重载货运列车自组网电池系统制冷方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN116215324B

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310518911.2

    申请日:2023-05-10

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种重载货运列车自组网电池系统制冷方法、系统及介质,其中方法包括:实时获取重载货运列车行驶过程中主牵引电机消耗的牵引功率、车载电池温度;若车载电池温度大于或等于阈值温度,则采用快速制冷策略获取电池制冷功率给定值;若车载电池温度小于阈值温度,且大于或等于目标温度,则采用慢速制冷策略获取电池制冷功率给定值;若车载电池温度小于目标温度,则采用电池保温策略获取电池制冷功率给定值;根据得到的电池制冷功率给定值,执行电池制冷。该方法能够基于实时车载电池温度、牵引功率确定电池热管理系统所需的电池制冷功率,进而抑制电池老化。

    一种基于多源数据融合的电磁阀寿命预测装置及方法

    公开(公告)号:CN114684096B

    公开(公告)日:2023-02-17

    申请号:CN202210226975.0

    申请日:2022-03-08

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明提供了一种基于多源数据融合的电磁阀寿命预测装置及方法。所述装置包括:均衡风缸控制模块、数据采集模块和寿命预测模块。所述均衡控制模块通过制动控制单元对均衡风缸的目标压力和传感器反馈的实时压力进行比较,利用PWM脉宽调制方式控制电磁阀的充排风,实现均衡风缸压力的精准控制;所述数据采集模块使用数据采集卡采集均衡风缸的压力信号、电磁阀组的电流信号;所述寿命预测模块利用采集到的数据分别训练两个寿命预测模型,通过融合不同的模型预测结果以对电磁阀进行寿命预测。本发明可以准确地对电磁阀进行寿命预测,降低维修成本并提高电磁阀利用效率。

    一种改进长短期记忆神经网络的锂电池健康状态估计方法

    公开(公告)号:CN114487890A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210094201.7

    申请日:2022-01-26

    申请人: 中南大学

    IPC分类号: G01R31/392

    摘要: 本发明公开了一种改进长短期记忆神经网络的锂电池健康状态估计方法。其步骤为:获取锂电池实验数据集;根据容量计算电池实际的健康状态,提取若干个能够表征电池健康状态的老化特征并对特征数据进行标准化处理;初始化相关参数并建立改进的长短期记忆神经网络模型,确定网络中需要优化的参数;对改进的长短期记忆神经网络估计模型进行训练;将训练得到的最优参数值作为长短期记忆神经网络模型中对应的值来进行锂离子电池健康状态的估计。本发明能够有效提高锂离子电池健康状态的估计精度。

    一种基于健康状态的锂离子电池荷电状态估计方法

    公开(公告)号:CN114740386B

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202210226982.0

    申请日:2022-03-08

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种基于健康状态的锂离子电池荷电状态估计的方法和装置。其中方法主要包括:使用锂离子电池的二阶等效电路模型,计算开路电压和荷电状态之间的函数关系,并采用带遗忘因子的递推最小二乘进行电路模型参数的辨识;根据实验平台采集的数据,采用相关向量机进行电池剩余使用寿命的预测,并将电池的剩余使用寿命量化为关于电池实际容量的基准函数关系式;然后建立工作温度和充放电倍率关于电池实际容量的补偿函数关系式,通过补偿函数关系式对基准函数关系式的校正,得到最终的电池实际可用容量。最后通过电路模型建立的状态空间方程,采用粒子滤波的方法实现电池荷电状态的估计。本发明基于电池的健康状态,能够在不同老化程度下实现荷电状态的准确估计。

    一种基于健康状态的锂离子电池荷电状态估计方法

    公开(公告)号:CN114740386A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210226982.0

    申请日:2022-03-08

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种基于健康状态的锂离子电池荷电状态估计的方法和装置。其中方法主要包括:使用锂离子电池的二阶等效电路模型,计算开路电压和荷电状态之间的函数关系,并采用带遗忘因子的递推最小二乘进行电路模型参数的辨识;根据实验平台采集的数据,采用相关向量机进行电池剩余使用寿命的预测,并将电池的剩余使用寿命量化为关于电池实际容量的基准函数关系式;然后建立工作温度和充放电倍率关于电池实际容量的补偿函数关系式,通过补偿函数关系式对基准函数关系式的校正,得到最终的电池实际可用容量。最后通过电路模型建立的状态空间方程,采用粒子滤波的方法实现电池荷电状态的估计。本发明基于电池的健康状态,能够在不同老化程度下实现荷电状态的准确估计。

    一种基于多源数据融合的电磁阀寿命预测装置及方法

    公开(公告)号:CN114684096A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202210226975.0

    申请日:2022-03-08

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明提供了一种基于多源数据融合的电磁阀寿命预测装置及方法。所述装置包括:均衡风缸控制模块、数据采集模块和寿命预测模块。所述均衡控制模块通过制动控制单元对均衡风缸的目标压力和传感器反馈的实时压力进行比较,利用PWM脉宽调制方式控制电磁阀的充排风,实现均衡风缸压力的精准控制;所述数据采集模块使用数据采集卡采集均衡风缸的压力信号、电磁阀组的电流信号;所述寿命预测模块利用采集到的数据分别训练两个寿命预测模型,通过融合不同的模型预测结果以对电磁阀进行寿命预测。本发明可以准确地对电磁阀进行寿命预测,降低维修成本并提高电磁阀利用效率。

    一种连续生产过程中运行工况稳态判别方法

    公开(公告)号:CN106647274A

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201611240042.8

    申请日:2016-12-28

    申请人: 中南大学

    IPC分类号: G05B13/04

    CPC分类号: G05B13/042

    摘要: 本发明提供了一种连续生产过程中运行工况稳态判别方法,包括:S1基于生产过程中运行参数,利用主成分分析法得到主成分和对应的特征值;S2基于所述主成分中第一主成分中连续的稳态片段,确定多项式滤波窗口;S3基于每一个所述窗口,利用多项式滤波稳态判别法对所述主成分中每个主成分进行稳态检测;S4基于所述对应的特征值,对所述每个主成分的稳态检测结果赋予权值,确定所述窗口稳态检测结果;根据所述窗口的稳态检测结果,获得生产过程中运行工况稳态判别结果。在生产过程调整较为频繁、监测变量多且波动较大时,本发明的方法通过提取数据的综合信息,可以有效地避免单个或几个变量误差对稳态判别的影响,增强了在工业过程中的适应性。

    重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN116653645B

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310920842.8

    申请日:2023-07-26

    申请人: 中南大学

    IPC分类号: B60L53/00 B60L58/10 B60L58/12

    摘要: 本发明公开了一种重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法、系统及介质,其中方法包括:构建电池耦合模型,并测试得到电池耦合模型参数数据库;获取自组网电池中各电池组初始温度和开路电压,标定各电池组的初始荷电状态,预测充电过程中电池组状态的变化轨迹进而得到充电阶段数;将充电速度、寿命损耗作为优化目标,采用多目标优化算法求解最优充电电流序列;将求解结果施加给电池组,并监测充电过程中电池组的电池温度、荷电状态的变化,实时更新电池耦合模型参数;根据各电池组的荷电状态是否均达到目标荷电状态调整充电电流直至充电完成。实现充电高效快速均匀、减少电池组的寿命损耗。