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公开(公告)号：CN116662313A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310536033.7
申请日：2023-05-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/215 , B60L58/10 , G06F18/2433 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种应用于云电池管理系统的数据清洗系统及其方法，车端BMS在每个采样周期中利用板载的采样模块采集车载动力电池系统的单体端电压、总电流、单体表面温度数据，发送到车端通讯模块，云端BMS利用云端通讯模块接收车端BMS所发送的数据并解码得到原始数据，输入数据清洗模块，对原始数据进行异常检测和故障补偿；清洗数据作为先进电池管理算法的输入，输出对电池状态估计的结果，车端BMS得到电池状态估计结果，并根据估计值对车载电池系统进行相应控制。本发明应用于“端云”电池管理系统数据清洗系统能够在云BMS中检测数据异常，并对异常数据进行补偿，填补了相关领域的空白，为“端云”BMS的数据清洗提供了一套切实可行的方案。
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公开(公告)号：CN115470935A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211123168.2
申请日：2022-09-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模型分解的分布式机器学习模型传输压缩方法，通过采用压缩算法对模型梯度逐层分解压缩，实现了对分布式机器学习模型训练过程中每轮迭代内工作节点与参数服务器节点间传输数据量的压缩，有效降低了通信数据量，实现了通信开销与训练模型精度之间的权衡，缓解了分布式训练的通信瓶颈问题，在保证训练精度的同时提升了模型训练速度。
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公开(公告)号：CN113627078B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202110844393.4
申请日：2021-07-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/06 , G06F119/18
Abstract: 本公开D‑RMS构型设计多目标优化方法，基于工件族信息确定D‑RMS构型设计多目标优化的分界点约束条件；根据D‑RMS构型设计的分界点对D‑RMS优化目标的影响，确定D‑RMS构型设计的优化边界；根据D‑RMS构型设计多目标优化参数和优化边界构建D‑RMS构型设计多目标优化模型；采用NSGA‑II对D‑RMS多目标优化模型进行求解，得到帕累托前沿；随机选取所述帕累托前沿中的点作为D‑RMS构型设计的优化方案，完成基于多目标优化的D‑RMS构型设计。本发明综合考虑D‑RMS构型设计因素对延迟重构分界点进行优化，充分发挥D‑RMS优势，以提高D‑RMS的重构效率和运行效率。
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公开(公告)号：CN117592585A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311694402.1
申请日：2023-12-11
IPC: G06N20/00 , G06F9/50 , G06F30/27 , G06F18/22 , G06F17/18 , G06F111/04 , G06F111/02
Abstract: 本发明属于分布式机器学习中的加速模型训练技术领域，具体涉及一种分布式机器学习鲁棒汇聚部署模型及方法。本发明针对当前分布式机器学习鲁棒汇聚存在的效率较低问题，在结合新型在网计算设备的参数服务器架构的基础上，首先对鲁棒汇聚算法进行细粒度分解，结合软硬件特点和可用资源，对鲁棒汇聚算法的合理分配部署进行建模并求解，有利于快速实现鲁棒汇聚模型梯度和更新全局模型，显著降低参数服务器通信数据量和计算压力，缓解分布式训练的通信瓶颈问题，有助于加快分布式机器学习训练速度，提升训练效率。
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公开(公告)号：CN118861021A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410976628.9
申请日：2024-07-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/215 , G06F18/15 , G06F18/26 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于云边电池管理系统的丢失数据恢复方法，所述方法包括：S1：基于Kalman滤波器对原始数据进行去噪处理，得到处理后的电池数据；S2：利用基于自注意力机制的时序数据模型对缺失的电流数据进行学习，捕捉序列数据中的关键特征并对缺失部分电流数据进行恢复；S3：利用恢复的电流数据结合构建的电池等效电路模型和热模型对电压、SOC和温度数据进行恢复，将恢复部分数据与原始缺失数据进行结合，得到完整的序列数据集。填补云端BMS数据清洗和丢失数据恢复部分的技术空白，解决在车端BMS的数据采集和端云无线通讯过程中出现的噪声，丢包和误码等数据异常问题，提升云电池管理系统的算法估计精度与鲁棒性，提高云数据库中所存储数据的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113741463B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202111041587.7
