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公开(公告)号：CN118656594B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411068392.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心
Abstract: 本发明涉及自动驾驶汽车安全防护技术领域，特别涉及一种基于单车‑多车融合的云端安全监测系统和监测方法。云端安全监测系统与若干个自动驾驶车辆的汽车原车系统连接，云端安全监测系统包括：数字孪生模型、车辆安全监测模块、安全态势感知与缺陷判定模块；车辆安全监测模块用于基于数字孪生模型、汽车原车系统传输的故障信息和车辆各子系统的状态性能数据，对自动驾驶车辆进行单车安全分析，以及基于同一型号各自动驾驶车辆的故障信息、自动驾驶性能数据和驾驶员的操作行为数据，对同一型号自动驾驶车辆进行多车安全分析。本方案，可以全方位监测智能网联车辆的运行状态，识别风险与判定缺陷，从而提高自动驾驶车辆的安全水平。
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公开(公告)号：CN118977731A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411068518.9
申请日：2024-08-06
Applicant: 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心 , 北京航空航天大学
IPC: B60W60/00 , G08G1/0967 , H04L67/125
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于车‑云交互的智能网联汽车安全大脑系统，包括：设置于车端的车端安全大脑系统和设置于云端的云端安全大脑系统，车端安全大脑系统用于从车联网系统实时获取车辆安全信息进行预期功能安全风险识别和功能安全风险识别，并根据识别结果确定是否进行应急处置，若是，则将生成的应急处置信息发送至车辆执行系统，进行自动驾驶车辆的应急控制；云端安全大脑系统用于对自动驾驶车辆进行单车安全分析和多车安全分析，进一步进行全面安全监测。本方案，车端安全大脑系统负责实时处理和应急响应，而云端安全大脑系统则负责大数据分析和安全监测，两者相互补充，可以为自动驾驶车辆提供全面的安全保障。
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公开(公告)号：CN119283892A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411069178.1
申请日：2024-08-06
Applicant: 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心 , 北京航空航天大学
IPC: B60W60/00 , B60W50/08 , B60W50/14 , B60R16/023
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种针对自动驾驶车辆的车端安全防护系统和安全防护方法。与汽车原车系统连接，车端安全防护系统包括：风险识别模块、安全与缺陷分析模块和应急处置模块；风险识别模块用于从汽车原车系统获取车辆安全信息，以进行预期功能安全风险识别和功能安全风险识别；安全与缺陷分析模块用于根据风险识别模块的实时识别结果进行故障分析和溯源，并进行综合风险值计算和分级，以根据分级结果确定是否进行应急处置，若是，则基于车辆安全信息和分级结果制定应急处置策略；应急处置模块用于根据安全与缺陷分析模块制定的应急处置策略生成应急处置信息发送至车辆执行系统，进行自动驾驶车辆的应急控制。
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公开(公告)号：CN118962456A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411046506.6
申请日：2024-07-31
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/387
Abstract: 本发明提出了一种知识‑数据融合驱动的动力电池可用能预测方法和系统，依次建立符合动力电池基本原理的电池机理性模型、电池特性预测模型和可信数据的数据驱动模型，通过机理性模型及电池特性预测模型实现开环模式下的电池可用能预测，通过数据驱动模型实现在有可信数据条件下的可用能修正，从而实现知识驱动方法和数据驱动方法融合的动力电池可用能预测，该方法和系统能够提高电池可用能预测精度和场景覆盖度，并减少数据驱动模型的不可解释性。
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公开(公告)号：CN119669901A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411741783.9
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N3/006 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提出了一种基于缺陷调查数据的新能源汽车产品可靠性分析方法，在划分投诉记录数据后，根据历史产品投诉记录数据利用启发式算法构建基于对数正态分布的失效概率模型，并将当前产品的实际投诉概率值与相同情况下的由失效概率模型计算得出的当前产品失效概率值进行比对，进而判定疑似缺陷产品，再针对性的开展缺陷调查，构建参数自适应随机森林网络算法的缺陷产品判别模型进行缺陷产品的判别，进而实现新能源汽车可靠性分析评价，对车辆缺陷召回提供依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118656594A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411068392.5
