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一种铅蓄电池寿命的预测方法
本发明公开了一种铅蓄电池寿命的预测方法,属于铅蓄电池技术领域。包括以下步骤:(1)取若干只型号相同的待检测铅蓄电池,经过若干次充放电循环,并在充放电循环过程中取样检测铅蓄电池正极板中β-PbO-2的晶体尺寸,对取样的铅蓄电池的充放电循环数和正极板中β-PbO-2的晶体尺寸进行线性拟合获得充放电循环数-β-PbO-2晶体尺寸关系;(2)根据步骤(1)获得的充放电循环数-β-PbO-2晶体尺寸关系,计算获得β-PbO-2的晶体尺寸为时对应的充放电循环数,以此作为该种型号铅蓄电池的寿命。本发明中的方法普适性强,缩短电池循环寿命的测试周期,为研发和生产控制提供良好的技术手段。
一种燃料电池的剩余寿命预测方法及装置
本发明公开了一种燃料电池的剩余寿命预测方法及装置,其中,燃料电池由多个单体组成,燃料电池的剩余寿命预测方法包括:获取燃料电池在运行工况期间的参数数据;参数数据至少包括电压、电流、单体电压、空气进气流量、空气进气压力和冷却水入口温度;根据参数数据获取融合健康指标;并根据融合健康指标获取燃料电池的健康状态值;获取燃料电池在运行工况期间内的行为;行为至少包括启动、停止、变载和故障急停;根据时间、健康状态值和行为训练长短期记忆神经网络模型;并根据长短期记忆神经网络模型预测燃料电池的剩余寿命。本发明提供的技术方案,可实现在行车工况下对燃料电池的剩余寿命的精准预测。
一种高功率锂离子蓄电池一致性筛选方法
本发明提供了一种高功率锂离子蓄电池一致性筛选方法,包括以下步骤:S1:将待筛选的锂离子蓄电池均充电至指定的电压和电流;S2:通过电子负载对该锂离子蓄电池进行指定时间的高频脉冲放电;S3:通过示波器采集步骤S2中该锂离子蓄电池的电流和电压的变化波形;S4:以电压变化的峰峰值除以电流变化的峰峰值,求该锂离子蓄电池的等效电阻;S5:重复执行步骤S1~步骤S4,完成多个锂离子蓄电池的等效电阻的计算,对该些锂离子蓄电池的等效电阻进行统计分析,选取具有一致性的锂离子蓄电池。本发明提供的一种高功率锂离子蓄电池一致性筛选方法,能够精确反应蓄电池的功率特性,速度快,精度高,一致性好。
基于深度神经网络的锂电池SOH在线估算方法
本发明公开基于深度神经网络的锂电池SOH在线估算方法,步骤为:1)建立基于深度神经网络的锂电池SOH估算模型;2)对所述基于深度神经网络的锂电池SOH估算模型进行训练,得到锂电池SOH估算优化模型;3)获取待评估锂电池的近全充电过程的锂电池充电片段数据,并输入到锂电池SOH估算优化模型中,完成锂电池SOH估算。本发明提出了基于深度神经网络的SOH在线估算方法,通过随机抽样、标准化等数据预处理方式对输入输出数据进行处理,并通过训练得到最终的SOH估算模型,代入验证集输入,即可得到所对应的SOH值,实现锂电池SOH在线估算,且其估算精度较基于模型的方法提高约10%,满足车企实际应用所需达到的估算精度。
基于机器学习的缺陷电池筛选方法、设备及介质
本发明提供了一种基于机器学习的缺陷电池筛选方法、设备及介质,包括获取待测电池在高温下的开路电压、交流内阻和自放电率;高温自放电异常初筛和复筛;待测电池容量异常筛选;获取待测电池常温下的开路电压、交流内阻和自放电率;常温自放电异常初筛和复筛;待测电池内阻异常筛选;待测电池异常中筛选。本发明基于机器学习算法采用滑动筛选机制对待测的电池进行数据采集、分析、筛选,同时设置复筛机制和终筛机制,避免了漏筛和过筛,提高电池检测的准确率。