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种无人地面机动平台的定点定向停车控制方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1.获取导航规划的原始路径信息，对原始路径信息进行路径扩展得到虚拟路径；S2.将生成的虚拟路径与原始路径相接合，得到新路径，并返回关键的控制参数与新路径信息；S3.车辆根据生成的新路径行驶，并在行驶过程中进行倒车工况的判定和切换；S4.使车辆按照虚拟路径原路返回，以预设的航向停在预设终点位置处。本发明能够大幅度降低实际停车点和预设目标点在空间上的位置偏差，同时还能够保证无人地面机动平台在停车时的航向姿态与预设航向姿态偏差在误差允许范围。
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公开(公告)号：CN119189762A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411104951.3
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网智慧车联网技术有限公司 , 北京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及充电桩故障分析技术领域，具体提供了一种直流充电设备的充电过程监测方法及装置，包括：获取充电设备的异常输出电流/电压曲线中的电流/电压衰减曲线；基于采集的充电设备输出电流/电压数据拟合得到所述电流/电压衰减曲线对应的曲线函数中的时间常数；基于所述时间常数调节直流充电设备的采样频率，并进行电流/电压采样监测。本发明提供的技术方案，对充电设备发生异常的时间尺度进行分析，确认观测暂态故障信息所要求的时间尺度。为开发硬件设备提供指导，有效减少试验次数，缩短开发周期，提升开发效率与充电设备故障监测能力。
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公开(公告)号：CN118914856A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410976626.X
申请日：2024-07-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种应用于丢失数据场景下CEBMS的电池老化分类预警方法，包括：S1：基于Kalman滤波器对原始数据进行去噪处理，得到去噪后的数据；S2：将电流数据输入到电模型和热模型中，得到估计后的电压、SOC和温度数据；S3：将所述估计数据输入到AWI计算模块中，同时将预设的历史数据输入到WT计算模块中进行老化阈值提取，根据老化阈值和老化预警指标的相对大小，构建分类老化预警和模型更新策略，本发明能够在云BMS接收到丢失数据的场景下对电池老化程度进行评估以及对老化类型进行分类为CEBMS中云电池模型的参数标定和模型更新提供参考与指导，保证了云BMS中所建立的电池模型精度，提升CEBMS的稳定性与准确性。
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公开(公告)号：CN115685981A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110841183.X
申请日：2021-07-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种可应用于无人地面机动平台的路径跟随控制方法，该方法中将传统的固定预瞄距离方案调整为实时变化预瞄距离方案，以便于适应直行与转弯的切换，在具体解算过程中，综合考量横向偏差和纵向偏差，并分别设置权重值，以便于提高与规划路径的重合度，该方法能够大幅度提升路径跟随的精度，实现对原始给定路径的高精度复现，有利于提升无人地面机动平台的路径复现精度与行驶可靠性，具有重要实际意义与工程应用价值。
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公开(公告)号：CN113741463A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111041587.7
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种无人地面机动平台的定点定向停车控制方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1.获取导航规划的原始路径信息，对原始路径信息进行路径扩展得到虚拟路径；S2.将生成的虚拟路径与原始路径相接合，得到新路径，并返回关键的控制参数与新路径信息；S3.车辆根据生成的新路径行驶，并在行驶过程中进行倒车工况的判定和切换；S4.使车辆按照虚拟路径原路返回，以预设的航向停在预设终点位置处。本发明能够大幅度降低实际停车点和预设目标点在空间上的位置偏差，同时还能够保证无人地面机动平台在停车时的航向姿态与预设航向姿态偏差在误差允许范围。
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