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公开(公告)号：CN114942386B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210854833.9
申请日：2022-07-20
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明属于电池系统的故障检测领域，具体涉及一种动力电池故障在线检测方法及系统。具体包括：设置滑动窗口长度并获取电池实时数据；确定电池使用状态；提取电池放电电压数据进行数据清洗；进行经验模态分解并提取分解后的残差值；计算香农熵权重法下各单体得分；确定各电池单体的得分结果的改进Z‑分数；判断是否发生故障；重新采集下一滑动窗口的数据。本发明一方面可基于电池系统的实时电压数据进行在线故障检测和异常单体定位及预警；另一方面计算较为简单、可在线应用、适合工程应用。
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公开(公告)号：CN114654470A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210409154.0
申请日：2022-04-19
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于自抗扰控制策略的上肢外骨骼系统协同随动控制方法，包括步骤S1、在上肢外骨骼系统的人机交互点安装多维力传感器，检测操作者对多维力传感器的人机相互作用力，构成上肢外骨骼系统的阻抗控制模型；步骤S2、通过阻抗控制模型获取操作手末端的期望位置，由得到的期望位置计算出上肢外骨骼系统中肩关节的期望关节角度和肘关节的期望关节角度；步骤S3、通过自抗扰控制器估计上肢外骨骼系统的状态和干扰，将估计的干扰作为上肢外骨骼系统的负反馈，并将干扰消除，能够估计出上肢外骨骼系统模型中耦合项和各种不确定因素引起的总扰动并加以补偿，针对上肢外骨骼系统中不确定因素具有较强鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114492639A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210095356.2
申请日：2022-01-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及运动意图识别技术，具体涉及一种基于足底压力和曲线相似的人体运动意图识别的方法，包括对步态相位分类及自定义步态事件；根据三种步态事件的发生确定步态运动意图识别流程；在运动意图识别的过程中，核心建立三种不同的步态事件曲线相似性模型及其计算方法；利用有监督学习方式，有限训练样本和演化计算搜索曲线模板模型参数，将收集的步态数据进行标注，用于模板模型的训练和测试。该方法提出了一种新的步态相位分类，每个曲线相似模型的参数都是由训练数据所确定，代表一种模式分类的同时，也代表了一种虚拟的模板曲线及参数分布。具有识别准确率较高，且所有参数自动适应不同运动速度和体重的个体，适应性更强。
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公开(公告)号：CN119959786A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510032361.2
申请日：2025-01-09
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/382 , G01R31/378 , G01B11/16 , G01K11/3206 , G01N21/55
Abstract: 本发明属于电池监测技术领域，公开了一种锂电池内部状态监测系统及方法。本发明提供的锂电池内部状态监测系统包括光纤传感单元、解调仪和数据处理单元；光纤传感单元包括设置于锂电池内部且并行的三条光纤链路，三条光纤链路分别用于获取锂电池内部的温度信息、应变信息以及气体信息；解调仪与光纤传感单元连接，用于接收温度信息、应变信息和气体信息并进行解调，将得到的解调信息发送至数据处理单元；数据处理单元用于根据解调信息得到监测信息。本发明能够实现锂电池多参数的实时监测，能够提高监测精度，还具有抗电磁干扰、抗腐蚀、布设方式简单、占用空间小的优点。
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公开(公告)号：CN118169578A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410349086.2
申请日：2024-03-26
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G06F18/10 , G01R31/396
Abstract: 本发明提供了一种新能源汽车动力电池故障诊断方法及故障电池定位方法，新能源汽车动力电池故障诊断方法包括采用获取的实车在放电过程的电压数据构建电压矩阵Un,c，计算每个采样时刻的电压数据计算改进峭度指标z；判断改进峭度指标z是否超过阈值T1，若不超过阈值T1，则判断电池组正常；若超过阈值T1，则判断为电池组发生故障。故障电池定位方法包括将改进峭度指标z超过阈值T1对应时刻后50～100个采样点的采样窗口进行T‑SNE降维处理得到二维故障特征后，计算LOF值；判断LOF值是否超过设定的阈值T2，如果超过阈值T2，则定为故障电池单体。本方案采用改进峭度指标放大故障发生后的故障特征，能够更敏锐地捕捉到故障信号，提前预测故障的发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116863251B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311122446.7
