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公开(公告)号：CN113851778B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202110992522.4
申请日：2021-08-27
Applicant: 广西科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: H01M50/264 , H01M50/249 , H01M50/242 , H01M10/613 , H01M10/625 , H01M10/635 , H01M10/6563 , H01M10/6556 , H01M10/6568 , H01M10/615
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车用电池保护装置，包括装置主体、中空腔和活动门，装置主体的一侧固定连接有中空腔，中空腔的内部活动连接有活动门，活动门的顶部固定连接有连接块，连接块的前面固定连接有伸缩电机，装置主体的内部底部固定连接有支撑底座，支撑底座的内部固定连接有缓震弹簧，支撑底座的内部两侧固定连接有第一限位连接件。该新能源汽车用电池保护装置，通过稳固减震机构提高了装置主体的稳定性，延长了新能源电池的使用寿命，通过散热防爆机构提高了装置主体的安全性，在装置内部温度异常飙高时能起到良好的散热效果，避免了新能源电池因工作温度过高使其使用寿命下降，通过低温加热保温机构提高了装置主体的功能性。
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公开(公告)号：CN115065179A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210812411.5
申请日：2022-07-11
Applicant: 广西科技大学 , 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
Abstract: 本发明提供的一种磁阻电机及其应用于新能源汽车时的控制方法；包括机壳，机壳内壁上固定有若干定子,机壳的腔体内安装有转子，转子的中线固定有转轴，机壳的两端分别安装有后端盖和前端盖,所述转轴穿过前端盖上的中心孔伸出前端盖外，所述转子为导磁体且转子上绕制有绕组。本发明没有永磁铁，降低了生产成本；控制范围大且控制精准，提升了电机性能，对开关磁阻电机脉动性质进行抑制，可方便的测量电机状态，融合了感应电机可发电、可控和开关磁阻电机转速快、不发热等。
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公开(公告)号：CN115238390A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210905974.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 广西科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种氢燃料商用车氢燃料电池系统可靠性分析方法，包括：根据氢燃料电池系统功能失效原因和逻辑关系构建可靠性逻辑框图；利用可靠性逻辑框图建立贝叶斯网络模型，并判断系统各部件概率已知情况，计算系统故障概率；根据系统故障概率利用贝叶斯概率公式计算得到叶节点处于某一状态时各根节点状态的后验概率和重要度，根据各根节点重要度找出对系统影响的薄弱环节；利用动态贝叶斯网络，对下一时刻各底事件后验概率以及顶事件发生概率进行预测并计算下一时刻可靠度，判断下一时刻可靠度是否满足系统可靠性要求，完成可靠性评价。本发明方法能够准确找出各系统的薄弱环节，节省了故障诊断时间，提高了评价系统可靠性。
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公开(公告)号：CN115219938A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210861808.3
申请日：2022-07-20
Applicant: 广西科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种锂电池SOH状态的预估方法，包括以下步骤：锂电池数据采集，提取健康因子构建特征向量，生成训练样本和测试样本；确定锂电池SOH状态的预估算法为蚁狮优化算法；定义算法参数和输出参数组；改进预估算法，输出最优输出参数组，改进指：通过调整精英蚁狮和普通蚁狮的随机游走对应权重值，控制不同迭代阶段搜索平衡，输出最优输出参数组；结合最优输出参数组，通过支持向量回归模型对所述测试样本集进行预测，输出所述SOH预估值。根据上述技术方案，可以支持以更少的迭代次数输出最优的参数组，以更少的代价，提高模型训练的泛化能力和拟合能力，以实现精确、实时地对锂离子电池SOH进行估计，提高准确度和收敛精度。
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公开(公告)号：CN113552803B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202110846298.8
申请日：2021-07-26
Applicant: 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于工况识别的能量管理方法，包括，利用K均值聚类算法对四种典型工况进行工况分类，计算四种典型工况的聚类中心；根据汽车参数建立等效燃油消耗最小控制策略；结合多岛遗传算法和序列二次规划算法，并利用Isight软件中的Task组件构建组合优化模型；利用组合优化模型对等效燃油消耗最小控制策略的变量和四种典型工况的聚类中心进行集成优化，获得最终的聚类中心和四种典型工况下对应的最优等效燃油系数；提取一段随机的行驶工况特征参数，进行工况分类，根据当前所属的典型工况类型和所述最优等效燃油系数进行功率的最优分配；本发明能够实现工况特征参数的识别，同时解决了单一局部或全局优化算法的缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116653613A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310389388.8
