公开(公告)号：CN119335426A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411376253.9

申请日：2024-09-30

Applicant: 同济大学

Inventor： 魏学哲 ,  陶思怡 ,  朱建功 ,  戴海峰 ,  王学远 ,  姜波

IPC: G01R31/389 ,  G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G06F30/367 ,  G06F30/27 ,  G06F119/04 ,  G06F119/12

Abstract: 本发明涉及一种基于时序模型和电化学阻抗模型的电化学阻抗获取方法，包括：构建以电池材料体系、温度、SOC等为变量的实验测试矩阵；根据实验测试矩阵对电池进行充放电测试；在电池静置后，通过电化学工作站施加电流激励，获取真实电化学阻抗谱数据，并进行参数辨识，提取模型训练标签；对充放电测试的过程数据提取特征，构建电化学阻抗数据集；基于时序预训练基础模型，利用所述电化学阻抗数据集训练得到电化学阻抗模型；采用训练好的电化学阻抗模型，预测待测电池的电化学阻抗谱。与现有技术相比，本发明通过结合时序大模型与电化学阻抗模型，实现了电化学阻抗谱的高效获取和精确分析，在实时监测和动态应用环境中具有广泛应用潜力。

公开(公告)号：CN117607721A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311460457.6

申请日：2023-11-03

Applicant: 同济大学

Inventor： 魏学哲 ,  陶思怡 ,  朱建功 ,  戴海峰

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/382

Abstract: 本发明涉及一种基于物理孪生电池设计的动力电池健康管理方法，包括以下步骤：步骤1、将实际使用的电池称为远端电池，采集远端电池的运行数据，在实验室建立与远端电池状态一致的电池作为物理孪生电池，称为近端电池；步骤2、根据近端电池的状态，定期对近端电池标定容量，并采用多尺度手段对近端电池进行表征；步骤3、基于近端电池的容量和表征结果预测远端电池寿命，并综合近端电池的容量、表征结果和远端电池的预测寿命评估远端电池的健康情况步骤4、根据远端电池的健康状况，调整对远端电池的管理策略。与现有技术相比，本发明具有提高电池系统的可靠性和性能，更容易实现模型验证，更能反映真实远端电池情况等优点。

公开(公告)号：CN116224074A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310184114.5

申请日：2023-02-28

Applicant: 同济大学

Inventor： 魏学哲 ,  陶思怡 ,  戴海峰 ,  姜波

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/3842

Abstract: 本发明涉及一种基于动态应力与深度学习的软包锂离子电池荷电状态估计方法、装置及存储介质，其中方法包括：建立包含动态应力信号的电池充放电数据集，电池充放电数据集包括电流、端电压、动态应力数据和参考荷电状态；离线训练基于动态应力与深度学习的软包锂离子电池荷电状态估计模型：根据深度学习网络所需输入形式将电池充放电数据集里的电流、端电压和动态应力的时间序列特征重组为三维张量样本集，搭建电池荷电状态估计模型的深度学习网络结构，基于参考荷电状态和样本集离线训练电池荷电状态估计模型；在线电池荷电状态估计。与现有技术相比，本发明具有对不同工况适应性强、在数据长度有限时估计性能良好、对测量噪声干扰鲁棒性强等优点。