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公开(公告)号：CN119986392A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510188964.1
申请日：2025-02-20
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊策略引导PI观测器的锂离子电池内阻与SOC联合估计方法，属于电池技术领域，包括以下步骤：S1：设计合适的扩展PI观测器，将锂离子电池的内阻转化为增广状态，对内阻和SOC进行联合估计；S2：开发基于信息融合和模糊逻辑引导的智能策略，基于步骤S1所设计的扩展P观测器，使用低密度异常点检测LOD概念，结合基于知识的模糊逻辑，实时检测模型的不确定性；S3：根据自定义规则，改变控制逻辑，调节电池内部极化，实现建模缺陷的及时补偿，确保准确的SOC估计。
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公开(公告)号：CN119712224A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411487982.1
申请日：2024-10-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本申请涉及采矿技术领域，提供了一种基于应力监测的掘进工作面煤与瓦斯突出预警方法及系统。该方法中，将分布式应变光纤通过错位钻场敷设在掘进工作面前方煤体中，借助光纤的布里渊散射效应实现煤体地应力的连续、实时监测，弥补了掘进工作面应力监测的局部性、误差大、不连续性、工程量大、占用作业时间和空间等一系列问题；通过集合经验模态分解进行噪音剔除，提高煤体地应力数据质量，以快速确定煤体地应力集中区域范围，对应力集中区域内应力峰值大小、应力变化率进行跟踪，并与临界值进行比对，同步结合掘进工作面瓦斯地质信息和瓦斯浓度特征综合进行煤与瓦斯突出预警，适合于煤与瓦斯突出矿井掘进工作面煤与瓦斯突出防治。
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公开(公告)号：CN119414238A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410575174.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01D21/02 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于半监督回归与协同训练的电池健康状态估计方法，属于电池技术领域。该方法为：S1：收集电动汽车的运行数据，建立电池运行数据库；S2：采用安培积分公式和开路电压校正策略计算电池健康状态标签；S3：分别基于Pearson相关系数和灰色关联梯度指标提取与电池健康状态高度相关的健康指标集；S4：根据选定的健康指标集，利用半监督协同训练来估计未标记数据的伪标签以增强训练数据集，基于多层感知器构建电池健康状态估计模型；S5：将提取健康指标集后的测试数据作为电池健康状态估计模型的输入，得到估计的电池健康状态。本发明提高了标记数据有限情况下的电池健康状态估计精度。
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公开(公告)号：CN118914901A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411004524.8
申请日：2024-07-25
Applicant: 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/389
Abstract: 本发明涉及一种基于弛豫时间和无监督学习的锂离子电池组内短路故障诊断方法，属于电池技术领域。其包括：收集电气化设备电池包的运行数据，以及电池包中各个单体的单体运行数据，并建立电池运行数据库；根据所收集到的电池数据，筛选出电池包充电结束后的静置阶段各单体的弛豫电压；从各单体的弛豫电压中提取出弛豫时间变化曲线，并截取暂态过程稳定程度系数α在预设范围内的片段作为特征弛豫时间片段；根据统计学原理在特征弛豫时间片段的基础上提取故障特征；利用局部离群因子算法对各单体进行内短路故障识别并对其故障严重程度进行评分。本发明能够有效地对电池包进行内短路故障检测和故障程度评分。
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公开(公告)号：CN118205445A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410143182.1
申请日：2024-02-01
Applicant: 重庆大学
IPC: B60L58/12 , G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种模型与数据融合驱动的增强型车载电池荷电状态估计方法，属于电池技术领域。该方法由基于模型且参数实时更新的荷电状态SOC估计器和基于机器学习算法的SOC映射网络并联构成，能够根据车辆运行工况自动匹配最佳SOC估计方法。首先进行车辆运行工况自适应识别，若车辆处于随机动态工况，则选择基于物理模型且参数实时更新的SOC估计器，通过强化学习算法优化估计器的初始谐调参数，实现车载电池参数及SOC的联合估计；若车辆处于连续恒流工况，则选择基于机器学习算法的映射网络实现车载电池SOC的准确估计。与单一的电池SOC估计方法相比，本发明在实际应用中具有更高的准确性、鲁棒性以及泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118169567A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410207980.6
