-
公开(公告)号：CN104502858B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201410851163.0
申请日：2014-12-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为基于后向差分离散模型的动力电池SOC估计方法与系统，本方法第一步、建立动力电池的后向差分离散模型，通过含遗忘因子的最小二乘法对后向差分离散模型的参数进行辨识。第二步、基于第一步所得的动力电池的后向差分离散模型，结合开路电压与SOC的非线性关系，采用自适应扩展卡尔曼滤波，完成动力电池SOC的有效估计。本系统动力电池所接的电压、电流传感器经模数转换模块连接嵌入微控制器。微控制器含低通滤波预处理模块、后向差分离散电池模型参数在线辨识模块和AEKF算法SOC估计模块。所得SOC结果送显示器设备的CAN网络。本发明结构简单，提高参数辨识速度和精度，减小历史数据对辨识影响，计算方便，SOC估计精度高。
-
公开(公告)号：CN105675996A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610234571.0
申请日：2016-04-15
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G01R27/14 , G01R31/3606
Abstract: 本发明公开一种动力电池内阻在线监测系统与方法，由电源变换单元、信号产生单元、检测电路单元、信号采集单元和主控制单元组成。检测电路单元包括隔直模块、三项选择开关K、四线标准电阻r1、四线标准电阻r2和参考电阻r0。信号产生单元发出驱动信号，通过检测电路单元实现参考电阻r0的参考电压值U、四线标准电阻r1所对应的一个电压值U1、四线标准电阻r2所对应的一个电压值U2和待测四线夹具动力电池E所对应的一个电压值U3的检测并由信号采集单元感应到主控制单元中来实现动力电池内阻检测。本发明在不用采集交流信号的情况下可完成动力电池内阻的在线检测，对动力电池的损害小；测量电路可以消除接触电阻和导线电阻对测量结果的影响，性能可靠。
-
公开(公告)号：CN105292243A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510630890.9
申请日：2015-09-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B62D5/04 , B62D6/00 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D119/00
Abstract: 本发明公开一种汽车电动助力转向系统的预测控制方法，其通过电枢电流预测控制和转向杆位移预测控制两个闭环控制实现；电枢电流环负责电枢电流跟随助力特性曲线期望的参考电流，以实现对助力力矩的精确控制；转向杆位移环负责实际的转向杆位移跟随期望的转向杆位移，以实现对车轮转向角的精确控制。
-
公开(公告)号：CN105093121A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510405189.7
申请日：2015-07-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为一种似然度函数粒子滤波的动力电池电荷状态估计方法和系统，由电池Thevenin模型，得到状态和量测方程，参数初始化后，进行状态预测计算状态预测值的均值和协方差，再重新采样、重构采样分布函数。计算电池端电压预测值，计算粒子权值，权值归一化和计算有效粒子数。有效粒子数Neff与有效粒子数阈值Nthr比较，当Neff小于Nthr，采用拉普拉斯分布作为似然度函数，并引入方差调节因子和工况适应因子，以自适应地修改似然度函数的方差，适应动力电池不同工况。最终得到更新的SOC估计值和协方差。本系统微控制器连接电压和电流传感器，微控制器内有各程序执行模块。本发明加大有效粒子数；有效避免了方差的过修正；估算精度优。
-
公开(公告)号：CN103176139B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201310074148.5
申请日：2013-03-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为动力电池非光滑迟滞特性补偿的电荷状态估算方法及系统，本法第一步采集电池输出电压和电流，由电池等效电路模型得到各参数的关系式构建神经网络OCV(k)预估模型，求解其中参数，对开路端电压OCV(k)在线估计。第二步SDH模型和RBF2串联组成动态迟滞混合模型。SDH模型以第一步所得OCV(k)为输入，其输出的y(k)和OCV(k)、OCV(k-1)为RBF2的输入，RBF2加权学习间接调整SDH模型的参数，逼近实际的复杂迟滞关系，最终输出在线估算的SOC(k)。本系统由微处理器和安装于电池电路的电流、电压传感器等构成，存储执行本方法的程序，得SOC（k）估算值。本发明借鉴神经网络，补偿了动力电池复杂非光滑迟滞非线性特性，提高SOC(k)在线估算精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104502858A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410851163.0
