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公开(公告)号：CN118858972A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410896211.1
申请日：2024-07-05
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/378 , G01R31/389 , G01R31/3842 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种基于相关检测原理的锂离子电池电化学阻抗谱在线测量方法及装置，使用数模转换器生成正弦参考信号一方面经电压判决器控制激励锂离子电池激励支路的开启与闭合，为电池送入矩形波激励信号；另一方面经延时后保证与电池的干路电流同频同相，作为相关检测的检测信号。在电池两端设置电池开路电压和干路电流传感器，利用锂离子电池的开路电压、干路电流与正弦参考信号进行相关检测，再利用检测结果经数字分析后求解出该频率的电化学阻抗实部与虚部，以每十倍频10‑20频点进行频点扫描，绘制锂离子电池电化学阻抗谱。本发明能够很好地抑制锂离子电池在线采集中的噪声信号与负载信号且电路结构较为简单，测量精度高且成本较低。
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公开(公告)号：CN108490218B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN201810542743.X
申请日：2018-05-30
Applicant: 中南大学 , 高速铁路建造技术国家工程实验室 , 中国铁路南昌局集团有限公司 , 中国铁路广州局集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于无人机技术的风速风向仪现场标定系统及方法，该系统主要由控制系统、无人机(对应安装第二定位器)、微型直流风洞、待标定风速风向仪(对应安装第一定位器)、采集卡以及笔记本电脑等模块组成。本发明适用于对使用中的高铁沿线自然灾害监测系统的风速风向仪进行现场标定。在本发明提出之前，高铁沿线自然灾害监测系统风速风向仪只能拆除之后带回实验室进行标定，此过程操作流程复杂、费时费力、效率很低，而且拆卸过程中容易造成仪器损伤。本发明解决了风速风向仪的现场标定问题，能够应用于各种在役风速风向仪的现场标定。能够在不影响仪器正常服务的情况下，以较高的效率，较低的经济代价完成风速风向仪的标定工作，整个过程不涉及仪器的拆卸安装，避免了操作人员和仪器面临的安全威胁。
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公开(公告)号：CN118183739A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410358870.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 中南大学
IPC: C01B32/33 , H01M4/583 , H01M10/054 , C01B32/348
Abstract: 本发明涉及一种煤基硬炭负极材料及其制备方法与钠离子电池，包括如下步骤：将煤炭于含氧气气氛条件下在190‑410℃预氧化处理1.5‑6.5h，获得前驱体1；将所述前驱体1与造孔剂按1：0.2‑4的质量比混合均匀后，于惰性气氛或真空条件下在600‑900℃焙烧1‑5h，获得前驱体2；将所述前驱体2水洗至中性后，干燥，获得前驱体3；将所述前驱体3与包覆材料按1：0.01‑0.15的质量比混合均匀后，于惰性气氛或真空条件下在1100‑1600℃焙烧0.5‑5.5h，获得煤基硬炭负极材料。本发明能够解决煤炭在钠离子电池负极材料高值化利用的问题，制备成本低廉、性能优良。
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公开(公告)号：CN115895302B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211397340.3
申请日：2022-11-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种电解铝用预焙阳极防氧化涂料及其制备方法，按重量份计，由氧化铝45‑65份、助熔剂20‑30份、晶型控制剂1‑3份、粘结剂0.5‑2份、稀土氧化物0.001‑0.05份、分散剂0.5‑2.5份和水13.5‑34份组成；其中，所述晶型控制剂由氟盐和氯盐中的一种或两种组成，所述助熔剂由钠长石和霞长石组成，所述粘结剂为水溶性酚醛树脂、水溶性环氧树脂、水溶性聚酯树脂中的一种或几种，所述分散剂由3‑(2‑氨基乙基氨基)丙基三甲氧基硅烷与无水乙醇按1:0.5‑5的体积比混合而成。本发明的电解铝用预焙阳极防氧化涂料涂覆后，涂层固化时间短，烧结时间短，烧结温度低，可对工作中的炭阳极提供良好的保护，有效减轻阳极氧化、掉渣。
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公开(公告)号：CN110059342B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201910156323.2
申请日：2019-03-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种锂离子电池P2D模型的参数估计方法，该方法先建立锂离子电池的P2D模型，确定待估参数的类型，再根据步骤确定的待估参数类型，选取候选参数，代入步骤建立的P2D模型进行计算，得到相应的输出误差值，然后初始化候选解数据库，将候选参数和相应的输出误差值存放于候选解数据库，作为代理模型的初始训练数据，之后使用初始训练数据构建代理模型，再通过拉丁超立方抽样方法在解空间中生成候选解的种群，使用代理模型持续对候选解进行评价，同时使用TLBO算法根据预测误差来推动候选解种群的进化，选出更加优秀的子代，交由P2D模型进行精确计算评价。本发明所提供的参数估计方法，能够有效、准确地识别模型参数，优化效率显著提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108490218A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810542743.X
