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公开(公告)号：CN113391213B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110872621.9
申请日：2021-07-30
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种基于电池组一致性演变的电池微故障诊断方法，属于电池技术领域。本发明提出使用多个历史充电段电压数据，利用电池充电电压曲线(Cell Charge Voltage Curve，CCVC)变换原理，使用自适应惯性权重粒子群算法进行电池组一致性定量寻优计算，以电池充电电压曲线的相似匹配度(平均欧氏距离)作为适应度值，获得表征电池组一致性情况的量化参数。然后对一致性参数进行标准化处理，获得表征电池一致性情况在电池组中相对位置的相对位置Z‑Score，并计算相对位置的标准差，计算电池一致性变化分数。使用基于3σ准则的异常值检测方法进行电池微故障识别，寻找出一致性演变异常的故障电池。使用故障实车电池数据集的部分充电段数据进行实验证明了故障诊断方法的有效性。
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公开(公告)号：CN115799678A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211631145.2
申请日：2022-12-19
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及新能源汽车技术，具体涉及一种基于电压SOC和温度的分段均衡模糊控制方法，包括获取电池组内所有单体电池的电压值和SOC值；根据电池组内所有单体电池当前电压或SOC的最大值和最小值确定待均衡电池；计算待均衡电池与电池组内所有的单体电池的平均电压差异值或平均SOC差异值以及待均衡电池的电压差值或SOC差值；以待均衡的两个单体电池的电压差值或SOC差值、电池组平均值与待均衡的两个电池的电压平均差值或SOC平均差值和温度为三个输入变量，去模糊化得到均衡电流，将输出电流和均衡电流进行比较，得到控制信号，控制电池组均衡并更新均衡后单体电池的电压值或SOC值。该方法具有快速、高效、低能耗的均衡效果。
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公开(公告)号：CN108494027B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810094284.3
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明属于电动汽车技术领域，具体涉及一种锂离子电池组主动均衡控制方法，针对大部分主动均衡电路，采用三阈值和中断均衡控制策略，其中三阈值均衡不仅仅包含传统控制策略中的动作阈值，还包含预动作阈值和结束阈值。通过预测处于预动作阈值和动作阈值之间的单体电池在下一段时间的状态，适当调整其均衡阈值。在三阈值均衡控制策略无法照顾到的情形下，启动中断均衡控制策略，允许电池在均衡过程中被中断。使用三阈值和中断均衡控制策略，能够在不改变电路拓扑结构，不加大均衡电流的前提下，尽量避免均衡时间重叠的情况发生。
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公开(公告)号：CN113203954A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110453564.0
申请日：2021-04-26
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G06K9/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于时频图像处理的电池故障诊断方法，包括：采集正常电池和故障电池的一维电压数据作为原始数据集；对采集的电压数据进行时频处理，转化为二维时频图；将二维时频图进行灰度化处理，计算得到灰度共生矩阵；并提取灰度共生矩阵相关特征集，利用基于密度的聚类算法对图像特征进行诊断识别；从而实现电池故障诊断。本发明的特点是将一维电压信号转为二维时频图后，更能体现电池故障信息，故障诊断具有很高的精确性和稳定性。本发明提供了一种准确度高，误报少的故障单体电池检测方法，该方法解决了现有技术中很难有效诊断故障单体电池的问题。
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公开(公告)号：CN108494027A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810094284.3
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明属于电动汽车技术领域，具体涉及一种锂离子电池组主动均衡控制方法，针对大部分主动均衡电路，采用三阈值和中断均衡控制策略，其中三阈值均衡不仅仅包含传统控制策略中的动作阈值，还包含预动作阈值和结束阈值。通过预测处于预动作阈值和动作阈值之间的单体电池在下一段时间的状态，适当调整其均衡阈值。在三阈值均衡控制策略无法照顾到的情形下，启动中断均衡控制策略，允许电池在均衡过程中被中断。使用三阈值和中断均衡控制策略，能够在不改变电路拓扑结构，不加大均衡电流的前提下，尽量避免均衡时间重叠的情况发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108418263A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810094834.1