申请日：2024-02-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种基于实际运行数据的锂离子电池自适应安全预警方法，属于电池诊断技术领域。该方法选取电压最大值和最小值的差值、温度最大值作为融合特征输入，利用数据增强技术，建立增强矩阵；选取恰当的核函数，将增强矩阵映射到高维特征空间，进而计算增强核马氏距离；根据切比雪夫不等式，计算出自适应阈值，定位出预警时间；基于滑动窗口中位数离群值，确定出多级预警值，并定位异常单体。本方法能够应用于实际运行的锂离子电池组，以热失控车辆数据作为研究对象，通过未发生热失控前的正常电池数据获取相关参数，然后可以计算出该车辆任意时刻的预警指标，通过计算多级自适应阈值，实现热失控的及时预警。
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公开(公告)号：CN116500444B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310358041.7
申请日：2023-04-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/387
Abstract: 本发明涉及一种面向运行安全的电动飞行汽车电池多状态联合估计方法，属于电池管理领域。该方法包括三部分：(1)基于电池等效电路模型、结合自适应扩展卡尔曼滤波算法并考虑模型参数实时更新的荷电状态SOC估计；(2)基于计算高效的二维分布式热模型并结合自适应卡尔曼滤波算法的关键温度SOT估计；(3)考虑电池电流、电压、SOC和温度约束的瞬时/连续充放电峰值功率SOP估计。相比传统SOP估计，该联合估计方法创新性地考虑了实时更新的电池平均温度约束，能够实现更加准确可靠的峰值功率估计，防止电池在高功率工况下的过充、过放。同时，电池关键电热信息的准确监控能够避免电池过温、过压，确保电动飞行汽车电池系统的安全、高效和可靠运行。
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公开(公告)号：CN116941484A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311128938.7
申请日：2023-09-04
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种提高作物抗干旱性能的方法，在作物的培养环境里加入多孔硅藻。本发明仅通过在作物的培养环境里加入多孔硅藻，就可以明显提高作物的抗干旱性能。相对于无硅藻而言，加入D‑2圆筛藻，在干旱胁迫20％的情况下川农32和渝麦17麦的水分利用率分别提高了：46.2％和66.0％，总根面积提高了：16.0％和15.3％，最终产量分别提高了53.4％和63.9％。
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公开(公告)号：CN116578286A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310572737.X
申请日：2023-05-22
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种MATLAB和CCS联合开发方式下的DAC适配层及其设计方法。所述DAC适配层包括DAC驱动代码单元和Simulink模块封装单元。所述DAC适配层设计方法包括：自主编写DAC驱动代码，得到DAC适配层中的DAC驱动代码单元；进行Simulink模块封装，得到DAC适配层中的Simulink模块封装单元；调用所述DAC驱动模块TI C2000硬件支持包中的功能模块搭建DAC测试模型并生成代码并部署到DSP28335硬件测试平台；在DAC硬件测试平台上进行功能测试。所述DAC适配层设计方法能够基于现有DAC硬件驱动代码快速完成DAC开发和调试过程中所需要的软硬件配置与流程并实现相关功能，为在DSP上开发数模转换功能提供了一种高效且经济的解决方案，具有开发效率高且易于拓展等优点。
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公开(公告)号：CN116500444A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310358041.7
申请日：2023-04-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/387
Abstract: 本发明涉及一种面向运行安全的电动飞行汽车电池多状态联合估计方法，属于电池管理领域。该方法包括三部分：(1)基于电池等效电路模型、结合自适应扩展卡尔曼滤波算法并考虑模型参数实时更新的荷电状态SOC估计；(2)基于计算高效的二维分布式热模型并结合自适应卡尔曼滤波算法的关键温度SOT估计；(3)考虑电池电流、电压、SOC和温度约束的瞬时/连续充放电峰值功率SOP估计。相比传统SOP估计，该联合估计方法创新性地考虑了实时更新的电池平均温度约束，能够实现更加准确可靠的峰值功率估计，防止电池在高功率工况下的过充、过放。同时，电池关键电热信息的准确监控能够避免电池过温、过压，确保电动飞行汽车电池系统的安全、高效和可靠运行。
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