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公开(公告)号:CN112700117B
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202011594127.2
申请日:2020-12-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/2321 , H02J3/00
Abstract: 本发明属于电动汽车配套设施技术领域,具体为一种基于数据的电动汽车充电基础设施使用情况估算方法,包括步骤一:利用行程起始终止SOC,实现“回家充电”特征的提取,步骤二:利用分段SOC的算法,实现恒流充电功率的准确估计,步骤三:判断电动汽车是否经常在同一位置进行充电,其结构合理,通过对数据进行行程特征提取、充电特征提取、充电设施识别配备等处理,获取电动汽车使用的充电基础设施是私人充电桩还是公共充电桩。本发明提出的方法对数据质量要求低,可以方便的应用于不同场景、不同数据采集系统下,为相应充电基础设施的规划提供有力的支撑。
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公开(公告)号:CN114655074B
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202111353453.9
申请日:2021-11-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于电动汽车技术领域,具体为一种基于贝叶斯回归的电动汽车实际行驶能耗估计方法,步骤1:能耗模型结构确定;步骤2:获取能耗敏感性参数先验概率分布;步骤3:贝叶斯回归算法及参数后验概率分布获取;根据以下公式进行模型参数后验概率分布的估计;步骤4:剩余行程能耗估计;步骤5:剩余里程区间计算;本方法在保证泛化能力和合理性的前提下,实现对实际行驶过程能耗影响因素的连续迭代学习,提升预测结果准确性,通过概率估计,得到相应可信度下的剩余里程范围,提升预测结果全面性。
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公开(公告)号:CN116109000A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202310165460.9
申请日:2023-02-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F18/214 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及一种导航行程中能耗相关特征预测方法、系统及产品,属于电动汽车能耗相关特征预测,方法包括:获取实际道路行驶数据;提取N个实际道路行程;获取N个实际道路行程的导航行程特征,计算能耗相关特征;构建训练样本;构建应用导航行程特征预测能耗相关行程特征的估计模型;采用训练样本对能耗相关行程特征估计模型进行训练;基于训练后的能耗相关行程特征估计模型预测能耗相关特征的数学期望和/或概率分布;所述能耗相关特征的数学期望和/或概率分布用于导航路径的能耗估计。本发明中的上述方法能够提高待预测变量的收敛性,从而大幅度降低了预测模型的计算量,提升能耗预测精度。
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公开(公告)号:CN113258845A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110660582.6
申请日:2021-06-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种交流电机电压源逆变器干扰特性自学习方法,属于电机控制领域,在无逆变器干扰补偿情况下起动电机至稳态运行;采用逆变器干扰观测器获取d‑q轴的逆变器干扰;将d‑q轴的逆变器干扰利用派克变换转换到ABC三相静止坐标系下的逆变器干扰;利用傅里叶变换逆变器干扰变换到频域上,从频域上重构经ABC三相转换获取的逆变器干扰中缺失的3次及3的奇整数倍次谐波;叠加重构的谐波获取完整的逆变器干扰特性。该方法为无需人工标定的自动获取交流电机逆变器干扰特性的通用方法,通过逆变器干扰观测器来估计并重构逆变器干扰特性,实现无人工干预,无额外硬件条件下精确地逆变器干扰特性获取,有效提升产品开发自动化水平。
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公开(公告)号:CN109799408A
公开(公告)日:2019-05-24
申请号:CN201910179699.5
申请日:2019-03-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开的属于无线电能传输技术领域,具体为一种电动汽车无线充电线圈错位实验装置,包括上板部分、中间内支撑部分和下板部分,所述上板部分的具有接收线圈和上连接板,所述接收线圈与所述上连接板固定连接,上连接板具有上基础板和定位柱,所述上连接板通过硅胶螺钉与接收线圈相连接,所述上连接板通过所述定位柱与所述中间内支撑部分相连接,所述中间内支撑部分具有上层支撑、第一内填充块、第一外圈框架、基础支撑、第二内填充块和第二外圈框架,所述中间内支撑部分的底部固定安装所述下板部分,所述下板部分具有发射线圈和下连接板,该发明实现了两线圈的轴向距离的定间距变化、降低生产成本的综合效果。
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公开(公告)号:CN107618394A