申请日：2018-05-30
Applicant: 中南大学 , 高速铁路建造技术国家工程实验室 , 中国铁路南昌局集团有限公司 , 中国铁路广州局集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于无人机技术的风速风向仪现场标定系统及方法，该系统主要由控制系统、无人机(对应安装第二定位器)、微型直流风洞、待标定风速风向仪(对应安装第一定位器)、采集卡以及笔记本电脑等模块组成。本发明适用于对使用中的高铁沿线自然灾害监测系统的风速风向仪进行现场标定。在本发明提出之前，高铁沿线自然灾害监测系统风速风向仪只能拆除之后带回实验室进行标定，此过程操作流程复杂、费时费力、效率很低，而且拆卸过程中容易造成仪器损伤。本发明解决了风速风向仪的现场标定问题，能够应用于各种在役风速风向仪的现场标定。能够在不影响仪器正常服务的情况下，以较高的效率，较低的经济代价完成风速风向仪的标定工作，整个过程不涉及仪器的拆卸安装，避免了操作人员和仪器面临的安全威胁。
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公开(公告)号：CN115895302A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211397340.3
申请日：2022-11-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种电解铝用预焙阳极防氧化涂料及其制备方法，按重量份计，由氧化铝45‑65份、助熔剂20‑30份、晶型控制剂1‑3份、粘结剂0.5‑2份、稀土氧化物0.001‑0.05份、分散剂0.5‑2.5份和水13.5‑34份组成；其中，所述晶型控制剂由氟盐和氯盐中的一种或两种组成，所述助熔剂由钠长石和霞长石组成，所述粘结剂为水溶性酚醛树脂、水溶性环氧树脂、水溶性聚酯树脂中的一种或几种，所述分散剂由3‑(2‑氨基乙基氨基)丙基三甲氧基硅烷与无水乙醇按1:0.5‑5的体积比混合而成。本发明的电解铝用预焙阳极防氧化涂料涂覆后，涂层固化时间短，烧结时间短，烧结温度低，可对工作中的炭阳极提供良好的保护，有效减轻阳极氧化、掉渣。
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公开(公告)号：CN110059342A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910156323.2
申请日：2019-03-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种锂离子电池P2D模型的参数估计方法，该方法先建立锂离子电池的P2D模型，确定待估参数的类型，再根据步骤确定的待估参数类型，选取候选参数，代入步骤建立的P2D模型进行计算，得到相应的输出误差值，然后初始化候选解数据库，将候选参数和相应的输出误差值存放于候选解数据库，作为代理模型的初始训练数据，之后使用初始训练数据构建代理模型，再通过拉丁超立方抽样方法在解空间中生成候选解的种群，使用代理模型持续对候选解进行评价，同时使用TLBO算法根据预测误差来推动候选解种群的进化，选出更加优秀的子代，交由P2D模型进行精确计算评价。本发明所提供的参数估计方法，能够有效、准确地识别模型参数，优化效率显著提升。
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公开(公告)号：CN119827991A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411879714.4
申请日：2024-12-19
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/385 , G01K13/00 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于交叉注意力机制的锂离子电池健康状态估计方法，首先，采集锂离子电池的电压、电流和温度运行数据，并划分充电片段和放电片段。在充电片段和放电片段中提取并量化反映电池老化模式和反映电池使用行为的健康指标。然后，采用堆叠的卷积神经网络对充电片段进行卷积运算，获得充电数据深度特征，并利用交叉注意力权重分配将充电数据深度特征与健康指标进行互补融合，获得与电池健康状态最具相关性的融合特征。最后，将融合特征输入全连接神经网络，预测电池的健康状态和分析引起电池健康状态下降的主要因素。本发明能够在车辆电池随机充放电条件下精准预测电池健康状态，同时获得引起电池健康状态下降的主要因素。
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公开(公告)号：CN116794517A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310627477.1
申请日：2023-05-30
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/388
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计方法及系统，通过建立锂离子电池分数阶等效电路模型；建立关于分数阶等效电路模型参数向量的参数系统；构建变分参数集，设定变分参数的先验分布；对分数阶等效电路模型的状态xk、状态预测误差协方差矩阵#imgabs0#与测量噪声方差#imgabs1#的先验分布的参数、以及参数系统的状态θk进行预测；基于变分贝叶斯理论，更新状态误差协方差矩阵#imgabs2#测量噪声方差#imgabs3#分布的参数、分数阶等效电路模型的状态xk和参数系统的状态θk，并输出更新后的状态向量，从状态向量中取更新后的SOC作为SOC的估计值。本发明能够在模型参数漂移且测量噪声未知时变的条件下准确估计SOC，具有实际应用价值。
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