公开(公告)号：CN113642204B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202110762176.0

申请日：2021-07-06

申请人： 江苏大学

发明人： 赵秀亮 ,  潘邦雄 ,  王丽梅 ,  赵明明 ,  杨政宇 ,  赵晓丹 ,  汪若尘

IPC分类号： G06F30/23 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16

摘要： 本发明提供了一种基于燃烧激励贡献度修正燃烧始点识别偏差的方法，属于内燃机技术领域。本发明方法具体为：确定振动加速度信号中主要激励源，利用主成分分析法从振动加速度信号中提取燃烧激励响应信号，计算不同工况下的燃烧激励响应信号的贡献水平和对应的燃烧始点相位偏差，建立相位偏差修正曲线，进而实现燃烧始点相位偏差的修正。本发明方法能够提升全工况下燃烧特征参数的辨识精度。

公开(公告)号：CN117269783A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311288272.1

申请日：2023-09-28

申请人： 江苏大学

发明人： 王丽梅 ,  高恺旭 ,  韩吉彦 ,  赵秀亮 ,  刘良 ,  盘朝奉 ,  蔡英凤 ,  陈龙 ,  汪若尘 ,  王赟

IPC分类号： G01R31/382

摘要： 本发明公开基于云端数据的电池荷电状态估算方法及装置，包括：对云端数据进行片段切分，分析实车运行的电池特性；根据分析结果提出NMSA‑EKF法并分析其在长数据传输周期、低传输精度下对于SOC及电压估算的准确性；分析VFFRLS法对多个模型参数同时在线辨识的准确性并调整辨识法，通过云端充电片段变换辨识欧姆内阻，采用VFFRLS法在线辨识极化内阻及极化电容；基于NMSA‑EKF法对多个不同温度下的云端数据放电片段SOC估算并验证。基于NMSA‑EKF法可直接实现云端数据放电片段的SOC估算，为车云协同的动力电池管理奠定基础。该方法可以降低对车载BMS计算能力的要求和电池管理系统硬件成本；实现SOC估计成果的快速应用，摆脱电池管理系统频繁更新换代的难题。

公开(公告)号：CN113765179B

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202110943753.6

申请日：2021-08-17

申请人： 江苏大学

发明人： 王丽梅 ,  张迎 ,  陆东 ,  乔思秉 ,  徐莹 ,  韩吉彦 ,  赵秀亮 ,  汪若尘 ,  盘朝奉 ,  何志刚 ,  严学庆 ,  纪少波

IPC分类号： H02J7/00

摘要： 本发明公开了一种基于层次聚类及类中心距的云端电池组一致性分析方法，包括以下步骤，步骤一、采集电池组原始数据并进行预处理；步骤二、对切分的放电片段进行特性分析、步骤三、采用层次聚类法对电池组的温度一致性和电压一致性进行分析，并采用类中心距分析电池组温度一致性和电压一致性随时间变化的趋势以及两者之间关联性。有益效果：本发明采用层次聚类法能够辨识出电池组温度不一致性最大的位置以及电压不一致性最大的单体电池，采用类中心距指标可定量分析电池组温度一致性和电压一致性随时间变化的趋势以及两者之间关联性，克服了云端数据精度低，直接利用测量的电压、电流或温度数据分析易导致误判的问题。

公开(公告)号：CN115659649A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211329052.4

申请日：2022-10-27

申请人： 江苏大学

发明人： 王丽梅 ,  孙景景 ,  金梦洁 ,  高恺旭 ,  罗富林 ,  赵秀亮 ,  汪若尘 ,  盘朝奉 ,  孙晓东 ,  蔡英凤 ,  陈龙 ,  孙洪良 ,  严学庆

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06F18/25 ,  G06F119/08

摘要： 本发明公开了一种基于云端数据的锂电池实时完整OCV‑SOC曲线的构建方法，包括以下步骤：步骤一、构建电池模型；步骤二、辨识放电片段OCV，基于类比法辨识放电片段OCV；步骤三、构建OCV‑SOC模型，通过分析电极电势模型中电池电极的嵌锂率与SOC的关系，对电极电势表达式进行改进，获得OCV‑SOC模型；步骤四、基于充电阶段辨识完整OCV‑SOC模型，包括欧姆内阻变化趋势分析、充电阶段特性分析、完整OCV‑SOC求解、OCV‑SOC关系实时更新。有益效果：本发明在不拆卸实车电池组的情况下获得电池OCV，修正云端SOC值，且方法简单、易于实现，解决了云端数据精度低、电池状态估计准确度差的问题。

公开(公告)号：CN112550290B

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202011500147.9

申请日：2020-12-17

申请人： 江苏大学

发明人： 盘朝奉 ,  黄爱宝 ,  陈燎 ,  何志刚 ,  王丽梅 ,  梁军 ,  刘良 ,  吕晓欣 ,  杨驹丰 ,  裴磊 ,  衣丰艳 ,  周稼铭 ,  陈小波 ,  陶袁雪 ,  刘倩

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。

公开(公告)号：CN113761789A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202110834539.7