申请日：2024-08-06
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心
Abstract: 本发明涉及自动驾驶汽车安全防护技术领域，特别涉及一种基于单车‑多车融合的云端安全监测系统和监测方法。云端安全监测系统与若干个自动驾驶车辆的汽车原车系统连接，云端安全监测系统包括：数字孪生模型、车辆安全监测模块、安全态势感知与缺陷判定模块；车辆安全监测模块用于基于数字孪生模型、汽车原车系统传输的故障信息和车辆各子系统的状态性能数据，对自动驾驶车辆进行单车安全分析，以及基于同一型号各自动驾驶车辆的故障信息、自动驾驶性能数据和驾驶员的操作行为数据，对同一型号自动驾驶车辆进行多车安全分析。本方案，可以全方位监测智能网联车辆的运行状态，识别风险与判定缺陷，从而提高自动驾驶车辆的安全水平。
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公开(公告)号：CN119580530A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411782257.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车道及周围车辆运动预测的碰撞风险评估方法和装置，属于自动驾驶领域。方法包括：计算自车和周围车辆在道路坐标系的位置信息；基于五次多项式，生成自车的所有局部候选路径；基于车道状态转移矩阵和车道转换模型，计算周围每一车辆驶向每个车道的动态实时概率分布；基于周围车辆的位置信息和动态实时概率分布，利用三次多项式生成周围车辆在不同车道上的未来行驶轨迹；基于动态实时概率分布和自车的局部候选路径与周围每一车辆在不同车道上的未来行驶轨迹之间的碰撞所需时间，计算自车沿每一局部候选路径行驶时的总碰撞风险值。本发明结合概率运动预测与车道结构，有效反映真实驾驶环境下运动不确定性，提高风险评估准确率。
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公开(公告)号：CN119538046A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411603125.3
申请日：2024-11-11
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2113 , G06F18/2433 , G06N3/0499 , G06N20/10
Abstract: 本发明提供了一种电动汽车动力异常故障诊断方法及装置，涉及汽车故障诊断，其中方法包括：获取待诊断电动汽车的动力数据；将所述动力数据输入至预先训练好的故障诊断模型中，输出待诊断电动汽车的故障诊断结果；其中，所述故障诊断模型通过历史数据训练集对预设的多个核极限学习机训练得到，所述历史数据训练集包括重要故障特征和历史样本集，所述重要故障特征通过对历史样本集提取得到的原始故障特征进行重要性评估更新得到；确定故障诊断结果是否小于预设的检测阈值，若是，则确定故障诊断结果符合有效性要求，并输出所述故障诊断结果，否则对动力数据重新进行故障诊断。本方案能够有效检测电动汽车的动力故障。
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公开(公告)号：CN119474740A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411577359.5
申请日：2024-11-06
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F18/20 , G01R31/36 , G01R31/367 , G01R31/396 , G01R31/382 , G01R31/3842 , G01R31/385 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及一种随机工况电池组的故障识别方法及装置。方法包括：构建电池组状态模型和电池单体偏差模型；利用滤波器分别对电池组状态模型和电池单体偏差模型进行状态预测，得到下一时刻电池组的第一预测结果和下一时刻电池单体的第一预测结果；将获得的电池状态参数和车辆状态参数输入到训练好的时序网络预测模型中，得到下一时刻电池组的第二预测结果；将电池组的第二预测结果和电池单体的第一预测结果输入训练好的物理增强编码器中，得到电池单体的第二预测矩阵；计算电池单体的第二预测矩阵的残差值，并将其与预设阈值相比较，以对电池组进行故障识别。本方案，能够实现对随机工况电池组故障的精准识别。
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公开(公告)号：CN119106555A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411193821.1
申请日：2024-08-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Modelica语言的电池系统不一致性仿真方法，属于电池建模领域。方法包括：利用Modelica模型库中的模型组件搭建单体电池包模型，并在单体电池包模型中设置默认参数数值；使用Model类将多个所述单体电池模型进行位置排列和串并连接，以封装组建电池系统模型；基于不一致性仿真实验中各单体电池包的预设参数，调整所述电池系统模型中每一个单体电池包模型的参数数值，以在不同场景参数下对电池系统模型进行仿真运行，确定电池系统的不一致性仿真结果。本方案的仿真方法不仅可以简化模型搭建过程，降低学习使用门槛，而且还可以降低仿真难度和提高仿真效率。
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