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公开(公告)号：CN116388703A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310334115.3
申请日：2023-03-30
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种模块化混合型直流功率放大器，涉及电力电子技术领域。它包括核心单元和外围配置单元，核心单元包括模块化开关功率放大单元和线性功率放大单元，外围配置单元包括联网变压器输入单元和桥臂控制单元；联网变压器为三相结构。测量单元采集核心单元中的电压电流等信息，并通过通信单元实现与主控制单元、桥臂控制单元之间的数据据交互，主控制单元与桥臂控制单元配合实现对核心单元的控制。本发明综合利用了线性功率放大单元响应带宽高、输出精度高的优势，以及开关功率放大单元损耗低、可串联承担高压、高功率密度的优势，弥补了解决了现有功率放大器无法同时具备较大电压、功率等级和较高带宽、较快动态性能的问题。
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公开(公告)号：CN107831444A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711013385.5
申请日：2017-10-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 一种锂离子电池健康状态估计方法，所述方法如下：获取锂离子电池老化前后以一定的工作制度充放电时的充电电压、充电电流、充电时间数据；截取第一步获取的数据自相同荷电状态处至相同充电电压值之间的充电电压、充电电流、充电时间数据；定义锂离子电池的健康状态指示因子表达式；获取第三步中的Vupperlimit值；得到公式中的HI值，获得电池的健康状态。本发明的优点是：本发明从电池工作时可实时测量的表观数据(充电电压、充电电流、充电时间)出发，获得的锂离子电池健康状态估计方法具有参数易获取、普适通用、可实时应用的特性，易于嵌入电池管理系统估计电池的健康状态，大大改善了现有的测试制度或测试设备的缺点，实用性很强。
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公开(公告)号：CN105467328A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201511018436.4
申请日：2015-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36
CPC classification number: G01R31/3637
Abstract: 一种锂离子电池荷电状态估计方法，本发明涉及锂离子电池荷电状态估计方法。本发明是为了解决现有开路电压法估计电池荷电状态耗时长及不适于在线实时应用的问题。具体是按照以下步骤进行的：步骤一：开路电压-荷电状态数据库的获取；步骤二：开路电压拟合公式的获取；步骤三：获取电池终止工作后端电压随时间变化的U(t)数据；步骤四：根据步骤二和步骤三得到公式(7)中的γ值；步骤五：根据步骤四获得的γ值和步骤一获得的开路电压-荷电状态数据库，得到电池的荷电状态。本发明应用于锂离子电池荷电状态估计领域。
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公开(公告)号：CN111784815B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202010631244.5
申请日：2020-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于透射窗的被动非视域半影成像方法，涉光学成像领域。解决了现有的被动非视域成像系统应用范围局限的问题。步骤一、发光的目标物体通过遮挡物上的透射窗入射至接收面上，在接收面上形成半影，通过相机采集接收面上所形成的半影的图像，并将采集的图像发送至上位机；步骤二、上位机根据接收的图像，获得半影强度向量y；步骤三、根据目标物体和半影所在场景中的物理位置，获得目标物体的正向传输矩阵A；步骤四、根据获得的半影强度向量y和正向传输矩阵A，获得目标物体的强度向量f；步骤五、根据目标物体的强度向量f，获得目标物体图像f′。本发明主要用于对目标物体进行图像重构。
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公开(公告)号：CN113556476B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110814980.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N23/74 , H04N23/56 , H04N13/254 , G03B15/06
Abstract: 基于多点照明的主动非视域阵列成像方法，涉及光学成像领域。本发明解决了现有的单点式主动非视域阵列成像系统只能对特定位置和角度的隐藏目标成像，对成像区域的适应性较差的问题。本方法是基于多点照明的主动非视域阵列成像系统实现的，通过改进主动照明的方式，引入多点照明，这样可以提高主动非视域成像系统的成像质量，增强对成像区域的适应性，不局限于对特定位置和角度的隐藏目标成像。本方法通过多点照明进行目标图像重构的过程主要可分为两步，首先对阵列单光子相机采集到的n组激光数据分别重构，得到n个重构后的初始重构图像，继而通过图像融合方法将多个初始重构图像融合，得到最终的图像重构结果。主要用于对隐藏目标进行成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113556476A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110814980.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N5/235 , H04N13/254 , G03B15/06
