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公开(公告)号：CN110954831B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201911244066.4
申请日：2019-12-06
申请人： 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC分类号： G01R31/367
摘要： 本发明涉及一种多时间尺度的方形锂电池SOC和SOT联合估计方法，属于电池管理技术领域。该方法是基于一种面向控制的方形锂电池电‑热耦合模型并结合先进的多时间尺度估计算法实现的。通过实验提前确定电模型中的产热相关参数，在线参数辨识获取电模型的其他参数，然后结合观测器实现当前时刻的SOC估计。根据前一时刻的SOC和温度值，确定电池各离散体积单元的产热率，获取当前时刻的温度分布。然后利用当前温度、SOC值更新电模型参数，确定离散体积单元的产热率，如此迭代更新SOC和SOT值。该方法能够很好地权衡估计精度和计算资源利用情况，实现不同时间尺度下强鲁棒、高容错、准确高效的锂电池电热特性监测。
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公开(公告)号：CN111090048A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911320859.X
申请日：2019-12-19
申请人： 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/396 , H04L29/08
摘要： 本发明涉及一种新能源汽车车载数据自适应时间间隔传输方法，属于车载数据处理领域。该方法包括：S1选取实验室条件下或者实际能源汽车动力电池的动态工况数据，收集整理电池的技术参数；S2截取一段电压、温度或电流数据，利用哈尔小波变换提取小波分解系数，对系数处理后再进行小波重构；S3根据重构后的电压、温度或电流数据记录每段的初始时刻和对应的原电压、温度或电流数据，得到降维后的电压、温度或电流数据，并记录相应时刻的车载其他数据；S4对处理后的电池数据进行建模与状态估计。本发明能够获得自适应时间间隔传输车载数据，保证剧烈工况下数据的完整性，建模与状态估计精度更高，相比于当前固定时间间隔的传输更具有优势。
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公开(公告)号：CN111007417A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911245131.5
申请日：2019-12-06
申请人： 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/388 , G01R31/3842
摘要： 本发明涉及基于不一致性评估的电池组SOH和RUL预测方法及系统，属于电池管理技术领域。该方法包括步骤：选定待测串联电池组，收集整理该串联电池组的技术参数；进行多段变电流工况充电和恒电流放电的循环老化工况，并收据单体电压，电池组电压以及电流等数据，建立电池组老化数据库。判断局部充电阶段，基于电压变化节点提取多个特征参量。基于提取的特征参量评估电池组不一致性，进行多输入双输出的数据驱动回归模型训练。利用测试集数据进行电池组不一致性大小评估及运用训练得到的回归模型进行电池组SOH及RUL的在线预测。本发明在评估电池组不一致性大小的基础上，进行电池组状态和寿命的预测，并适应实际使用中不完整充放电状况。
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公开(公告)号：CN111143974B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201911244062.6
申请日：2019-12-06
申请人： 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/08 , G01R31/367
摘要： 本发明涉及一种面向控制的锂电池热模型建立方法，属于电池管理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：基于谱‑伽辽金法分别针对圆柱形和方形锂电池的二阶偏微分导热方程进行降阶，建立圆柱形和方形锂电池的面向控制的热模型；S2：选择一款圆柱形和方形锂电池，对其进行动态工况测试，建立该电池的动态工况数据集；S3：选择一组典型的动态工况数据，基于最优参数辨识算法离线辨识锂电池热模型的未知参数；S4：采用动态工况数据集中的其他工况数据，验证该热模型的模型精度和工况适应性。与现有技术相比，该建模技术具有不受电池几何形状限制，建立的热模型计算高效且全局最优，并能够提取电池内部细致的温度信息等优点。
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公开(公告)号：CN111143974A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911244062.6
申请日：2019-12-06
申请人： 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/08 , G01R31/367
摘要： 本发明涉及一种面向控制的锂电池热模型建立方法，属于电池管理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：基于谱-伽辽金法分别针对圆柱形和方形锂电池的二阶偏微分导热方程进行降阶，建立圆柱形和方形锂电池的面向控制的热模型；S2：选择一款圆柱形和方形锂电池，对其进行动态工况测试，建立该电池的动态工况数据集；S3：选择一组典型的动态工况数据，基于最优参数辨识算法离线辨识锂电池热模型的未知参数；S4：采用动态工况数据集中的其他工况数据，验证该热模型的模型精度和工况适应性。与现有技术相比，该建模技术具有不受电池几何形状限制，建立的热模型计算高效且全局最优，并能够提取电池内部细致的温度信息等优点。
