公开(公告)号：CN118152806A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410289889.3

申请日：2024-03-14

申请人： 同济大学 ,  山推工程机械股份有限公司 ,  长安大学

发明人： 田从丰 ,  谭丕强 ,  胡滨 ,  宋金宝 ,  张风奇 ,  汪文浦 ,  王欣 ,  赵勇 ,  冯文清

IPC分类号： G06F18/214 ,  G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/21

摘要： 本发明公开了模型训练方法、电池健康状态的估计方法、设备及介质。涉及电池管理技术领域，该方法包括：获取初始模型，初始模型是基于贝叶斯优化算法对极限学习机ELM模型进行寻优后得到的模型；利用源域数据集对初始模型进行训练，得到中间模型，源域数据集包括多个开源的动力电池工作数据；获取目标域数据集，并根据目标域数据集和源域数据集，确定迁移学习数据集，目标域数据集包括目标动力电池的历史工作数据；利用迁移学习数据集对中间模型进行训练，得到目标模型，目标模型用于估计目标动力电池的电池健康状态SOH。本方案能够基于开源的动力电池工作数据和目标动力电池的历史工作数据训练针对目标动力电池的模型，从而提升对其SOH的估计精度。

公开(公告)号：CN117233611A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311256569.X

申请日：2023-09-26

申请人： 同济大学 ,  山推工程机械股份有限公司 ,  长安大学

发明人： 田从丰 ,  谭丕强 ,  宋金宝 ,  张风奇 ,  汪文浦

IPC分类号： G01R31/367 ,  G01R31/3842

摘要： 本发明公开了一种锂电池荷电状态估计方法、装置、电动推土机及存储介质。该方法在电动推土机运动过程中，获取电动推土机锂电池的目标实时运行参数；根据目标实时运行参数确定电动推土机的当前能耗值；根据当前能耗值确定电动推土机的当前工作模式，并根据当前工作模式为电动推土机确定目标估计模型；将目标实时运行参数输入目标估计模型，得到锂电池的SOC目标估计值。本发明技术方案较为充分考虑在电动推土机不同工作模式下影响SOC估计精度的因素，提高SOC估计的准确率和效率。

公开(公告)号：CN117907872A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410091098.X

申请日：2024-01-22

申请人： 同济大学 ,  山推工程机械股份有限公司

发明人： 田从丰 ,  谭丕强 ,  胡滨 ,  宋金宝 ,  张风奇 ,  汪文浦 ,  王欣 ,  赵勇 ,  冯文清

IPC分类号： G01R31/392 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/006 ,  B60L58/12 ,  G01R31/385 ,  G01R31/367

摘要： 本发明公开了一种电池寿命的预测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及电池管理技术领域，该方法包括：确定初始训练模型；其中，初始训练模型为通过迁移学习确定的训练模型；获取车辆电池的目标电池参数；其中，目标电池参数包括电池电压、电池电流、电池温度和循环次数；根据电池电压、电池电流、电池温度、循环次数和初始训练模型确定初始电池寿命；根据初始电池寿命和电池寿命预测模型进行电池寿命的预测，确定目标电池寿命。本发明的技术方案，基于初始训练模型、迁移学习的数据驱动和电池寿命预测模型相融合，实现面对在缺少训练数据集的情况下也能锂电池的剩余使用寿命进行准确估计，提高寿命估计的准确性，提升用户使用体验感。