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公开(公告)号：CN115288548B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202211041398.4
申请日：2022-08-29
Applicant: 招商局检测车辆技术研究院有限公司 , 重庆大学
Inventor： 陈斌 , 何珍珍 , 王盼盼 , 郭亚洲 , 田相军 , 周亚鹏 , 贾银 , 杨超 , 凌泽 , 张凯庆 , 赵永刚 , 范立 , 张莹 , 张莹莹 , 冯飞 , 谢翌 , 张财志
IPC: E05F1/10 , E05F7/00 , G01M17/007 , G01N31/12
Abstract: 本发明提出了一种车内门锁功能验证装置，包括推动机构和解锁机构；推动机构包括前壳体、推力装置、滑块、连杆和推板，滑块连接在推力装置的前端，推板铰接在前壳体的前端，连杆连接于推板和滑块之间；解锁机构包括后壳体、推杆、摆臂和传动组件，摆臂转动安装于后壳体的底面，摆臂的另一端安装有能够与车门内拉手卡接的卡块；传动组件连接于推杆和第一竖直转轴之间，使摆臂由推杆带动摆动。本发明的车内门锁功能验证装置，启动推力装置后，其产生的推力作用在滑块和推杆上，进而通过推杆带动摆臂摆动，使卡块带动车门内拉手拉开，解开门锁；滑块因推力作用产生向前滑动的趋势，测试车门能否打开，能够验证车门锁的功能是否正常。
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公开(公告)号：CN111597723B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010431432.3
申请日：2020-05-20
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/063 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的智能模型预测控制的电动汽车空调系统智能控制方法，属于整车热管理技术领域，包括步骤：S1：建立汽车空调系统‑乘员舱耦合热模型；S2：基于汽车空调系统‑乘员舱耦合模型建立与之匹配的模型预测控制器；S3：基于神经网络建立车速预测器，通过利用历史车速来对未来车速进行预测；S4：基于PMV理论以及适应算法建立针对不同个体热习惯的适应器，并由此得出目标舒适温度Tcomfort；S5：结合车速预测与热舒适适应，建立完整的针对于汽车空调系统的智能控制器。本发明基于模型预测控制，适合于多输入多输出控制器系统，同时控制器高效节能，更为智能，适合用于未来智能化，个性化驾驶的空调控制系统。
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公开(公告)号：CN113722926B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202111044985.4
申请日：2021-09-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种方形锂电池电热耦合建模误差源分析方法，属于电池技术领域。该方法是通过构建一种通用的误差分析框架来系统分析大尺寸方形电池面向控制的电热耦合建模过程中可能引入的误差源。首先，需要针对大尺寸方形电池建立一个计算高效的电热耦合模型。然后，以该建模思路为例，综合考虑数据采集、产热计算、传热模拟三个阶段可能引入的误差源，具体包括数据收集和预处理、产热计算方法、热/电热子模型参数化、以及电池本体与正、负极耳间的热相互作用分析等方面的误差源，以期通过该误差分析框架获取一组最佳的模拟组合，提高大型动力电池面向控制的电热模拟精度，从而为电池系统的在线电热监控及控制优化提供准确的模型基础。
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公开(公告)号：CN116683091A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310584369.0
申请日：2023-05-23
Applicant: 重庆大学
IPC: H01M10/615 , H01M10/63 , H01M10/633 , H01M10/48
Abstract: 本发明涉及一种基于低温加热与全局温度监测的电池加热方法及系统，属于电池技术领域。该方法包括：根据电池以及电池模组的结构，建立电池单体的内部高分辨率的热网络，以及可随物理侧结构自适应变化的模组热网络结构；建立的电池系统高频工况适配电‑热模型，以及基于该模型给出的综合因素限制的加热电流边界条件；依据加热边界与实时温度监测系统而制定的电池加热策略与执行规范；将上述方法与策略内置于一个带分区的高频加热装置的核心处理器中。本发明可以实现随物理侧结构的自适应变化，无需对所有具体的电池系统独立重复建模；在加热的控制装置中，利用分区存储和构成电池热网络结构方式，减少了处理器的算力消耗。
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公开(公告)号：CN116604998A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310584401.5
申请日：2023-05-23
Applicant: 重庆大学
