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公开(公告)号：CN110194179B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910563298.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种串联式混合动力电动汽车动力模式的确定系统，属于电动卡车能量管理领域。对一种串联式混合动力电动汽车采用基于庞特里亚金最小原理(PMP)的能量管理策略，并选择同时控制自动变速器的挡位和辅助动力单元及电池的输出功率进行优化。鉴于当电池最终荷电状态值等于初始水平时，串联式混合动力电动汽车的最优能耗问题可以形成一个规则的两点边值问题，该问题可以通过数值方法直接求解，即，这是一种打靶方法。然而，基于PMP的插电式混合动力汽车的最小总能耗并不是总有一个两点边值问题(TPBVP)，因为电源模式的最优解是纯电动驱动模式还是混合放电模式，取决于行程距离。
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公开(公告)号：CN111352442A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010017947.9
申请日：2020-01-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明涉及一种基于鲁棒H infinite控制的牵引式挂车轨迹跟踪方法，属于无人驾驶中的轨迹跟踪控制领域。该方法包括：S1：对牵引式挂车进行动力学建模，包括轮胎侧偏刚度不确定性及外部扰动建模；S2：利用多面体方法处理动力学模型中参数时变问题；S3：基于牵引式挂车的动力学模型设计一种鲁棒H infinite静态输出反馈控制器；S4：利用线性矩阵不等式方法求解控制器增益，利用所求解的控制器增益及车辆状态，实时求解牵引式挂车的前轮偏角控制量，实现对期望路径的跟踪行驶。本发明能够降低传感器使用成本；考虑车辆模型参数不确定性及外部扰动，实现对期望轨迹的准确跟踪。
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公开(公告)号：CN109143083B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201811319070.8
申请日：2018-11-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种数据驱动的电动车辆锂离子电池析锂诊断方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：S1：建立锂离子电池的电化学模型；S2：离线阶段，构建ANN来模拟不同工况下锂离子电池输入输出的响应关系，利用Kriging模型建立ANN权重和固相扩散系数之间的映射关系；S3：在线阶段，通过实验测得电池充电过程的数据，预测电池实际的正负极固相扩散系数；S4：将固相扩散系数代入固相扩散方程，计算得到充电过程中正负极的固相锂离子浓度，建立基于浓度的析锂的判据，利用计算得到的正负极浓度判断充电过程中是否发生析锂现象。本发明在保持锂离子电池完整性的条件下，降低了析锂现象检测过程对于机理模型的依赖程度。
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公开(公告)号：CN108508371B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201810313074.9
申请日：2018-04-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种基于等效电路模型的动力电池SOC/SOH/SOP联合估计方法，属于电池管理技术领域。该方法包括以下步骤：首先选定动力电池的类型及型号，获取相应技术参数并建立电池等效电路模型；随后，在特定温度下，对被测电池进行涓流充放电实验及HPPC实验获得电池特征参数；进一步通过实验数据建立电池OCV与SOC间的关系，同时对电池模型中的参数进行辨识并反馈至模型中；最后，向联合估计算法导入传感器数据，通过mMHE方法和滚动窗口在线参数辨识方法更新模型参数，并实现SOC、SOH及SOP的在线联合估计。本发明在保证一定运算速度的条件下，对SOC、SOH及SOP实现不同时间尺度下的精确估计。
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公开(公告)号：CN110194064A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910562058.8
申请日：2019-06-26
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种双电机一体化纯电动乘用车动力分配策略优化方法，属于动力分配领域。通过合理的选择双电机一体化纯电动汽车的相关参数，分别应用基于优化方法的动力分配策略(包括动态规划策略和瞬时能耗最小策略)和基于规则的动力分配策略(双电机等转矩分配策略和主辅电机转矩分配策略)共4种策略进行相关的工况仿真，对比找出纯电动乘用车动力分配的最优策略，即瞬时优化应作为一体化双电机纯电机汽车动力模式分配的最佳方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108215747B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201810002393.8
申请日：2018-01-02
