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公开(公告)号：CN116821650A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310479992.X
申请日：2023-04-28
申请人： 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01M17/007 , G01M15/04 , G01R31/34
摘要： 本发明公开了一种增程器故障检测与诊断方法，针对故障检测时采集的多通道原始信号的特点，在增程器故障检测模型中串联设置多个非线性处理模块以深度挖掘潜在的增程器故障特征，使模型输出结果不断向真实结果逼近，最终实现对增程器故障的检测与诊断；将增程器故障检测模型嵌入到汽车的ECU内后，在行车过程中，可以实时采集多通道原始信号，并利用ECU内的增程器故障检测模型对增程器的当前工况状态进行实时检测，根据增程器故障检测模型输出的增程器的工况表达结果，能够得出增程器处于正常工况状态还是故障工况状态。本发明还公开了一种增程器故障检测与诊断方法和一种增程器维护方法。
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公开(公告)号：CN116821355A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310480041.4
申请日：2023-04-28
申请人： 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种混合动力汽车传动系统知识图谱构建方法，在构建混合动力汽车传动系统的知识库和实例库的基础上建立混合动力汽车传动系统知识本体模型，结合混合动力汽车传动系统的特点，将混合动力汽车传动系统知识本体模型设置为包括传动方案本体、组件结构本体、参数计算模型本体和设计过程知识关系集合而后通过实体识别、关系抽取和实体对齐的知识加工，能够准确、高效地从大数据萃取新的知识，有利于知识挖掘和知识扩散，把知识图谱的应用范围从数据检索和定性决策提升至综合决策，从而有效解决制造场景中的复杂问题。本发明还公开了一种混合动力汽车传动系统知识图谱推理方法的原理框图和一种混合动力汽车传动系统快速设计系统。
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公开(公告)号：CN116522498A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310487553.3
申请日：2023-04-28
申请人： 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC分类号： G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种增程式电动车能耗和排放协同优化方法，包括如下步骤：S1：基于深度学习网络构建车辆系统能耗和排放模型，利用车辆系统能耗和排放模型构建车辆运行状态数据与能耗和排放之间的映射关系：S2：构建目标函数和约束条件：S3：实时采集车辆运行状态数据，在保持除发动机转速和发动机转矩外的其他车辆运行状态数据不变的条件下，求解使车辆能耗值和排放值最小的发动机转速和发动机转矩。本发明还公开了一种增程式电动车控制方法，利用数据驱动的方式，研究增程式电动车辅助动力单元协调控制策略与系统能耗和排放之间的关系，建立面向节能减排的双目标全局智能优化方法，为APU和动力电池的协调控制提供指导。
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公开(公告)号：CN116522140A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310485390.5
申请日：2023-04-28
申请人： 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种多任务深度学习模型，包括底部共享层、顶部任务层和门控网络；所述底层共享层包括多个特征提取模型，每个所述特征提取模型用于分别从输入数据内提取特征；所述顶部任务层与学习任务一一对应设有特定任务模型，所述门控网络与所述特定任务模型一一对应设置，所述门控网络以输入数据作为输入特征并输出经Softmax函数处理后的权重参数；所有的所述特征提取模型提取得到的特征经所述权重系数加权后进行组装得到的特征作为对应的所述特定任务模型的输入以执行特定的学习任务。本发明还公开了一种锂电池健康状态和剩余寿命预测方法和锂电池健康状态和剩余寿命控制方法。
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公开(公告)号：CN116501444B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310479985.X
申请日：2023-04-28
申请人： 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC分类号： G06F9/455 , G06N3/0495 , G06N3/08 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种智能网联汽车域控制器虚拟机异常云边协同监测和恢复系统，包括边缘端和云端；边缘端包括：状态实时监控模块，用于采集虚拟机关联设备的健康状态向量作为样本数据并对虚拟机异常进行修复；异常自我监测模块，包括孤立森林模型和轻量化神经网络模型；云端包括：未知故障挖掘模块，包括未知异常类划分模型和模型校正模块；自主学习提升模块，用于在得到异常修复方案后结合历史修复方案对该异常修复方案进行评估和改进，改进后的异常修复方案被传输至状态实时监控模块以提升(56)对比文件Marcel Wallschläger等.AnomalyDetection for Black Box Services in EdgeClouds Using Packet Size Distribution.《2018 IEEE 7th International Conferenceon Cloud Networking (CloudNet)》.2018,1-6.
