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公开(公告)号：CN119247175A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411384414.9
申请日：2024-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/374
Abstract: 一种用于能量状态估计的带有能量补偿机制的功率积分法，涉及锂离子电池技术领域。通过能量状态估计误差的分析，可变最大能量与参考最大能量的分析，探究功率积分法中能量状态的补偿机制，并在带有能量状态补偿的功率积分法中引入Dropout技术。能够降低功率积分法中的累计误差，提高能量状态估计精度，考虑电池老化因素，提升能量补偿的适用性，在能量补偿时融入Dropout技术，提升算法的鲁棒性和适应性。
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公开(公告)号：CN118938007A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410921981.7
申请日：2024-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 一种面向实车运行数据的车云协同SOH估计方法，涉及锂离子电池技术领域。在车端和云端都建立基于SOH与ΔSOH的混合数据驱动估计模型，通过监控满充阶段用于SOH数据驱动估计模型的更新，更新后所获得的SOH估计结果用来更新ΔSOH数据驱动估计模型，所获得的SOH估计值作为非满充阶段的SOH估计结果；选择统计特征指标构造老化特征，选择构造老化特征的参数，计算老化特征，并对老化特征进行在线增量计算；设计车云端的自监控与模型更新，车云端互监控及协同SOH估计策略。采用SOH与ΔSOH的混合数据驱动建模策略，基于统计特征指标构造老化特征，并利用车云协同进行SOH估计，更符合实际工况运行环境。
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公开(公告)号：CN118011210A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311824702.7
申请日：2023-12-27
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382
Abstract: 本申请实施例提供一种电池荷电状态估计与监控方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：构建电池外特性的观测方程；生成电池模型状态的观测方程和电池外特性的观测方程的方程参数的监控条件；根据电池模型状态的观测方程和电池外特性的观测方程对电池的荷电状态进行估计和监控；在估计和监控过程中，当方程参数满足监控条件时，对电池模型状态的观测方程和电池外特性的观测方程进行更新。本申请的方法克服现有技术中参数辨识与状态估计的相互反馈带来的错误累计传输问题，减少运算电池荷电状态估计与监控方法失常几率，提高荷电状态的估计与监控精度。
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公开(公告)号：CN117783883A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311851805.2
申请日：2023-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/396 , G01K13/00 , G06F17/11
Abstract: 一种电池包内所有单体电池参考温度的快速估计方法，涉及锂离子电池技术领域。基于欧式距离计算未设置温度传感器单体电池的端电压与所有设置有温度传感器单体电池的端电压之间的距离，获得具有最小距离差异的电池索引作为目标电池；将所获取的目标电池的测量温度作为未设置温度传感器单体电池的参考温度；通过获得的参考温度作为数据，为嵌入式部署和应用，考虑到嵌入式系统的存储空间容量，设计在线部署与温度估计策略。基于可测电压参数与设置有温度传感器单体电池端电压之间的最小欧式距离获得参考温度，并设置嵌入式部署策略，充分利用有限的温度传感可测信息，快速有效的实现电池包内所有单体电池的温度估计。
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公开(公告)号：CN115561639B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202211313334.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G06F17/12
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶模型的电池参数在线辨识与分数阶简化计算的方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、分数阶模型传递函数和微分方程的建立；步骤二、分数阶微分项时域的计算与化简；步骤三、分数阶方程递推形式的化简；步骤四、分数阶窗口数据计算的简化。该方法基于包含Warburg元件的一阶分数阶模型，推导出用于参数在线辨识的递推形式，然后对分数阶窗口数据的计算进行简化，以减小分数阶模型的计算量。本发明的方法可使分数阶模型自适应不同的温度、工况等环境，可更准确的反应电池内部实际的动态反应特性；可为准确的状态估计、续驶里程预测等提供基础，发挥电池的最大性能并保障电动汽车的安全行驶。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116610926A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310890788.7
