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公开(公告)号：CN117344130A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311299816.4
申请日：2023-10-09
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供一种利用超蕃提取金的方法，采用特定的超蕃在溶液体系中对含有金离子的物料进行吸附，得到吸附有金元素的固体材料；该超蕃分子可在室温浸泡搅拌的极简条件下，实现对存在多组分阳离子、阴离子的溶液体系、电子废水、金矿中金离子进行选择性萃取吸附与还原，具有吸附速率快、吸附量高、选择性高和易于回收、操作简单、成本相对较低的优势，可用于大规模的工业化提取回收金。
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公开(公告)号：CN113482076B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110493101.7
申请日：2021-05-07
Applicant: 湖南大学 , 青岛国际院士港集团智慧建造发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无人挖掘机回转平台的运动控制方法、装置及介质，包括：步骤1：构建挖掘机回转平台的运动控制系统模型；步骤2：利用递推最小二乘法对挖掘机回转平台的运动控制系统模型中Kp和T进行在线辨识；步骤3：基于挖掘机回转平台的运动特征，将挖掘机回转平台的运动过程进行阶段划分，获得各阶段输入的最大控制指令；步骤4：通过离线标定各阶段的最大控制指令持续时间，结合各阶段的最大控制指令，输入挖掘机回转平台的运动控制系统模型，获得各阶段的回转平台的回转速度。通过对运动过程分阶段的划分，对回转平台进行精细化的运动控制，确保实际回转角度与目标角度吻合，在自动挖掘时，回转平台可以准确快速地到达期望位置。
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公开(公告)号：CN113482076A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110493101.7
申请日：2021-05-07
Applicant: 湖南大学 , 青岛国际院士港集团智慧建造发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无人挖掘机回转平台的运动控制方法、装置及介质，包括：步骤1：构建挖掘机回转平台的运动控制系统模型；步骤2：利用递推最小二乘法对挖掘机回转平台的运动控制系统模型中Kp和T进行在线辨识；步骤3：基于挖掘机回转平台的运动特征，将挖掘机回转平台的运动过程进行阶段划分，获得各阶段输入的最大控制指令；步骤4：通过离线标定各阶段的最大控制指令持续时间，结合各阶段的最大控制指令，输入挖掘机回转平台的运动控制系统模型，获得各阶段的回转平台的回转速度。通过对运动过程分阶段的划分，对回转平台进行精细化的运动控制，确保实际回转角度与目标角度吻合，在自动挖掘时，回转平台可以准确快速地到达期望位置。
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公开(公告)号：CN113140862A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110411367.2
申请日：2021-04-16
Applicant: 湖南大学
IPC: H01M50/264 , H01M50/258 , H01M50/249
Abstract: 本发明公开了一种电池包紧固装置、安装系统及部分换电方法，其中装置包括至少一对相对设置的紧固机构；紧固机构包括固定板、第一摩擦片、弹性工件、连接杆、电磁铁和轴承；连接杆安装于轴承上，且其一端与固定板连接；弹性工件设置于固定板与轴承之间，且其处于压缩状态；第一摩擦片设置于固定板远离连接杆的一侧；电磁铁设置于连接杆的另一端，且间隔预设距离，电磁铁用于在通电时对连接杆产生吸力以克服弹性工件的弹力。通过控制电磁铁的电流变化即可实现电池包的紧固和拆卸，结构简单，安装和拆卸操作方便快捷，效率高。
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公开(公告)号：CN106476643A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610937093.X
申请日：2016-10-25
Applicant: 湖南大学
CPC classification number: Y02T10/6286 , Y02T10/7005 , Y02T10/7044 , Y02T10/7077 , B60L58/10 , B60L50/61 , B60L2260/52 , B60L2260/54 , B60W10/06 , B60W10/08 , B60W10/26 , B60W20/00 , B60W2510/244
Abstract: 本发明涉及一种用于增程式电动汽车的电量轨迹规划系统与控制方法，以解决目前增程式电动汽车在低电量时高速行驶或爬坡工况下动力性能不足、影响驾驶员驾驶体验的问题。硬件上由车载导航系统、驾驶员动力性能期望输入按钮和整车控制系统组成；软件上由多模式SOC轨迹规划模块、能量管理控制模块和増程器动态协调控制模块构成。其中：多模式SOC轨迹规划模块根据驾驶员通过按钮输入的对车辆动力性能的期望、车载导航系统提供的简单地理和工况信息，对车辆的工作模式进行自动判断和切换，并对各模式下SoC的轨迹进行规划；能量管理控制模块控制増程器和动力电池之间的功率分配，以实现动力电池实际SoC对规划SoC的准确跟踪，并保证混合动力系统的高能效工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112477679B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011285114.7
