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公开(公告)号：CN116471062A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310354229.4
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , H04L67/12 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了支持数据隐私保护的车载网络入侵检测方法，包括以下步骤：步骤一，收集车辆CAN总线真实数据，利用攻击方式特点生成含有入侵的数据，构建入侵检测数据集；步骤二，对数据集中的数据进行处理，完成特征提取；步骤三，通过同态加密将明文信息转换为密文信息，利用神经网络训练模型进行训练；步骤四，完成训练后，检测模型设置训练模型输出的权重，进行入侵检测。能够解决现有技术中数据隐私无法保护和检测精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN115494406B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211330570.8
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/3842 , G01R31/367 , G01R31/392 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种电池参数辨识方法、装置及电子设备，其中方法包括：确定预设电池仿真模型中所包括的模型参数以及确定每一个模型参数的敏感程度；所述敏感程度用于表征该模型参数的变化对所述电池仿真模型输出的仿真电压的影响程度；根据每一个模型参数对应的敏感程度，确定每一个模型参数的时间辨识间隔；其中，敏感程度越高，时间辨识间隔越小；基于客户端上传的电池测量数据，按照模型参数对应的时间辨识间隔进行模型参数值的辨识，并将辨识到的模型参数值同步至所述客户端，以对所述客户端中设置的所述电池仿真模型进行更新。本方案，能够降低成本和提高辨识准确性。
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公开(公告)号：CN115407211B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211352797.2
申请日：2022-11-01
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H01M10/42 , H01M10/48 , B60L58/16
Abstract: 本发明涉及电池监测技术领域，特别涉及一种电动汽车锂电池健康状态在线预测方法及系统，其中方法包括：获取电动汽车电池数据；通过车端预测模型进行SOH预测，得到下一时刻的第二SOH预测结果；判断当前时刻的充放电循环数与上一轮修正时的充放电循环数之差是否达到预设的修正周期，否则将第二SOH预测结果作为锂电池SOH预测结果，是则利用云端电池监控平台实现：通过云端预测模型进行SOH预测，得到下一时刻的第一SOH预测结果；以第一SOH预测结果为测量值、第二SOH预测结果为观测值，通过卡尔曼滤波器进行融合，得到下一时刻的锂电池SOH预测结果。本发明能够实现实时性好且精度高的锂电池健康状态在线预测。
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公开(公告)号：CN115407217B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211352798.7
申请日：2022-11-01
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/3842 , G01R31/367 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电池监测技术领域，特别涉及一种电动汽车锂电池荷电状态在线估计方法及系统，其中方法包括：获取电动汽车当前时刻的电池数据；将当前时刻的所述电池数据上传至云端电池监控平台，以利用所述云端电池监控平台实现：基于当前时刻及历史时刻的所述电池数据，通过存储的云端估计模型进行SOC估计，得到下一时刻的第一SOC估计值，并传回；基于当前时刻的电流，通过车端估计模型进行SOC估计，得到下一时刻的第二SOC估计值；以得到的所述第一SOC估计值为测量值、所述第二SOC估计值为观测值，通过卡尔曼滤波器进行融合，得到下一时刻的锂电池SOC估计值。本发明能够实现快速且高精度的电动汽车锂电池SOC估计。
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公开(公告)号：CN115407211A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211352797.2
申请日：2022-11-01
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , H01M10/42 , H01M10/48 , B60L58/16
Abstract: 本发明涉及电池监测技术领域，特别涉及一种电动汽车锂电池健康状态在线预测方法及系统，其中方法包括：获取电动汽车电池数据；通过车端预测模型进行SOH预测，得到下一时刻的第二SOH预测结果；判断当前时刻的充放电循环数与上一轮修正时的充放电循环数之差是否达到预设的修正周期，否则将第二SOH预测结果作为锂电池SOH预测结果，是则利用云端电池监控平台实现：通过云端预测模型进行SOH预测，得到下一时刻的第一SOH预测结果；以第一SOH预测结果为测量值、第二SOH预测结果为观测值，通过卡尔曼滤波器进行融合，得到下一时刻的锂电池SOH预测结果。本发明能够实现实时性好且精度高的锂电池健康状态在线预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115097321B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211036750.5
