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公开(公告)号：CN103966429A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410224517.9
申请日：2014-05-26
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种采用高钙镁钛精矿制备氯化钛渣的方法，该方法以高钙镁钛精矿、焦粉和粘结剂，通过压球、预还原、真空熔分步骤，有效地去除了钛精矿中的钙、镁等杂质，达到富集钛渣的目的，所得到的氯化钛渣中TiO2的品位能够达到93%，具有非常高的钛渣品质。同时，从本发明采用高钙镁钛精矿制备氯化钛渣的方法流程也可以看到，其流程简单、操作方便，并且整体制备过程降低了能耗，大大降低了“三废”的排放量，很好的解决现有技术中钛渣生产工艺能耗高、杂质去除能力差、三废产出量大的问题，为高钙镁钛精矿制取高品质钛渣提供了可行技术，具有很好的市场应用前景。
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公开(公告)号：CN101747861B
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN200910191874.9
申请日：2009-12-11
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及建筑材料领域，公开了硅藻土在制备电磁波吸收材料中的应用，还公开了一种低成本的硅藻土水泥基复合吸波材料及其制备方法，所述硅藻土水泥基复合吸波材料，其原料由干物料和水组成，所述干物料包括重量百分比80-90％的水泥和重量百分比10-20％的硅藻土，水与干物料的比值为0.30-0.40；采用硅藻土作为吸波剂，材料来源广泛，价格低廉，并实现了硅藻土高附加值利用的目的；由于硅藻土本身可作为水泥混凝土材料的矿物掺合料，因此采用硅藻土对水泥基材料的物理力学性能没有不利影响；本发明的水泥基复合吸波材料的制备方法工艺简单，施工方便，与普通水泥混凝土材料相比没有区别，不需要特殊设备，便于推广应用。
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公开(公告)号：CN101747861A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200910191874.9
申请日：2009-12-11
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及建筑材料领域，公开了硅藻土在制备电磁波吸收材料中的应用，还公开了一种低成本的硅藻土水泥基复合吸波材料及其制备方法，所述硅藻土水泥基复合吸波材料，其原料由干物料和水组成，所述干物料包括重量百分比80-90％的水泥和重量百分比10-20％的硅藻土，水与干物料的比值为0.30-0.40；采用硅藻土作为吸波剂，材料来源广泛，价格低廉，并实现了硅藻土高附加值利用的目的；由于硅藻土本身可作为水泥混凝土材料的矿物掺合料，因此采用硅藻土对水泥基材料的物理力学性能没有不利影响；本发明的水泥基复合吸波材料的制备方法工艺简单，施工方便，与普通水泥混凝土材料相比没有区别，不需要特殊设备，便于推广应用。
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公开(公告)号：CN119940112A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510015384.2
申请日：2025-01-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G01R31/367 , G01R31/378 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06N3/092 , G06N3/045 , G06F30/36 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种深度强化学习引导的强适应性锂离子电池状态估计方法，属于电池状态估计技术领域，包括以下步骤：S1：选择二阶RC等效电路模型作为电池模型，考虑增广模型偏差，搭建PID控制器，实时估计电池荷电状态SOC；S2：构建双延迟深度确定性策略梯度深度强化学习算法和具有自适应约束的动态复合奖励函数；S3：将PID控制器与双延迟深度确定性策略梯度深度强化学习算法相结合，并进行模型训练，然后根据学习确定的最优策略自动调整PID控制器以匹配实时工况。该状态估计方法提高了估计精度、鲁棒性及自适应性。
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公开(公告)号：CN119861304A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411965897.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 重庆大学 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 中检汽车测评技术(深圳)有限公司
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/396 , G06F18/2321 , G06F18/2337 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种面向实车工况的电池故障辨识方法，属于电池技术领域。该方法包括以下步骤：S1：收集电动汽车的电池运行数据，包含电池包中各个单体的运行数据，建立电池运行数据库；S2：根据所收集到的电池数据，利用相关性系数法筛选出和单体电压具有高相关性的特征；S3：建立准确的电压估计模型；S4：将电动汽车实时的动力电池运行数据输入S3中训练好的模型中，基于实时电压和模型估计电压的残差，判断是否有故障出现；S5：当检测到故障产生，设计滑动窗口提取故障的敏感特征，构建故障特征二维图；S6：利用无监督聚类算法辨识检测到的故障是电池故障还是传感器读数异常。本发明可以大幅降低误报和错报的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119712223A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411487951.6
