公开(公告)号：CN118700776A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410697314.5

申请日：2024-05-31

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 张昕 ,  赵新宇 ,  李凯强 ,  刘杰 ,  岳美玲

IPC: B60H1/00 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提供了一种纯电动汽车的整车热管理控制方法。该方法包括：采用模块化策略将纯电动汽车一体化模型划分为乘员舱子模块、电池子模块、热泵子模块和电驱子模块；分别建立各个子模块的BP神经网络降阶模型，对各个BP神经网络降阶模型进行训练；采用集成学习算法对乘员舱子模块、电池子模块、热泵子模块和电驱子模块进行一体化融合，得到一体化热管理系统降阶模型，一体化热管理系统降阶模型对训练好的各个BP神经网络降阶模型输出的热管理控制数据进行融合，得到纯电动汽车的热管理控制策略。本发明搭建的整车一体化神经网络降阶模型可以确保模型精度的同时提高计算速度，从而实现快速求解、在线估计，为纯电动车的智能控制策略的研究提供基础。

公开(公告)号：CN119189803A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202410717574.4

申请日：2024-06-04

Applicant: 潍柴动力股份有限公司 ,  北京交通大学

Inventor： 王晓菲 ,  郗富强 ,  岳美玲 ,  刘晓辉 ,  侯伟

IPC: B60L58/40

Abstract: 本申请提供了一种动力电池系统的控制方法、装置、计算机程序产品和车辆，动力电池系统的燃料电池和蓄电池均用于输出电能提供动力，方法包括：在多种老化状态下分别训练对应的模糊控制器，使得模糊控制器控制燃料电池和蓄电池的输出功率实现燃料电池和蓄电池的寿命的最大化，老化状态为燃料电池和蓄电池的不同老化程度组合下的状态；根据动力电池系统的老化程度最接近的老化状态对应的模糊控制器确定为目标模糊控制器；将动力电池系统的当前系统需求功率和蓄电池的当前电池电量输入目标模糊控制器，得到燃料电池的输出功率和蓄电池的输出功率，以控制燃料电池和蓄电池的功率分配，解决了现有技术中动力电池系统耐久性差的问题。

公开(公告)号：CN118584353B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202410687846.0

申请日：2024-05-30

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 岳美玲 ,  张昕 ,  李昕彤 ,  李凯强 ,  孟建文

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/52

Abstract: 本发明公开一种基于内短路电流观测的锂电池故障诊断方法、装置和电子设备，其方法包括：构建包含短路电阻的等效电路模型，并利用所述包含短路电阻的等效电路模型构建包含短路电阻的状态空间方程；基于所述包含短路电阻的状态空间方程，构建比例‑积分观测器；利用所述比例‑积分观测器，观测处于使用状态下锂电池的内短路电流；利用累积和的方法对所述锂电池的内短路电流进行统计分析，得到累积和统计结果，并根据所述累积和统计结果对锂电池进行内短路故障诊断。

公开(公告)号：CN118294815B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202410540812.9

申请日：2024-04-30

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 岳美玲 ,  李昕彤 ,  滕腾

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378

Abstract: 本发明涉及燃料电池技术领域，提供一种车用燃料电池性能预测方法、装置和电子设备，该方法包括：提取动态工况下车用燃料电池的老化性能指标时间序列；基于所述老化性能指标时间序列提取用于表征燃料电池老化过程的规律性和/或趋势性的强化特征；将所述老化性能指标时间序列以及所述用于表征燃料电池老化过程的规律性和/或趋势性的强化特征作为训练数据输入预设的多输入卷积神经网络进行车用燃料电池性能预测模型的训练；基于训练的车用燃料电池性能预测模型对燃料电池性能衰退情况进行预测。本发明能够在燃料电池老化数据有限的情况下，提升性能预测的准确性和可靠性，对车用燃料电池健康管理具有重要意义。

公开(公告)号：CN118584353A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410687846.0

申请日：2024-05-30

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 岳美玲 ,  张昕 ,  李昕彤 ,  李凯强 ,  孟建文

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/52

Abstract: 本发明公开一种基于内短路电流观测的锂电池故障诊断方法、装置和电子设备，其方法包括：构建包含短路电阻的等效电路模型，并利用所述包含短路电阻的等效电路模型构建包含短路电阻的状态空间方程；基于所述包含短路电阻的状态空间方程，构建比例‑积分观测器；利用所述比例‑积分观测器，观测处于使用状态下锂电池的内短路电流；利用累积和的方法对所述锂电池的内短路电流进行统计分析，得到累积和统计结果，并根据所述累积和统计结果对锂电池进行内短路故障诊断。

公开(公告)号：CN118294815A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410540812.9

申请日：2024-04-30

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 岳美玲 ,  李昕彤 ,  滕腾

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378

Abstract: 本发明涉及燃料电池技术领域，提供一种车用燃料电池性能预测方法、装置和电子设备，该方法包括：提取动态工况下车用燃料电池的老化性能指标时间序列；基于所述老化性能指标时间序列提取用于表征燃料电池老化过程的规律性和/或趋势性的强化特征；将所述老化性能指标时间序列以及所述用于表征燃料电池老化过程的规律性和/或趋势性的强化特征作为训练数据输入预设的多输入卷积神经网络进行车用燃料电池性能预测模型的训练；基于训练的车用燃料电池性能预测模型对燃料电池性能衰退情况进行预测。本发明能够在燃料电池老化数据有限的情况下，提升性能预测的准确性和可靠性，对车用燃料电池健康管理具有重要意义。