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公开(公告)号：CN113671380A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110968446.3
申请日：2021-08-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的动力电池系统多故障诊断方法，包括故障检测和故障隔离两部分，故障检测针对电池故障早期预警问题，使用编码解码架构的深度学习模型，编码过去一段时间窗口内所测端电压、电流和温度序列，利用之后的电流和温度实测值解码出同步的端电压，与实测对比生成残差序列，经软阈值处理后由多级报警评估策略决定是否触发报警，该报警策略能消除误差波动，防止误报警。之后训练故障隔离深度学习模型，输入软阈值处理后的残差序列，隔离模型输出各故障是触发报警诱因的概率，进而隔离出各故障，从而简化了隔离各传感器故障类型的难度。
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公开(公告)号：CN113176503A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110443302.6
申请日：2021-04-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 一种基于电化学过程的全SOC范围锂离子电池等效模型，涉及锂离子电池等效模型领域，包括由电容Ccapacity、Cds1、Cds2，电阻Rds1、Rds2，电流源一和电流源二组成的锂离子电池实时SOC模拟模型和由电容Cdl、Cconc，两个，阻抗Zctr，电压源UOCV、端电压Ut组成的锂离子电池端电压响应模拟模型两部分；Ut＝UOCV(USOC_surf)‑IRohm‑ηctr‑ηconc；本发明在锂电池全SOC范围模拟精度高、计算效率高，避免了偏微分方程的求解，更适于应用于BMS。
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公开(公告)号：CN112858917A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110052494.8
申请日：2021-01-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/385 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12
Abstract: 一种基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法，涉及新能源汽车动力电池系统安全领域。对所选动力电池加载动态应力测试实验，对电流传感器采集数据和电压传感器采集数据注入多种类型的故障信号，建立故障特征与故障类型的对应关系，建立神经网络，利用遗传算法对该神经网络进行优化，取得电池系统的电流、电压传感器故障数据，采用min‑max标准化，建立传感器的故障特征与故障类型的样本数据；依据样本建立矩阵导入神经网络中，作为系统输入和目标输出进行训练，建立对多种故障进行综合诊断的检测系统，有效提高了故障诊断的检测范围，同时所引入的遗传算法也提高了神经网络运行的效率以及结果的准确率。
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公开(公告)号：CN115079671B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210767474.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开一种串联式多总线的故障注入系统，包括总线接口A、用户故障类别设置模块、信号调理模块、A/D离散采样模块、FPGA多层级故障注入模块、物理层、D/A转换模块、信号选择输出控制模块、总线接口B和通信总线等，本发明可以实现对多种类型总线进行电气层、数据链路层与协议层三个层级的故障模拟，具体包括延时输出、噪声干扰、波形修改、数据替换等故障操作。本系统使用将软件的人机交互方式与硬件故障注入系统设施相互配合实现的方法，用户从操作界面的软件上进行故障注入方式和参数的设置，硬件层面的故障注入系统对软件层面传来的故障参数进行实现。
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公开(公告)号：CN117805622A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311853531.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01R31/367
Abstract: 一种电池脉冲响应函数计算方法及其应用，涉及电池脉冲响应函数领域，方法为：获得电池在弛豫过程的极化电压，计算极化电阻Rp，获得电池在一个脉冲激励下的极化电压ηT，求得电池对一个脉冲宽度为Δ基本脉冲信号的脉冲响应函数h(T)，实现对电池极化电压的仿真。应用为获取电池的脉冲响应函数的简化函数、给出脉冲‑响应模型的离散状态空间方程。本发明提出的脉冲响应模型能很好地仿真电池的电压响应，误差在20mV以内；具有方法简单、计算量小，仿真精度高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115134187A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210768375.7
申请日：2022-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种灵活扩展接口的分布式通信芯片及通信系统，涉及通信技术领域，包括对外输入输出端口、通信模块、内部存储空间以及以太网模块，还包括寄存器和独立SPI模块；对外输入输出端口与通信模块和寄存器连接；通信模块与寄存器和内部存储空间连接；内部存储空间与寄存器和以太网模块连接；以太网模块与寄存器和内部存储空间连接；独立SPI模块与寄存器和内部存储空间连接；本发明可以连接控制器，也可以连接远程传感器或受控设备，在控制器外部进行数据的包装与输出，并完成远程设备的控制与数据传输，不需要占用控制器的性能，提高数据传输的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN115079671A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210767474.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开一种串联式多总线的故障注入系统，包括总线接口A、用户故障类别设置模块、信号调理模块、A/D离散采样模块、FPGA多层级故障注入模块、物理层、D/A转换模块、信号选择输出控制模块、总线接口B和通信总线等，本发明可以实现对多种类型总线进行电气层、数据链路层与协议层三个层级的故障模拟，具体包括延时输出、噪声干扰、波形修改、数据替换等故障操作。本系统使用将软件的人机交互方式与硬件故障注入系统设施相互配合实现的方法，用户从操作界面的软件上进行故障注入方式和参数的设置，硬件层面的故障注入系统对软件层面传来的故障参数进行实现。
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公开(公告)号：CN113176503B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110443302.6
申请日：2021-04-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 一种基于电化学过程的全SOC范围锂离子电池等效模型，涉及锂离子电池等效模型领域，包括由电容Ccapacity、Cds1、Cds2，电阻Rds1、Rds2，电流源一和电流源二组成的锂离子电池实时SOC模拟模型和由电容Cdl、Cconc，两个，阻抗Zctr，电压源UOCV、端电压Ut组成的锂离子电池端电压响应模拟模型两部分；Ut＝UOCV(USOC_surf)‑IRohm‑ηctr‑ηconc；本发明在锂电池全SOC范围模拟精度高、计算效率高，避免了偏微分方程的求解，更适于应用于BMS。
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公开(公告)号：CN112858917B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110052494.8
申请日：2021-01-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/385 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12
Abstract: 一种基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法，涉及新能源汽车动力电池系统安全领域。对所选动力电池加载动态应力测试实验，对电流传感器采集数据和电压传感器采集数据注入多种类型的故障信号，建立故障特征与故障类型的对应关系，建立神经网络，利用遗传算法对该神经网络进行优化，取得电池系统的电流、电压传感器故障数据，采用min‑max标准化，建立传感器的故障特征与故障类型的样本数据；依据样本建立矩阵导入神经网络中，作为系统输入和目标输出进行训练，建立对多种故障进行综合诊断的检测系统，有效提高了故障诊断的检测范围，同时所引入的遗传算法也提高了神经网络运行的效率以及结果的准确率。
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公开(公告)号：CN112182890A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011062393.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
Abstract: 一种面向低温应用的锂离子电池电化学模型，涉及锂离子电池电化学模型，锂离子电池在工作过程中的端电压为： 还包括固相扩散模型、液相扩散模型、电化学反应动力学的模型、欧姆极化过程模型、液相参数更新模型、固相参数更新模型、欧姆极化参数更新模型、反应动力学参数更新模型。本发明对固相锂离子浓度分布和液相锂离子浓度分布做了抛物线近似，将偏微分方程简化为离散方程，与现有技术相比，简化了模型的复杂度，提供了仿真速度；采用了基于固液相扩散系数和固液相电导率的实测规律，针对简化后的模型建立了全新的模型更新形式；基于此形式在模型仿真过程中根据温度不断更新模型参数，模型在低温下的仿真精度高。
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