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于纯电动汽车的双电机布置和凸优化算法的转矩优化方法，该方法包含如下步骤：S1：根据汽车的参数，建立汽车的纵向动力学模型；S2：选择汽车的循环工况，根据所选择的循环工况，计算汽车的需求转矩Tdem(k)、需求功率Pdem(k)、最大需求转矩Tdem，max和最大需求功率Pdem，max；S3：在假设汽车电池的容量满足动力性需求的前提下，根据Tdem，max和Pdem，max的值，选择汽车的电机尺寸和电池尺寸；S4：通过凸优化算法对汽车的电机和电池进行凸优化处理；S5：对汽车传动系统的各部件工作状态进行约束；S6：确定成本目标函数。本发明方法选择双电机布置，弥补了单电机布置电动汽车电机工作效率低的缺点，同时本发明的优化算法计算时间快，结果准确。
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公开(公告)号：CN110045298A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910373001.3
申请日：2019-05-06
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , B60L58/10
Abstract: 本发明涉及一种动力电池组参数不一致性的诊断方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：S1：选定初始性能存在差异以及初始性能相近的动力电池，采用串并联的方式组成两类电池组，并收集其技术参数；S2：模拟不同道路下的实车工况，控制电池组内各单体的温度，对动力电池组进行充放电实验，采集各单体电池的电压、电流、温度数据，建立实车工况测试数据库；S3：采用特征提取方法对采集到的电压、电流、温度的时域数据进行数据处理和特征提取；S4：针对提取的特征利用权重法评价电池组的一致性，多尺度熵和人工神经网络结合进而实现参数不一致性诊断。本发明能够实时诊断出故障电池，提高电池组参数不一致性的诊断精确度，便于及时维护。
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公开(公告)号：CN109061537A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810967540.5
申请日：2018-08-23
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G01R35/00 , G01K15/007
Abstract: 本发明涉及一种基于观测器的电动车辆锂离子电池传感器故障诊断方法，属于电池管理技术领域。该方法为：确定锂离子电池参数，建立电动车辆锂离子电池电热耦合动态模型；在不同环境温度下，对被测电池进行开路电压测试及HPPC实验获得电池特征参数；建立电池OCV与SoC间的关系，采用带有遗忘因子的递归最小二乘法对电池电热耦合动态模型中的参数进行辨识，获得电池参数与环境温度与电池SoC之间的定量关系；向基于观测器的锂离子电池故障诊断与分离算法导入电流、电压和温度传感器测量值，通过扩展卡尔曼滤波算法估计状态量从而生成残差，使用CUSUM测试方法进行残差评价，最终根据不同残差的组合响应情况实现锂离子电池传感器的故障诊断与分离。
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公开(公告)号：CN108508370A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810300141.3
申请日：2018-04-04
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明涉及一种基于温度校正的开路电压-安时积分SOC估计方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：1)选定待测动力电池，获得电池的技术参数，确定其是否配有TMS，若有，则电池工作在标称条件下，若无，则电池工作在全条件下；2)建立基于温度校正的SOC-OCV映射模型，得到在标称条件和全条件下SOC的初始值；3)建立总容量、可释放容量损失和库伦效率的温度模型，使用安时积分法，对标称条件和全条件下的SOC进行估计；4)将步骤2、3结合，采用基于温度校正的OCV法结合安时积分建立不同工作条件下的SOC估计方法，对标称条件和全条件下的SOC进行估计。本发明解决了宽温度范围下电池SOC精确估计的问题。
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公开(公告)号：CN108445866A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810206344.6
申请日：2018-03-13
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的LDW误漏报测试方法：S1，设置摄像头；S2，设定最大横向距离L，并平均离散化为n个类；S3，采集实时图像A并输入到深度卷积神经网络模型，计算获得车道边线的实际距离di；S4，判断LDW系统是否误报或漏报；S5，统计LDW系统的误作率；一种测试系统，包括图像采集装置、车载数据采集机构、分析器、运算处理器；所述图像采集装置连接分析器，所述运算处理器分别与分析器、车载数据采集机构连接。有益效果：本方法操作简单，识别速度快、识别精度高，对各路况的车道都适用；本测试系统可以最简化地仅设置图像采集装置、车载数据采集机构、分析器和运算处理器，无需另设车道边线标尺即可全自动识别偏离情况。
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