公开(公告)号：CN119773516A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202510288332.2

申请日：2025-03-12

Applicant: 吉林大学

Inventor： 孙耀 ,  赵封鑫 ,  胡云峰 ,  刘宏 ,  张冲 ,  程震 ,  许可 ,  宫洵 ,  曹志浩

IPC: B60L3/12 ,  B60L58/12

Abstract: 本发明适用于电动汽车技术领域，提供了一种知识数据协同驱动的电动汽车续驶里程分层预测方法。本发明不仅考虑了能耗对电动汽车续驶里程的影响，还考虑了可用能量对续驶里程的影响，从而提高了电动汽车续驶里程的预测精度；采用分层预测模型将电动汽车续驶里程预测问题转化为电动汽车能耗率与实际能量系数预测问题，提高了模型的灵活性和可扩展性，减少了开发时间和成本，大大提高了电动汽车续驶里程预测的准确性。此外，通过数据和机理协同驱动的模型，既克服了物理模型的局限性，又增强了可解释性，降低了对大规模数据的依赖，有效避免了模型过拟合的问题，增强了用户的信任程度，有利于电动汽车的推广。

公开(公告)号：CN119885914A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510368985.1

申请日：2025-03-27

Applicant: 吉林大学

Inventor： 孙耀 ,  赵封鑫 ,  胡云峰 ,  刘宏 ,  张冲 ,  许可 ,  程震 ,  宫洵 ,  曹志浩

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/15 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明适用于电动汽车技术领域，提供了一种基于切换式深度学习的电动汽车行程能耗率预测方法。本发明设计了行程开始阶段与行驶阶段的切换模式。在行程开始阶段，利用前馈神经网络模型使用目标车辆的历史数据进行预测，当模型收集到足够的行驶数据时，将自动切换为时序预测模型进行实时能耗率的预测。这一设计不仅灵活应对驾驶风格及外界环境变化，还显著提升了预测准确性。同时，本发明考虑了车速、起止SOC、温度、怠速比、怠速能耗率等因素，相较于现有方法，纳入了更多维度的输入特征，提高了电动汽车能耗率预测的准确性。此外，本发明所提出的能耗率预测模型能更准确地捕捉能耗率变化的细微差异，有效提升电动汽车能耗率的预测精度。

公开(公告)号：CN118706457A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410208040.9

申请日：2024-02-26

Applicant: 吉林大学

Inventor： 郭向阳 ,  孙耀 ,  胡云峰 ,  姜添鹤 ,  许可 ,  杜家坤 ,  曹志浩

IPC: G01M15/04 ,  G01M15/12 ,  G06F17/18

Abstract: 一种基于燃油消耗模型的发动机劣化状态在线监测方法，属于发动机技术领域。本发明的目的是基于快速发展的智能网联技术，采用端云协同的形式获取、计算和反馈信息，实现发动机状态实时监测的基于燃油消耗模型的发动机劣化状态在线监测方法。本发明燃油消耗模型根据车辆动力学和运动学建立，以车速、加速度、发动机转速、坡度为输入估计燃油消耗量，将此模型估计值作为未劣化时的燃油消耗量，与实际燃油消耗量比较，根据统计计算后的偏差判断发动机的劣化程度，并针对不同情况采取不同措施。本发明可应用于不同车辆的发动机劣化状态监测，具有良好的可推广性。

公开(公告)号：CN118364707A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410370423.6

申请日：2024-03-29

Applicant: 吉林大学

Inventor： 胡云峰 ,  刘宏 ,  孙耀 ,  许可 ,  王博 ,  杜家坤 ,  曹志浩 ,  陈虹

IPC: G06F30/27 ,  G01N33/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 一种监测商用车活性氮排放的虚拟传感器，属于机动车尾气排放技术领域。本发明的目的是利用关键参数的时域特征，用于建立虚拟传感器，以精准监测商用车在各种工况下活性氮排放的监测商用车活性氮排放的虚拟传感器。本发明的步骤是：对于输入的多变量时间序列，通过卷积操作来提取特征，设计使用双向长短期记忆网络来进一步分析CNN提取的关键局部特征随时间的变化以及序列之间的长期依赖性，将这些信息合并后传递到输出层，更全面地捕捉时间序列数据的长期依赖关系。本发明能够准确识别与NOx和NH3排放相关的模式，克服了传统NOx传感器无法区分二者的问题，从而提高了排放监测的准确性。