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明提供一种带有附加电源的可重构均衡电路，包括单体电池模块、储能电池组、附加电源模块和负载。其中单体电池模块包含两个开关以及一个电池，通过控制相应开关的动作，可以决定单体电池的工作状态。储能电池组由各单体电池串联组成。附加电源模块由三个开关，一个附加电源和一个直流变换器组成，通过相应控制方法，维持负载端电压的恒定。本发明通过增加较低成本的元器件，可以在保留可重构均衡电路在均衡过程中高灵活性和高转换效率优点的前提下，在对储能电池组进行均衡过程中或部分电池出现故障时维持负载端电压。
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公开(公告)号：CN104462827B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410764879.7
申请日：2014-12-12
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种综合评价中指标权重的柔性耦合方法，通过下述方案予以实现：首先邀请多位专家对指标重要性进行判断，经过一致性校验及修正后对所有意见进行综合，确定各指标权重的取值范围，用以反映专家判断中存在的主观、模糊、不确定性；然后确定一个反映最终结果分布特性好坏的目标函数，以该目标函数取得最优计算结果为目标，在前述取值范围进行客观寻优搜索，最终得到主、客观性柔性耦合的指标权重向量。本发明在综合评价工作中能在符合决策者偏好的前提下，使得最终评价结果的客观分布特性更优，便于决策者对结果进行辨识和分析，因此既符合指标权重在综合评价的主观决策意义，又满足计算过程中的客观寻优需求。
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公开(公告)号：CN119805249A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510287984.4
申请日：2025-03-12
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G16C20/70 , G16C20/20 , G06N3/006 , G01R31/382
Abstract: 本发明涉及电池SOP预测技术领域，且公开了一种基于电化学模型的电池SOP快速预测方法，包括以下步骤，将P2D模型简化为e‑SPM模型，并与热模型耦合得到电热耦合模型，通过变尺度的多目标灰狼优化算法分别辨识电热耦合模型的热参数和电化学参数，使用无迹卡尔曼滤波作为电化学模型的状态观测器，观测电池的内部和外部的状态；该方法通过一种变尺度的多目标灰狼优化算法，快速地辨识了21个电化学模型参数，通过在寻优过程中的改变输入辨识尺度的策略，避免了在寻优过程中出现的不收敛问题；通过一种多目标的策略，通过权重选择各类工况的适应度值的占比，避免了参数辨识中的过拟合问题。
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公开(公告)号：CN119494524A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202510081562.1
申请日：2025-01-20
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/2135 , G06F18/22 , G06F18/2411 , G06N20/10 , G01R31/367 , G01R31/3842 , G01R31/389 , G01R31/392 , H01M10/42
Abstract: 本发明涉及电池管理技术领域，且公开了一种退役电池梯次利用管理方法，采集退役电池的电压集合V0、温度集合D0、容量集合C0与电阻集合R0，对采集的电压集合V0、温度集合D0、容量集合C0与电阻集合R0进行预处理为电压集合V6、温度集合D6、容量集合C6与电阻集合R6；该方法与传统的退役电池梯次利用管理技术相比，描述的方法在精度、实时性和综合评估能力上都有显著优势，这种方法通过多指标融合、实时监测和动态调整，能够更准确地评估电池状态，确保电池系统的安全和高效运行，同时，智能化的管理手段减少了人为操作的风险，进一步提升了电池梯次利用的经济性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118671634B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411137820.5
申请日：2024-08-19
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/392 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2411 , G06N3/006 , G06N20/10 , G01R31/385 , G01R31/378 , G01R31/367 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及动力电池智能安全检测领域，公开了一种基于数据驱动的锂离子电池故障诊断方法，本方法采集电动汽车实际运行过程中的电压数据，对采集的电压数据进行预处理为原始时间序列X，从原始时间序列X中提取第一多尺度模糊分布熵MFDE，将第一多尺度模糊分布熵MFDE作为测试样本，构建加权最小二乘支持向量机模型，并对加权最小二乘支持向量机模型进行离线训练，获得故障诊断判别函数和模型最大误差；本发明通过在分布熵中引入模糊隶属度函数，将原始时间序列进行粗粒度处理，提取多尺度模糊分布熵作为故障特征，能够准确反映正常状态、突发性故障和渐进性故障的电压波动特点，适应新能源汽车各种运行工况。
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