公开(公告)号：CN119224595A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411511888.5

申请日：2024-10-28

Applicant: 北京科技大学顺德创新学院

Inventor： 洪吉超 ,  马世琨 ,  张华钦 ,  裴佳琦

IPC: G01R31/367

Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池状态预测方法，属于锂离子电池状态监测领域，包括以下步骤：S1、考虑环境温度基于神经网络模型预测当前锂离子电池的温度；S2、基于锂离子电池二阶RC等效电路模型和LSTM模型预测当前锂离子电池的电压；S3、融合步骤S1预测的当前锂离子电池的温度以及步骤S2预测的当前锂离子电池电压，输出当前锂离子电池状态预测结果。采用上述锂离子电池状态预测方法，通过利用神经网络的过拟合特性，结合物理模型和机器学习模型的优势，实现了对电池温度和电压的准确预测。

公开(公告)号：CN116968556A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310925120.1

申请日：2023-07-26

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 洪吉超 ,  张昕阳 ,  梁峰伟 ,  张华钦 ,  杨海旭 ,  张弛 ,  李克瑞 ,  杨京松

IPC: B60L3/00 ,  G01R31/367 ,  G01R31/396 ,  G01R31/3835 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明公开了一种基于模糊熵的动力与储能电池故障诊断方法，属于新能源汽车技术领域，包括以下步骤：S1：通过车载T‑box上的电压传感器采集电池电堆中每个电池单体的电压信号，实时上传至数据中心；S2：数据中心对上传的数据进行预处理，将数据进行分割，按照采样时间，按每小时一次对电压信号进行数据分割及保存，得到预处理后的数据；S3：计算电池的模糊熵；S4：使用Z分数计算电池单体异常系数；S5：选择合适的时间窗口与计算窗口，使用电池单体异常系数计算电池异常程度，得到故障诊断结果；S6：故障诊断结果反馈给驾驶员；本发明采用上述方法，使用熵值对电池系统进行诊断，不需要大量的数据进行拟合和模型优化，具有实时性和实用性。