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公开(公告)号：CN118311456B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202410431892.4
申请日：2024-04-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/389 , G01R31/396 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种多频率混合注入的高压电池包内阻测量方法，包括以下步骤：S1、输出叠加的混合电压信号，且逐个输出与合成前单一正弦波同频同相的方波信号。通过电压‑电流转换电路，产生混合的电流信号；S2、混合激励信号源进行高压耦合处理，并注入高压电池包内部；S3、使用放大电路对微弱信号进行放大，同步检波器提取噪底内的小信号，方波信号控制两个模拟开关。经低通滤波器后输出电压与电池纯内阻为正比例函数关系。S4、使用ADC采集输出直流信号,采集控制器与混合激励信号源中的FPGA进行同步，并将计算后的电池内阻发送到上位机。该方法测量电池内阻准确度高、效率高、安全可靠。
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公开(公告)号：CN118625164B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410599208.3
申请日：2024-05-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/385 , G01R31/367 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于MSFD的动力电池故障检测方法，该方法首先采集动力电池数据并进行预处理。其次由多尺度对比学习transformer特征提取网络和一个特征融合网络，构建MSFD网络模型。然后通过多尺度对比学习transformer特征提取网络对预处理后的数据样本据进行特征提取，通过特征融合网络对提取到的特征表示进行解码，输出重构结果。最后将只包含正常工况的数据作为训练数据集，通过对比损失和重构损失进行模型训练，将包含有异常数据的数据集输入到训练后的模型，根据重构误差划分故障阈值，超过故障阈值的为故障。本发明有助于及时、准确检测动力电池中存在的故障。
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公开(公告)号：CN118731703A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410721187.8
申请日：2024-06-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了基于可扩展长短期记忆网络的动力电池包RUL估计方法，该方法首先提取电动汽车或者储能电站动力电池包，从全新到失效期间全部循环内的电池包容量信息，进行数据预处理后获取数据样本。其次构建由特征提取模块、sLSTM模块、mLSTM模块串联而成的可扩展长短期记忆网络。最后在可扩展长短期记忆网络后搭建任务层，将样本数据作为可扩展长短期记忆网络的输入，任务层的输出为该时刻滑动窗口后面的RUL。本发明可以实现电动汽车及储能电站动力电池包剩余使用寿命的估计，提高RUL预测精度，以及电动汽车及储能电站应用安全性。
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公开(公告)号：CN113468088B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202110687037.6
申请日：2021-06-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种在线FPGA实验设备USB端口批量匹配方法，解决在线实验平台下远程服务器端无法获取电脑设备管理器中FPGA的USB下载器与FPGA实验设备的具体对应关系，且可以无限制的添加带有编码的FPGA实验设备于实验平台，远程服务器端可以自动识别FPGA实验设备和端口的匹配关系，具有良好的扩展性。利用本地实验开发板FPGA芯片外挂了一片非配置用的Flash芯片,Flash芯片可以通过编码的比特流文件来存储设备编码和校验信息，不同编码的比特流文件保存在远程服务器端，可以从远程服务器端选择不同的编码的比特流文件下载到本地pc端，然后下载进FPGA实验设备上的FPGA芯片中，FPGA通过SPI接口往Flash芯片里写入32位的设备编码以及相应的校验字段。
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公开(公告)号：CN112269134B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010946770.0
申请日：2020-09-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/392 , G01R31/36
