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公开(公告)号：CN116215324A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310518911.2
申请日：2023-05-10
Applicant: 中南大学
IPC: B60L58/26 , H01M10/613 , H01M10/625 , H01M10/633
Abstract: 本发明公开了一种重载货运列车自组网电池系统制冷方法、系统及介质，其中方法包括：实时获取重载货运列车行驶过程中主牵引电机消耗的牵引功率、车载电池温度；若车载电池温度大于或等于阈值温度，则采用快速制冷策略获取电池制冷功率给定值；若车载电池温度小于阈值温度，且大于或等于目标温度，则采用慢速制冷策略获取电池制冷功率给定值；若车载电池温度小于目标温度，则采用电池保温策略获取电池制冷功率给定值；根据得到的电池制冷功率给定值，执行电池制冷。该方法能够基于实时车载电池温度、牵引功率确定电池热管理系统所需的电池制冷功率，进而抑制电池老化。
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公开(公告)号：CN114771520A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210331495.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 中南大学
IPC: B60W30/14 , B60W40/00 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W30/09
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的电动汽车经济性自适应巡航控制方法及系统，所述方法包括：建立跟驰系统的马尔科夫模型；根据强化学习中Actor‑Critic算法，设计自适应巡航控制器；根据自适应巡航控制器的速度控制信号，根据逆动力学模型转化为加速/减速踏板卡开度，控制车辆安全跟随前车。本发明能够实现安全、舒适、平稳的跟随前车，避免碰撞行为发生，自适应能力较好。与只考虑驾驶安全的控制策略相比，在相同驾驶周期内，电池荷电状态有所提高。
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公开(公告)号：CN114572053A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210212931.2
申请日：2022-03-04
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于工况识别的电动汽车能量管理方法及系统，其方法包括：构建三种工况模式下基于神经网络的能量管理模型；采集实时的行驶工况速度数据，通过滑动窗口提取工况段特征，并进行主成分分析；将特征参数输入模糊逻辑，得到工况识别结果；根据工况识别结果，选择分类结果所对应的基于神经网络的能量管理模型；将超级电容和锂电池的电流电压以及速度信息特征输入到训练好的神经网络模型中，得到超级电容的参考电流，实现实时能量管理。本发明根据工况实时调整能量管理策略，充分利用了超级电容的优点，有效延长了锂电池的寿命。
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公开(公告)号：CN113259284B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110520590.0
申请日：2021-05-13
Applicant: 中南大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于Bagging和长短期记忆网络的信道盲均衡方法及系统，该方法包括如下步骤，建立基于长短期记忆网络的信道盲均衡模型；采用Bagging算法对长短期记忆网络盲均衡模型进行优化；对得到的模型进行训练，得到最佳的参数设置；利用训练好的盲均衡模型对新数据进行均衡。在保证神经网络对非线性良好的拟合前提下，通过引入长短期记忆网络解决了神经网络盲均衡过程中参数寻优困难和易于陷入局部最优解的问题。此外，基于改进常模算法MCMA消除了信道对于传输信号在幅值和相位两个方面的影响，使得本发明技术方案更具适应性，适用的信道环境更广，能够提升神经网络类均衡器在时变信道的均衡性能。
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公开(公告)号：CN113644933B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111147928.9
申请日：2021-09-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合粒子群遗传算法的自适应直接序列扩频通信方法、系统和介质，其中方法包括：步骤1，基于多种环境条件和多种通信条件，构建扩频因子条件向量和扩频因子表达式；步骤2，将扩频因子条件向量抽象表示为粒子的地址，将扩频因子表达式作为适应度函数，采用混合粒子群遗传算法求解最优的扩频因子；步骤3，将求解得到的最优扩频因子作为通信双方最新的扩频因子，对需要传输的数据进行直接序列扩频通信。本发明能根据通信和环境条件快速求解最优扩频因子，增强通信系统的抗干扰性、提高带宽资源利用效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114448071A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210121275.5
