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新能源汽车锂离子电池健康状态预测及动力系统健康状态监测

发布时间: 2024-11-06

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 合作开发
成果类型： 发明专利,实用新型专利
行业领域：
信息传输、软件和信息技术服务业,软件和信息技术服务业
成果介绍
针对锂电池退化过程中由于容量再生现象而造成的锂离子电池健康状态预测不精确，泛化性低的问题且再生容量存在快速退化现象。通过CEEMDAN算法将原始曲线分解为主趋势子序列和高频子序列，削减不相干高频子序列，通过单层LSTM神经网络模型实现锂离子电池健康状态快速有效的预测。模型简单高效且RMSE误差率低于4.00%。
成果亮点
1、针对新能源汽车电池容易出现松驰效应和容量再生现象，通过CEEMDAN削减不相干高频子序列，插值补偿，使得退化曲线更加光滑，同时利用LSTM预测模型快速的对汽车电池健康状态准确预测。2、提出了一种永磁同步电机电磁、应力、温度、振动和噪声多物理场多目标优化方案，开发了以电机速度为输入、以多物理场性能指标为输出的数字孪生模型，从而预测电机的正常工作状况，可以替代传统传感器无法完成的工作。
团队介绍
安徽工程大学是一所以工为主的省属多科性高等院校和安徽省重点建设院校，学校办学始于1935年安徽私立内思高级职业学校，历经芜湖电机制造学校、芜湖机械学校、安徽机电学院、安徽工程科技学院等办学阶段，2010年更名为安徽工程大学。学校设有17个二级学院和继续教育学院，60余个本科招生专业。作为省级博士立项建设单位，学校有17个一级学科硕士学位授权点，11个硕士专业学位授权类别。
成果资料
产业化落地方案
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