公开(公告)号：CN118962456A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411046506.6

申请日：2024-07-31

Applicant: 北京航空航天大学 ,  国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心

Inventor： 杨世春 ,  李艳 ,  周思达 ,  高子超 ,  曲现国 ,  谢志利 ,  张良 ,  闫啸宇 ,  陈飞

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/385 ,  G01R31/387

Abstract: 本发明提出了一种知识‑数据融合驱动的动力电池可用能预测方法和系统，依次建立符合动力电池基本原理的电池机理性模型、电池特性预测模型和可信数据的数据驱动模型，通过机理性模型及电池特性预测模型实现开环模式下的电池可用能预测，通过数据驱动模型实现在有可信数据条件下的可用能修正，从而实现知识驱动方法和数据驱动方法融合的动力电池可用能预测，该方法和系统能够提高电池可用能预测精度和场景覆盖度，并减少数据驱动模型的不可解释性。

公开(公告)号：CN119669901A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411741783.9

申请日：2024-11-29

Applicant: 北京航空航天大学 ,  国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心

Inventor： 杨世春 ,  李艳 ,  曲现国 ,  谢志利 ,  高子超 ,  周思达 ,  张良 ,  闫啸宇

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06N5/01 ,  G06N3/006 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明提出了一种基于缺陷调查数据的新能源汽车产品可靠性分析方法，在划分投诉记录数据后，根据历史产品投诉记录数据利用启发式算法构建基于对数正态分布的失效概率模型，并将当前产品的实际投诉概率值与相同情况下的由失效概率模型计算得出的当前产品失效概率值进行比对，进而判定疑似缺陷产品，再针对性的开展缺陷调查，构建参数自适应随机森林网络算法的缺陷产品判别模型进行缺陷产品的判别，进而实现新能源汽车可靠性分析评价，对车辆缺陷召回提供依据。