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公开(公告)号：CN116401626A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310216650.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G07C5/08 , F24F11/30
Abstract: 本发明提供一种基于驾驶行为分析的电动汽车空调能耗预测方法和系统，其中，方法包括：提取电动汽车的行驶片段数据，清洗得到有效数据，基于行驶状态得到车辆行驶片段，获取运行数据，构建输入特征集；基于空调状态得到空调运行片段，获取能耗数据计算空调平均能耗，得到扩展特征集；提取空调设定温度和环境温度，构建空调功率预测模型，基于目标车辆的温度参数预测空调功率，得到目标特征集；基于最小二乘回归算法构建回归模型，并采用目标特征集进行训练和测试，得到空调能耗预测模型；获取目标车辆的目标参数，通过空调能耗预测模型，得到预测空调能耗。本发明提高了空调能耗预测的精确度，以便于合理规划出行路线，缓解里程焦虑。
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公开(公告)号：CN115328088A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210962952.6
申请日：2022-08-11
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于云边协同的车辆故障诊断方法、系统及智能汽车，针对传统故障诊断方式存在诊断预警精度低、查全率低及资源耗费大的问题，该车辆故障诊断方法通过获取相关车辆关于电力驱动模块的历史状态参数，结合数据预处理和深度学习技术，设计全新架构的长短时记忆堆叠自编码神经网络，以对车辆故障诊断模型开展建模，通过相应的模型评估算法筛选最优模型，提升了车辆电力驱动模块故障诊断精度，同时也杜绝了需要依赖于人员经验和实验测试验证等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114519235B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210182357.0
申请日：2022-02-25
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种电动车充电失败的诊断方法、系统、设备及介质，其中，方法包括：提取连续一段时间的充电片段数据与车辆充电报警数据，及对应车辆的静态数据，并对每个充电片段赋予唯一编号；根据充电片段数据确定充电片段距离，对充电片段距离进行聚类，确定公共充电场站，构建公共充电场站信息表；将车辆充电报警数据、充电片段数据和静态数据进行融合，筛选出发生在公共充电场站的充电片段信息，获取对应的充电失败因子；根据充电失败因子构建公共场所充电失败诊断模型，根据公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因。本发明能够便于企业根据失败原因进行对应改进，提升产品质量，改善用户体验。
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公开(公告)号：CN115328088B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210962952.6
申请日：2022-08-11
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于云边协同的车辆故障诊断方法、系统及智能汽车，针对传统故障诊断方式存在诊断预警精度低、查全率低及资源耗费大的问题，该车辆故障诊断方法通过获取相关车辆关于电力驱动模块的历史状态参数，结合数据预处理和深度学习技术，设计全新架构的长短时记忆堆叠自编码神经网络，以对车辆故障诊断模型开展建模，通过相应的模型评估算法筛选最优模型，提升了车辆电力驱动模块故障诊断精度，同时也杜绝了需要依赖于人员经验和实验测试验证等问题。
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公开(公告)号：CN117841689A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410034809.X
申请日：2024-01-09
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: B60L3/12 , B60L58/12 , B60L58/10 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列大模型算法的动力电池剩余续航预测方法，属于电池寿命预测技术领域，包括以下步骤：S1：采集车辆静态数据特征；S2：采集车辆运行动态数据：将上一次充电开始到下一次充电开始视为完整的一个循环；S3：计算两次循环间差分；S4：用上一次充电开始到下一次充电开始这样一个完整循环的特征X(i)组成的序列作为训练模型的输入；S5：用上一次充电开始到下一次充电开始这样一个完整循环的行驶公里数作为训练模型的目标值；S6：基于XGBoost回归模型进行重要特征清洗；S7：训练时间序列大语言模型Time‑LLaMA；S8：利用训练完成的Time‑LLaMA对动力电池剩余续航时间进行预测。
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公开(公告)号：CN116238337A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310218752.4
申请日：2023-03-07
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: B60L3/12
Abstract: 本发明提供一种基于高速行驶的电动汽车能耗预测方法和系统，其中，方法包括：获取电动汽车的车辆运行数据，得到高速工况行驶片段，在其中提取得到若干加速片段，获取加速片段中的能耗数据，计算得到消耗能源；获取车辆行驶水平度计算车辆坡度，并获取电动汽车在多种条件下行驶的历史数据，采用Kmeans聚类算法对历史数据进行处理，得到采集特征，对采集特征进行主成分分析选取特征主成分，结合车端动静态参数输入到回归算法机器学习模型中，训练得到电动汽车能耗预测模型，获取目标特征主成分，通过电动汽车能耗预测模型，得到电动汽车的预测能耗。本发明提高了能耗预测的精确度和可靠性，便于驾驶员合理进行路线规划，缓解里程焦虑。
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公开(公告)号：CN114519235A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210182357.0
申请日：2022-02-25
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种电动车充电失败的诊断方法、系统、设备及介质，其中，方法包括：提取连续一段时间的充电片段数据与车辆充电报警数据，及对应车辆的静态数据，并对每个充电片段赋予唯一编号；根据充电片段数据确定充电片段距离，对充电片段距离进行聚类，确定公共充电场站，构建公共充电场站信息表；将车辆充电报警数据、充电片段数据和静态数据进行融合，筛选出发生在公共充电场站的充电片段信息，获取对应的充电失败因子；根据充电失败因子构建公共场所充电失败诊断模型，根据公共场所充电失败诊断模型，诊断充电片段是否充电失败，并输出充电失败原因。本发明能够便于企业根据失败原因进行对应改进，提升产品质量，改善用户体验。
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