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公开(公告)号：CN110488194B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201910822418.3
申请日：2019-09-02
申请人： 中南大学
IPC分类号： G01R31/367
摘要： 本发明公开了基于电化学阻抗模型的锂电池SOC估算方法及其系统，针对锂离子电池SOC估算问题，通过分数阶理论构建了基于电化学阻抗的等效电路模型，基于电化学阻抗谱的分析，引入CPE，替代传统时域电路模型中的纯电容元件，考虑电动汽车实际运行过程中电流及温度变化范围大，将模型中的极化电阻使用Butler–Volmer方程进行替代，针对建立的电池电化学阻抗电路模型，设计用于锂离子电池SOC估算分数阶观测器，最后利用电池特性测试数据对模型参数进行辨识，对电池的SOC进行精确估算。相比起现有技术而言，本发明中的基于电化学阻抗模型的锂电池SOC估算方法及其系统由于考虑了温度因素，测得的电池SOC值更加精确。
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公开(公告)号：CN107038307B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201710250996.5
申请日：2017-04-18
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明公开了一种将机理与数据相结合的辊道窑温度预测集成建模方法，通过对影响温度变化的因素分析，从温度变化与能量的角度出发，建立机理模型；然后考虑到辊道窑烧结是一个十分复杂的过程，无法通过一个单一机理模型描述整个烧结过程，并且机理模型是通过简化而存在模型误差，建立数据模型对模型误差进行预测，以此来弥补机理输出，即利用误差作为训练样本建立基于局部加权核主成分回归的非线性时变过程的误差预测模型；最后机理模型与数据模型相结合建立辊道窑温度预测集成模型。利用本发明得到的模型能够更好地跟踪过程的状态变化，为辊道窑温度控制提供很好的指导作用，从而提高产品生产质量以及合格率。
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公开(公告)号：CN108549732A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201711370985.7
申请日：2017-12-19
申请人： 中南大学 , 湖南杉杉新能源有限公司
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明公开了一种基于局部二次加权核主成分回归的辊道窑温度软测量建模方法。利用相似度较高的局部样本数据，结合辊道窑存在的高维度、非线性及过程时变等特性，分别引入核技巧、即时学习等技术，建立基于局部加权核主成分回归的辊道窑温度软测量模型；最后考虑到局部建模样本数据的输入变量对输出变量的影响程度不同，对局部建模变量二次加权，建立基于局部二次加权核主成分回归的辊道窑温度软测量模型，实现对辊道窑温度精确预测。本发明得到的模型能够更好的跟踪过程的状态变化，为辊道窑温度控制提供很好的指导作用，从而提高产品生产质量以及合格率。
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公开(公告)号：CN110488194A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910822418.3
申请日：2019-09-02
申请人： 中南大学
IPC分类号： G01R31/367
摘要： 本发明公开了基于电化学阻抗模型的锂电池SOC估算方法及其系统，针对锂离子电池SOC估算问题，通过分数阶理论构建了基于电化学阻抗的等效电路模型，基于电化学阻抗谱的分析，引入CPE，替代传统时域电路模型中的纯电容元件，考虑电动汽车实际运行过程中电流及温度变化范围大，将模型中的极化电阻使用Butler–Volmer方程进行替代，针对建立的电池电化学阻抗电路模型，设计用于锂离子电池SOC估算分数阶观测器，最后利用电池特性测试数据对模型参数进行辨识，对电池的SOC进行精确估算。相比起现有技术而言，本发明中的基于电化学阻抗模型的锂电池SOC估算方法及其系统由于考虑了温度因素，测得的电池SOC值更加精确。
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公开(公告)号：CN107038307A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710250996.5
申请日：2017-04-18
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06F17/50
CPC分类号： G06F17/5009 , G06F2217/80
摘要： 本发明公开了一种将机理与数据相结合的辊道窑温度预测集成建模方法，通过对影响温度变化的因素分析，从温度变化与能量的角度出发，建立机理模型；然后考虑到辊道窑烧结是一个十分复杂的过程，无法通过一个单一机理模型描述整个烧结过程，并且机理模型是通过简化而存在模型误差，建立数据模型对模型误差进行预测，以此来弥补机理输出，即利用误差作为训练样本建立基于局部加权核主成分回归的非线性时变过程的误差预测模型；最后机理模型与数据模型相结合建立辊道窑温度预测集成模型。利用本发明得到的模型能够更好地跟踪过程的状态变化，为辊道窑温度控制提供很好的指导作用，从而提高产品生产质量以及合格率。