申请日：2014-12-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为基于后向差分离散模型的动力电池SOC估计方法与系统，本方法第一步、建立动力电池的后向差分离散模型，通过含遗忘因子的最小二乘法对后向差分离散模型的参数进行辨识。第二步、基于第一步所得的动力电池的后向差分离散模型，结合开路电压与SOC的非线性关系，采用自适应扩展卡尔曼滤波，完成动力电池SOC的有效估计。本系统动力电池所接的电压、电流传感器经模数转换模块连接嵌入微控制器。微控制器含低通滤波预处理模块、后向差分离散电池模型参数在线辨识模块和AEKF算法SOC估计模块。所得SOC结果送显示器设备的CAN网络。本发明结构简单，提高参数辨识速度和精度，减小历史数据对辨识影响，计算方便，SOC估计精度高。
-
公开(公告)号：CN104461610A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410607338.3
申请日：2014-11-03
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明提供了一种平台化的多ECU在线刷写方法，包括：建立刷写环境的步骤；根据所述刷写环境生成报文的步骤；ECU接收所述报文并生成及发送响应报文的步骤；根据所述响应报文及所述刷写环境完成刷写的步骤。本发明实现了在同一工具、同一上位机软件中对具有不同刷写流程的不同ECU的在线刷写，对于现有ECU刷写情况中的针对不同刷写流程开发不同的刷写工具的方法，具有明显的优势及实用价值；本发明可灵活构建适用于ECU刷写流程的刷写工具，开发周期短，可适用于整车厂的生产线、研发、售后等阶段，满足刷写多个具有不同刷写流程的ECU的刷写要求，可大幅提升工作效率。
-
公开(公告)号：CN103675706A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310680956.6
申请日：2013-12-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为一种动力电池电荷量估算方法，步骤如下：Ⅰ、开路电压法取得SOC与开路电压的函数关系；Ⅱ、测得SOC的初值；Ⅲ、采样和取得无迹卡尔曼滤波的SOC估算初值；Ⅳ、根据电池状态方程和观测方程，进行无迹卡尔曼滤波的UT变换的Sigma点采样，得到观测量的预估值，估算动力电池下一时刻的SOC估算值和协方差。本发明采用开路电压法和无迹卡尔曼滤波相互配合进行SOC估算，估算的精度高，用开路电压法得到SOC初始值，并进行SOC估算修正，提高了估算精度，无迹卡尔曼滤波无线性化近似过程，减少了误差，计算速度快，提高了SOC估算效率。
-
公开(公告)号：CN103024938A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210543489.8
申请日：2012-12-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W84/18
Abstract: 本发明为无源无线传感器网络节点的编码结构和识别方法，本编码结构为各传感器网络节点包括n个中心频率不同的声表面波谐振器，n≥2，各声表面波谐振器接0个或m个不同阻抗之一，m≥2。n个表面波谐振器和m个阻抗构成(m+1)n个不同的编码结构。声表面波谐振器留有外接端口、封装为节点基本件，经外接端口外接阻抗。本识别方法为汇集节点向传感器节点发射n个声表面波谐振器不同中心谐振频率的脉冲信号叠加的射频信号；各节点的声表面波谐振器接收汇集节点发射的信号，在其激励下谐振，其谐振脉冲信号返回汇集节点，汇集节点根据返回信号的频率组合识别各传感器节点的编码结构。本发明为外部编码结构，简单，量大，便于封装，识别迅速准确。
-
公开(公告)号：CN102710214A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210190295.4
申请日：2012-06-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P25/06
Abstract: 本发明为永磁同步直线电机非线性干扰的控制方法及控制系统。本控制方法在现有的复合前馈比例微分控制的up+uf的基础上，增加了小波神经网络WNN在线估计的补偿电压值ud，三者之和作为永磁同步直线电机定子的控制电压U(t)，即控制电压U(t)=up+uf+ud。所述小波神经网络是一个三层前向网络，ud=ω1ψ1+ω2ψ2+…ωjψj+…+ωmψm。小波神经网络的学习信号为比例微分控制器的输出值。本控制系统含数字信号处理控制器、与PMLSM定子相连的功率驱动模块、安装于PMLSM的动子位移传感器。本发明用WNN有效地补偿了PMLSM推力波动、摩擦力等干扰以及固定参数模型的误差，跟踪精度可提高2.7倍以上；本控制系统可采用通用硬件实现，便于推广应用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
180
records
(took 0.031 seconds)
