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公开(公告)号：CN114755582B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210290361.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01R31/36 , G01R31/382 , G01R31/389 , G01R31/392 , G06F30/27
Abstract: 本发明属于电池健康状态预估技术领域，尤其涉及一种环境温度不同时锂离子电池健康状态预估方法，包括以下步骤：步骤1、将锂离子电池在不同环境温度时进行充电实验，步骤2、计算锂离子电池在不同环境温度下SOH、不同环境温度下SOH与室温下SOH的比值，步骤3、建立Thevenin等效电路模型、开路电压Uoc与荷电状态SOC的关系模型，步骤4、构建估计不同环境温度下SOH模型，估计不同环境温度下SOH，步骤5、构建估计不同环境温度下SOH与室温下SOH的比值模型，估计不同温度下SOH与室温下SOH的比值，步骤6、评估预估SOH的性能。本发明通过建立电池在不同温度下SOH与室温下SOH的映射关系，得到电池在不同环境温度下对应的室温SOH值，判断电池是否需要更换。
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公开(公告)号：CN119575192A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411613096.9
申请日：2024-11-12
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/392 , G06F18/2131 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于VMD‑POA‑LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，该方法模拟鹈鹕的集体捕食行为来搜索最优解。包括以下步骤：S1：获取锂离子电池退化过程中的容量数据。S2：将数据进行VMD分解。S3：对数据进行归一化处理，按比例划分训练集和测试集。S4：使用POA优化LSTM神经网络，对隐含层节点、训练次数和学习率进行寻优。S5：对优化后的LSTM神经网络进行测试，若预测性能不佳则重复步骤S4。S6：利用优化后的模型对锂离子电池剩余使用寿命预测。本发明可改善LSTM神经网络超参数难以确定的问题，提高计算精度与速度，并消除容量再生问题，从根本上减小误差，实现RUL的预测。
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公开(公告)号：CN119535221A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411613056.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/378 , G06F18/20 , G06F17/14 , G06N3/0442 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种基于EMD分解和LSTM‑KF的锂离子电池混合充电状态估计方法，该混合方法能够适应多种温度和工况条件，以实现更准确稳定的SOC实时估计。方法流程为：获取电池数据集、EM)分解电压信号进行处理、将分解后的电压信号、电流信号进行归一化、构建输入特征维度为8的长短时记忆网络、卡尔曼滤波进行数据后处理得到最终的SOC估计结果。本发明只需要电池的原始数据通过预处理方法直接用于神经网络，大大减少了神经网络的计算量，并且避免了详细的模型研究，不需要精确设置网络的超参数，并利用滤波的方法改进了神经网络的SOC估计结果，本发明具有较强的扩展能力，可以稳定有效地估计SOC，具有可靠的泛化性能，能够适应多种驾驶工况和多种温度条件。
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公开(公告)号：CN107256992B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201610860403.2
申请日：2016-09-29
Applicant: 河北工业大学
IPC: H01M10/617 , H01M10/637 , H01M10/625 , H01M10/6567 , H01M10/42 , H01M10/48 , H01M10/6554 , H01M10/6556
Abstract: 本发明涉及一种电动汽车中锂离子动力电池的温度自动调节系统，其技术特点是：包括供水模块、温度调节模块、锂电池升降模块、旋转模块、防泄漏装置、蓄电模块、控制模块和底座，供水模块、温度调节模块、防泄漏装置和锂电池升降模块固定在底座上并与汽车架安装在一起；旋转模块载有纯电动汽车锂电池并安装在锂电池升降模块上，供水模块与温度调节模块相连接，控制模块分别与供水模块、温度调节模块、锂电池升降模块、旋转模块、防泄漏装置相连实现温度自动控制功能。本发明能够对汽车锂电池的各面进行均温控制，解决了现有冷却加热系统采用两种不同装置进行冷却加热以及冷却液泄露的问题，具有安全可靠、使用方便等特点，延长了锂电池的寿命。
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公开(公告)号：CN115840156A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211361876.X
申请日：2022-11-02
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378
Abstract: 本发明为基于多特征的锂电池健康状态预测方法，首先在恒流条件下进行锂电池充放电实验，直至锂电池达到寿命终止条件，并获取锂电池老化数据；进行包括填补缺失数据、异常点处理和统一数据长在内的数据预处理；然后，从放电前期的电压数据中提取包括前期电压曲线曲率峰值、前期电压变化率均值、前期电压降落、前期放电电压平均值、前期电压差平方和前期放电IC曲线尾值和前期放电功率均值在内的七个特征，用于表征锂电池健康状态；最后，构建锂电池容量预测模型，利用遗传算法优化模型，优化后的锂电池容量预测模型用于预测锂电池的最大可用容量，用于表征健康状态。该方法从放电前期的电压数据提取多个特征，并建立了特征与SOH之间的映射关系，利用多个特征共同预测锂电池健康状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107256992A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201610860403.2