申请日：2022-02-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种超级电容储能系统的母线电压自适应调节方法及系统，该方法采用自适应控制策略调节母线电压和/或采用设定点调节策略调节母线电压；自适应控制策略是采用固定参数的电流内环以及自适应的电压外环的双环控制策略，电压外环的比例参数和积分参数随超级电容的端电压动态变化，且系统闭环带宽远离右半平面的零点：所述设定点调节策略为：当前母线电压的实际值与期望值的差值在误差允许范围内，不进行调整；不在误差允许范围内，根据当前的差值并利用超前补偿器计算预测误差，并利用所述预测误差确定调整量并进行调整。通过上述方法可以有效缓解输入电压突变或负载突变情况对输出电压造成的波动影响。
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公开(公告)号：CN114282484A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111597347.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/392 , G06N3/00 , G06F115/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进天牛须算法的异构三维片上网络的布图优化方法、装置、设备及介质，方法包括：(1)网络层划分：将片上网络所有任务映射到不同的IP核，并根据所有IP核的功能和种类，将所有IP核划分到异构三维片上网络的不同网络层；(2)布图方案优化：采用二叉树编码方式对每个网络层的IP核进行布图编码，并采用天牛须算法求解每个网络层上IP核的最优布图方案；其中，求解最优布图方案所采用的目标函数，其变量包括布图方案的芯片面积、通信链路和温度。本发明综合考虑芯片面积、链路长度和温度因素，提高异构三维片上网络的综合性能。
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公开(公告)号：CN112186845B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011010433.7
申请日：2020-09-23
Applicant: 中南大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明公开了一种超级电容器储能系统充电的滑模引导控制方法及装置，其方法为：从超级电容器储能系统中选择充电曲线最低的超级电容单体作为引导节点，任选一个最小生成树作为超级电容器储能系统充电的通信拓扑；在超级电容器储能系统充电期间，周期性采集每个超级电容单体的端电压，并将端电压数据按照通信拓扑关系发送给本地以及下级超级电容单元的控制器；每个超级电容单元的控制器在每个周期得到本地以及上级超级电容单体的端电压数据时，计算电压跟踪误差并基于滑模控制生成开关控制信号；将开关控制信号转换为驱动信号，以驱动本地超级电容单元中开关的通断。本发明可减小电压偏差，提高系统的可靠性，而且有效提高能效，有良好的可扩展性。
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公开(公告)号：CN112768810B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110059445.7
申请日：2021-01-15
Applicant: 中南大学
IPC: H01M10/615 , H01M10/625 , H01M10/633 , H01M10/635 , H01M10/637 , H01M10/44 , H02J7/00 , H02M3/158
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲充放电的锂离子电池低温快速预热方法及控制系统，包括脉冲电流控制模块、DC‑DC电路模块、信号驱动模块、传感采集模块、电源供电模块。该预热方法包括：步骤1：在充放电过程中周期性采集每个锂离子电池单体的温度；步骤2：根据每次采集到的每个电池单体的电流，电压和温度实时进行脉冲预热操作；基于当前采集到的每个电池单体的电流，电压和平均温度，在电流约束，SOC约束和电压约束条件下，计算得出最优的脉冲充放电电流幅值。本发明通过所述方法控制锂离子电池组的脉冲充放电操作，来实现低温环境下的脉冲预热过程，使得电池组的所有电池单体实现快速升温。
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公开(公告)号：CN111354989B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202010106723.5
申请日：2020-02-21
Applicant: 中南大学
IPC: H01M10/42 , G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , H02J7/00
Abstract: 本发明公开了一种可重构电池组控制方法、系统及存储介质，其中方法包括：获取每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据；从获取的每个电池放电过程中的电流、电压和温度数据中提取反应电池老化的特征参量，基于每个电池的反应电池老化的特征参量，分别利用预先训练好的电池健康状态估计模型进行预测，得到每个电池的健康状态分布；根据每个电池的健康状态分布，建立电池组优化模型并求解，生成电池组重构控制决策，并依据电池组重构控制决策对电池组进行重构。通过对可重构电池组进行重构，可减少电池之间的不一致性，提高电池利用率，避免过充电和过放电，实现提高电池组的使用寿命，还能确保电池组的安全运行。
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