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公开(公告)号：CN112858916A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110050092.4
申请日：2021-01-14
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/36
Abstract: 本发明涉及一种基于模型与数据驱动融合的电池包荷电状态估计方法，属于电池技术领域。用于提高动力电池在复杂工况下SOC估计的准确性。电池在实际车载使用时，其工况复杂多变，单一的基于等效电路模型或基于数据驱动的估计方法难以保证良好的估计精度。因此，结合自适应扩展卡尔曼滤波AEKF和高斯过程回归GPR的各自优点，该融合算法能够在SOC初值不准确、不同工况、不同环境温度、不同老化状态、不同电流倍率等情况下依然有较好的SOC估计精度和鲁棒性。在动态工况下，AEKF算法的SOC估计精度优于GPR算法；与之相反，在恒流工况下，GPR算法的SOC估计精度优于AEKF算法。
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公开(公告)号：CN110045298B
公开(公告)日：2021-05-11
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：CN111845701B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010777968.0
申请日：2020-08-05
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W20/00 , B60W30/165 , B60W40/00 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及一种跟车环境下基于深度强化学习的HEV能量管理方法，属于智能混合动力汽车控制领域。该方法包括：基于跟随车的实时车速等信息，确定两车之间的最短安全距离以及最长跟车距离；建立串联式DDPG算法模型，学习跟车速度规划策略以及能量管理控制策略；定义DDPG算法中的变量空间；当每次迭代过程所获得的总奖励值趋于稳定收敛状态并且学习效果较为理想后，结束离线训练过程并且保存持久化模型；制定评价指标，并且利用动态规划算法作为能量管理策略的对比标准。本发明针对具有自动跟车功能的智能混合动力汽车，利用深度强化学习算法，完成跟车环境的速度规划以及传动系统的能量管理，实现整车的综合控制。
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公开(公告)号：CN112550272A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011475175.X
申请日：2020-12-14
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W20/11
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉感知与深度强化学习的智能混合动力汽车分层控制方法，属于新能源汽车与智能汽车的交叉领域。该方法包括：在上层环境中，通过智能汽车的环境感知，利用摄像头与卷积网络实时监测前方车辆与路面情况，从而根据单目摄像头测距方法计算出实时的跟车距离并且判断出最佳的跟车距离；在中层环境中，利用深度值网络控制车辆的纵向加速度，从而实现混合动力汽车的智能跟车控制；在下层环境中，利用深度值网络算法控制并联式混合动力系统，完成对发动机与机械式无极变速器的协同控制，从而依据实时的需求功率进行混合动力汽车能量管理，最终实现智能化混合动力汽车的最佳燃油经济性。
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公开(公告)号：CN112287463A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011212191.X
申请日：2020-11-03
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习算法的燃料电池汽车能量管理方法，属于新能源汽车领域。该方法包括：S1：获取燃料电池汽车状态信息；S2：搭建燃料电池汽车能量管理系统模型；S3：利用深度强化学习算法构建燃料电池汽车能量管理策略，求解包含燃油经济性以及燃料电池效率的多目标优化问题，从而得出最优能量分配结果。本发明将深度强化学习算法应用于燃料电池汽车能量管理制，具有良好的优化性以及实时性；同时在奖励函数中考虑了燃料电池的工作效率，为能量管理提供了新思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111123707A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911370775.7
申请日：2019-12-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于模型预测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：构建牵引式挂车横向动力学模型和误差模型；S2：采用MPC对牵引式挂车的横向跟踪模型进行预测控制；S3：以牵引式挂车的前轮偏角为控制量，实现牵引式挂车对期望路径的跟踪行驶。本发明利用MPC对牵引式挂车的动力学模型和误差模型进行精确的跟踪控制。建立的横向跟踪模型模拟了真实的驾驶环境，并且对道路的曲率变化具有鲁棒性，可以同时保证跟踪的精度和稳定性。利用本发明可以进一步实现牵引式挂车的无人驾驶，在提高货运效率的同时减少交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN110836263A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911115333.8
申请日：2019-11-14
Applicant: 重庆大学
IPC: F16H61/02
Abstract: 本发明涉及一种考虑能量回收效率的有级变速器档位控制方法，属于新能源汽车领域该方法包括步骤：判断车辆当前行驶状态，当检测到车辆处于减速状态时进入能量回收模式；根据变速器当前所处档位确定下一时刻可选择的档位；基于历史车速与筛选的档位集合预测电机下一时刻的转速和转矩容许集合；根据电机的转速和转矩容许集合，查询电机效率MAP图，确定下一时刻的电机效率容许集合；预测下一时刻的车辆加速度，如果与当前时刻加速度的差值小于设定阈值，则保持档位不变，否则进入下一步骤；比较电机效率容许集合中的各元素值，使电机效率最大的档位作为下一时刻的最佳档位。本发明能够在保证合适换档频率的同时尽可能回收能量。
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公开(公告)号：CN110641456A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201911040740.7
申请日：2019-10-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PMP原理的插电式混合动力系统双态自适应控制方法，主要包括以下步骤：S1根据车载GPS系统记录的数据与车辆的实际运行场景，构建包含速度与道路坡度的综合工况；S2根据整车参数、动力部件参数与传动部件参数，建立车辆纵向动力学模型与面向控制的发动机、电机与电池电路模型；S3构建考虑日历老化的电池容量衰减模型；S4利用庞德里亚金极小值原理离线确定电池老化与能量消耗的合理折中方案；S5基于庞德里亚金极小值原理制定自适应控制策略；S6规划电池荷电状态与电池老化状态的参考轨迹；S7测试并校正双态自适应控制方法。本发明为插电式混合动力系统的多目标自适应控制提供了新思路，可以使得车辆的综合运行成本达到最小。
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公开(公告)号：CN110194177A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910578305.3
申请日：2019-06-28
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应等效消耗最小策略的插电式混合动力乘用车能量管理方法，属于混合动力乘用车车能量管理领域。该方法包括：S1根据插电式混合动力乘用车行驶循环的速度谱，计算动力电池SOC的参考值；S2建立动力传动系统的数学模型、纵向动力学模型和电子器件之间的功率平衡方程；S3基于自适应等效消耗最小策略，建立目标函数；S4基于庞特里亚金极小值原理，由目标函数建立哈密顿函数，并使用打靶法计算目标函数中的最优初始协态变量值，得到发动机-发电机单元与动力电池之间的功率分配策略。本发明省去了行驶速度的预测工况识别过程，操作更简单方便，并具有计算负担小、效率高、结果有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109061537B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201810967540.5
申请日：2018-08-23
Applicant: 重庆大学
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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