PSO‑k‑means分类算法进行聚类，得到电池最终的分类结果，利用分类好的该型号电池的循环老化测试数据，提取工况曲线的特征值，利用该特征值建立基于自适应PSO‑神经网络容量预测模型建立电池老化模型，用特征值表征电池的容量与内阻的衰减情况，提取电池簇核心部分电池特征值，利用建立好的电池老化模型，快速估计出电池实际容量与阻抗等参数。该方法可以对剩余电量、剩余容量和阻抗状态未知的退役动力电池实现快速分类和状态检测。
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公开(公告)号：CN112448454A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011418432.6
申请日：2020-12-07
Applicant: 长安大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明提供一种适用于电池均衡的主动均衡电路及均衡方法，涉及主动均衡电路技术领域，包括：单体电池连接网络和能量转移网络；单体电池连接网络包括n+1个双向开关，四个MOSFET Q3‑Q6，以及n节单体电池，n为连接到单体连接网络中的电池数量；能量转移网络包括两个MOSFET Q1,Q2,两个二极管D1,D2,以及两个变压器T1，T2；变压器T1的绕组比为n:1,变压器T2的绕组比为1：n。在一个开关周期里，电路可以通过变压器T1，T2同时进行以下两个操作：电池组将能量传输至电池组中能量较低的单体电池；电池组中能量较高的单体电池将能量传输至整个电池组。上述操作能够提高电池能量转换速度，缩短平衡时间，并且提高能量转换效率。
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