申请日：2023-04-12
Applicant: 广西科技大学 , 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
IPC: B60L7/10 , B60L7/18 , G06F18/2411 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑SVM工况识别的能量回收方法，包括以下步骤：采集当前行车数据；加载PSO‑SVM工况预测模型，向PSO‑SVM工况预测模型输入行车数据；从PSO‑SVM工况预测模型获取制动工况类型和制动力矩；根据制动工况类型，选择能量回收控制策略，执行能量回收。根据上述技术方案，可以制定能量回收的最优的回收策略，并使制动过程中的汽车更安全，能量回收效果更好。
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公开(公告)号：CN114400345B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210029063.4
申请日：2022-01-11
Applicant: 广西科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: H01M8/02 , H01M8/04014 , H01M8/0444 , A62C3/16 , A62C37/40
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车驱动氢燃料电池包，包括电池包主体、阳极和第一催化层，电池包主体的内部一侧固定连接有阳极，阳极的另一侧固定连接有第一催化层，第一催化层的另一侧固定连接有质子交换层，质子交换层的另一侧固定连接有第二催化层，第二催化层的另一侧固定连接有阴极，阳极的一侧固定连接有氢气腔，氢气腔的顶部一侧固定连接有氢气连接管。该新能源汽车驱动氢燃料电池包，循环回收机构提高了电池包主体的环保性，可将多余的氢气和产生的水进行回收利用，温控机构提高了电池包主体的实用性，可针对性的对氧气腔进行降温，同时在车辆行驶过程中可起到一定缓震效果，延长了电池包主体的使用寿命。
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公开(公告)号：CN113964342B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202111015892.9
申请日：2021-08-31
Applicant: 广西科技大学 , 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: H01M8/04007 , H01M8/04029 , H01M8/04082 , H01M8/04701 , H01M8/06 , H01M8/0656 , H02S40/38 , B60L50/71 , B60N3/18
Abstract: 本发明涉及氢燃料电池技术领域，且公开了一种用于新能源汽车的氢能源燃料电池，包括氢燃料电池，所述氢燃料电池包括电极板、质子交换膜和燃料电池盒，所述燃料电池盒的内部安装有所述质子交换膜，所述质子交换膜的左右两侧安装有所述电极板，所述燃料电池盒的右侧上方连通有氢气入口管，所述燃料电池盒的左侧上方连通有氧气入口管，所述软管的底端固定连接有水箱；设计氢燃料电池，软管中的水流入水箱中，由于金属片、蓄电池构成回路，能够电解水，氧气传传导管中制备氧气，在氢气传导管中有氢气，氢气则通过氢气入口管进入燃料电池盒中，氧气通过氧气入口管进入燃料电池盒中，氧气与氢气反应产生能力供给汽车，能够做到循环利用。
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公开(公告)号：CN112785845B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202011617222.X
申请日：2020-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑means聚类与RBF神经网络的车速预测方法，包括，采集历史工况数据进行预处理，形成RBF神经网络训练集；将所述训练集划分为若干个工况块，提取每个工况块的特征参数，基于K‑means聚类算法将所述工况块聚类为三个独立的簇；利用所述K‑means聚类算法构建RBF神经网络速度预测模型，根据划分聚类的所述独立簇进行训练；训练结束的所述预测模型识别前方道路状况，并选择相应的RBF神经网络进行预测。本发明主要应用于基于模型预测控制的能量管理策略，通过K‑means聚类与RBF神经网络对车速的实时预测，有效的提高了车辆速度预测精度，从而进一步提升车辆的燃油经济性。
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公开(公告)号：CN111976497B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010870719.6
申请日：2020-08-26
Applicant: 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊控制的制动能量回收控制方法，包括，根据输入的制动踏板信号和车辆信息判断是否进行制动能量回收；若20％ 15km/h时，则进行所述制动能量回收；若为否，则不进行所述制动能量回收，且根据I曲线对前后轴的制动力进行分配；基于深度学习原则和模糊控制策略构建分析控制模型，分析进行所述制动能量回收时存在分配不同的制动力情况，完成控制。本发明通过控制模型对不同制动强度下的制动力分配情况进行分析，分别控制不同制动强度情况下的制动力的分配，在保证制动性能与制动平顺性的同时，大大提高了制动能量回收效率。
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