Abstract: 基于多点照明的主动非视域阵列成像方法，涉及光学成像领域。本发明解决了现有的单点式主动非视域阵列成像系统只能对特定位置和角度的隐藏目标成像，对成像区域的适应性较差的问题。本方法是基于多点照明的主动非视域阵列成像系统实现的，通过改进主动照明的方式，引入多点照明，这样可以提高主动非视域成像系统的成像质量，增强对成像区域的适应性，不局限于对特定位置和角度的隐藏目标成像。本方法通过多点照明进行目标图像重构的过程主要可分为两步，首先对阵列单光子相机采集到的n组激光数据分别重构，得到n个重构后的初始重构图像，继而通过图像融合方法将多个初始重构图像融合，得到最终的图像重构结果。主要用于对隐藏目标进行成像。
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公开(公告)号：CN109061503B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201810961546.1
申请日：2018-08-22
IPC: G01R31/367 , G01R31/378
Abstract: 一种锂离子电池建模仿真及状态诊断方法及其应用，属于锂离子电池状态分析技术领域。可解决现有锂离子电池建模仿真及状态诊断方法复杂性高、计算量大等问题。所述方法为：获取锂离子电池以恒定工作制度充放电的放电电压V、放电容量数据Q；选取某一电压值处的数据作为计算基准；再选取某几个电压值处的数据作为计算点；获取新格式的锂离子电池数据；提出锂离子电池仿真模型的表达式；获得当锂离子电池的放电电压差为ΔVi＝Vb‑Vlower cut‑off时的放电容量差；获得电池在老化之后和老化之前的和提出锂离子电池状态诊断的表达式。本发明的方法具有模型简单、参数易获取、仿真效率高、普适通用、可实现在线应用的特性，易于嵌入电池管理系统实现锂离子电池的仿真及状态诊断。
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公开(公告)号：CN107831444B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201711013385.5
申请日：2017-10-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 一种锂离子电池健康状态估计方法，所述方法如下：获取锂离子电池老化前后以一定的工作制度充放电时的充电电压、充电电流、充电时间数据；截取第一步获取的数据自相同荷电状态处至相同充电电压值之间的充电电压、充电电流、充电时间数据；定义锂离子电池的健康状态指示因子表达式；获取第三步中的Vupperlimit值；得到公式中的HI值，获得电池的健康状态。本发明的优点是：本发明从电池工作时可实时测量的表观数据(充电电压、充电电流、充电时间)出发，获得的锂离子电池健康状态估计方法具有参数易获取、普适通用、可实时应用的特性，易于嵌入电池管理系统估计电池的健康状态，大大改善了现有的测试制度或测试设备的缺点，实用性很强。
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公开(公告)号：CN105467328B
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201511018436.4
申请日：2015-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 一种锂离子电池荷电状态估计方法，本发明涉及锂离子电池荷电状态估计方法。本发明是为了解决现有开路电压法估计电池荷电状态耗时长及不适于在线实时应用的问题。具体是按照以下步骤进行的：步骤一：开路电压‑荷电状态数据库的获取；步骤二：开路电压拟合公式的获取；步骤三：获取电池终止工作后端电压随时间变化的U(t)数据；步骤四：根据步骤二和步骤三得到公式(7)中的γ值；步骤五：根据步骤四获得的γ值和步骤一获得的开路电压‑荷电状态数据库，得到电池的荷电状态。本发明应用于锂离子电池荷电状态估计领域。
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公开(公告)号：CN107843846A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201711014776.9
申请日：2017-10-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 一种锂离子电池健康状态估计方法，所述方法如下：获取锂离子电池老化前后以一定的工作制度充放电时的放电电压、放电电路、放电时间数据；截取第一步获取的数据在相同荷电状态区间内的放电电压、放电电流、放电时间数据；定义锂离子电池的健康状态指示因子表达式；获取第三步中的Vlowe rlimit值；得到公式中的HI值，获得电池的健康状态。本发明的优点是：本发明从电池工作时可实时测量的表观数据(放电电压、放电电流、放电时间)出发，获得的锂离子电池健康状态估计方法具有参数易获取、普适通用、可实时应用的特性，易于嵌入电池管理系统估计电池的健康状态，大大改善了现有的测试制度或测试设备的缺点，实用性很强。
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