申请日：2016-09-29
Applicant: 河北工业大学
IPC: H01M10/617 , H01M10/637 , H01M10/625 , H01M10/6567 , H01M10/42 , H01M10/48 , H01M10/6554 , H01M10/6556
CPC classification number: H01M10/617 , H01M10/4228 , H01M10/48 , H01M10/484 , H01M10/486 , H01M10/625 , H01M10/637 , H01M10/6554 , H01M10/6556 , H01M10/6567 , H01M2220/20
Abstract: 本发明涉及一种电动汽车中锂离子动力电池的温度自动调节系统，其技术特点是：包括供水模块、温度调节模块、锂电池升降模块、旋转模块、防泄漏装置、蓄电模块、控制模块和底座，供水模块、温度调节模块、防泄漏装置和锂电池升降模块固定在底座上并与汽车架安装在一起；旋转模块载有纯电动汽车锂电池并安装在锂电池升降模块上，供水模块与温度调节模块相连接，控制模块分别与供水模块、温度调节模块、锂电池升降模块、旋转模块、防泄漏装置相连实现温度自动控制功能。本发明能够对汽车锂电池的各面进行均温控制，解决了现有冷却加热系统采用两种不同装置进行冷却加热以及冷却液泄露的问题，具有安全可靠、使用方便等特点，延长了锂电池的寿命。
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公开(公告)号：CN104251976B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201410492379.2
申请日：2014-09-24
Applicant: 河北工业大学 , 国家电网公司 , 国网新源张家口风光储示范电站有限公司
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明为一种小型断路器的保护特性测试装置，其特征为该装置包括了显示器、主机、键盘及鼠标、试验控制电路、试验电流产生电路、电压电流变换电路，其中，主机分别与显示器、键盘及鼠标连接，构成标准工控机；主机与试验控制电路相连，试验控制电路、试验电流产生电路、电压电流变换电路依次相连，电压电流变换电路与工控机主机相连。本发明的小型断路器的保护特性测试装置，能够对小型断路器的电压、电流实时高速录波(采样速率高达4微秒)，录波采集起点时刻由工控机控制、采集终点时刻有触头状态控制。
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公开(公告)号：CN104251976A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201410492379.2
申请日：2014-09-24
Applicant: 河北工业大学 , 国家电网公司 , 国网新源张家口风光储示范电站有限公司
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明为一种小型断路器的保护特性测试装置，其特征为该装置包括了显示器、主机、键盘及鼠标、试验控制电路、试验电流产生电路、电压电流变换电路，其中，主机分别与显示器、键盘及鼠标连接，构成标准工控机；主机与试验控制电路相连，试验控制电路、试验电流产生电路、电压电流变换电路依次相连，电压电流变换电路与工控机主机相连。本发明的小型断路器的保护特性测试装置，能够对小型断路器的电压、电流实时高速录波(采样速率高达4微秒)，录波采集起点时刻由工控机控制、采集终点时刻有触头状态控制。
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公开(公告)号：CN114755582A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210290361.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01R31/36 , G01R31/382 , G01R31/389 , G01R31/392 , G06F30/27
Abstract: 本发明属于电池健康状态预估技术领域，尤其涉及一种环境温度不同时锂离子电池健康状态预估方法，包括以下步骤：步骤1、将锂离子电池在不同环境温度时进行充电实验，步骤2、计算锂离子电池在不同环境温度下SOH、不同环境温度下SOH与室温下SOH的比值，步骤3、建立Thevenin等效电路模型、开路电压Uoc与荷电状态SOC的关系模型，步骤4、构建估计不同环境温度下SOH模型，估计不同环境温度下SOH，步骤5、构建估计不同环境温度下SOH与室温下SOH的比值模型，估计不同温度下SOH与室温下SOH的比值，步骤6、评估预估SOH的性能。本发明通过建立电池在不同温度下SOH与室温下SOH的映射关系，得到电池在不同环境温度下对应的室温SOH值，判断电池是否需要更换。
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公开(公告)号：CN114624591A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210355219.8
申请日：2022-04-06
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/388 , G01R31/396
Abstract: 本发明为一种基于温度自适应的动力电池迟滞模型构建方法，首先以温度为变量，在不同温度下进行动力电池OCV‑SOC试验，采集不同荷电状态对应的充、放电开路电压；然后，计算不同温度下动力电池的平均开路电压，分析温度与平均开路电压的关系，建立温度自适应的开路电压子模型；分析温度与迟滞电压的关系，建立温度自适应的迟滞子模型；最后，将开路电压子模型和迟滞子模型集成到等效电路模型中，得到温度自适应动力电池迟滞模型。该方法解决了现有技术中迟滞模型不能适应温度变化的问题，温度自适应动力电池迟滞模型能够适应一定范围内的温度变化，从而提高模型准确性，为SOC的准确估计提供模型基础。
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