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公开(公告)号：CN118917173A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410919102.7
申请日：2024-07-10
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/06
摘要： 本发明公开了一种基于改进的多目标粒子群算法的电池包优化设计方法，建立电池包带约束的多个目标函数，并确定电池包的约束条件；使用带有保护机制的改进的多目标粒子群算法对电池包进行优化设计，求出外部档案，即电池包的优秀设计方案集合；其中改进的多目标粒子群算法的每一个粒子代表电池包的一个设计方案；在求出的外部档案中，使用差值函数求出综合指标，使综合指标值最小的外部档案中的解是兼顾质量、刚度和强度的最优解，即最优秀的电池包设计方案。本发明能准确快速地得到电池包优化设计方案。
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公开(公告)号：CN110659722B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201910814961.9
申请日：2019-08-30
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F18/214 , G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明提出了一种基于AdaBoost‑CBP神经网络的电动汽车锂离子电池健康状态估算方法。由于放电电压、放电电流、循环充放电次数在电池使用过程中变化趋势明显，本发明采用这三种参数作为SOH估算的输入数据，并将电池容量作为输出参数。由于电池数据存在噪音并呈现非线性变化特性，采用扩展卡尔曼滤波算法进行去噪。针对BP神经网络易陷入局部最优的问题，采用分数微积分理论对其梯度下降法进行优化。最后，将分数阶BP神经网络作为弱学习器，利用AdaBoost算法的自适应加强性能增强学习器的拟合能力，并将每轮弱学习器进行集成得到强学习器，以提高学习器的多样性，实现各学习器在不同工况数据下性能的优势互补，有效提高估算精度。
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公开(公告)号：CN111965544B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010693511.1
申请日：2020-07-17
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/388 , G01R31/396
摘要： 本发明公开了基于电压及电流双约束的车用并联动力电池的最小包络线SOC估计方法，本发明考虑到并联单体电池差异导致支路电流差异，引起各单体电池SOC差异，为了保证并联各单体电池安全，研究基于电压及电流双约束的双扩展卡尔曼滤波(Dual Extended Kalman Filter,DEKF)算法的电池模型参数与SOC联合估计的关键技术，实现以最小SOC为包络线的并联电池SOC估计。主要包括：建立并联电池的电路模型及数学描述方程、制定并联电池SOC估计流程、进行常规状态下并联电池SOC估计及差异状态下并联电池SOC估计。结果表明，本发明实现了以最小SOC为包络线的并联电池SOC估计，估计误差在常规状态下达到1％以内，在差异状态下能够逐步稳定在5％以内。
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公开(公告)号：CN111103553B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201911365666.6
申请日：2019-12-26
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/367 , G06N3/06 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明所提出的一种自适应GRNN的电动汽车锂离子电池健康状态的估算方法。针对电池测量数据存在缺失、异常和噪音的特点，根据变异系数采用改进粒子滤波算法处理或选择最小二乘法、均值替换法处理参数以使神经网络输入参数平稳，从而提高抗噪性。而GRNN算法应用于SOH估算具有估算精度高的优势，但因平滑因子人为设定存在其实验平均误差与方差不稳定局限。因此本发明利用QGA对GRNN的平滑因子进行优化以提高网络自适应性。进一步的，考虑到不同特征参数与容量的相关性存在差异的特点，本发明利用最优平滑因子与相关系数构建模式层的传递函数以提高GRNN的估算精度。实验结果表明，本发明所提出的算法能有效估算锂离子电池健康状态具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109633474B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201811352261.4
申请日：2018-11-14
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/367
摘要： 本发明公开了一种锂离子电池剩余寿命预测方法，通过运用粒子滤波算法获得电池模型的状态参数变化数据，将数据导入指数平滑预测模型(ES)得到状态参数预测值，再带入观测方程得到容量的观测预测值，最后将观测预测值反馈给粒子滤波对电池剩余寿命(RUL)进行预测。本发明的ES‑PF预测模型，可以解决粒子滤波算法在预测阶段状态参数不能更新，导致预测误差随预测周期变长而变大的问题，有效提高粒子滤波算法的预测精度。