申请日：2023-07-20
Applicant: 中国第一汽车股份有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/20 , G06N20/00 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F30/27 , B60L58/16 , G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/388 , G01R19/00 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种电池老化特征的确定方法、装置、存储介质和车辆，本发明涉及电池领域。该方法包括：获取电池在不同循环周期下的充电电压曲线；基于充电电压曲线，确定电池的充电电压区间；按照充电电压区间和充电电压曲线的曲线形状，对充电电压曲线进行划分，得到多段充电电压曲线；基于多段充电电压曲线，确定电池老化特征，其中，电池老化特征用于表征电池的老化程度。本发明解决了难以获得符合电池的实际使用条件的老化特征的技术问题。
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公开(公告)号：CN114200327B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202210055336.2
申请日：2022-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/387
Abstract: 一种考虑多因素影响的电池包中单体电池SOC估计方法，涉及一种电池SOC估计方法。对电池包中同种类型的一个单体电池进行实验得到源域数据；利用迁移学习框架将源域数据与目标域数据进行迁移和变换，迁移学习框架包括：特征增强、特征压缩和MPD适配；使用数据驱动算法对变换后的源域数据进行建模，再对变换后的目标域数据进行SOC的预测，从而得到SOC估计值。基于数据驱动算法并采用迁移学习方法来解决温度和电池老化状态等多因素对SOC估计造成的不利影响，并针对现有迁移学习方法存在的问题提出一种同时适配MPD和CPD的迁移学习框架，方法简单并且需要的实验数据少。
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公开(公告)号：CN115826456A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211401297.3
申请日：2022-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/042 , E05F15/40
Abstract: 本发明公开了一种基于软件滤波的电动车窗电流纹波防夹控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：系统参数的确定；步骤二：参数自适应学习；步骤三：车窗位置识别；步骤四：车窗位置补偿；步骤五：根据车窗位置与滤波后的电机电流确定并实施防夹方案。该方法无需安装霍尔传感器及其相关电路，采用软件滤波提取纹波信号，识别车窗位置，可灵活匹配不同的车窗机构和电机，并能够自适应调整滤波器参数，实现低成本、高精度的车窗位置信号提取；进一步，在电流纹波提取的基础上，计算车窗电机电流的直流分量，用电机电流的直流分量作为防夹控制系统的输入，有效降低了车窗误防夹的概率。
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公开(公告)号：CN111559308B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202010470249.4
申请日：2020-05-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种车辆自适应弯道照明系统及其控制方法，涉及一种照明系统及其控制方法。车载电控单元内置控制方法，接收车载传感器组的测量信号，实时估计车辆的运动半径和车速，并依据运动半径和车速输出期望的车辆前照灯的水平调整角度；车载传感器组反馈至车载电控单元作为输入信号；步进电机驱动器组调节车辆前照灯的水平角度；车辆前照灯在步进电机的作用下水平转动。依据车载传感器组的测量信号对车辆弯道行驶时的运动半径和车速进行估计，根据估计的车速和车辆弯道行驶运动半径计算出车辆前照灯应当调整的水平转角，通过步进电机控制前照灯水平转动跟踪期望转角。与车辆自身参数和运动状态相关，而不依赖于外界因素。
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公开(公告)号：CN115561639A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211313334.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/367 , G06F17/12
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶模型的电池参数在线辨识与分数阶简化计算的方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、分数阶模型传递函数和微分方程的建立；步骤二、分数阶微分项时域的计算与化简；步骤三、分数阶方程递推形式的化简；步骤四、分数阶窗口数据计算的简化。该方法基于包含Warburg元件的一阶分数阶模型，推导出用于参数在线辨识的递推形式，然后对分数阶窗口数据的计算进行简化，以减小分数阶模型的计算量。本发明的方法可使分数阶模型自适应不同的温度、工况等环境，可更准确的反应电池内部实际的动态反应特性；可为准确的状态估计、续驶里程预测等提供基础，发挥电池的最大性能并保障电动汽车的安全行驶。
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