电池电量计量方法、装置及车锁
本申请实施例提供了一种电池电量计量方法、装置及车锁,包括:获取车锁中全部耗电设备在当前时刻的总耗电量;根据所述车锁的电池在第一时刻的第一剩余电量和所述总耗电量,获得所述电池在当前时刻的初始剩余电量;通过使用预设校准算法校准所述初始剩余电量,获得所述电池在当前时刻的目标剩余电量。该方法可以在不增加硬件成本的前提下,精准的获得电池的剩余电量。
一种动力锂电池的剩余电量估计方法
本发明公开了一种动力锂电池的剩余电量估计方法。本发明采用具有强大学习能力的加权最小二乘支持向量机实现对动力锂电池的SOC估计模型的建模和在线估计,在加权最小二乘支持向量机的核参数模型的选取过程可以通过CKF进行在线自适应完成。还建立动态WLSSVM过程,利用最新的工况数据来建立SOC估计模型,从而更好的反应数据特征。本发明为电池管理系统以及用户提供准确的SOC估计结果,增加电池管理的可靠性,为用户合理使用电池提供准确的信息。
基于优化的TCN的锂电池SOC实时估算方法、装置、电子设备及存储介质
本发明提供了一种基于优化的TCN的锂电池SOC实时估算方法、装置、电子设备及存储介质,其包括:获取锂离子电池数据,包括第一数据集和第二数据集;构建第一初始锂电池SOC估算模型,第一初始锂电池SOC估算模型包括初始时间卷积网络参数;基于遗传算法和第一数据集获得第一过渡锂电池SOC估算模型,第一过渡锂电池SOC估算模型包括目标时间卷积网络参数;构建第二初始锂电池SOC估算模型,将目标时间卷积网络参数转移至第二初始锂电池SOC估算模型,获得预训练锂电池SOC估算模型;通过第二数据集对预训练锂电池SOC估算模型进行训练,获得目标锂电池SOC估算模型,并通过目标锂电池SOC估算模型对锂电池SOC进行估算。本发明提高了锂电池SOC估算的准确性和训练速度。
汽车电池充电时长的预估方法、系统、装置及存储介质
本申请公开了一种汽车电池充电时长的预估方法、系统、装置及介质。该方法通过获取初始化的充电电流关系图、汽车当前的电池电量和当前温度;充电电流关系图用于表征在各个温度级别和各个荷电状态下的第一充电电流值;获取汽车的充电参数记录,建立充电温升模型;根据当前温度和充电温升模型,确定汽车在充电过程中不同荷电状态下对应的电池温度;根据荷电状态和荷电状态下对应的电池温度,确定汽车充电过程中各个荷电状态下的第二充电电流值;根据电池电量和第二充电电流值,确定汽车的总充电时长。该方法可以适应环境温度变化、充电过程中电池变化引起充电工况波动的现象,提高充电剩余时间的预估精度。本申请可广泛应用于汽车技术领域内。
电池等效电路模型的参数辨识方法及系统
本发明实施例提供了一种电池等效电路模型的参数辨识方法及系统,该方法包括建立N阶RC等效电路模型和N-1阶PNGV模型,并获取待估算的N阶RC等效电路模型的第一模型参数和N-1阶PNGV模型的第二模型参数;根据第一模型参数联立N阶RC等效电路模型的第一状态方程,根据第二模型参数联立N-1阶PNGV模型的第二状态方程;将第一状态方程和第二状态方程转化成差分方程;基于差分方程,通过参数估计算法估算第一模型参数和第二模型参数。本发明实施例提供的技术方案能够实现同时辨识N阶RC等效电路模型和N-1阶PNGV模型两种模型参数的效果。