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公开(公告)号：CN103954917A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410220355.1
申请日：2014-05-22
Applicant: 山东大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明公开了一种单体电池测试模拟装置及实现方法，包括微控制器、充电电路和放电电路，能够实现单体电池的恒流、恒压、恒功率充电和恒流、恒功率放电以及能够对单体电池进行自定义UDDS、DST循环工况测试，并且具有模拟电池的功能；本发明能够自动完成单体电池的诸多特殊测试：①单体电池循环寿命试验；②单体电池容量试验；③单体电池直流内阻试验；④单体电池充/放电特性试验；⑤单体电池荷电保持能力试验；⑥单体电池充/放电效率试验；⑦单体电池过充速率承受能力试验；⑧单体电池过放速率承受能力试验；⑨单体电池温度特性试验；⑩单体电池模拟试验。
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公开(公告)号：CN103944235A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410177585.4
申请日：2014-04-29
Applicant: 山东大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于傅里叶变换的电池均衡时间预测方法，适用于基于升压变换和软开关的动力电池组均衡电路。在很短的时间内将均衡电路等效为具有交流方波输入的LC串联谐振等效电路，建立串联谐振等效电路的交流方波输入的傅里叶变换模型，并基于傅里叶变换得到均衡电流的表达式，进而得到单位时间内从电压最高的电池单体转移到电压最低的电池单体的电量，最终获得均衡时间的具体表达式，得出均衡时间t正比于R和Cq，反比于Uboost和λ，与L、C无关的结论。本方法能够准确预测电池的均衡时间，并确定了影响电池均衡速度的关键因素，为提高均衡电路的均衡速度和效率，减少能量浪费提供了强有力的理论支撑。
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公开(公告)号：CN103532197A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310507016.7
申请日：2013-10-24
Applicant: 山东大学
IPC: H02J7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于升压变换和软开关的动力电池组均衡电路及其实现方法，均衡电路主要包括微控制器、开关模块、BOOST升压变换模块和LC谐振电路，微控制器根据最高单体电压和最低单体电压对应的电池单体编号，将电池组中任意位置的电压最高和最低的电池单体选通至均衡母线上；同时微控制器发送一对状态互补的PWM信号控制LC谐振电路，使其交替工作在充电和放电状态。本发明有效克服了由于电力电子器件存在导通压降造成的难以实现电池单体零电压差的问题；增大了均衡电流，减少了均衡时间；实现了零电流开关均衡，减少了能量浪费；有效改善了电池单体间的不一致性，提高了均衡效率。
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公开(公告)号：CN119395588A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510011894.2
申请日：2025-01-06
Applicant: 山东大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及动力电池老化分析技术领域，具体公开了一种基于膨胀应力的动力电池老化与健康状态估计方法及系统，方法包括：获取锂电池全寿命周期的充放电电压、应力膨胀数据和容量数据；利用预处理后的充放电电压和应力膨胀数据，计算膨胀增量，绘制各充放电循环的膨胀增量曲线；每一条膨胀增量曲线的峰值或峰谷与对应的SOH数据构成数据集；对电池健康状态预测模型进行训练；获取同类型待测锂电池当前的充电电压和应力膨胀数据，绘制膨胀增量曲线；提取膨胀增量曲线的峰值或峰谷数据，利用训练好的电池健康状态预测模型，得到电池健康状态预测结果。本发明预测过程充分考虑了电池的力学特征，提高了估计准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117825997A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311561659.X
申请日：2023-11-21
Applicant: 山东大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/388 , G01R31/367 , G01R31/36
Abstract: 本发明提供了一种基于片段充电数据的电池健康状态估计方法及系统，根据多个锂电池在不同工况下的循环充放电实验结果，得到各循环下完整SOC跨度的充放电数据，根据放电总容量计算电池健康状态；将充电数据根据充电电压分布区间划分为跨度一定的区间段，并计算各区间段的容量差，将各个容量段作为估算特征；将各特征进行组合，形成新的组合特征；计算各组合特征之间的相似性，选择最相似的特征组合作为电池健康状态计算特征；根据选取的特征组合重新计算电池健康状态，得到评估结果。本发明选取充电数据中区间电压对应的容量差对电池健康状态SOH进行定义并评估，充分保证了估算方法在充电数据不同SOC跨度时都可以有较好估计能力。
