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公开(公告)号：CN113848493A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111042948.X
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的三元锂离子电池早期加速老化诊断方法，从三元锂离子电池放电容量‑电压曲线、放电IC曲线和放电DV曲线上提取表征三元锂离子电池的健康状态的17个老化特征参数，然后利用新的组合算法对三元锂离子电池的加速老化进行早期地准确诊断，首先通过随机森林选择重要特征，然后再通过线性相关分析降低重要特征线性相关性，最后通过逻辑回归模型判断加速老化，实现三元锂离子电池的加速老化早期准确诊断，从而在早期判断三元锂离子电池是否会发生加速老化，为锂离子电池的健康状态管理与健康状态评估提供重要的信息。
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公开(公告)号：CN112433170A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011092297.0
申请日：2020-10-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/388
Abstract: 本发明属于电池参数辨识技术领域，涉及一种串联电池组单体参数差异辨识方法，方法基于动态时间扭曲算法，对串联电池组电池单体的充电数据进行分析处理，通过对比电池OCV曲线和电池单体的充电电压曲线，计算所有具有“一一对应关系”的数据点之间的索引值之差的平均值Td；并根据电池组的充电倍率和采样时间间隔设置比例系数Tr；接着计算Td与Tr的比值R，作为电池单体在充电过程中的起始SOC；最后根据各单体电池的充电起始SOC，计算出反映电池组SOC一致性的单体SOC差异情况。本发明方法实现了对串联电池组内各电池单体的充电初始SOC、电池组SOC一致性的估计，具有较高精度和效率。
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公开(公告)号：CN112327188A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011056790.7
申请日：2020-09-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种模型‑数据混合驱动的锂离子电池剩余寿命预测方法，首先，初始化经验模型的四个独立模型参数；其次，基于差分阈值方法，利用锂离子电池容量数据识别拐点；再次，使用无迹粒子滤波方法获得初始估计结果；复次，建立初始误差序列，使用完全集成经验模态分解方法处理初始误差序列；又次，根据相关性方法使用本征模函数重构误差序列；从次，对重构误差序列使用高斯过程回归方法训练，得到带有置信区间的误差预测结果；最后，将初始估计结果使用带有置信区间的误差预测结果叠加，得到最终预测结果。本发明，利用少量历史数据，即可在短时内获得相应征兆并进行锂离子电池健康状态的诊断，进而实现后续锂离子电池剩余寿命预测。
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公开(公告)号：CN109031153B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201811200371.9
申请日：2018-10-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385
Abstract: 本发明属于锂离子电池领域，公开了一种锂离子电池的SOH在线估计方法，用于解决现有SOH估计技术在实施过程中存在的特征参数在线获取困难，模型对训练数据依赖性强且所需数据量大，采用简单线性回归较难刻画电池容量与特征参数复杂的函数关系，估计精度难以保证的问题。本发明采用容量增量法从容量增量曲线中获取特征参数，该方法不要求电池经历完整的充放电过程，特征参数提取更加简单，有利于该方法在BMS中的应用；利用多输出高斯过程回归模型方法完成特征参数与SOH函数模型的建立，更好地利用不同输出之间的潜在关联性，提高SOH的估计精度；同时该方法对于训练数据依赖较小，对不同类型的锂离子电池具有很好的适应性。
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公开(公告)号：CN107533105B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201580077027.3
申请日：2015-02-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/3842
Abstract: 一种锂离子电池荷电状态估算方法和装置。所述方法包括步骤：A、拟合锂离子电池的开路电压与荷电状态关系；B、利用观测器方法估算锂离子电池荷电状态；C、对于步骤B中估算出的锂离子电池荷电状态，如果大于预定阈值，则使用观测器方法估算锂离子电池荷电状态，如果小于预定阈值，则使用安时积分法估算锂离子电池荷电状态。通过本发明的锂离子电池荷电状态估算方法和装置，能够避免安时积分法和观测器方法的缺点，在全寿命周期、全荷电状态区域内提供高估算精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107861070B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201711008798.4
申请日：2017-10-25