IPC: B60H1/00 , G08G1/00 , G06F30/20 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于交通信息的电动汽车车队热管理系统控制方法，属于整车热管理技术领域。该方法为：S1：建立纯电动汽车整车动力－电机－电池系统模型；S2：基于集总参数法建立了电动汽车空调系统、电池冷却系统、电机冷却系统以及乘员舱的模型，为后续热管理系统控制策略的建立奠定了基础；S3：构建了交通信号灯正时场景模型，基于能耗优化建立了能够保证在绿灯时顺利通过的车队纵向速度规划数学模型；S4：设计了一种结合车速纵向规划的模型预测控制智能热管理控制方法。本发明基于交通信息、车车信息以及能耗优化的车辆纵向规划车速对队列进行耦合控制，实现车辆队列的温度控制和节能控制，具有比较好的好温控能力和节能效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110641250B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201911072565.X
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆大学
IPC: B60H1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于人体热舒适理论和模糊PID控制的电动汽车空调系统智能控制方法，属于整车热管理技术领域。该方法包括：S1建立汽车空调系统‑乘员舱耦合热模型，并基于此耦合热模型建立以汽车乘员舱温度为控制目标，电动压缩机转速为控制变量的模糊PID控制器；S2基于人体热舒适理论建立关于乘员舱内当前PMV值的估计器；S3建立关于驾驶员温度调节的记忆储存器，计算出驾驶员近段时间喜好的平均PMV值；S4计算出实时的控制目标温度Tcomfort，利用搭建好的模糊PID控制器对乘员舱温度进行调节，以此实现乘员舱舒适温度的实时自调节。本方法简单有效，控制时间较短，鲁棒性强，适合用于实车空调控制系统中。
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公开(公告)号：CN113060851B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110354671.8
申请日：2021-04-01
Applicant: 重庆大学
IPC: C02F9/02 , C02F103/10
Abstract: 本发明公开了一种地热回灌过滤系统及其应用，包括除气系统、除砂系统、换热系统和初效过滤系统，所述除气系统与除砂系统相连接，且除砂系统与换热系统相连接，所述换热系统与初效过滤系统相连接，且初效过滤系统与精效过滤系统相连接，并且精效过滤系统与回灌井相连接。本发明所述地热回灌过滤系统，能够提供更好地初步除砂效果，避免砂石对换热系统中的设备造成损坏，且能够对初效过滤和精效过滤中使用的过滤网进行清理，避免其内侧的滤网面产生结垢或堵塞而影响过滤效果。
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公开(公告)号：CN114563722A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210193784.9
申请日：2022-03-01
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/382
Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池的内部三维温度场在线重构的方法，属于电池技术领域，包括以下步骤：S1：根据电池的输入电压与电流，在线辨识电池的内部平均内阻；S2：利用电池的输入电流与电压，完成当前时刻的SOC的估计；S3：基于S1与S2中的内阻与SOC估计结果，估计电池核心的平均温度；S4：以电池表面测试温度以及S3中估计的电池平均温度为输入，确定电池内部三维温度场基本的重构函数，并完成电池内部三维温度场的重构。本发明具有精度高，鲁棒性好，所涉及算法占用计算资源少的优点。
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公开(公告)号：CN113722926A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111044985.4
申请日：2021-09-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种方形锂电池电热耦合建模误差源分析方法，属于电池技术领域。该方法是通过构建一种通用的误差分析框架来系统分析大尺寸方形电池面向控制的电热耦合建模过程中可能引入的误差源。首先，需要针对大尺寸方形电池建立一个计算高效的电热耦合模型。然后，以该建模思路为例，综合考虑数据采集、产热计算、传热模拟三个阶段可能引入的误差源，具体包括数据收集和预处理、产热计算方法、热/电热子模型参数化、以及电池本体与正、负极耳间的热相互作用分析等方面的误差源，以期通过该误差分析框架获取一组最佳的模拟组合，提高大型动力电池面向控制的电热模拟精度，从而为电池系统的在线电热监控及控制优化提供准确的模型基础。
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公开(公告)号：CN110954831B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201911244066.4
申请日：2019-12-06
Applicant: 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种多时间尺度的方形锂电池SOC和SOT联合估计方法，属于电池管理技术领域。该方法是基于一种面向控制的方形锂电池电‑热耦合模型并结合先进的多时间尺度估计算法实现的。通过实验提前确定电模型中的产热相关参数，在线参数辨识获取电模型的其他参数，然后结合观测器实现当前时刻的SOC估计。根据前一时刻的SOC和温度值，确定电池各离散体积单元的产热率，获取当前时刻的温度分布。然后利用当前温度、SOC值更新电模型参数，确定离散体积单元的产热率，如此迭代更新SOC和SOT值。该方法能够很好地权衡估计精度和计算资源利用情况，实现不同时间尺度下强鲁棒、高容错、准确高效的锂电池电热特性监测。
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