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公开(公告)号：CN117698402A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410069927.4
申请日：2024-01-16
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于动力传动技术领域，具体涉及车辆多模式多挡位混合动力传动系统，系统包括发动机、同步器、制动器、第一电机、行星排组件、定轴齿轮系统、第二电机和减速差速系统；第一定轴齿轮与第二定轴齿轮分别与太阳轮、行星架啮合，太阳轮还连接有制动器；第二电机平行轴布置并连接有减速定轴齿轮，与行星排齿圈输出的动力耦合后，通过减速差速系统将动力传输至驱动轴，用于驱动车轮。本发明通过控制同步器和制动器动作，可以获得多种构型模式和多样化挡位，使各动力源工作在更优区域，适应更复杂的驾驶工况，整车具备更好的能耗特性与动力性。
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公开(公告)号：CN110247451B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910523087.3
申请日：2019-06-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种锂离子动力电池组全寿命周期均衡控制方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：S1：选定一批待测电池单体，完成在不同条件下的电池老化实验；S2：根据获得的电池老化数据，建立一种描述电池老化速率的模型；S3：建立模型预测控制的目标函数，实现电池组的老化速率最小；S4：以电池模型为预测模型，实现基于模型预测控制的均衡策略。本发明能够使电池组的老化速率更小，从而延长了电池组的使用寿命。
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公开(公告)号：CN109143083B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201811319070.8
申请日：2018-11-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种数据驱动的电动车辆锂离子电池析锂诊断方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：S1：建立锂离子电池的电化学模型；S2：离线阶段，构建ANN来模拟不同工况下锂离子电池输入输出的响应关系，利用Kriging模型建立ANN权重和固相扩散系数之间的映射关系；S3：在线阶段，通过实验测得电池充电过程的数据，预测电池实际的正负极固相扩散系数；S4：将固相扩散系数代入固相扩散方程，计算得到充电过程中正负极的固相锂离子浓度，建立基于浓度的析锂的判据，利用计算得到的正负极浓度判断充电过程中是否发生析锂现象。本发明在保持锂离子电池完整性的条件下，降低了析锂现象检测过程对于机理模型的依赖程度。
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公开(公告)号：CN108508371B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201810313074.9
申请日：2018-04-09
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种基于等效电路模型的动力电池SOC/SOH/SOP联合估计方法，属于电池管理技术领域。该方法包括以下步骤：首先选定动力电池的类型及型号，获取相应技术参数并建立电池等效电路模型；随后，在特定温度下，对被测电池进行涓流充放电实验及HPPC实验获得电池特征参数；进一步通过实验数据建立电池OCV与SOC间的关系，同时对电池模型中的参数进行辨识并反馈至模型中；最后，向联合估计算法导入传感器数据，通过mMHE方法和滚动窗口在线参数辨识方法更新模型参数，并实现SOC、SOH及SOP的在线联合估计。本发明在保证一定运算速度的条件下，对SOC、SOH及SOP实现不同时间尺度下的精确估计。
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公开(公告)号：CN110187290A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910573259.8
申请日：2019-06-27
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种基于融合型算法的锂离子电池剩余寿命预测方法，属于电池管理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取电池容量衰减数据，并确定基于最优控制算法RUL预测的模型参数。S2：对训练集数据拟合，迭代输出最优控制算法模型参数滤波估计值和电池容量衰减数据滤波估计值，通过模型参数滤波估计值，得到初始RUL预测值。S3：基于最优控制算法的滤波估计值与实验数据差值，建立原始误差序列，并将其作为神经网络算法的输入，对误差序列不断迭代训练，输出误差序列的预测结果。S4：在训练集数据使用完毕后，综合最优控制算法的初始预测值和神经网络算法误差序列预测结果，得到最终的锂离子电池RUL预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108215747B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201810002393.8
申请日：2018-01-02
