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公开(公告)号：CN119575224B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510122354.1
申请日：2025-01-26
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06N3/0455 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种锂离子电池健康状态估算方法、装置及电子设备，属于电池状态检测领域。其方法包括：获取样本电池的样本应力矩阵，将样本应力矩阵输入特征提取网络，对样本应力矩阵进行应力特征提取和特征筛选得到样本应力特征，对样本应力特征进行特征曲线提取和曲线筛选得到样本曲线特征，根据样本应力特征和样本曲线特征建立样本特征集；将获取的待测电池的电池应力矩阵输入到特征提取网络得到待测电池特征，对待测电池特征和样本特征集进行相似系数估计确定待测电池的相似样本电池和对应电池健康状态。本发明通过以电池的应力矩阵建立样本电池和待测电池的电池特征，并进行相似系数估计来确定电池健康状态，具有更高的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117110896A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311377696.5
申请日：2023-10-24
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G06N5/02
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的锂离子电池故障检测方法及系统，属于深度学习技术领域，包括：确认故障电池品牌，采集锂离子电池故障数据，获取故障电池相关业务文档；构建故障电池诊断知识体系；采集故障电池结构化数据进行数据清洗和数据存储；对应品牌故障电池售后业务文档的非结构化数据，进行知识抽取，将知识信息填入到诊断知识体系中，形成故障特征文本；将实体对齐数据与故障特征文本匹配，生成故障实体；进行知识推理，构建故障电池故障知识图谱；根据故障知识图谱进行故障归因诊断，给出故障诊断结果。本发明为在役电池失效分析提供保证，有效分析故障电池当前故障，为退役锂离子电池的梯次利用提供指导，实现锂离子电池高效利用。
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公开(公告)号：CN117633498B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202410106870.0
申请日：2024-01-25
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F18/2111 , G06F18/2431 , G06N3/006 , G16C20/10 , G16C20/70
Abstract: 本发明涉及一种锂电池电化学模型参数辨识方法，首先选用电化学模型，并对电化学模型参数和工况进行分类，然后选取不同种类工况对不同种类电化学模型参数的敏感性进行分析，分别得出不同种类电化学模型参数的敏感性，以及不同种类电化学模型参数所对应的最佳识别工况，最后根据电化学模型参数的敏感性和电化学模型参数的种类制定辨识方法，通过开发双种群多目标狼群算法，通过重新设计考虑模型收敛性的算法，通过种群初始化将种群分为收敛种群，对于收敛种群，采用电压曲线误差的均方根作为目标函数，而对于不收敛种群，采用正负极容量公式与单体电池标称容量的差值作为目标函数，解决了在辨识过程中模型不收敛的问题。
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公开(公告)号：CN119936685A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510429740.5
申请日：2025-04-08
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/389 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及电池SOC估计技术领域，且公开了一种基于静态应力和DEIS的磷酸铁锂电池SOC估计方法，包括以下步骤，采集磷酸铁锂电池在工作时的总应力F和全频动态阻抗谱EIS，在不同充电电流I下对磷酸铁锂电池进行SOC等间隔充电，每一段区间充电完毕后静置2小时，静置完毕后再进行下一等间隔充电，直至SOC达到100%，计算每段SOC区间充电而产生的动态应力FD；该方法通过定义静态应力和动态应力，实现准确分离静态应力以估算SOC，与现有方法相比，该方法克服了模型精度要求高、在电压平台区域估算不准的缺陷，提供了一种对充放电历史、电流更敏感的解决方案，建立了t‑FS‑SOC估计器，根据得到的静态应力FS来估计SOC。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117110896B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311377696.5
申请日：2023-10-24
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G06N5/02
