公开(公告)号：CN116679216A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310857549.1

申请日：2023-07-13

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 杨世春 ,  高子超 ,  周思达 ,  周新岸 ,  刘明岩 ,  曹耀光 ,  闫啸宇 ,  陈飞 ,  李兴虎

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R31/382 ,  G01R31/3835 ,  G01R31/385 ,  G01R31/388 ,  G01R31/392 ,  G01R31/36

Abstract: 本发明公开了基于故障模型分析的锂离子电池电压异常采样检测方法，属于电池管理领域；具体为：首先，按照实际物理结构，建立多物理场耦合的锂离子电池管理系统的等效数字模型；然后，基于等效数字模型进行仿真，输入每个电子元器件可能发生的故障模式，输出电池采样故障结果；并基于不同电池采样故障的数学特征，建立故障特征库；最后，采用模糊信息熵耦合的离群检测算法，对各类故障特征进行离群检测，结合已知的故障点位判断离群度阈值；在实际使用时，采用滑动窗口模式对新的采样数据进行处理，判断超出离群度阈值的结果即为新采样电池的故障数据。本发明使用离群检测算法高效利用采样数据本身的信息，避免对原有数值性阈值的依赖。

公开(公告)号：CN116577662A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310389354.9

申请日：2023-04-12

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 杨世春 ,  周思达 ,  周新岸 ,  刘明岩 ,  李强伟 ,  闫啸宇 ,  陈飞 ,  曹耀光 ,  李兴虎

IPC: G01R31/367

Abstract: 本发明提供了一种基于线下检测数据的动力电池等效云端数据生成方法和系统，该方法包括动力电池线下检测步骤、建立动力电池云端数据描述步骤、等效数据处理步骤、等效数据修正步骤和整合检验步骤，基于动力电池线下检测数据，以建立起的动力电池云端数据描述为条件，对其进行筛选与模拟，来构建起动力电池等效云端数据，并对其进行模拟等效数据修正处理，综合评价动力电池等效云端数据的等效情况，循环步骤直至满足一致性要求。本发明方法建立起一套可靠的动力电池等效云端数据，能够为动力电池云端模型、算法评价提供可靠的数据基础。

公开(公告)号：CN115396508A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210788867.2

申请日：2022-07-06

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 杨世春 ,  周新岸 ,  周思达 ,  刘明岩 ,  李强伟 ,  张正杰 ,  林家源 ,  闫啸宇 ,  刘新华 ,  陈飞 ,  曹耀光

IPC: H04L67/60 ,  H04L67/51 ,  H04L67/12 ,  H04L67/1097 ,  H04L67/10 ,  G06Q50/06 ,  G06F16/27

Abstract: 本发明涉及一种基于赛博链的动力电池管理架构与方法，动力电池管理架构包括依次连接并形成赛博链的车端用户层、云端微服务层和云端孪生模型层，将车端所需功能抽象为微服务，云端平台采用分层级设计，在云端建立多种动力电池数字孪生模型解算该服务功能，并基于竞争机制评价并优选数字孪生模型作为微服务提供至车端用户，基于竞争结果存储参数等构成信息链，提高后续微服务请求条件下的模型能力，采用赛博链多层级控制架构实现动力电池直接高效管理。

公开(公告)号：CN114325433A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111470850.4

申请日：2021-12-03

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 杨世春 ,  周新岸 ,  周思达 ,  刘明岩 ,  刘新华 ,  闫啸宇 ,  陈飞 ,  曹耀光

IPC: G01R31/389 ,  G01R31/396 ,  G01R31/367 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及了一种基于电化学阻抗谱测试的锂离子电池故障检测方法和系统，该方法包括电化学阻抗谱测试步骤、基于深度学习的阻抗谱分析步骤和故障检测步骤，通过快速电化学阻抗谱测试提高电化学阻抗谱采样速率，再利用深度学习的图像识别算法或故障检测算法对电化学阻抗谱进行训练，通过训练后的模型对实时测量阻抗谱进行分析，辨识锂离子电池阻抗谱异常情况与异常类型，实现锂离子电池的无损检测，保障检测的有效度与可靠性。

公开(公告)号：CN115396508B

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202210788867.2

申请日：2022-07-06

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 杨世春 ,  周新岸 ,  周思达 ,  刘明岩 ,  李强伟 ,  张正杰 ,  林家源 ,  闫啸宇 ,  刘新华 ,  陈飞 ,  曹耀光

IPC: H04L67/60 ,  H04L67/51 ,  H04L67/12 ,  H04L67/1097 ,  H04L67/10 ,  G06Q50/06 ,  G06F16/27

Abstract: 本发明涉及一种基于赛博链的动力电池管理系统与方法，动力电池管理系统包括依次连接并形成赛博链的车端用户层、云端微服务层和云端孪生模型层，将车端所需功能抽象为微服务，云端平台采用分层级设计，在云端建立多种动力电池数字孪生模型解算该服务功能，并基于竞争机制评价并优选数字孪生模型作为微服务提供至车端用户，基于竞争结果存储参数等构成信息链，提高后续微服务请求条件下的模型能力，采用赛博链多层级控制架构实现动力电池直接高效管理。

公开(公告)号：CN115684936A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202210926894.1

申请日：2022-08-03

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 杨世春 ,  卢宇 ,  周思达 ,  刘明岩 ,  张正杰 ,  林家源 ,  闫啸宇 ,  曹耀光 ,  陈飞 ,  刘新华

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  H01M10/42 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提出一种基于机器学习的动力电池健康失效概率计算与动力电池健康失效图谱建立方法，首先对云端动力电池基本特征数据进行清洗和筛选，其次基于机器学习方法获取动力电池不同单体的健康失效概率，最后基于动力电池单体健康失效概率数据，通过健康失效概率理论分析动力电池系统健康失效概率，进行动力电池系统健康失效概率计算，构建电池系统健康失效概率模型。通过在云平台进行工况提取与辨识后的动力电池特征数据输入，基于机器学习框架下动力电池系统健康失效概率评价模型获取某一动力电池系统健康失效图谱。