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公开(公告)号：CN116298935A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310565004.3
申请日：2023-05-19
申请人： 河南科技学院 , 河南锂动电源有限公司 , 河南省动力电池创新中心有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明提供一种基于对抗编码器网络的锂离子电池健康状态估计方法，包括以下步骤：搭建对抗验证编码器网络并输入数据集，所述对抗验证编码器网络包括输入模块、对抗验证模块和预测模块；获取数据集；通过数据集对所述对抗验证编码器网络进行训练；基于训练后的对抗验证编码器网络对锂离子的电池健康度进行估计。预先通过循环寿命测试获取每个锂离子电池充电曲线，取得关键健康状态因子作为模型输入，然后进一步使用对抗性特征选择策略，以适应多模态电池特征分布，提升数据分布的一致性，最大程度上解决“数据漂移”的问题，最后送入一个三头估计模块，从而准确地估算出电池的健康状态。
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公开(公告)号：CN117686920A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410145658.5
申请日：2024-02-02
申请人： 河南科技学院
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/396
摘要： 本发明提供一种用于电池系统内单体电池的端电压预测方法，通过电流分布结构构建电流分布表；获得电池模组的总电压值、总电流值以及剩余电量；根据电池模组的并联支路数量，进而通过查电流分布表得到支路电流的先验分布，然后通过电池拓扑结构推理出单体电池的支路电流值；以总电压值、支路电流值和剩余电量三个变量作为端电压预测模型的输入，从而预测出单体电池的端电压值；构建的电流分布表可以解决传统方法计算量大的问题，并通过端电压预测模型优化单体电池的端电压预测精度，有效提高了电池系统的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN117686937A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410145590.0
申请日：2024-02-02
申请人： 河南科技学院
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/367
摘要： 本发明提供一种用于电池系统内单体电池的健康状态估计方法，通过电流分布结构构建电流分布表；获得电池模组的总电压值、总电流值以及剩余电量；根据电池模组的并联支路数量，进而通过查电流分布表得到支路电流的先验分布，然后通过电池拓扑结构推理出单体电池的支路电流值；以总电压值、支路电流值和剩余电量三个变量作为端电压预测模型的输入，从而预测出单体电池的端电压值；对得到的单体电池的支路电流值和端电压估计值进行二段特征提取，并将提取得到的特征序列作为对抗验证编码器网络模型的输入，从而训练对抗验证编码器网络模型；基于训练后的对抗验证编码器网络模型准确地估算出电池模组内单体电池的健康状态。
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公开(公告)号：CN116298934B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310565003.9
申请日：2023-05-19
申请人： 河南科技学院 , 河南省动力电池创新中心有限公司 , 河南锂动电源有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明提供一种用于锂电池健康状态估算的预测网络的建模方法，搭建多变量时间序列预测网络后进行训练，从特征提取的方法入手，从电池循环寿命测试中的充电部分切入，对其电压曲线进行特征提取，以相同间隔的划分电压，并提取其所需的时间作为特征，并且提取其相应时间对应的电压曲线下的封闭面积作为特征，两种特征作为最终的特征，解决了传统方法只能依靠电压具体值的特征提取方法，尤其是传统方法提取特征较少所导致的精度不足、鲁棒性和适用性不强的问题；本发明利用多变量时间序列预测网络中注意力机制，探究数据之间的联系，解决了传统方法只能通过完整数据段才能预测电池状态的问题。
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公开(公告)号：CN117686920B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410145658.5
申请日：2024-02-02
申请人： 河南科技学院
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/396
摘要： 本发明提供一种用于电池系统内单体电池的端电压预测方法，通过电流分布结构构建电流分布表；获得电池模组的总电压值、总电流值以及剩余电量；根据电池模组的并联支路数量，进而通过查电流分布表得到支路电流的先验分布，然后通过电池拓扑结构推理出单体电池的支路电流值；以总电压值、支路电流值和剩余电量三个变量作为端电压预测模型的输入，从而预测出单体电池的端电压值；构建的电流分布表可以解决传统方法计算量大的问题，并通过端电压预测模型优化单体电池的端电压预测精度，有效提高了电池系统的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116298935B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310565004.3
申请日：2023-05-19
申请人： 河南科技学院 , 河南锂动电源有限公司 , 河南省动力电池创新中心有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明提供一种基于对抗编码器网络的锂离子电池健康状态估计方法，包括以下步骤：搭建对抗验证编码器网络并输入数据集，所述对抗验证编码器网络包括输入模块、对抗验证模块和预测模块；获取数据集；通过数据集对所述对抗验证编码器网络进行训练；基于训练后的对抗验证编码器网络对锂离子的电池健康度进行估计。预先通过循环寿命测试获取每个锂离子电池充电曲线，取得关键健康状态因子作为模型输入，然后进一步使用对抗性特征选择策略，以适应多模态电池特征分布，提升数据分布的一致性，最大程度上解决“数据漂移”的问题，最后送入一个三头估计模块，从而准确地估算出电池的健康状态。
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公开(公告)号：CN116298934A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310565003.9
申请日：2023-05-19
申请人： 河南科技学院 , 河南省动力电池创新中心有限公司 , 河南锂动电源有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明提供一种用于锂电池健康状态估算的预测网络的建模方法，搭建多变量时间序列预测网络后进行训练，从特征提取的方法入手，从电池循环寿命测试中的充电部分切入，对其电压曲线进行特征提取，以相同间隔的划分电压，并提取其所需的时间作为特征，并且提取其相应时间对应的电压曲线下的封闭面积作为特征，两种特征作为最终的特征，解决了传统方法只能依靠电压具体值的特征提取方法，尤其是传统方法提取特征较少所导致的精度不足、鲁棒性和适用性不强的问题；本发明利用多变量时间序列预测网络中注意力机制，探究数据之间的联系，解决了传统方法只能通过完整数据段才能预测电池状态的问题。
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公开(公告)号：CN117686937B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410145590.0
申请日：2024-02-02
申请人： 河南科技学院
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/367
摘要： 本发明提供一种用于电池系统内单体电池的健康状态估计方法，通过电流分布结构构建电流分布表；获得电池模组的总电压值、总电流值以及剩余电量；根据电池模组的并联支路数量，进而通过查电流分布表得到支路电流的先验分布，然后通过电池拓扑结构推理出单体电池的支路电流值；以总电压值、支路电流值和剩余电量三个变量作为端电压预测模型的输入，从而预测出单体电池的端电压值；对得到的单体电池的支路电流值和端电压估计值进行二段特征提取，并将提取得到的特征序列作为对抗验证编码器网络模型的输入，从而训练对抗验证编码器网络模型；基于训练后的对抗验证编码器网络模型准确地估算出电池模组内单体电池的健康状态。
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公开(公告)号：CN219306458U
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202320392278.2
申请日：2023-03-06
申请人： 河南科技学院
摘要： 一种可调吸食高度的吸管，包括内管和外管，外管套接在内管上，外管的上端位于内管的上端端部，内管和外管贴合并转动配合，在外管的侧壁上开设有条形缺口，条形缺口的下端开口设置，在内管的侧壁上设有通孔区域，通孔区域用于在内管和外管相对转动时使通孔区域内不同高度的通孔移至条形缺口内。通过旋转内管使不同高度的通孔与外管的条形缺口相对应，从而可以吸取杯子中不同高度的饮品。当杯中底部有沉淀物时即可将勺子与吸管连接起来，通过勺子来食用。
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