申请日：2023-09-01
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0442 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01H9/00
Abstract: 本发明属于分布式光纤传感技术领域，公开了一种分布式光纤传感扰动识别方法。本发明首先基于Φ‑OTDR分布式光纤传感系统采集获得多类扰动事件对应的原始数据，原始数据为一维时间序列信号；然后对原始数据进行预处理，得到预处理后的一维时间序列信号；之后通过格拉姆角场转换得到二维图像，将二维图像按照扰动事件的种类进行整理得到数据总集，并划分为训练集和验证集；构建HorNet网络模型，利用训练集、验证集分别对HorNet网络模型进行训练和验证，得到训练好的HorNet网络模型；最后利用训练好的HorNet网络模型进行扰动识别。本发明能够提高分布式光纤传感扰动识别的准确率，并能够减少计算量，提高识别效率。
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公开(公告)号：CN114654470B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210409154.0
申请日：2022-04-19
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于自抗扰控制策略的上肢外骨骼系统协同随动控制方法，包括步骤S1、在上肢外骨骼系统的人机交互点安装多维力传感器，检测操作者对多维力传感器的人机相互作用力，构成上肢外骨骼系统的阻抗控制模型；步骤S2、通过阻抗控制模型获取操作手末端的期望位置，由得到的期望位置计算出上肢外骨骼系统中肩关节的期望关节角度和肘关节的期望关节角度；步骤S3、通过自抗扰控制器估计上肢外骨骼系统的状态和干扰，将估计的干扰作为上肢外骨骼系统的负反馈，并将干扰消除，能够估计出上肢外骨骼系统模型中耦合项和各种不确定因素引起的总扰动并加以补偿，针对上肢外骨骼系统中不确定因素具有较强鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115389949A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211022672.3
申请日：2022-08-25
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/382 , G01R31/392 , G08C17/02
Abstract: 本发明涉及电动自行车安全预警技术，具体涉及一种基于车‑云协同的电动自行车电池安全评估预警方法，包括：电动自行车车端的高频数据采集，通过多传感器进行电动自行车的电池参数采集，将采集到的数据汇总到云端；通过云端的数据，确定电池健康‑故障‑安全失效演变与特征参数间的映射关系，建立反映电池故障信息的表征参数库以及针对电动自行车端的风险评估模型；基于云端大数据故障诊断记录，建立电池安全风险云端评估模型，搭建云端系统，将电池安全风险云端评估模型集成至系统，实现车‑云协同的电动自行车安全预警。该方法能实现多因素耦合的复杂工况下电池安全失效风险的超前精准感知，解决了单纯车端预警能力有限、预警提前时间短的问题。
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公开(公告)号：CN115308631A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211223879.7
申请日：2022-10-09
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , G06F17/16 , B60L58/18
Abstract: 本发明针对实际运行中的新能源汽车数据提出了一种新能源汽车动力电池组故障诊断方法及系统。本发明采用一种基于特征指数化的方法提取电压的新特征，能够有效地放大电池单体的故障，易于实现更快速的预警；其次，并采用基于K‑means聚类的参考单体选择方法，能够有效的减少各单体不一致性导致的误报；最后，将动态时间规划(DTW)算法引入电池组的故障诊断领域并修正DTW算法。最后将提取的故障特征作为修正的DTW算法的输入，算法输出结果最优路径值DS与设定的阈值比较，能够实现电池组的在线故障诊断。
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公开(公告)号：CN114942387A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210854409.4
申请日：2022-07-20
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/3835 , G01R31/367 , B60L58/10 , B60L3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于真实数据的动力电池故障在线检测方法及系统，该技术方案包含基于滑动窗口实现在线检测、充电电压识别、数据清洗、基于最大中位电压差值进行故障预警判断、基于单体电压曲线和中位电压曲线进行Hausdorff距离计算、基于Hausdorff距离进行改进的Z‑分数计算、故障检测及定位。能够实现对于电池系统的在线实时检测和故障识别，保证电池安全可靠运行。本发明的有益效果是：（1）基于电池系统的实时充电电压数据进行在线监控、故障检测和预警；（2）该方法可在线应用、适合工程应用，可应用于BMS上；（3）基于改进Z‑分数代替固定阈值进行故障检测避免了不同型号车辆的阈值选择问题，更具有普适性。
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