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公开(公告)号：CN113359719A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110591561.3
申请日：2021-05-28
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明提供一种ACC车辆连续通过多个交叉口的经济速度规划系统及方法，该经济速度规划系统包括环境感知模块、车速规划模块、ACC控制器和执行机构；环境感知模块获取车辆行驶状态信息、车间行驶状态信息及信号灯状态及其配时信息；车速规划模块将电机能耗作为目标函数并对车辆在各交叉口下的通行行为进行决策，从而确定待优化问题的约束条件，然后基于优化算法获得规划车速并对其进行分析以决定是否进行重新规划；ACC控制器根据车辆行驶状态信息、车间行驶状态信息和规划车速在速度跟踪和距离跟踪之间切换，输出控制指令至执行机构以驱动车辆通过交叉口。本发明可以使车辆经济快速地通过交叉路口，有效减少车辆的停车次数，缩短出行时间。
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公开(公告)号：CN112550290A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011500147.9
申请日：2020-12-17
申请人： 江苏大学
IPC分类号： B60W30/165 , B60W40/105 , B60W10/08 , B60W10/18
摘要： 本发明提供了一种考虑电机能耗的能量最优自适应巡航控制方法及系统，属于车辆控制技术领域。在传统的自适应巡航控制器中引入电机能耗作为经济性评价指标，同时建立表征跟踪性评价指标、舒适性评价指标和安全性约束条件，基于自适应权重参数以综合考虑上述各性能指标并适应不同行驶工况下的性能需求，构造待优化问题的目标函数及其约束条件，求出最优转矩，经执行机构作用至受控车辆，完成受控车辆的跟驰行驶，提高电机的工作效率。本发明在对能量最优自适应巡航控制器设计时考虑了前车加速度扰动，使得受控车辆及时采取加减速等措施来跟踪前车行驶状态的变化，从而提高车辆的速度跟踪性。
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公开(公告)号：CN101814876A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010151009.4
申请日：2010-04-19
申请人： 新大洋机电集团有限公司 , 江苏大学
摘要： 本发明涉及一种电动汽车后桥双电机驱动控制系统。在该控制系统中，对双电机的平均速度的闭环控制，单个驱动轮采用转矩给定控制，速度随动的方法，既对双电机的平均速度闭环控制，从而使车速能够按照驾驶员的目标车速行驶，又允许双电机在负载不同情况下，转速不一致，实现电动汽车低速行驶转弯的自适应差速性能。这样设计满足了低速电动汽车弯道行驶的差速控制要求，避免了使用复杂的电子差速算法，降低了系统的成本。利用转弯时的自适应差速性能，根据双电机的转速差，进一步调整双电机的转矩分配，实现车辆弯道行驶的助力转向，减小能量损耗，起到节能的效果。
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公开(公告)号：CN101811516A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010151020.0
申请日：2010-04-19
申请人： 新大洋机电集团有限公司 , 江苏大学
IPC分类号： B62D17/00
摘要： 超微型电动汽车前轮定位参数设计的方法，属于汽车前轮定位方法。特征在于包括以下步骤：1)主销后倾引起的回正力矩的计算；2)主销内倾引起的回正力矩的计算；3)总回正力矩的计算。上述的超微型电动汽车前轮定位参数设计的方法，设计合理，且该方法简单易行，并行之有效。同时这种方法中各种数据之间的关系明确，容易进行各种比较。计算和实验证明，本发明的计算方法能够准确地表达实际情况下整车的回正力矩，可以有效的超微型电动汽车的前轮定位的设计。
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公开(公告)号：CN114243855B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202111610476.3
申请日：2021-12-27
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明提供了一种动力电池模组均衡系统及其控制方法，当需要进行均衡时，均衡控制模块通过电池单体的电压巡检数据和串联电池模组的容量，计算通过串联电池模组的电流，进而确定电池单体的SOC，电池单体SOC最大值SOCmax分别与其余电池单体作差，判定需进行均衡补电的电池单体，根据均衡补电时间，控制开关选择控制电路接通相应端口，对需要均衡补电的电池单体分别进行补电。本发明中无电流采样的串联电池模组电流估计方法，能够消除电流采样的累计误差，简化检测电路；该方法可精确计算均衡补电量从而对需均衡补电的电池单体进行针对性快速补电；本发明可大幅提高均衡的效率与速度，提升电池模组的容量利用率。
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