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公开(公告)号：CN103179759A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310109987.6
申请日：2013-03-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: H05B37/02
Abstract: 本发明提供了一种基于灯具内部环境温度的功率自适应调节LED驱动电源，交流市电经EMI滤波器抑制开关电源的电磁干扰，经全波整流电路送入DC/DC变换电路，DC/DC变换电路的输出信号采样后送入PWM控制驱动电路，PWM控制驱动电路输出PWM驱动信号，驱动功率开关管开关，为LED供电，LED灯具内部温度通过反馈电路的负温度系数热敏电阻反馈至PWM控制驱动电路，进而改变输出的PWM驱动信号，调节驱动电源的输出功率。本发明通过检测LED灯具内部的环境温度，进行功率自适应调节，延长了LED灯具的使用寿命。
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公开(公告)号：CN117914153A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410207284.5
申请日：2024-02-26
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种LLC谐振变换器轻载混合控制方法及应用，驱动信号的频率及占空比控制是利用PID闭环控制实现的。根据检测的输出电压与设置值之间的差值，通过PID控制器计算出LLC谐振变换器的开关信号的频率或占空比参数进行稳压控制。本发明通过数字控制器根据LLC谐振变换器的运行参数进行模式切换，降低了LLC谐振变换器轻载工况下的输出电压纹波，提高了LLC谐振变换器的工作效率。本发明的整个控制过程由数字控制器控制，可移植性强，提高了本发明的适用性。
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公开(公告)号：CN115481363A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210828561.5
申请日：2022-07-13
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于组合赋权‑模糊综合评价的电池组不一致性评估方法，首先确定评价指标集合，然后采用G1方法作为主观赋权法，采用熵权法和标准间相关性确定标准重要性法即CRITIC法作为客观赋权法，获得不一致性评价指标的主观权重和客观权重；再将使用熵权法和CRITIC法获得的两种客观权重相融合，所得结果再与G1法获得的主观权重融合，得到最终的组合权重；最终采用模糊综合评价对电池组不一致程度进行评估。本发明充分利用客观信息的同时，尽可能满足主观判断，克服了单一赋权法的片面性，权重分配更加合理，其次利用模糊综合评价方法实现了电池组不一致性程度的准确评价。
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公开(公告)号：CN114779093A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210559016.0
申请日：2022-05-21
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01R31/367 , G06F30/20 , G06F17/16 , H03H17/02 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了一种基于最小误差熵扩展卡尔曼滤波的电池荷电状态估计方法，建立电池等效模型，对参数进行辨识，获取开路电压OCV与SOC的关系曲线，建立系统状态方程和量测方程，采用最小误差熵扩展卡尔曼进行滤波。本发明解决了传统卡尔曼滤波器在非高斯噪声情况下鲁棒性差的技术问题，具有精度高、鲁棒性强的优点。仿真和实验结果表明，在噪声为非高斯情况下，本发明的SOC估计精度与鲁棒性都明显优于传统的扩展卡尔曼滤波算法，进一步保证电池的安全使用和高效管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112787413A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011568590.X
申请日：2020-12-26
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种MIMO型磁耦合谐振无线电能传输的功率分配方法，给定输入端电源的探测电压并依次测量发射端电流、接收端负载电压和电流，然后计算当前耦合状态下的状态转移矩阵；给定接收端负载的目标功率，再由欧姆定律得到各个负载分配的目标电压值，求解得到每路激励所需的电压矢量或电流矢量，不断重复此过程，直到输出功率接近目标功率，实现功率分配。本发明方法计算量小，功率分配准确，功率传输稳定。
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公开(公告)号：CN109669132B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201910051695.9
申请日：2019-01-21
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/388
Abstract: 本发明提供了一种基于变分贝叶斯滤波的电池荷电状态估计方法，通过采集静置的电池端电压标定OCV与SOC关系曲线，建立系统状态方程和量测方程，建立电池模型参数的状态空间方程和量测方程，利用双变分贝叶斯滤波算法在线联合估计电池的SOC和电池模型参数。本发明通过交替使用两个变分贝叶斯滤波器在线估计电池状态和参数，同时实时估计量测噪声协方差来补偿电池模型的不确定因素，使电池模型能较好的描述电池的动态特性，具有了较好的适应性，因而具有精度高、实时性好、鲁棒性强等优点，实验证明，本发明的SOC估计精度与鲁棒性都优于传统的双扩展卡尔曼滤波算法。
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公开(公告)号：CN110412472A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910820839.2
申请日：2019-09-02
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/3842
Abstract: 本发明提供了一种基于正态伽马滤波的电池荷电状态估计方法，通过电池混合脉冲功率特性实验对电池模型初始状态的各个参数进行辨识，通过采集长时间静置的电池端电压标定开路电压与SOC关系曲线，通过最小二乘方法进行曲线拟合，得到开路电压与SOC的关系函数，建立系统状态方程和量测方程，建立电池模型参数的状态空间方程及量测方程，利用基于正态伽马的双无迹卡尔曼滤波算法在线联合估计电池的SOC和电池模型参数，本发明使电池模型和估计算法对恶劣环境具有较好的适应性，因而具有精度高、实时性好、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号：CN106597394A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611121386.7
申请日：2016-12-08
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01S7/40
CPC classification number: G01S7/40
Abstract: 本发明提出的基于波形复杂度因子的雷达低截获概率(LPI)性能评估方法，构造了一个与雷达波形时域和频域参数以及特定ESM接收机及其分选识别模型有关的多维变量——波形复杂度因子，通过层次分析法确定了不同因素和措施相对于雷达LPI性能的贡献权值，进而获得不同雷达波形的LPI性能的定量评估结果。可用来标定和衡量不同波形被ESM接收机截获后分选的难易程度，可用于评价不同波形对特定ESM接收机的适应性，可以给LPI波形设计人员提供一种参考，可以有效的把握LPI波形的抗分选能力，为实现雷达的LPI特性提供参考。
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