申请日：2024-10-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本申请涉及煤与瓦斯突出预警技术领域，提供了一种掘进工作面煤与瓦斯突出早期预警方法及系统。该方法根据掘进工作面对应的巷道断面尺寸以及煤体的物理参数，通过埋入式方法在掘进工作面的煤体中敷设应变光纤，以对掘进工作面进行监测，并基于三次指数平滑方法，对得到的光纤监测数据进行处理，根据处理后的光纤监测数据，划定掘进工作面的应力集中区域；建立应力集中区域内光纤监测数据的应力峰值、应力变化率与应力集中区域内的应力峰值临界值、应力变化量临界值的关系，对掘进工作面煤与瓦斯突出进行逐级预警。籍以，克服了现有应力监测技术监测精度差、监测范围小、不连续的问题，提高了掘进工作面煤与瓦斯突出预警时效性。
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公开(公告)号：CN119469458A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411378197.2
申请日：2024-09-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本申请涉及采煤技术领域，提供了一种基于光纤测温的采空区煤自燃动态预警方法及系统。该方法基于采空区布设的分布式感温光纤实时获取的采空区内不同预设测温点的时序温度原始数据进行预处理，并根据采空区的时序温度标准数据，基于STGCN的采空区温度预测模型，对采空区内各测温点未来时间段的煤温进行预测并评估；接着，根据采空区内各测温点未来时间段的煤温预测值，生成采空区的温度云图，并基于梯度优化算法，对温度云图进行迭代更新，以确定采空区内的煤温最高值；最后，计算采空区内煤温最高值对应的温度点的趋势波动指标，并根据趋势波动指标和对应的煤温最高值，基于预先确定的预警等级触发条件，对采空区内煤自燃进行动态预警。
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公开(公告)号：CN119227522A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411262793.4
申请日：2024-09-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , B60L53/00 , G06F30/15 , G06F111/06 , G06F119/08 , G06F119/06 , G06F119/12
Abstract: 本发明涉及一种计及运营安全和经济性的电动飞行汽车电池充电优化方法，属于电池技术领域。该方法包括：建立动力电池的物理‑数据融合驱动的分布式电热耦合模型和半经验性能衰减模型，并将两者耦合以构建面向全生命周期仿真的电池快速数字孪生模型；考虑电池衰减等效成本和充电电价成本，建立电池充电经济性模型；基于电池快速数字孪生模型和充电经济性模型，考虑多优化子目标以构建多目标充电优化问题并利用先进优化算法实现最优求解；基于帕累托前沿理论分析最优充电方案的影响因素，确定面向城市空中交通运行场景的多阶段恒流最优充电方案。本发明能够确保电动飞行汽车电池系统安全高效地补能并提升整车运营经济性。
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公开(公告)号：CN118655464A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410869828.4
申请日：2024-07-01
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/36 , G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/387 , G01R19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于数据驱动的电池放电容量曲线的预测方法，属于电池健康管理领域。该方法包括以下步骤：S1：选定待测电池，对电池进行老化协议为恒流恒压充电和恒流放电的循环充放电实验，收集实验过程中的电流电压数据，并对数据进行预处理建立电池老化数据集；S2：获取电池每个循环的完整放电容量曲线；S3：构建输入输出对，并对本发明提出的预测框架进行训练；S4：利用训练好的预测框架对测试电池的放电容量曲线进行在线预测。本发明利用部分放电容量曲线对整条放电容量曲线进行重构，可同时获得电池在恒流放电工况下的多种参数及老化信息。
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公开(公告)号：CN112965001B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110180579.4
申请日：2021-02-09
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安汽车股份有限公司
IPC: G01R31/396 , G01R31/385
Abstract: 本发明涉及一种基于实车数据的动力电池组故障诊断方法，属于故障诊断领域。该方法包括：S1：选取发生热失控的事故车，将事故车分为两类，获取事故车生命周期后期的所有电池单体的充放电电压数据，对预处理后的单体电压进行标准化；S2：确定时间窗口长度，获取每一个时间窗口内的单体电压，构建单体电压状态矩阵，计算相应的参数向量作为基准参数向量，相应的状态向量作为基准状态向量；S3：将除第一个时间窗口之外的其余所有时间窗口下的单体电压状态矩阵，与基准参数向量相乘得到各时间窗口下的各电池单体的状态向量；S4：基于SRM方法实现电压的故障诊断。本发明实现了电压故障提前预警，异常单体准确定位以及故障类型的准确判断。
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