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公开(公告)号：CN117254212A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310786351.9
申请日：2023-06-29
Applicant: 山东大学
IPC: H01M50/502 , H01M50/519 , H01M10/42 , H01M10/615
Abstract: 本发明提出了一种智能电池无线管理系统，包括：一个主控电路板和多个从控电路板，所述多个从控电路板分别与多个单体电池一一对应地连接，每个所述从控电路板上开设与单体电池的正极和负极大小相对应的通孔，从控电路板通过通孔固定在单体电池的正极和负极上，并由单体电池供电；从控电路板用于采集单体电池的参数，并将采集到的电池参数无线发送至主控电路板，所述主控电路板用于接收到的电池参数进行分析处理，实现电池的智能化管理。本发明从控电路板经过小型化设计，通过两侧导电孔固定于单体电池正负极，组成智能电池，体积小，可随时更换电池，灵活性高。
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公开(公告)号：CN112102881B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202011095415.3
申请日：2020-10-14
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开提出了基于改进盒维数法的基因健康分形维数获取系统，包括：盒子数计算模块，被配置为：将原始基因网络转换为带节点互斥力的网络，计算原始基因网络中各个节点间的互斥距离，对节点着色并计算盒子数；改进盒维数模块，被配置为：从网络中任意节点对间最短的互斥距离到次短的任意节点对间最短的互斥距离直到网络的互斥直径，依次改变盒子大小，计算不同盒子大小对应的覆盖网络所需要的盒子数；基因健康分形维数获取模块，被配置为：基于覆盖网络所需的盒子数与盒子大小之间的幂律关系，进行回归拟合，所得拟合直线斜率的绝对值即为网络的分形维数。其计算精度高，稳定性好，计算量低。
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公开(公告)号：CN116953550A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310813243.6
申请日：2023-07-04
Applicant: 山东大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/385
Abstract: 本发明提供了一种动力电池退役标准化判定方法及系统，所述方法，包括以下过程：获取动力电池的容量数据以及健康状态数据；以上一充放电循环的电池容量减去当前充放电循环的电池容量得到衰退梯度，将当前充放电循环的健康状态的平方除以容量衰退梯度，得到动力电池的退役指标；当退役指标小于设定阈值时，动力电池退役；否则，动力电池能够继续运行；本发明基于SOH和容量衰退梯度两个指标综合评价电池老化状态，提出了一种全新的电池退役指标，能够根据电池多种实时状态综合评价每个电池单体，进而达到个性化退役，既保障了电池的安全使用，又提高了电池的利用率。
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公开(公告)号：CN116930789A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310948789.2
申请日：2023-07-31
Applicant: 山东大学
IPC: G01R31/387 , G01R31/388 , G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/378
Abstract: 本发明公开了一种电池容量衰退的跳水拐点精准识别方法，包括：将电池容量进行归一化，以电池健康状态表示当前电池剩余可用容量，得到电池容量衰退曲线，并进行滤波处理；将电池容量衰退曲线的起点和终点相连，得到电池的线性老化曲线；计算电池容量衰减曲线中的每一个点的老化非线性度；在整个周期中，老化非线性度最大点即为电池容量衰退曲线拐点。本发明方法计算过程简单，准确率高，鲁棒性好，对线性老化曲线准确度要求低，可进一步应用于电池容量衰退的跳水拐点在线精准检测。
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公开(公告)号：CN115792636A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211581272.6
申请日：2022-12-09
Applicant: 山东大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/392
Abstract: 本发明属于锂电池领域，提供了一种基于电压最值的电池组微小故障定量诊断方法及系统。该方法包括，获取电池组中每节单体的电压序列；基于电池组中每节单体的电压序列，提取出电池组的单体最高电压序列和单体最低电压序列；基于电池组的单体最高电压序列和单体最低电压序列，计算电池组的最值和序列与最值差序列；根据电池组的最值和序列与最值差序列，计算每隔设定时间内的电池组和序列的样本熵与电池组差序列的样本熵；分析电池组和序列的样本熵与电池组差序列的样本熵，判断电池组是否发生故障，以及发生故障的故障类型。在确定故障之后，对电池故障进行定量评估。本发明实现了对电池组是否发生故障的快速准确诊断，实现了电池故障的量化评估。
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