申请日：2022-08-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/392 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及电池状态参数估计及SOX预测技术领域，提供了基于数字孪生的锂电池EIS和SOH估计方法。该方法包括：构建基于分数阶微分方程的锂电池云端数字孪生模型，通过车载TBOX将电压传感器开路电压和电流传感器采集的工作电流的孪生数据不断传输至云端服务器中，对状态参数进行的迭代优化；构建状态参数滤波器，获得预估电化学阻抗谱；建立锂电池电化学阻抗增长的回归模型，将其引入非参数化的粒子滤波器框架，对锂电池的SOH进行估算，获得锂电池的SOH。本发明检测精度高，为电池最大输出功率SOP的计算提供参考，提升对状态参数和电池健康度的估算精度，能够准确地模拟电池的衰退变化过程。
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公开(公告)号：CN115097321A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202211036750.5
申请日：2022-08-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/392 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及电池状态参数估计及SOX预测技术领域，提供了基于数字孪生的锂电池EIS和SOH估计方法。该方法包括：构建基于分数阶微分方程的锂电池云端数字孪生模型，通过车载TBOX将电压传感器开路电压和电流传感器采集的工作电流的孪生数据不断传输至云端服务器中，对状态参数进行的迭代优化；构建状态参数滤波器，获得预估电化学阻抗谱；建立锂电池电化学阻抗增长的回归模型，将其引入非参数化的粒子滤波器框架，对锂电池的SOH进行估算，获得锂电池的SOH。本发明检测精度高，为电池最大输出功率SOP的计算提供参考，提升对状态参数和电池健康度的估算精度，能够准确地模拟电池的衰退变化过程。
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公开(公告)号：CN114827946A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210201597.0
申请日：2022-03-02
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04W4/40 , H04L41/12 , G08G1/0967 , G08G1/01 , G06K9/62
Abstract: 一种车联网场景下基于任务相似度的边缘计算方法及系统，基于车辆自动驾驶的任务具有空间相关性，提出对交通流中的车辆进行车流聚类分组，并在分组的基础上，通过低延时竞选方法，推举出核心节点，使得同流车组内的从属节点通过与核心节点进行通信获取驾驶任务所需的请求数据，以减少MEC服务器端实际需服务的对象数量，使得车辆终端有限的计算通信资源用于维持分组的拓扑结构，并保证MEC服务器对于车流拓扑结构的实时感知，确保自动驾驶任务的实时有效性，对提高MEC任务吞吐量、简化路由选择、节省信道资源和缩短通信时延等显著效果。
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公开(公告)号：CN114734873A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210403841.1
申请日：2022-04-18
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于云端在线数据的动力电池单体热失控预警方法，包括以下步骤：S1：对云端收集的电池组数据进行电池模组边界特征提取，并形成高维矩阵；S2：提取出上述高维矩阵的低维特征矩阵，基于所述低维特征矩阵计算当前失效概率，根据预设的失效概率阈值与所述当前失效概率进行比较，判定当前是否存在热失控风险；S3：判定有热失控风险时，计算高维矩阵中每个维度对失效概率的贡献值，确定失效概率贡献最大的边界特征对应的单体电池为待核验高危单体；S4：分析所述待核验高危单体在线电压、温度与SOC数据，根据偏差程度值对应三级不同的等级进行报警。本方法通过对动力单体电池热失控进行预警，提升了电池运行的稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN109080442B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201810936692.9
申请日：2018-08-16
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及了一种增程式电动车辆四驱系统及其控制方法，该系统具体设置了增程器系统、外接离合器和后置电机控制器，增程器系统通过外接离合器与前置减速器连接，后置电机控制器依次与后置驱动电机和后置减速器连接，增程器系统包括发电机、发电机控制器、发动机、发动机控制器、内接离合器和増程器控制器，其中发电机通过外接离合器与前置减速器连接，发动机与发电机通过内接离合器连接，増程器控制器分别与发动机控制器和发电机控制器相连接同时增程器控制器与整车控制器连接并接受其控制，后置电机控制器与整车控制器连接，动力电池分别连接发电机控制器和后置电机控制器，本系统提高了电动车辆的动力性能与能量利用率，也增加了续驶里程。
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