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公开(公告)号：CN116626522A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310323114.9
申请日：2023-03-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/367 , G01R31/36
Abstract: 本发明公开了动力电池系统安全风险动态评估方法、装置、设备及介质，涉及动力电池风险评估技术领域，该方法包括：根据当前阶段目标新能源汽车的电池单体电压数据矩阵和探针温度数据矩阵计算目标参数集；对目标参数集中的每个参数矩阵进行参数分布差异计算，确定参数矩阵对应的N个特征区间；计算每个特征区间的隶属度值；根据当前阶段目标新能源汽车的每个参数矩阵对应的每个特征区间的隶属度值和贝叶斯网络模型，确定当前阶段目标新能源汽车的安全风险级别。本发明能够准确评估新能源汽车动力电池系统的安全风险。
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公开(公告)号：CN113406524A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110575866.5
申请日：2021-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , G01R31/36 , G01R31/385 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种动力电池系统的不一致性故障诊断方法及系统，涉及动力电池系统领域，该方法包括获取的车辆动力电池系统的实车运行数据构建电压幅值特征矩阵；该电压幅值特征矩阵中的一个元素表示第x个采样点对应频率下第j个动力电池单体的电压数据的幅值特征值；根据电压幅值特征矩阵确定电压不一致性异常系数矩阵；该电压不一致性异常系数矩阵的一个元素表示第x个采样点对应频率下第j个动力电池单体的电压不一致性异常系数；根据电压不一致性异常系数矩阵，确定具有电压不一致性故障的动力电池单体。由于本发明考虑了动力电池单体采集参数的频域指标，进而能够准确诊断出动力电池单体的电压不一致性故障。
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公开(公告)号：CN113406524B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110575866.5
申请日：2021-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , G01R31/36 , G01R31/385 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种动力电池系统的不一致性故障诊断方法及系统，涉及动力电池系统领域，该方法包括获取的车辆动力电池系统的实车运行数据构建电压幅值特征矩阵；该电压幅值特征矩阵中的一个元素表示第x个采样点对应频率下第j个动力电池单体的电压数据的幅值特征值；根据电压幅值特征矩阵确定电压不一致性异常系数矩阵；该电压不一致性异常系数矩阵的一个元素表示第x个采样点对应频率下第j个动力电池单体的电压不一致性异常系数；根据电压不一致性异常系数矩阵，确定具有电压不一致性故障的动力电池单体。由于本发明考虑了动力电池单体采集参数的频域指标，进而能够准确诊断出动力电池单体的电压不一致性故障。
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公开(公告)号：CN110979080B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201911326380.7
申请日：2019-12-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60L53/62
Abstract: 本发明公开了一种充电电压的BMS自适应控制方法及系统。该方法包括：向充电机下发第一请求充电电压，第一请求充电电压小于最大可充电电压，充电机按第一请求充电电压对电池进行恒压预充电；实时监测充电机的实际输出电压；确定充电机实际输出电压的最大值；计算实际输出电压的最大值与第一请求充电电压的相对误差率；预充电结束后，控制充电机对电池进行恒流充电；根据计算最大请求充电电压，其中，Umax为最大可充电电压，ε为相对误差率；在恒流充电结束后，向充电机下发第二请求充电电压，第二请求充电电压小于或等于最大请求充电电压，充电机按第二请求充电电压对电池进行恒压充电。本发明能够避免充电电压过高，保障汽车的安全充电。
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公开(公告)号：CN107271907B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710425125.2
申请日：2017-06-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车动力电池性能的判断方法及系统。该方法包括：获取动力电池中各单体电池的电压在测量时刻所占动力电池总体电压的比重，记为单体比重，所述测量时刻为任意时刻；计算理想权重与所述单体比重之间的差值，得到所述单体电池的权重偏差；计算所有所述单体电池的所述权重偏差，构建权重偏差矩阵；计算所述权重偏差矩阵的均值和标准差；计算权重总体偏差；根据所述权重偏差矩阵的均值、所述权重偏差矩阵的标准差和所述权重总体偏差，判断所述动力电池的性能。本发明提供的电动汽车动力电池性能的判断方法及系统，建立了同一辆电动汽车中单体电池性能差异性的评估体系以及不同电动汽车动力电池性能的评估体系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107632267B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201710818526.4
