应用数字孪生技术的电池组均衡管理方法

    公开(公告)号:CN118214109A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410240949.2

    申请日:2024-03-04

    Abstract: 本申请提供了应用数字孪生技术的电池组均衡管理方法,涉及均衡管理技术领域,所述方法包括:搭建孪生仿真模型,然后结合状态评定模型,对单体差异状态评定与劣化趋势预测,配置电池组的单体约束基线,读取实时充放电数据结合单体约束基线确定均衡策略,然后执行单体充放电的均衡调控,判定是否符合策略均衡能效并进行均衡偏差示警。本申请主要解决了现有方法对电池状态的预测精度较差,特别是在电池老化、容量衰减等方面的预测精度较低,无法实时监测电池组的充放电状态,导致无法及时发现和解决潜在问题。通过交互电池组的基础配置信息,搭建孪生仿真模型,进行单体差异状态评定与劣化趋势预测,提高了电池组的使用性能,提高了能源利用率。

    基于GMM和CQFL的多尺度识别交通信号标志的方法

    公开(公告)号:CN112084890B

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202010847228.X

    申请日:2020-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于GMM和CQFL的多尺度识别交通信号标志的方法。本发明通过GMM聚类得到先验框尺寸作为网络的参数参与训练;将待训练图像输入神经网络中,网络会提取出输入图像不同尺度的特征图,并为五个不同尺度的特征图分配相应个数的先验框。再通过上采样和特征融合,最后输出五个不同尺度的预测结果。通过CQFL计算损失函数值后再进行迭代训练可以更新模型参数,得到最终模型;识别时将待识别图像输入最终模型,得到图像相应位置上的识别结果。通过GMM聚类提高了网络的识别速度和识别精度;通过CQFL解决了数据样本少导致识别效果差的问题;通过多尺度预测和先验框分配策略,解决了交通信号标志太小,难以检测的问题。

    一种考虑老化情况下的锂离子电池电量预测方法

    公开(公告)号:CN112098874B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202010848730.2

    申请日:2020-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种考虑老化情况的锂离子电池电量预测方法;本发明的输入数据包括充放电循环次数和内阻是电池的老化指标,建立五维度数据集,并经验小波分解对电池数据进行预处理,经验小波分解用于分离电池容量的整体退化和局部再生;然后设计并训练各分解分量的CNN‑GRU网络,CNN提取五维度数据之间的关系,GRU提取数据前后的历史关系,完成数据的特征捕捉;并使用注意力机制完成权重分配,将更多权重分配给关键特征并减少干扰。最后将所有模型的预测结果进行组合和重构,得到最终的电量预测结果。本发明能够实现锂离子电池电量的预测,并考虑了电池的老化情况,使网络不需要经常更改重新训练以适应电池在使用一段时间后的性能改变。

    考虑内阻的数据驱动算法估算锂电池SOC的方法

    公开(公告)号:CN112782594B

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202011551732.1

    申请日:2020-12-24

    Abstract: 本发明公开了考虑内阻的数据驱动算法估算锂电池SOC的方法。该发明方法首先使用试验设备对锂离子电池进行充放电试验,测量电池在不同工作状态下的电压、电流、温度以及内阻数据,并对得到的数据进行预处理。接着搭建一个双向GRU网络,经过处理的数据一部分作为训练集来训练网络,另一部分则作为测试集来评估网络性能。最后为了提高所构建网络性能,使用NAG算法对双向GRU网络进行优化。构建好的双向GRU‑NAG网络输入为电池的电压、电流、温度和内阻,输出为电池的剩余电量,有着估算速度快,过程简单的优点,是一种数据驱动的电池剩余电量估算模型。

    基于神经网络和黑塞矩阵的结构光条纹增强方法

    公开(公告)号:CN114596231A

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202210256421.5

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络和黑塞矩阵的结构光条纹增强方法。其首先在输入图像上构建初始窗口,接着将窗口内像素点灰度值输入训练好的神经网络,得到增强参数,移动窗口遍历整幅图像,构建增强参数对应表,最后根据增强参数对应表对图像进行Hessian增强,输出增强图像。本发明基于神经网络和Hessian矩阵的结构光条纹增强方法,达到对低照度情况下结构光条纹对比度不同区域相同的增强效果,作为后续图像处理的预处理方法。