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公开(公告)号：CN110068772A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910372379.1
申请日：2019-05-06
申请人： 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC分类号： G01R31/387 , G01R31/367
摘要： 本发明涉及一种基于改进分数阶模型的锂离子电池荷电状态估计方法，属于电池技术领域，包括步骤：S1：选定待测动力电池，收集整理该动力电池的技术资料，建立该动力电池的改进分数阶电池模型，并确定该动力电池荷电状态状态估计所需的模型参数；S2：在25℃下对被测电池进行电流倍率为C/20的充放电实验和电化学阻抗谱EIS实验，进而建立充放电开路电压、电池模型参数的实验数据库，模拟多种实车工况，建立工况测试实验数据库；S3：对EIS数据进行参数辨识得到电池模型参数，通过数据拟合获取OCV与SOC之间的映射关系；S4：将动力电池的改进分数阶电池模型结合FEKF算法对电池进行SOC状态估计。
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公开(公告)号：CN110068772B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910372379.1
申请日：2019-05-06
申请人： 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC分类号： G01R31/387 , G01R31/367
摘要： 本发明涉及一种基于改进分数阶模型的锂离子电池荷电状态估计方法，属于电池技术领域，包括步骤：S1：选定待测动力电池，收集整理该动力电池的技术资料，建立该动力电池的改进分数阶电池模型，并确定该动力电池荷电状态状态估计所需的模型参数；S2：在25℃下对被测电池进行电流倍率为C/20的充放电实验和电化学阻抗谱EIS实验，进而建立充放电开路电压、电池模型参数的实验数据库，模拟多种实车工况，建立工况测试实验数据库；S3：对EIS数据进行参数辨识得到电池模型参数，通过数据拟合获取OCV与SOC之间的映射关系；S4：将动力电池的改进分数阶电池模型结合FEKF算法对电池进行SOC状态估计。
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公开(公告)号：CN110194064A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910562058.8
申请日：2019-06-26
申请人： 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种双电机一体化纯电动乘用车动力分配策略优化方法，属于动力分配领域。通过合理的选择双电机一体化纯电动汽车的相关参数，分别应用基于优化方法的动力分配策略(包括动态规划策略和瞬时能耗最小策略)和基于规则的动力分配策略(双电机等转矩分配策略和主辅电机转矩分配策略)共4种策略进行相关的工况仿真，对比找出纯电动乘用车动力分配的最优策略，即瞬时优化应作为一体化双电机纯电机汽车动力模式分配的最佳方法。
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公开(公告)号：CN110045298A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910373001.3
申请日：2019-05-06
申请人： 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC分类号： G01R31/396 , G01R31/367 , B60L58/10
摘要： 本发明涉及一种动力电池组参数不一致性的诊断方法，属于电池管理技术领域。该方法包括：S1：选定初始性能存在差异以及初始性能相近的动力电池，采用串并联的方式组成两类电池组，并收集其技术参数；S2：模拟不同道路下的实车工况，控制电池组内各单体的温度，对动力电池组进行充放电实验，采集各单体电池的电压、电流、温度数据，建立实车工况测试数据库；S3：采用特征提取方法对采集到的电压、电流、温度的时域数据进行数据处理和特征提取；S4：针对提取的特征利用权重法评价电池组的一致性，多尺度熵和人工神经网络结合进而实现参数不一致性诊断。本发明能够实时诊断出故障电池，提高电池组参数不一致性的诊断精确度，便于及时维护。
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公开(公告)号：CN111090048B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201911320859.X
申请日：2019-12-19
申请人： 重庆大学 , 重庆长安新能源汽车科技有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/396 , H04L29/08
摘要： 本发明涉及一种新能源汽车车载数据自适应时间间隔传输方法，属于车载数据处理领域。该方法包括：S1选取实验室条件下或者实际能源汽车动力电池的动态工况数据，收集整理电池的技术参数；S2截取一段电压、温度或电流数据，利用哈尔小波变换提取小波分解系数，对系数处理后再进行小波重构；S3根据重构后的电压、温度或电流数据记录每段的初始时刻和对应的原电压、温度或电流数据，得到降维后的电压、温度或电流数据，并记录相应时刻的车载其他数据；S4对处理后的电池数据进行建模与状态估计。本发明能够获得自适应时间间隔传输车载数据，保证剧烈工况下数据的完整性，建模与状态估计精度更高，相比于当前固定时间间隔的传输更具有优势。
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