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公开(公告)号：CN116522498B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310487553.3
申请日：2023-04-28
申请人： 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC分类号： G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种增程式电动车能耗和排放协同优化方法，包括如下步骤：S1：基于深度学习网络构建车辆系统能耗和排放模型，利用车辆系统能耗和排放模型构建车辆运行状态数据与能耗和排放之间的映射关系：S2：构建目标函数和约束条件：S3：实时采集车辆运行状态数据，在保持除发动机转速和发动机转矩外的其他车辆运行状态数据不变的条件下，求解使车辆能耗值和排放值最小的发动机转速和发动机转矩。本发明还公开了一种增程式电动车控制方法，利用数据驱动的方式，研究增程式电动车辅助动力单元协调控制策略与系统能耗和排放之间的关系，建立面向节能减排的双目标全局智能优化方法，为(56)对比文件张杰明.数据驱动场景下混合动力汽车多目标能效优化及参数设计研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑.2022,全文.Yongjing Li etc..Improved WhaleOptimization Algorithm Based on HybridStrategy and Its Application in LocationSelection for Electric Vehicle ChargingStations.Energies.2022,第15卷(第19期),全文.冯坚等.基于动态规划算法和路况的增程式电动车能耗分析.同济大学学报(自然科学版).2019,(第S1期),全文.杨森等.基于Cruise的增程式客车能量管理策略仿真研究.汽车技术.2017,(第07期),全文.
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公开(公告)号：CN116501444A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310479985.X
申请日：2023-04-28
申请人： 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC分类号： G06F9/455 , G06N3/0495 , G06N3/08 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种智能网联汽车域控制器虚拟机异常云边协同监测和恢复系统，包括边缘端和云端；边缘端包括：状态实时监控模块，用于采集虚拟机关联设备的健康状态向量作为样本数据并对虚拟机异常进行修复；异常自我监测模块，包括孤立森林模型和轻量化神经网络模型；云端包括：未知故障挖掘模块，包括未知异常类划分模型和模型校正模块；自主学习提升模块，用于在得到异常修复方案后结合历史修复方案对该异常修复方案进行评估和改进，改进后的异常修复方案被传输至状态实时监控模块以提升异常修复能力。本发明还公开了有一种智能网联汽车域控制器虚拟机异常云边协同监测和恢复方法。
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公开(公告)号：CN116500896B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202310485375.0
申请日：2023-04-28
申请人： 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种智能网联汽车域控制器多虚拟CPU任务智能实时调度模型和方法，包括如下步骤：步骤一：构建智能网联汽车域控制器多虚拟CPU任务智能实时调度模型并将其部署到整车域控制器中；步骤二：域控制器多虚拟CPU任务智能实时调度，包括任务调度屏蔽优化、任务划分和预排序、输入状态信息至模型以输出调度动作信息和虚拟CPU根据调度动作信息选择任务执行，调度屏蔽优化使汽车在低耗能模式下避免处理行驶无关任务浪费电量和虚拟CPU占用、任务划分和预排序对独立任务不处理，对可分任务进行划分，对存在依赖关系任务重新赋予优先级值，从而实现细粒度更高的调度。
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公开(公告)号：CN116500896A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310485375.0
申请日：2023-04-28
申请人： 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种智能网联汽车域控制器多虚拟CPU任务智能实时调度模型和方法，包括如下步骤：步骤一：构建智能网联汽车域控制器多虚拟CPU任务智能实时调度模型并将其部署到整车域控制器中；步骤二：域控制器多虚拟CPU任务智能实时调度，包括任务调度屏蔽优化、任务划分和预排序、输入状态信息至模型以输出调度动作信息和虚拟CPU根据调度动作信息选择任务执行，调度屏蔽优化使汽车在低耗能模式下避免处理行驶无关任务浪费电量和虚拟CPU占用、任务划分和预排序对独立任务不处理，对可分任务进行划分，对存在依赖关系任务重新赋予优先级值，从而实现细粒度更高的调度。
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公开(公告)号：CN116560341A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310602754.3
申请日：2023-05-25
申请人： 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明公开了一种工业机器人故障诊断模型，包括：时序特征提取模块，用于进行时序特征提取，并将每个时间窗输出的记忆信息进行拼接融合，拼接融合得到的时序特征图作为整个时序特征提取模块的输出结果；多尺度卷积模块，包括并列设置的多个特征提取分支，每个特征提取分支分别对时序特征图进行特征提取，将所有特征提取分支提取的特征图合并后得到的故障类别特征向量；多标签分类器，包括并列设置的多个故障标签模块，每一个故障标签模块包括与对应关节中可能出现故障的零部件一一对应设有分类器，每一个分类器具有独立的损失函数并将故障类别特征向量转换为类别概率向量。本发明还公开了一种工业机器人故障诊断方法。
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