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于纯电动汽车的双电机布置和凸优化算法的转矩优化方法，该方法包含如下步骤：S1：根据汽车的参数，建立汽车的纵向动力学模型；S2：选择汽车的循环工况，根据所选择的循环工况，计算汽车的需求转矩Tdem(k)、需求功率Pdem(k)、最大需求转矩Tdem，max和最大需求功率Pdem，max；S3：在假设汽车电池的容量满足动力性需求的前提下，根据Tdem，max和Pdem，max的值，选择汽车的电机尺寸和电池尺寸；S4：通过凸优化算法对汽车的电机和电池进行凸优化处理；S5：对汽车传动系统的各部件工作状态进行约束；S6：确定成本目标函数。本发明方法选择双电机布置，弥补了单电机布置电动汽车电机工作效率低的缺点，同时本发明的优化算法计算时间快，结果准确。
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公开(公告)号：CN110161423A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910561982.4
申请日：2019-06-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/387 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种基于多维度耦合模型的动力锂电池状态联合估计方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：S1：建立电池的电模型，在电模型的基础上建立电池热模型以及老化模型；S2：用测试数据辨识各模型参数；S3：建立电池的电-热-老化的耦合模型；S4：在耦合模型的基础上，用基于状态空间方程的控制方法实时估计电池SOC，同时提取热模型中电池中心温度值作为SOT估计值，并用容量计算方法估计电池SOH；S5：设置相应的耦合框架，完成电池SOC、SOT和SOH联合估计。本发明在SOC估计过程中实时更新电池温度和容量变化，可以大幅度提高SOC估计精度，反过来也将提升SOT和SOH的估计精度。
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公开(公告)号：CN110045298A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910373001.3
申请日：2019-05-06
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC: G01R31/396 , G01R31/367 , B60L58/10
Abstract: 本发明涉及一种动力电池组参数不一致性的诊断方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：S1：选定初始性能存在差异以及初始性能相近的动力电池，采用串并联的方式组成两类电池组，并收集其技术参数；S2：模拟不同道路下的实车工况，控制电池组内各单体的温度，对动力电池组进行充放电实验，采集各单体电池的电压、电流、温度数据，建立实车工况测试数据库；S3：采用特征提取方法对采集到的电压、电流、温度的时域数据进行数据处理和特征提取；S4：针对提取的特征利用权重法评价电池组的一致性，多尺度熵和人工神经网络结合进而实现参数不一致性诊断。本发明能够实时诊断出故障电池，提高电池组参数不一致性的诊断精确度，便于及时维护。
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公开(公告)号：CN109061537A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810967540.5
申请日：2018-08-23
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G01R35/00 , G01K15/007
Abstract: 本发明涉及一种基于观测器的电动车辆锂离子电池传感器故障诊断方法，属于电池管理技术领域。该方法为：确定锂离子电池参数，建立电动车辆锂离子电池电热耦合动态模型；在不同环境温度下，对被测电池进行开路电压测试及HPPC实验获得电池特征参数；建立电池OCV与SoC间的关系，采用带有遗忘因子的递归最小二乘法对电池电热耦合动态模型中的参数进行辨识，获得电池参数与环境温度与电池SoC之间的定量关系；向基于观测器的锂离子电池故障诊断与分离算法导入电流、电压和温度传感器测量值，通过扩展卡尔曼滤波算法估计状态量从而生成残差，使用CUSUM测试方法进行残差评价，最终根据不同残差的组合响应情况实现锂离子电池传感器的故障诊断与分离。
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公开(公告)号：CN108508370A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810300141.3
申请日：2018-04-04
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明涉及一种基于温度校正的开路电压-安时积分SOC估计方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：1)选定待测动力电池，获得电池的技术参数，确定其是否配有TMS，若有，则电池工作在标称条件下，若无，则电池工作在全条件下；2)建立基于温度校正的SOC-OCV映射模型，得到在标称条件和全条件下SOC的初始值；3)建立总容量、可释放容量损失和库伦效率的温度模型，使用安时积分法，对标称条件和全条件下的SOC进行估计；4)将步骤2、3结合，采用基于温度校正的OCV法结合安时积分建立不同工作条件下的SOC估计方法，对标称条件和全条件下的SOC进行估计。本发明解决了宽温度范围下电池SOC精确估计的问题。
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