申请日：2017-09-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种电池异常单体定位方法和系统，所述方法包括：获取不同时刻的各电池单体的电压数据，确定各电池单体的电压数据集合；判断各电池单体的电压数据集合是否存在数据缺失，获得第一判断结果；当第一判断结果不存在数据缺失时，则将电压数据集合作为第一处理数据集合；当第一判断结果表示所述电池单体的电压数据集合存在数据缺失，则对电压数据集合进行处理，获得第一处理数据集合；根据各电池单体的第一处理数据集合确定各电池单体在不同时刻的偏离率；根据各电池单体在不同时刻的偏离率确定各电池单体的偏离率的标准差；本发明避免由于外界因素引起该时刻电压数据异常而导致的误判，从而提高电池异常单体定位的精度。
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公开(公告)号：CN107632267A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710818526.4
申请日：2017-09-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种电池异常单体定位方法和系统，所述方法包括：获取不同时刻的各电池单体的电压数据，确定各电池单体的电压数据集合；判断各电池单体的电压数据集合是否存在数据缺失，获得第一判断结果；当第一判断结果不存在数据缺失时，则将电压数据集合作为第一处理数据集合；当第一判断结果表示所述电池单体的电压数据集合存在数据缺失，则对电压数据集合进行处理，获得第一处理数据集合；根据各电池单体的第一处理数据集合确定各电池单体在不同时刻的偏离率；根据各电池单体在不同时刻的偏离率确定各电池单体的偏离率的标准差；本发明避免由于外界因素引起该时刻电压数据异常而导致的误判，从而提高电池异常单体定位的精度。
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公开(公告)号：CN110979080A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911326380.7
申请日：2019-12-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60L53/62
Abstract: 本发明公开了一种充电电压的BMS自适应控制方法及系统。该方法包括：向充电机下发第一请求充电电压，第一请求充电电压小于最大可充电电压，充电机按第一请求充电电压对电池进行恒压预充电；实时监测充电机的实际输出电压；确定充电机实际输出电压的最大值；计算实际输出电压的最大值与第一请求充电电压的相对误差率；预充电结束后，控制充电机对电池进行恒流充电；根据计算最大请求充电电压，其中，Umax为最大可充电电压，ε为相对误差率；在恒流充电结束后，向充电机下发第二请求充电电压，第二请求充电电压小于或等于最大请求充电电压，充电机按第二请求充电电压对电池进行恒压充电。本发明能够避免充电电压过高，保障汽车的安全充电。
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公开(公告)号：CN107271907A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710425125.2
申请日：2017-06-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车动力电池性能的判断方法及系统。该方法包括：获取动力电池中各单体电池的电压在测量时刻所占动力电池总体电压的比重，记为单体比重，所述测量时刻为任意时刻；计算理想权重与所述单体比重之间的差值，得到所述单体电池的权重偏差；计算所有所述单体电池的所述权重偏差，构建权重偏差矩阵；计算所述权重偏差矩阵的均值和标准差；计算权重总体偏差；根据所述权重偏差矩阵的均值、所述权重偏差矩阵的标准差和所述权重总体偏差，判断所述动力电池的性能。本发明提供的电动汽车动力电池性能的判断方法及系统，建立了同一辆电动汽车中单体电池性能差异性的评估体系以及不同电动汽车动力电池性能的评估体系。
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公开(公告)号：CN118980932A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410720925.7
申请日：2024-06-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/367 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/2113 , G06N3/047 , G06N3/088 , G01R31/392
Abstract: 本发明提供了一种适用于多场景的新能源汽车电池系统异常检测方法，其对不同用车场景分别执行了数据集构建和特征提取，并建立了基于Trans‑GAN的无监督异常检测模型，在此基础上使用改进的累积和(CUSUM)方法，能够实现对不同场景下电池系统电压不一致性异常的有效检测。所采用的Trans‑GAN模型的无卷积特性，使本发明相对其他基于GAN模型的方法在精度和计算成本方面也具有明显优势。
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