Applicant: 北京交通大学 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/389
Abstract: 本发明属于锂离子电池技术领域，具体公开了一种锂离子电池健康状态在线诊断方法，该方法包括步骤1：对电池样本进行全区间直流内阻测试，计算得出电池在不同SOC点的直流内阻；步骤2：确定电池直流内阻的稳定SOC区间；步骤3：在电池循环使用过程中，对电池进行一次脉冲充/放电，并记录电流突变过程中的电池电压变化；步骤4：根据步骤3记录的数据，用公式R＝△U/△I计算电池不同时间的内阻；步骤5：根据不同电池不同时间的内阻值，计算并分析电池极化内阻变化；步骤6：将内阻和容量对循环次数进行微分，得到内阻与容量的变化率分布图；步骤7：综合判定电池健康状态，并最终采用极化内阻和内阻变化率两个数据对电池健康状态进行双重判定。
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公开(公告)号：CN105548907B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201610027448.1
申请日：2016-01-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明公开了基于电池管理系统的新能源车辆数据记录方法，该方法的步骤包括：S1、记录电池的初始时刻电压数据和容量数据；S2、实时采集工作过程中的电池电压数据，并基于预设阈值△V对当前电池电压数据进行判断；若满足判断条件，则执行下一步骤；若不满足判断条件，则继续执行本步骤；S3、对满足条件的电池电压数据进行容量增量峰值计算，记录并存储该电压数据和容量增量峰值数据。本发明所述技术方案能够解决现有技术中由于电池管理系统空间有限和等时间间隔记录数据，而导致的数据溢出和传输压力过大的问题。
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公开(公告)号：CN107895411A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711106252.2
申请日：2017-11-10
Applicant: 北京交通大学 , 中国第一汽车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于功率和功率变化等效性的锂离子电池工况提取方法，该方法包括以下步骤：步骤1：整理得到原始工况数据，假设输入的数据长度为T(s)；步骤2：计算原始工况的功率区间概率分布和功率变化值区间概率分布；步骤3：将总工况每(T/200)s划分为一个小区间，称为短时间工况；步骤4：假设输出的数据长度为t(s)，采用随机选取的方式，从200个短时间工况内随机选取(200t/T)个，并前后拼接在一起，称为假定目标工况；步骤5：分别计算各个假定目标工况的功率区间概率分布与功率变化值区间概率分布，并计算各假定目标工况的功率区间概率分布、功率变化值区间概率分布与原始工况的功率区间概率分布；步骤6：将得到的目标工况数据进行简化和规整，运用动态求平均方法，得到最终的工况结果。
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公开(公告)号：CN107861070A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711008798.4
申请日：2017-10-25
Applicant: 北京交通大学 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明属于锂离子电池技术领域，具体公开了一种锂离子电池健康状态在线诊断方法，该方法包括步骤1：对电池样本进行全区间直流内阻测试，计算得出电池在不同SOC点的直流内阻；步骤2：确定电池直流内阻的稳定SOC区间；步骤3：在电池循环使用过程中，对电池进行一次脉冲充/放电，并记录电流突变过程中的电池电压变化；步骤4：根据步骤3记录的数据，用公式R＝△U/△I计算电池不同时间的内阻；步骤5：根据不同电池不同时间的内阻值，计算并分析电池极化内阻变化；步骤6：将内阻和容量对循环次数进行微分，得到内阻与容量的变化率分布图；步骤7：综合判定电池健康状态，并最终采用极化内阻和内阻变化率两个数据对电池健康状态进行双重判定。
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公开(公告)号：CN106716158A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201580031120.0
申请日：2015-02-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01R31/36
CPC classification number: G01R31/36
Abstract: 一种电池荷电状态估算方法和装置。所述方法包括步骤：A、获取电池基本参数；B、拟合电池OCV与SOC之间的关系模型；C、基于电池等效电路模型，建立电池的状态方程；D、调整状态方程的参数，观察对SOC估算精度的影响，得出电池基本参数以及OCV表达式中的系数对SOC估计精度的影响，获得关键参数；E、采用牛顿迭代法对关键参数建立更新方程，将更新方程与观测器估算SOC方法联合应用估算电池SOC。通过本发明的电池SOC估算方法和装置，能够在利用观测器估算电池SOC过程中，更新对于电池SOC估算精度造成影响的关键参数来修正电池SOC估算方法，因此提高SOC估算精度。
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