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公开(公告)号：CN108549732B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201711370985.7
申请日：2017-12-19
申请人： 中南大学 , 湖南杉杉新能源有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于局部二次加权核主成分回归的辊道窑温度软测量建模方法。利用相似度较高的局部样本数据，结合辊道窑存在的高维度、非线性及过程时变等特性，分别引入核技巧、即时学习等技术，建立基于局部加权核主成分回归的辊道窑温度软测量模型；最后考虑到局部建模样本数据的输入变量对输出变量的影响程度不同，对局部建模变量二次加权，建立基于局部二次加权核主成分回归的辊道窑温度软测量模型，实现对辊道窑温度精确预测。本发明得到的模型能够更好的跟踪过程的状态变化，为辊道窑温度控制提供很好的指导作用，从而提高产品生产质量以及合格率。
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公开(公告)号：CN108549789A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810356509.8
申请日：2018-04-19
申请人： 中南大学 , 湖南杉杉新能源有限公司
摘要： 本发明公开了一种三元正极材料配料系统的集成建模方法，首先根据三元正极材料制备原料与反应机理，基于物料守恒建立机理模型得到原料重量配比。再提出半监督加权概率主元回归算法建立锂损失系数软测量模型，该软测量模型通过选取与查询样本相似度最高的训练样本进行建模，再采用半监督学习与样本加权解决反应过程中数据标签缺失及非线性强的问题。最后将锂损失系数转化为锂损失量对机理模型中锂源消耗量进行补偿，建立三元材料配料系统集成模型。利用本发明能够预测生产过程的锂损失系数，能够准确得到三元正极材料的原料配比量，可以为三元正极材料的制备工业提供很好的指导作用，降低产品表面游离锂。
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公开(公告)号：CN108549332A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201711370981.9
申请日：2017-12-19
申请人： 中南大学 , 湖南杉杉新能源有限公司
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 一种基于钴酸锂配料系统的生产状态预测方法，先建立钴酸锂配料系统健康状态评价指标，再用基于双重加权的核主成分回归最小二乘支持向量机算法对配料系统健康指数进行预测：首先，提取输入变量的非线性特征，根据贡献率由大到小选取主成分；其次，对数据集进行处理，并确定输入向量与输出向量之间的相关关系；最后进行建模预测，并分别为训练样本及输入样本进行局部加权，对模型参数寻优。本发明采用是定义的健康指数，建模过程通过输入、输出样本间相关关系及输入样本与查询样本间距离分别建立一次及二次加权矩阵，在样本输入模型前进行一次加权，在建模过程对模型估计误差采用二次加权，减少了生产数据错误或遗漏给预测算法带来的影响。
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公开(公告)号：CN110675918B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201910780162.4
申请日：2019-08-22
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种沉铁过程出口离子预测方法及其系统，通过获取同时包含溶解氧浓度的过程数据及其对应的溶解氧浓度数据的有标签样本集和仅包含溶解氧浓度的过程数据的无标签样本集；构建溶解氧浓度动态预测模型；并将溶解氧浓度动态预测模型与机理分析相结合，建立沉铁过程出口离子预测模型；使用粒子群算法和优化目标Ω求解出所述预测模型中的最优解，根据所述最优解对应的离子浓度来调节所述反应器的入口氧气浓度；相比起现有技术而言，使沉铁过程出口离子预测模型达到整体最优的同时保证预测值与实际值趋势相同，提高了预测的出口离子浓度的可信度和准确性。
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公开(公告)号：CN108549789B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810356509.8
申请日：2018-04-19
申请人： 中南大学 , 湖南杉杉新能源有限公司
摘要： 本发明公开了一种三元正极材料配料系统的集成建模方法，首先根据三元正极材料制备原料与反应机理，基于物料守恒建立机理模型得到原料重量配比。再提出半监督加权概率主元回归算法建立锂损失系数软测量模型，该软测量模型通过选取与查询样本相似度最高的训练样本进行建模，再采用半监督学习与样本加权解决反应过程中数据标签缺失及非线性强的问题。最后将锂损失系数转化为锂损失量对机理模型中锂源消耗量进行补偿，建立三元材料配料系统集成模型。利用本发明能够预测生产过程的锂损失系数，能够准确得到三元正极材料的原料配比量，可以为三元正极材料的制备工业提供很好的指导作用，降低产品表面游离锂。
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