申请日：2020-11-17
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种可自主移动的电动汽车电池组、电池系统及控制方法，其中电池组包括电池模组，还包括设置于电池模组上的控制装置、环境感知装置、定位导航装置、驱动装置、通信模块；环境感知装置用于采集周围障碍物信息；定位导航装置用于确定该电动汽车电池组的位置信息；通信模块用于控制装置与云端服务器的相互通信；控制装置用于接收通信模块传输的云端服务器规划的行驶路径、环境感知装置发送的障碍物信息、定位导航装置发送的位置信息，并依据上述接收的信息向驱动装置发送控制信号；驱动装置用于接收控制信号并驱动该电动汽车电池组移动。实现了电动汽车电池组的自主移动，无需人工参与，节省了人工成本，增强了使用的便利性。
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公开(公告)号：CN111591279B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010312714.1
申请日：2020-04-20
Applicant: 湖南大学
IPC: B60W20/00 , B60W40/076 , B60W40/105 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种插电式混合动力汽车电池电量轨迹规划方法及系统，其中方法包括：基于ITS系统及导航系统获取行驶路径上的预测车速及道路坡度；基于有序样本聚类算法分别对预测车速及道路坡度进行聚类；将聚类后的预测车速及道路坡度进行合并，将行驶路径分割为多段路段，且每段路段内的预测车速和道路坡度特征一致；根据多段路段及其对应的预测车速和道路坡度规划出车辆电池SoC轨迹。根据预测车速及道路坡度进行聚类，然后合并从而将路径分割为多段路段，再据不同路段能量需求生成SoC参考轨迹；接近全局最优的SoC轨迹，较现有全局动态规划算法或神经网络等计算量较低，可据交通变化状况实时刷新，鲁棒性高，应用到能量管理控制中更具有节能潜力。
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公开(公告)号：CN112606822A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011582217.X
申请日：2020-12-28
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种混合动力汽车能量管理的两阶段双模型预测控制方法，包括：将预测域划分为连续的两个阶段，第一阶段构建降阶的一阶RC模型，第二阶段构建纯内阻模型；分别获取两个阶段内每个时间步的状态可行域边界，并将每个时间步的状态可行域进行离散；基于前向动态规划算法筛选全局成本最优的路径并获得其对应在最后时间步N的最优状态点x*(N)和从时间步N‑1转移到时间步N的最优控制输入Pe*(N‑1)，并依次反向递推得到从初始状态转移到时间步1的最优控制输入Pe*(0)；以Pe*(0)作为当前时刻发动机的目标输出功率进行功率分配控制；然后随时间步的滚动重复上述步骤。本方法在预测域前段利用降阶的高精度一阶RC模型处理电池功率约束，在预测域后段则采用简单的纯内阻模型，从而在不增加计算复杂度的基础上实现高效且安全的能量分配。
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公开(公告)号：CN112477679A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011285114.7
申请日：2020-11-17
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种可自主移动的电动汽车电池组、电池系统及控制方法，其中电池组包括电池模组，还包括设置于电池模组上的控制装置、环境感知装置、定位导航装置、驱动装置、通信模块；环境感知装置用于采集周围障碍物信息；定位导航装置用于确定该电动汽车电池组的位置信息；通信模块用于控制装置与云端服务器的相互通信；控制装置用于接收通信模块传输的云端服务器规划的行驶路径、环境感知装置发送的障碍物信息、定位导航装置发送的位置信息，并依据上述接收的信息向驱动装置发送控制信号；驱动装置用于接收控制信号并驱动该电动汽车电池组移动。实现了电动汽车电池组的自主移动，无需人工参与，节省了人工成本，增强了使用的便利性。
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公开(公告)号：CN111591279A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010312714.1
申请日：2020-04-20
Applicant: 湖南大学
IPC: B60W20/00 , B60W40/076 , B60W40/105 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种插电式混合动力汽车电池电量轨迹规划方法及系统，其中方法包括：基于ITS系统及导航系统获取行驶路径上的预测车速及道路坡度；基于有序样本聚类算法分别对预测车速及道路坡度进行聚类；将聚类后的预测车速及道路坡度进行合并，将行驶路径分割为多段路段，且每段路段内的预测车速和道路坡度特征一致；根据多段路段及其对应的预测车速和道路坡度规划出车辆电池SoC轨迹。根据预测车速及道路坡度进行聚类，然后合并从而将路径分割为多段路段，再据不同路段能量需求生成SoC参考轨迹；接近全局最优的SoC轨迹，较现有全局动态规划算法或神经网络等计算量较低，可据交通变化状况实时刷新，鲁棒性高，应用到能量管理控制中更具有节能潜力。
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