公开(公告)日:2018-01-23
申请号:CN201710950136.2
申请日:2017-10-13
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: Y02T10/7005 , Y02T90/16
Abstract: 本发明的一种电动汽车行驶能耗数据获取装置构成有充电桩控制器,还有车载终端、充电桩终端和数据中心,通过GPS或导获取车辆的位置、海拔和车速的行驶信息,环境温度和机舱温度信息通过温度传感器获取;充电桩终端通过电动汽车充电接口CAN网络从充电桩控制器获取充电量信息,从车载终端的SD卡中获取车辆在之前行驶过程中保存的行驶信息,并将获取的数据通过以太网模块用以太网传送至数据中心,数据中心将接收到的数据进行整理和存储,用电网充电信息获取电动汽车能耗信息,为电网公司、环保监管部门、电动汽车生产厂商及用户提供客观准确的电动汽车能耗数据;无需无线网络,既保证了数据传输的可靠性和完整性,也节约了无线网络数据传输的成本。
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公开(公告)号:CN106596135B
公开(公告)日:2017-09-19
申请号:CN201611246090.8
申请日:2016-12-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明的纯电动汽车实际行驶能耗测试、评价和预测方法,采用三个能耗评价系数β0、β1、β2准确预测纯电动汽车实际行驶能耗,三个能耗评价系数拟合结果的决定系数高达0.99。本发明的方法只需三个以上行程的纯电动汽车行驶时间、速度和能耗数据,即可实现纯电动汽车能耗的测试、评价和预测。方法简单,计算量小,易于使用和推广。本发明的方法的时间、车速和充电能耗信息都可以在不对整车进行任何改动的情况下准确获得,非常适合用于纯电动汽车能耗情况的在线监控、评估和预测。实际测量得到的能耗率与预测能耗率的相对误差均为1%左右,最大不超过3%,说明利用本方法预测纯电动汽车的能耗率有很好的准确度。
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公开(公告)号:CN106499489A
公开(公告)日:2017-03-15
申请号:CN201611218869.9
申请日:2016-12-26
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: F01N11/00 , F01N9/002 , F01N2560/05 , F01N2900/1606
Abstract: 本发明公开了一种柴油机颗粒捕集器碳加载量检测装置及检测方法,装置包括有检测线圈、电源模块、控制器模块、射频放大模块和数据采集模块,其中检测线圈与DPF载体的过滤层平行放置并置于DPF载体底部的DPF载体封装层和DPF载体本体之间,检测线圈还与数据采集模块、射频放大模块相连接,电源模块与数据采集模块、射频放大模块和控制器模块均相连并对它们提供电力。检测方法为:1、采集电压幅值a1和电压幅值b1;2、检测线圈将接收到的射频信号输送给数据采集模块;3、得到|S11|;4、形成数据库;5、完成在线检测;6、完成对DPF载体的再生。有益效果:同时具有检测装置简单、速度快、精度高、工作可靠等优点。
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公开(公告)号:CN104792828A
公开(公告)日:2015-07-22
申请号:CN201510187671.8
申请日:2015-04-20
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N27/02
Abstract: 本发明公开了一种汽车SCR系统车用尿素溶液浓度在线监测系统,包括通过SMA接口依次连接的电源模块、线圈设计模块、数据采集及处理模块,所述线圈设计模块包括发射线圈、尿素箱和接收线圈,尿素箱内用于填充尿素溶液,发射线圈和接收线圈设置在尿素箱外侧,发射线圈与所述电源模块通过SMA接口连接,接收线圈与所述数据采集及处理模块通过SMA接口连接。避免测量线圈与尿素溶液接触,并采用线圈的自谐振模式,提高线圈两端电压对尿素溶液浓度变化的敏感性。本发明同时公开了一种汽车SCR系统车用尿素溶液浓度在线监测系统的监测方法。
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公开(公告)号:CN118940457A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202310537412.8
申请日:2023-05-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/06 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车能耗分解方法、分析方法、系统、设备及介质,涉及电动汽车能耗监测技术领域。该能耗分解方法包括获取待分析的电动汽车在一行程中的实际行驶数据;该实际行驶数据包括空载质量、载重质量、行程路线信息(包括速度、海拔等)以及行程能耗总量;根据实际行驶数据确定行程能耗率,以及,该行程下多个行程行驶特征的特征值;其中,每一行程行驶特征的特征值受行程因素和/或驾驶行为因素;根据各特征值和行程能耗率,确定电动汽车的能耗分布结果;该能耗分布结果至少包括每一行程行驶特征对应的能耗率分量。本发明能够全面分析车辆能耗分布,让用户了解到行程因素和驾驶行为因素对能耗的影响程度,从而达到节能的目的。
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