公开(公告)号：CN111983468B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202010857315.3

申请日：2020-08-24

申请人： 哈尔滨理工大学

发明人： 周永勤 ,  黄建鑫 ,  李然 ,  朱博

IPC分类号： G01R31/367 ,  G01R31/392

摘要： 本发明公开了基于神经网络的锂动力电池的安全度估算方法，属于电池安全度估算技术领域。本发明为了解决电池安全度估算精度低的问题。本发明包括：样本获取，所述样本包括电池参数和电池安全度S的数值，所述电池安全度S根据下式获取：式中，Xi代表第i个电池参数的安全系数，ωi代表第i个电池参数的权重系数，所述样本划分成训练集和测试集；将所述电池的参数作为神经网络中的输入，电池安全度S的数值为输出，利用训练集进行网络训练；将电池的实时参数输入训练好的循环神经网络中，得到当前电池参数情况下的电池安全度S的数值。本发明实现了电池安全度的实时高精度估算。

公开(公告)号：CN111983468A

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN202010857315.3

申请日：2020-08-24

申请人： 哈尔滨理工大学

发明人： 周永勤 ,  黄建鑫 ,  李然 ,  朱博

IPC分类号： G01R31/367 ,  G01R31/392

摘要： 本发明公开了基于神经网络的锂动力电池的安全度估算方法，属于电池安全度估算技术领域。本发明为了解决电池安全度估算精度低的问题。本发明包括：样本获取，所述样本包括电池参数和电池安全度S的数值，所述电池安全度S根据下式获取：式中，Xi代表第i个电池参数的安全系数，ωi代表第i个电池参数的权重系数，所述样本划分成训练集和测试集；将所述电池的参数作为神经网络中的输入，电池安全度S的数值为输出，利用训练集进行网络训练；将电池的实时参数输入训练好的循环神经网络中，得到当前电池参数情况下的电池安全度S的数值。本发明实现了电池安全度的实时高精度估算。

公开(公告)号：CN115425891A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211261929.0

申请日：2022-10-14

申请人： 哈尔滨理工大学

发明人： 周永勤 ,  邱明虎 ,  黄建鑫 ,  田宏博

IPC分类号： H02P21/00 ,  H02P21/05 ,  H02P21/13 ,  H02P21/18 ,  H02P6/10 ,  H02P6/182 ,  H02P25/026 ,  H02P27/08

摘要： 永磁开关磁链电机无位置传感器直接转矩控制系统及控制方法，涉及永磁开关磁链电机的直接转矩控制技术领域。本发明的扩展反电动势模块检测电机当前转速是否大于等于设定转速阈值，若是，由扩展反电动势模型得到扩展反电动势的幅值；若否，向扩展反电动势模型中注入高频信号，直至电机转速大于等于设定的转速阈值，并由扩展反电动势模型得到扩展反电动势的幅值；二次扩展反电动势模块根据扩展反电动势模块得到的扩展反电动势幅值，得到二次扩展反电动势；通过转矩滑模控制器得到参考电压的q轴分量，通过磁链滑模控制器得到参考电压的d轴分量。本发明有效抑制转矩脉动，实现全速通用的位置估计，提高了估计精度。