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最新技术
针对现实新能源汽车的电池健康状态估计方法
本发明提供了一种针对现实新能源汽车的电池健康状态估计方法,通过将现有的、容易得到的单体层面SOH预测方程,和海量实车大数据计算得到的包级别容量增量IC值有机结合,有效地解决了现有动力电池SOH估计中对电池包健康状态无法测量,估计结果无法满足精度要求的技术问题,避免了对电池包进行大量循环老化试验、标定与数据处理所带来的人力、物力消耗。
一种检测装置及车载设备
本申请提供一种检测装置及车载设备,涉及电子技术领域。本申请能够检测SoC的异常运行状态。该检测装置包括:检测模块、通知模块以及第一电容单元;其中,检测模块的输出端连接第一电容,第一电容还连接通知模块的输入端;检测模块,用于响应于检测模块的输入端出现目标边沿信号,在目标边沿信号出现后的预设时间段内,通过检测模块的输出端给第一电容单元充电;其中,第一电容单元在不充电的情况下进行放电。通知模块,用于检测第一电容的两端电压,在第一电容的两端电压大于阈值电压时,将通知模块的输出端置为第一状态,在第一电容的两端电压小于阈值电压时,将通知模块的输出端置为第二状态。本申请应用于故障检测。
电芯检测方法及装置
本申请公开一种电芯检测方法及装置,电芯检测方法包括步骤:获取预设电压变化速率,预设电压变化速率为正常状态的电芯的电压变化速率;获取待检测的电芯的待测数据,待测数据包括第一电压变化速率;将第一电压变化速率和预设电压变化速率进行比较,根据比较结果判断待检测的电芯是否为异常状态。本申请通过以电芯的电压变化速率作为电芯检测的关键参数;并将获取的待检测的电芯的第一电压变化速率与预设电压变化速率进行比较,通过比较结果来判断待检测的电芯是否出现异常,能够提高识别电芯异常的准确性和有效性。该电池检测方法应用到BMS的管理中,进而能够及时发现电池的异常发生,提高电池的安全可靠性。
带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计器及方法
本发明提出一种带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计器及方法,其包括信息采集单元、控制单元、数据异常检测单元、信息处理单元和显示单元。通过信息采集单元采集锂电池端电压、锂电池温度和流过锂电池的电流信息,控制单元控制采集单元与信息处理单元的传输过程以及监测状态估计器的是否处于正常环境,数据异常检测单元检测采集到的数据是否在正常范围内,并且在数据异常时按照一定规则进行数据纠正,信息处理单元则根据接收来自异常检测单元的数据,根据改进的粒子滤波算法对锂电池的状态进行估计,并将估计的结果实时存储与显示。
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。
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。