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电池SOC和SOH联合估计方法。具体步骤包括电池数据的采集、对数据的预处理、搭建SE‑CNN神经网络和BRNN神经网络、构建并训练估算模型，最后利用训练过的SE‑CNN网络估算电池的SOH值、利用BRNN网络估算电池的SOC值。本发明利用深度学习的参量自学习能力，减少了在估算电池的剩余容量与最大可用容量之比与电池容量和内阻的变化关系过程中的计算量，并考虑SOH和SOC之间的关联，进行联合估计，增强预测模型的稳定性，提高计算的准确性，弥补了现有技术中各种估算方法测量时间长、测量条件要求高、计算量过高以及估算精度低的不足，为各类电池管理系统提供一种快速、准确的SOH和SOC估算方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114839539A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210463421.2
申请日：2022-04-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392
Abstract: 本发明提出一种基于多层次序列信息自适应融合的锂电池SOH估计方法。本发明搭建了一种全新的基于深度学习的序列化模型，该模型由两个级联的多层次融合模块和一个双向LSTM层搭建而成。基于所提模型能够自适应提取并融合多层次的序列化信息的优点，该模型能够在一定程度上解决了由电池数据量过少且提取不充分的问题，从而实现了较为精确的锂电池SOH的在线估计。除此之外，所提模型还具有长期记忆的优点，这进一步提高了在线估计精度。实验采用NASA锂离子数据集中的电池退化数据对所提网络模型进行仿真验证，结果表明该模型在完成锂电池SOH在线估计任务的同时，又能保证较高的鲁棒性与精确度。
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公开(公告)号：CN112357713B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202011358111.1
申请日：2020-11-27
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州慧灵控制工程有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多功能电梯安全保护系统及方法。包括端站减速模块和提前开门模块。本发明采用连续区域节点检测法对电梯端站速度进行控制，电梯经由层级减速控制后才可端站安全停车，且由于采用虚拟位置区域，同时本发明采用连续区域节点时间调速法来控制电梯提前开门，当电梯速度满足提前开门条件时则开启该楼层的提前开门，否则禁止该楼层的提前开门功能，从而确保开启提前开门功能的楼层电梯在开门结束时即可平层停车而无需微段爬行。本发明能提高电梯运行安全控制的鲁棒性，电梯端站减速控制和提前开门模块均采用连续区域节点法，具有安全性能高、可扩展性强，能够很好的运用在高层、高速电梯的运行保护中。
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公开(公告)号：CN113392703A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110510867.1
申请日：2021-05-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于注意力机制和非合理动作抑制的机械臂自主抓取方法。采用深度强化学习方法通过奖励函数指导智能体进行物体的自主抓取技能的学习。利用注意力机制使得网络在试错中持续关注能够提升抓取成功率的抓取位置区域；设计的非合理动作抑制策略，能够有效解决强化学习方法从仿真迁移到真实环境中存在状态差异的问题。本发明具有很高的环境适应性和抓取成功率，能够在复杂环境下实现对物体的高效自主抓取。
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公开(公告)号：CN110879075B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201911087933.8
申请日：2019-11-08
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州慧灵控制工程有限公司
IPC: G01D5/244
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率的增量码道检测方法。本发明公开的检测方法包括以下步骤：确定所需分辨率和增量码道上相邻圆孔间距；选择增量码道；选择探测头组；制作增量编码表；探测头组检测增量码道，获得增量编码；根据增量编码表，判断当前检测到的增量编码是否有效，若无效，则重新检测增量码道，若有效，则结合前一个检测到的有效增量编码，修改增量距离值，再检测增量码道；本发明采用的检测方法将分辨率提高到探测头光斑的半径，较传统扫描方法有了很大的提高。
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公开(公告)号：CN112560918A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011430608.X
申请日：2020-12-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO v3的菜品识别方法，该方法使用基于深度学习的目标检测算法，识别出菜品的种类并回归出目标的边界框，为机器人打菜操作提供类别信息与相对位置信息。该方法基于One‑Stage算法YOLO V3，并基于ResNet和SENet对其特征提取网络进行优化设计，使用一种Seblock53的特征提取网络替换Darknet53，并引入可变形卷积DCN构成新的Backbone。基于高校的菜品窗口场景的识别结果表明，该方法能够快速准确地对菜品进行定位与分类，可以实现餐厅服务机器人菜品识别功能。
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