    一种在线FPGA实验设备USB端口批量匹配方法

    公开(公告)号:CN113468088A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110687037.6

    申请日:2021-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种在线FPGA实验设备USB端口批量匹配方法,解决在线实验平台下远程服务器端无法获取电脑设备管理器中FPGA的USB下载器与FPGA实验设备的具体对应关系,且可以无限制的添加带有编码的FPGA实验设备于实验平台,远程服务器端可以自动识别FPGA实验设备和端口的匹配关系,具有良好的扩展性。利用本地实验开发板FPGA芯片外挂了一片非配置用的Flash芯片,Flash芯片可以通过编码的比特流文件来存储设备编码和校验信息,不同编码的比特流文件保存在远程服务器端,可以从远程服务器端选择不同的编码的比特流文件下载到本地pc端,然后下载进FPGA实验设备上的FPGA芯片中,FPGA通过SPI接口往Flash芯片里写入32位的设备编码以及相应的校验字段。

    一种考虑老化情况下的锂离子电池电量预测方法

    公开(公告)号:CN112098874A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202010848730.2

    申请日:2020-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种考虑老化情况的锂离子电池电量预测方法;本发明的输入数据包括充放电循环次数和内阻是电池的老化指标,建立五维度数据集,并经验小波分解对电池数据进行预处理,经验小波分解用于分离电池容量的整体退化和局部再生;然后设计并训练各分解分量的CNN‑GRU网络,CNN提取五维度数据之间的关系,GRU提取数据前后的历史关系,完成数据的特征捕捉;并使用注意力机制完成权重分配,将更多权重分配给关键特征并减少干扰。最后将所有模型的预测结果进行组合和重构,得到最终的电量预测结果。本发明能够实现锂离子电池电量的预测,并考虑了电池的老化情况,使网络不需要经常更改重新训练以适应电池在使用一段时间后的性能改变。

    一种六维力传感器的机械与电气装配结构

    公开(公告)号:CN111811724A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010523135.1

    申请日:2020-06-10

    Abstract: 本发明公开一种六维力传感器的机械与电气装配结构,包括机械结构和电气装配结构。机械结构包括受力顶盖、弹性体、基座、底盖。受力顶盖底部呈两层圆柱结构,底部圆柱与弹性体中心凸台的通孔紧密配合,中层圆柱通过四个通孔和弹性体的四个螺纹孔配合固定,顶盖上的三螺纹孔用于连接机械执行末端。电气结构包括电源板、变送器板、组桥板。电源板为变送器板提供电力,变送器用于信号的调理、运算和输送。本发明将现有技术中用于应变片组桥的端子焊在组桥板上,增加弹性体上应变片粘贴的空间。同时整体结构紧凑,电气设计和机械设计配合度高。在内置信号调理电力的多维力传感器的设计与制造过程中,简化装配的复杂度,缩小尺寸,降低成本。

    一种多维力传感器用信号处理电路

    公开(公告)号:CN111811723A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010523989.X

    申请日:2020-06-10

    Abstract: 本发明公开了一种多维力传感器用信号处理电路,将变送器模块、组桥板模块等各功能模块内嵌到传感器主体的内部,实现传感器轻量化的同时,可以微弱的电压信号在传输过程中受到干扰。将现有技术中需要粘贴在弹性体上的组桥端子焊接在组桥板上,增加弹性体上可供应变片粘贴的面积以及提供粘贴的成功率。变送器模块包括仪表放大器电路、多通道高速A/D转换模块、MCU和CAN通讯模块。仪表放大器电路可以将电压信号放大至50或200倍,经过A/D转换模块转换为数字量后再通过MCU的模块,最后可以由CAN模块发送到其他控制器。

Patent Agency Ranking