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公开(公告)号：CN114596295A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210254627.4
申请日：2022-03-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种锂离子正极材料SEM图迂曲度提取方法及装置，通过获取锂离子正极材料在不同烧结温度下的SEM图像，对SEM图像进行预处理，得到二值图像；对二值图像进行距离变换得到距离变换图，并将变换得到的距离变换图与构建的多尺度的圆形邻域滤波器进行差分卷积，得到卷积结果图；将卷积结果图中的每个像素与预设的全局阈值T进行比较，提取出二次颗粒的前景标记像素；运用形态学闭运算对前景标记像素进行标记，得到前景标记图；利用前景标记图，采用分水岭算法对预处理后的SEM图像进行分割，得到最终的分割结果；利用分割结果，采用蒙特卡罗方法计算二次颗粒的面积和迂曲度。本发明实现二次颗粒的精确分割和对产品性能的预测。
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公开(公告)号：CN114596295B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210254627.4
申请日：2022-03-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种锂离子正极材料SEM图迂曲度提取方法及装置，通过获取锂离子正极材料在不同烧结温度下的SEM图像，对SEM图像进行预处理，得到二值图像；对二值图像进行距离变换得到距离变换图，并将变换得到的距离变换图与构建的多尺度的圆形邻域滤波器进行差分卷积，得到卷积结果图；将卷积结果图中的每个像素与预设的全局阈值T进行比较，提取出二次颗粒的前景标记像素；运用形态学闭运算对前景标记像素进行标记，得到前景标记图；利用前景标记图，采用分水岭算法对预处理后的SEM图像进行分割，得到最终的分割结果；利用分割结果，采用蒙特卡罗方法计算二次颗粒的面积和迂曲度。本发明实现二次颗粒的精确分割和对产品性能的预测。
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公开(公告)号：CN114674858B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210249064.X
申请日：2022-03-14
Applicant: 中南大学
IPC: G01N23/2251 , G01N15/08 , G01N15/02 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/762 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种三元正极材料性能指标综合评价方法及装置，通过获取三元正极材料在制备过程中不同烧结温度曲线下的SEM图像，并提取SEM图像中三元正极材料的迂曲度、粗糙度和一次颗粒大小三个关键的微观多尺度信息特征；将三元正极材料的比表面积和粒径大小作为产品关键性能指标，同时根据提取的迂曲度和粗糙度预测比表面积，根据提取的一次颗粒大小预测粒径大小，并基于建立的三元正极材料性能指标综合评价模型，实现对三元正极材料关键性能指标的综合评价。本发明公开的三元正极材料性能指标综合评价方法及装置，可实时对产品质量进行评价，实时性好、评价精度高；实时对烧结过程进行调控，可控性强、产品一致性好。
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公开(公告)号：CN114674858A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210249064.X
申请日：2022-03-14
Applicant: 中南大学
IPC: G01N23/2251 , G01N15/08 , G01N15/02 , G06K9/62 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种三元正极材料性能指标综合评价方法及装置，通过获取三元正极材料在制备过程中不同烧结温度曲线下的SEM图像，并提取SEM图像中三元正极材料的迂曲度、粗糙度和一次颗粒大小三个关键的微观多尺度信息特征；将三元正极材料的比表面积和粒径大小作为产品关键性能指标，同时根据提取的迂曲度和粗糙度预测比表面积，根据提取的一次颗粒大小预测粒径大小，并基于建立的三元正极材料性能指标综合评价模型，实现对三元正极材料关键性能指标的综合评价。本发明公开的三元正极材料性能指标综合评价方法及装置，可实时对产品质量进行评价，实时性好、评价精度高；实时对烧结过程进行调控，可控性强、产品一致性好。
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公开(公告)号：CN119827991A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411879714.4
申请日：2024-12-19
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/385 , G01K13/00 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉注意力机制的锂离子电池健康状态估计方法，首先，采集锂离子电池的电压、电流和温度运行数据，并划分充电片段和放电片段。在充电片段和放电片段中提取并量化反映电池老化模式和反映电池使用行为的健康指标。然后，采用堆叠的卷积神经网络对充电片段进行卷积运算，获得充电数据深度特征，并利用交叉注意力权重分配将充电数据深度特征与健康指标进行互补融合，获得与电池健康状态最具相关性的融合特征。最后，将融合特征输入全连接神经网络，预测电池的健康状态和分析引起电池健康状态下降的主要因素。本发明能够在车辆电池随机充放电条件下精准预测电池健康状态，同时获得引起电池健康状态下降的主要因素。