同济大学专利

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摘要：本发明涉及一种基于电动汽车实车数据的动力电池评估方法，该方法包括以下步骤：步骤1：采集历史实车运行工况的电池数据，对采集到的电池数据进行数据清洗和数据预处理；步骤2：基于获取的SOH数据和健康特征构建LSTM神经网络模型；步骤3：基于数据集对LSTM神经网络模型进行训练，得到基于LSTM的评估模型；步骤4：通过基于LSTM的评估模型进行动力电池健康状态在线评估，与现有技术相比，本发明具有在线应用方便、评估精度高和泛化性强等优点。

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摘要：本发明涉及一种用于电动汽车永磁同步电机转矩脉动的抑制方法，包括以下步骤：1)建立高精度瞬时转矩模型进行闭环全转矩计算获取电磁转矩；2)通过反馈控制获取反馈补偿谐波电流；3)通过前馈控制获取前馈补偿谐波电流；4)以电机原参考电流、反馈补偿谐波电流以及前馈补偿谐波电流共同构成总参考电流，并根据总参考电流进行永磁同步电机运行控制。与现有技术相比，本发明具有考虑磁场谐波和电流谐波、采用前馈加反馈的控制方法、控制精度高、适用性强等优点。

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