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的锂离子电池故障检测方法及系统，属于深度学习技术领域，包括：确认故障电池品牌，采集锂离子电池故障数据，获取故障电池相关业务文档；构建故障电池诊断知识体系；采集故障电池结构化数据进行数据清洗和数据存储；对应品牌故障电池售后业务文档的非结构化数据，进行知识抽取，将知识信息填入到诊断知识体系中，形成故障特征文本；将实体对齐数据与故障特征文本匹配，生成故障实体；进行知识推理，构建故障电池故障知识图谱；根据故障知识图谱进行故障归因诊断，给出故障诊断结果。本发明为在役电池失效分析提供保证，有效分析故障电池当前故障，为退役锂离子电池的梯次利用提供指导，实现锂离子电
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公开(公告)号：CN119575224A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510122354.1
申请日：2025-01-26
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06N3/0455 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种锂离子电池健康状态估算方法、装置及电子设备，属于电池状态检测领域。其方法包括：获取样本电池的样本应力矩阵，将样本应力矩阵输入特征提取网络，对样本应力矩阵进行应力特征提取和特征筛选得到样本应力特征，对样本应力特征进行特征曲线提取和曲线筛选得到样本曲线特征，根据样本应力特征和样本曲线特征建立样本特征集；将获取的待测电池的电池应力矩阵输入到特征提取网络得到待测电池特征，对待测电池特征和样本特征集进行相似系数估计确定待测电池的相似样本电池和对应电池健康状态。本发明通过以电池的应力矩阵建立样本电池和待测电池的电池特征，并进行相似系数估计来确定电池健康状态，具有更高的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119001463B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411201654.0
申请日：2024-08-29
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种计及应力的多特征融合的锂电池SOC估计方法，获取多种测试工况下的锂电池特征信息，构建分解模型，基于分解模型对多种工况下锂电池特征信息进行变模态分解，获得锂电池特征信息对应的模态分量，构建筛选模型，基于筛选模型对锂电池特征信息及其对应的模态分量进行筛选，获得输入特征组合集，构建锂电池SOC估计模型，将输入特征组合集所对应的各锂电池特征信息及模态分量输入至锂电池SOC估计模型中进行训练，输出锂电池SOC估计值，实现了在非稳态条件下对锂电池剩余电量的准确预测，这不仅有助于优化电池管理策略，延长电池使用寿命，对于提升电动汽车和储能系统的整体安全性和可靠性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119001463A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411201654.0
申请日：2024-08-29
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种计及应力的多特征融合的锂电池SOC估计方法，获取多种测试工况下的锂电池特征信息，构建分解模型，基于分解模型对多种工况下锂电池特征信息进行变模态分解，获得锂电池特征信息对应的模态分量，构建筛选模型，基于筛选模型对锂电池特征信息及其对应的模态分量进行筛选，获得输入特征组合集，构建锂电池SOC估计模型，将输入特征组合集所对应的各锂电池特征信息及模态分量输入至锂电池SOC估计模型中进行训练，输出锂电池SOC估计值，实现了在非稳态条件下对锂电池剩余电量的准确预测，这不仅有助于优化电池管理策略，延长电池使用寿命，对于提升电动汽车和储能系统的整体安全性和可靠性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117633498A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410106870.0
申请日：2024-01-25
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F18/2111 , G06F18/2431 , G06N3/006 , G16C20/10 , G16C20/70
Abstract: 本发明涉及一种锂电池电化学模型参数辨识方法，首先选用电化学模型，并对电化学模型参数和工况进行分类，然后选取不同种类工况对不同种类电化学模型参数的敏感性进行分析，分别得出不同种类电化学模型参数的敏感性，以及不同种类电化学模型参数所对应的最佳识别工况，最后根据电化学模型参数的敏感性和电化学模型参数的种类制定辨识方法，通过开发双种群多目标狼群算法，通过重新设计考虑模型收敛性的算法，通过种群初始化将种群分为收敛种群，对于收敛种群，采用电压曲线误差的均方根作为目标函数，而对于不收敛种群，采用正负极容量公式与单体电池标称容量的差值作为目标函数，解决了在辨识过程中模型不收敛的问题。
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