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118584349A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410621933.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392 , G01R31/52 , G06F18/28 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于联合字典学习的储能系统锂离子电池零样本内短路故障诊断方法及系统，通过综合考虑电池的电性能和热性能特征的电池电热耦合模型；基于故障机理通过故障注入到模型中得到锂电池的模拟故障数据集，包括内短路、过热、环境低温、接触电阻故障；根据专家知识定义锂离子电池故障的属性知识库；基于联合字典学习理论，将可采集样本的故障时序数据和属性知识投影到一个共享子空间中；引入难以采集样本的故障的属性知识加入到模型中；引入故障区别性约束使得不同故障在共享子空间中能够被准确区分开来。本发明能够在缺乏部分故障样本的情况下，依然能够准确诊断出故障，为储能系统锂离子电池的故障诊断提供了一种高效可靠的解决方案。
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公开(公告)号：CN116794517A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310627477.1
申请日：2023-05-30
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/388
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计方法及系统，通过建立锂离子电池分数阶等效电路模型；建立关于分数阶等效电路模型参数向量的参数系统；构建变分参数集，设定变分参数的先验分布；对分数阶等效电路模型的状态xk、状态预测误差协方差矩阵#imgabs0#与测量噪声方差#imgabs1#的先验分布的参数、以及参数系统的状态θk进行预测；基于变分贝叶斯理论，更新状态误差协方差矩阵#imgabs2#测量噪声方差#imgabs3#分布的参数、分数阶等效电路模型的状态xk和参数系统的状态θk，并输出更新后的状态向量，从状态向量中取更新后的SOC作为SOC的估计值。本发明能够在模型参数漂移且测量噪声未知时变的条件下准确估计SOC，具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114612445B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210260987.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开一种三元正极材料一次颗粒大小获取方法，通过对一次颗粒SEM图像进行预处理，去除图像噪点和小颗粒干扰；针对一次颗粒边缘方向不确定的特点，采用十二种边缘方向的分数阶梯度算子计算图像梯度，取十二种边缘梯度的最大值，找到图像梯度图中最正确的梯度方向，获得图像梯度图；对计算获得的图像梯度图进行形态学计算，找到一次颗粒的潜在位置，并进行标记，得到前景标记图；将图像梯度图与前景标记图进行结合，获得前景标记梯度图，对前景标记梯度图进行分水岭分割计算，并进行面积阈值处理，得到一次颗粒分割结果，最后对结果进行连通域统计分析，获取一次颗粒大小分布。本发明三元正极材料颗粒分割准确，一次颗粒大小分布获取精准。
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公开(公告)号：CN118858972A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410896211.1
申请日：2024-07-05
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/378 , G01R31/389 , G01R31/3842 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种基于相关检测原理的锂离子电池电化学阻抗谱在线测量方法及装置，使用数模转换器生成正弦参考信号一方面经电压判决器控制激励锂离子电池激励支路的开启与闭合，为电池送入矩形波激励信号；另一方面经延时后保证与电池的干路电流同频同相，作为相关检测的检测信号。在电池两端设置电池开路电压和干路电流传感器，利用锂离子电池的开路电压、干路电流与正弦参考信号进行相关检测，再利用检测结果经数字分析后求解出该频率的电化学阻抗实部与虚部，以每十倍频10‑20频点进行频点扫描，绘制锂离子电池电化学阻抗谱。本发明能够很好地抑制锂离子电池在线采集中的噪声信号与负载信号且电路结构较为简单，测量精度高且成本较低。
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公开(公告)号：CN116224114A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310354598.3
申请日：2023-04-04
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/389 , G01R31/378
Abstract: 本发明公开了一种锂电池电化学阻抗谱在线求解方法及系统，通过基于电化学阻抗谱测量原理搭建测量系统，注入激励信号，获得电化学阻抗谱实测数据；建立对应的分数阶等效电路模型，描述电化学阻抗谱中的电池信息；根据电化学阻抗谱在高频、中频以及低频区域的数据信息，计算获得电化学模型的初始参数；将初始参数作为基于改进的Levenberg–Marquardt算法的输入，结合信赖域评估辨识得到精确的模型电化学参数；将精确的模型电化学参数带入等效电路模型，把计算出的不同频率下的阻抗实部和虚部作为电化学阻抗谱拟合频点，实现电化学阻抗谱的在线拟合。本发明可以显著提升含畸变点EIS的电池模型参数辨识的准确性，具有实际应用价值。
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