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公开(公告)号：CN112485673B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202011303051.3
申请日：2020-11-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01R31/367 , G01R31/387
Abstract: 本发明公开了一种基于动态多安全约束的电池充放电峰值功率预测方法，该方法采用等效电路模型、热模型和负极析锂模型三种模型，首先基于等效电路模型和热模型获得SOC、端电压、温度约束下的充放电峰值电流，然后基于负极析锂模型获得析锂约束下的充电峰值电流，综合考虑各安全约束推导出电池持续充放电峰值电流，进而实现动态多安全约束下的电池持续充放电峰值功率预测，对于电池的安全性和耐久性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112485673A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011303051.3
申请日：2020-11-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01R31/367 , G01R31/387
Abstract: 本发明公开了一种基于动态多安全约束的电池充放电峰值功率预测方法，该方法采用等效电路模型、热模型和负极析锂模型三种模型，首先基于等效电路模型和热模型获得SOC、端电压、温度约束下的充放电峰值电流，然后基于负极析锂模型获得析锂约束下的充电峰值电流，综合考虑各安全约束推导出电池持续充放电峰值电流，进而实现动态多安全约束下的电池持续充放电峰值功率预测，对于电池的安全性和耐久性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112285570A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011185803.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01R31/367 , G01R31/385
Abstract: 本发明提供一种基于衰减记忆滤波器的电动汽车故障诊断方法，该方法用于电动汽车中电池系统故障诊断，首先对所选电池开展基础特性测试实验，实际电池系统故障诊断过程需要实时采集电池的电流和端电压信号，建立一阶RC等效电路模型和状态空间方程，然后使用衰减记忆滤波器对电池进行参数辨识，到模型参数ζ和OCV估计值。通过参数ζ的估计值与参考值得到残差r1，通过OCV的估计值与参考值得到残差r2，将两个残差分别与对应阈值进行对比，只有当两残差均超过对应阈值才可判断故障发生，所提方法在残差生成和残差评价过程均优于现有技术。
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公开(公告)号：CN112285569A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011181863.5
申请日：2020-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明提供一种基于动态阈值模型的电动汽车故障诊断方法，该方法用于电动汽车中电池系统故障诊断，在阈值模型建立和参数辨识算法两方面进行了改进，在不同温度下进行电路基础特性测试实验，得到等效电路模型参数；建立OCV‑SOC‑Q三维响应面模型；采用带遗忘因子的递推最小二乘法进行模型参数辨识，建立关于R0和τ的动态阈值模型。在实际故障诊断过程当中，利用双扩展卡尔曼滤波算法辨识参数和状态，得到电池R0和τ、容量及SOC；采用温度插值的方法确定参数参考值；确定参数阈值；生成残差；通过对比残差与阈值来判断电池是否发生故障。该方法不仅故障诊断率高，还能避免检测不及时、误警和漏警问题。
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公开(公告)号：CN112285569B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202011181863.5
申请日：2020-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明提供一种基于动态阈值模型的电动汽车故障诊断方法，该方法用于电动汽车中电池系统故障诊断，在阈值模型建立和参数辨识算法两方面进行了改进，在不同温度下进行电路基础特性测试实验，得到等效电路模型参数；建立OCV‑SOC‑Q三维响应面模型；采用带遗忘因子的递推最小二乘法进行模型参数辨识，建立关于R0和τ的动态阈值模型。在实际故障诊断过程当中，利用双扩展卡尔曼滤波算法辨识参数和状态，得到电池R0和τ、容量及SOC；采用温度插值的方法确定参数参考值；确定参数阈值；生成残差；通过对比残差与阈值来判断电池是否发生故障。该方法不仅故障诊断率高，还能避免检测不及时、误警和漏警问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112285570B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202011185803.0
申请日：2020-10-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G01R31/367 , G01R31/385
Abstract: 本发明提供一种基于衰减记忆滤波器的电动汽车故障诊断方法，该方法用于电动汽车中电池系统故障诊断，首先对所选电池开展基础特性测试实验，实际电池系统故障诊断过程需要实时采集电池的电流和端电压信号，建立一阶RC等效电路模型和状态空间方程，然后使用衰减记忆滤波器对电池进行参数辨识，到模型参数ζ和OCV估计值。通过参数ζ的估计值与参考值得到残差r1，通过OCV的估计值与参考值得到残差r2，将两个残差分别与对应阈值进行对比，只有当两残差均超过对应阈值才可判断故障发生，所提方法在残差生成和残差评价过程均优于现有技术。
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公开(公告)号：CN112114254B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010864946.8
申请日：2020-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种锂离子动力电池开路电压模型融合方法，包括以下步骤：通过OCV实验获得电池全SOC区间的开路电压(OCV)‑荷电状态(SOC)实验曲线；以一定等SOC间隔选取实验曲线上的(SOC,OCV)数据点，通过合理选取不同OCV模型，将选取的数据点代入各OCV模型得到相应OCV‑SOC拟合曲线；在数据点所划分出的每个SOC间隔内，分别计算各OCV‑SOC拟合曲线与实验曲线之间的均方根误差，并据此为各SOC区间中每个OCV函数模型分配不同的权值，经加权融合后，最终获得整个SOC区间的OCV模型。该模型在全SOC区间均能获得高的拟合精度，具有很好的适应性，不再局限于现有技术中单一OCV模型只能在某一特定区间内具有较高的拟合精度，而牺牲其他区间的精确性的缺点。
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公开(公告)号：CN112114254A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010864946.8
申请日：2020-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种锂离子动力电池开路电压模型融合方法，包括以下步骤：通过OCV实验获得电池全SOC区间的开路电压(OCV)‑荷电状态(SOC)实验曲线；以一定等SOC间隔选取实验曲线上的(SOC,OCV)数据点，通过合理选取不同OCV模型，将选取的数据点代入各OCV模型得到相应OCV‑SOC拟合曲线；在数据点所划分出的每个SOC间隔内，分别计算各OCV‑SOC拟合曲线与实验曲线之间的均方根误差，并据此为各SOC区间中每个OCV函数模型分配不同的权值，经加权融合后，最终获得整个SOC区间的OCV模型。该模型在全SOC区间均能获得高的拟合精度，具有很好的适应性，不再局限于现有技术中单一OCV模型只能在某一特定区间内具有较高的拟合精度，而牺牲其他区间的精确性的缺点。
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公开(公告)号：CN112009252B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202011072539.X
申请日：2020-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供了一种动力电池系统故障诊断及容错控制方法，采用了以端电压为输入、电流为输出的包含电流传感器故障值在内的增广状态空间方程，通过算法实时估计出电流传感器故障值，当故障值的绝对值超过阈值即可判断传感器发生故障，然后对模型参数辨识和SOC估计进行容错控制。因该方法以电流为输出，故更适合检测电流传感器故障。此外，增广状态空间方程包含传感器故障值有助于后续参数辨识和状态估计的容错控制，提高了系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN113671380A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110968446.3
申请日：2021-08-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天达汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的动力电池系统多故障诊断方法，包括故障检测和故障隔离两部分，故障检测针对电池故障早期预警问题，使用编码解码架构的深度学习模型，编码过去一段时间窗口内所测端电压、电流和温度序列，利用之后的电流和温度实测值解码出同步的端电压，与实测对比生成残差序列，经软阈值处理后由多级报警评估策略决定是否触发报警，该报警策略能消除误差波动，防止误报警。之后训练故障隔离深度学习模型，输入软阈值处理后的残差序列，隔离模型输出各故障是触发报警诱因的概率，进而隔离出各故障，从而简化了隔离各传感器故障类型的难度。
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