申请日：2021-07-23

申请人： 江苏大学

发明人： 盘朝奉 ,  张弛 ,  刘倩 ,  王丽梅 ,  何志刚 ,  陈哲 ,  黄爱宝 ,  刘良 ,  吕晓欣 ,  杨驹丰 ,  袁朝春 ,  徐兴 ,  栗欢欢 ,  裴磊 ,  王天鸶

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种基于萤火虫群算法优化后的BP神经网络估算电池SOC的方法，属于电动汽车电池管理技术领域。本发明方法为：获取动力电池的荷电状态和外部特性数据，对外部特性数据进行归一化处理；利用萤火虫群算法优化BP神经网络，优化内容包括最优隐含层神经元个数、权值和阈值，将最优隐含层的权值和阈值作为待优化参数基于萤火虫群算法迭代求解，用最优位置点对应的权值和阈值更新BP神经网络；最后，通过优化后的BP神经网络估算电池的SOC。本发明能动态地对电池SOC进行预测，即在不同电池状态下都能实现对锂电池SOC的精确估计。

公开(公告)号：CN108896916B

公开(公告)日：2021-06-18

申请号：CN201810584174.5

申请日：2018-06-08

申请人： 江苏大学

发明人： 王丽梅 ,  刘强 ,  陆东 ,  刘良 ,  李国春 ,  赵秀亮 ,  宋明超 ,  王恩龙

IPC分类号： G01R31/3835 ,  G01R31/392

摘要： 本发明公开了基于恒流充放电电压曲线的电池组开路电压及健康状态求解方法，包括恒流充放电下开路电压曲线特征分析、基于曲线变换的电池开路电压求解、基于OCV‑SOC曲线变换的电池组SOH估算三个阶段；开路电压曲线特征分析阶段，通过0.3C倍率进行电池恒流充放电测试，并利用插值法求取中间值以获得OCV‑SOC曲线。与利用静置法提取的曲线对比得出0.3C提取的曲线末端存在上升趋势并更准确地显示出电池的特征；在电池开路电压求解阶段，不同循环次数下OCV‑SOC通过横向拉伸k倍后几乎重合，通过该唯一性曲线获取电池开路电压；在电池组SOH估算阶段，单体电池SOH为拉伸系数k，多个单体电池串联的电池组SOH＝Qpack/Qinitial。本发明能快速实现OCV‑SOC曲线更新，且直接利用OCV‑SOC曲线变换求解电池组SOH。

公开(公告)号：CN112904218A

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN202110105834.9

申请日：2021-01-26

申请人： 江苏大学

发明人： 王丽梅 ,  乔思秉 ,  赵秀亮 ,  陆东 ,  汪若尘 ,  徐莹 ,  张迎 ,  盘朝奉 ,  何志刚 ,  蔡英凤 ,  陈龙

IPC分类号： G01R31/392

摘要： 本发明公开了一种基于标准样本及双重‑嵌入解耦的电池健康状态估计方法，包括提取标准样本显著特征峰，标准样本机理参数标定，待测电池SOH在线估计等步骤。有益效果：本发明从阻抗特征机理分析角度阐述了温度和老化对于IC曲线特征峰电压影响双重耦合关系，提出了基于“标准样本”消除对温度最为敏感的电荷转移电阻引起电压偏移，实现首层解耦，进一步，设定受老化和温度耦合影响的SEI膜电阻整体符合老化线性关系下，该线性关系系数只与温度相关的方式实现嵌入解耦；本发明不仅承袭了基于IC曲线特征估计电池SOH高效率的特征，并从机理分析角度解决了以往IC曲线求解电池SOH在宽温度范围内的精度不高的问题。

公开(公告)号：CN111693881A

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN202010468280.4

申请日：2020-05-28

申请人： 江苏大学

发明人： 王丽梅 ,  陆东 ,  赵秀亮 ,  乔思秉 ,  徐莹 ,  盘朝奉

IPC分类号： G01R31/392 ,  G01R31/36

摘要： 本发明公开了基于“标准化温度”的宽温度范围下电池健康状态在线估测方法，主要包括求取电池IC曲线，建立标准电池温度敏感特征点与温度定量关系，不同温度下IC曲线标准化变换，建立基于BOX-COX变换的容量敏感特征点与容量关系；其中，标准电池温度敏感特征点与温度定量关系主要由其他温度特征点电压值与标准温度下特征点电压值作差，并采用阿伦尼乌兹函数得到温度与特征点电压偏移对应关系；其中，容量敏感特征点与容量关系建立基于BOX-COX变换， 中的参数λ采用最大似然函数计算得到，进而得到变换后特征点高度y，再将电池SOH与变换后特征点高度y进行线性拟合得到拟合曲线，进而求出电池SOH。

公开(公告)号：CN111103553A

公开(公告)日：2020-05-05

申请号：CN201911365666.6

申请日：2019-12-26

申请人： 江苏大学

发明人： 薛安荣 ,  杨婉琳 ,  于彬鹏 ,  陈伟鹤 ,  蔡涛 ,  盘朝奉 ,  何志刚 ,  李骁淳 ,  王丽梅

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。