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公开(公告)号：CN115032544B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210757871.2
申请日：2022-06-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种数据不完备场景下的动力锂电池剩余寿命预测方法。首先，针对不完备数据问题，提出了生成式对抗神经网络的数据填充方法，以抵消由于数据不完备导致的预测误差。在此基础上采用堆叠去噪自编码器进行数据特征处理，通过克里金方法进行数据拟合，提出了一种堆叠去噪自编码器‑克里金SDAE‑Kriging的高级建模方法来预测具有填充数据的动力锂电池剩余使用寿命。最后，与现有的一些方法进行了比较，结果表明本发明提出的方法具有更好的预测精度。此外针对不同的缺失率建立了不同的剩余使用寿命预测模型，也发现对于不同的缺失数据集，本发明提出的方法同样具有可靠的填补效果和稳定的预测结果。
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公开(公告)号：CN115128469A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210757874.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的动力锂电池容量退化分析及在线预测方法。首次，根据电池的历史运行数据、荷电状态(SOC)和电池电流放电周期的局部放电电压曲线，基于数字孪生系统中的反向传播神经网络(BPNN)部分，预测并完成电池相应的放电电压曲线。在此基础上，基于数字孪生系统的卷积神经网络‑长短期记忆‑注意力(CNN‑LSTM‑Attention)部分，提取电流放电电压曲线的重要特征用于实时预测锂电池最大可用容量，并揭示电池的退化状态，实现锂电池容量实时在线估计。
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公开(公告)号：CN113110630A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110443761.4
申请日：2021-04-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D13/62
Abstract: 本发明的主要目的是在综合考虑换电机器人机械结构参数与控制系统参数，保证机器人举升系统的举升控制精度和节能效果在满足设计要求的情况下达到最优，即公开了一种换电机器人举升系统节能性集成参数优化方法，对电动汽车换电机器人电池举升系统进行参数初步匹配，并设计相应的控制器，以举升系统角位移稳态误差和能耗为目标，建立举升系统结构及控制参数集成优化模型，采用多目标优化算法进行优化求解。
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公开(公告)号：CN113296009B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202110443757.8
申请日：2021-04-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/389 , G01R31/396 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种退役动力锂离子电池剩余寿命预测及重组方法，首先通过径向基神经网络模型建立了电池容量、电池内阻、电池放电时间、电池温度变化速率与电池可用能量的估计模型；然后采用可用能量为样本数据，通过遗传编程对退役动力锂电池剩余寿命进行预测；最后初选具有梯次利用价值的退役单体锂电池，在支持向量聚类的基础上，提出等数支持向量聚类策略使重组后锂电池组单体电池数量相等，用于各梯次利用场景。
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公开(公告)号：CN113189948B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110464103.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种考虑加工精度可靠性的薄板类零件加工工艺参数优化方法，包括以下内容：在分析薄板类零件加工过程中加工变形特性的基础上，建立平均变形误差、加工时间、加工精度可靠性模型。然后构建以平均变形误差、加工时间为目标，以时变可靠性和工艺条件为约束的薄板类零件加工工艺参数优化模型，然后采用一种元启发式优化算法进行双循环优化求解。最后基于具体实例，进行多目标优化仿真，实现平均变形误差与加工时间之间的平衡，用于指导企业实际生产。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113296009A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110443757.8
申请日：2021-04-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/389 , G01R31/396 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种退役动力锂离子电池剩余寿命预测及重组方法，首先通过径向基神经网络模型建立了电池容量、电池内阻、电池放电时间、电池温度变化速率与电池可用能量的估计模型；然后采用可用能量为样本数据，通过遗传编程对退役动力锂电池剩余寿命进行预测；最后初选具有梯次利用价值的退役单体锂电池，在支持向量聚类的基础上，提出等数支持向量聚类策略使重组后锂电池组单体电池数量相等，用于各梯次利用场景。
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公开(公告)号：CN113189948A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110464103.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种考虑加工精度可靠性的薄板类零件加工工艺参数优化方法，包括以下内容：在分析薄板类零件加工过程中加工变形特性的基础上，建立平均变形误差、加工时间、加工精度可靠性模型。然后构建以平均变形误差、加工时间为目标，以时变可靠性和工艺条件为约束的薄板类零件加工工艺参数优化模型，然后采用一种元启发式优化算法进行双循环优化求解。最后基于具体实例，进行多目标优化仿真，实现平均变形误差与加工时间之间的平衡，用于指导企业实际生产。
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公开(公告)号：CN116484665A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310238994.X
申请日：2023-03-14
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种感应电机材料结构一体化性能优化方法来改善感应电机的性能。研究8种不同铜合金转子材料对感应电机损耗、起动性能和运行性能的影响，并选出其中最优的铜合金材料C10200，在此基础上分析定子和转子结构参数对感应电机性能的影响。采用支持向量回归SVR拟合感应电机结构参数与总损耗、基速和效率之间的关系模型，采用灰狼优化算法GWO优化支持向量回归SVR的超参数。以感应电机结构参数为决策变量，总损耗、基速和效率为优化目标，构建感应电机材料结构一体化多目标性能优化模型。
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公开(公告)号：CN115032544A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210757871.2
申请日：2022-06-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种数据不完备场景下的动力锂电池剩余寿命预测方法。首先，针对不完备数据问题，提出了生成式对抗神经网络的数据填充方法，以抵消由于数据不完备导致的预测误差。在此基础上采用堆叠去噪自编码器进行数据特征处理，通过克里金方法进行数据拟合，提出了一种堆叠去噪自编码器‑克里金SDAE‑Kriging的高级建模方法来预测具有填充数据的动力锂电池剩余使用寿命。最后，与现有的一些方法进行了比较，结果表明本发明提出的方法具有更好的预测精度。此外针对不同的缺失率建立了不同的剩余使用寿命预测模型，也发现对于不同的缺失数据集，本发明提出的方法同样具有可靠的填补效果和稳定的预测结果。
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公开(公告)号：CN115017816A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210688806.9
申请日：2022-06-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于代理模型的感应电机用铜转子配方优化方法，首先通过试验测试得到铜转子合金不同材料配比下铜合金转子的导电率和硬度等数据；然后采用径向基神经网络、Kriging、响应面、遗传编程模型建立转子材料配比与目标响应的代理模型，并通过评价指标最终选择遗传编程代理模型；随后采用带精英策略的非支配排序的多目标遗传算法驱动优化过程，对优化模型进行求解；最后采用乌托邦点法在Pareto前沿中选择最优解，并基于优化后的材料配比进行试验验证。
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