哈尔滨工业大学（威海）专利

摘要：

摘要：本申请公开了一种旋转永磁同步电机动态偏心故障检测方法，涉及电机偏心诊断领域，包括如下步骤：一、采集待诊断旋转永磁同步电机的探测线圈电压时间历程；二、判断待诊断旋转永磁同步电机是否发生动态偏心故障；三、建立旋转永磁同步电机动态偏心电磁仿真模型、进行仿真，建立动态偏心故障特征库；四、基于支持向量机建立旋转永磁同步电机动的态偏心率检测模型；五、应用旋转永磁同步电机的动态偏心率检测模型诊断旋转永磁同步电机动态偏心率。本发明可以快速检测电机动态偏心故障有无以及动态偏心率；具有检测精度高、方法简单、测试方便等优点。

摘要：一种基于遗传算法优化神经网络的电池系统多故障诊断方法，涉及新能源汽车动力电池系统安全领域。对所选动力电池加载动态应力测试实验，对电流传感器采集数据和电压传感器采集数据注入多种类型的故障信号，建立故障特征与故障类型的对应关系，建立神经网络，利用遗传算法对该神经网络进行优化，取得电池系统的电流、电压传感器故障数据，采用min‑max标准化，建立传感器的故障特征与故障类型的样本数据；依据样本建立矩阵导入神经网络中，作为系统输入和目标输出进行训练，建立对多种故障进行综合诊断的检测系统，有效提高了故障诊断的检测范围，同时所引入的遗传算法也提高了神经网络运行的效率以及结果的准确率。

摘要：本发明涉及一种对智能网联汽车的高精度定位技术和车路协同的智能网联汽车用路基视觉定位图像处理算法及系统，设有路基摄像头、边缘计算终端、路基车辆网终端和车载车联网终端，其中路基摄像头包含两个以上的摄像机，路基摄像头同步采集同一区域内不同角度的视觉图像后，将每一帧图像及图像时间标记发送给边缘计算终端；边缘计算终端运行上述智能网联汽车用路基视觉定位图像处理方法，实现对视野内所有车辆的实时定位测量和特征提取，获得高精度的车辆信息，包括位置、运行状态、车型、外观；可以实时的实现摄像头视野内的车辆位置和运行状态测量，在5G车联网的高速通讯技术的支持下，可以为智能网联汽车实时的提供高精度的定位信息服务。

摘要：本发明提供一种基于动态阈值模型的电动汽车故障诊断方法，该方法用于电动汽车中电池系统故障诊断，在阈值模型建立和参数辨识算法两方面进行了改进，在不同温度下进行电路基础特性测试实验，得到等效电路模型参数；建立OCV‑SOC‑Q三维响应面模型；采用带遗忘因子的递推最小二乘法进行模型参数辨识，建立关于R0和τ的动态阈值模型。在实际故障诊断过程当中，利用双扩展卡尔曼滤波算法辨识参数和状态，得到电池R0和τ、容量及SOC；采用温度插值的方法确定参数参考值；确定参数阈值；生成残差；通过对比残差与阈值来判断电池是否发生故障。该方法不仅故障诊断率高，还能避免检测不及时、误警和漏警问题。

摘要：

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摘要：一种面向低温应用的锂离子电池电化学模型，涉及锂离子电池电化学模型，锂离子电池在工作过程中的端电压为： 还包括固相扩散模型、液相扩散模型、电化学反应动力学的模型、欧姆极化过程模型、液相参数更新模型、固相参数更新模型、欧姆极化参数更新模型、反应动力学参数更新模型。本发明对固相锂离子浓度分布和液相锂离子浓度分布做了抛物线近似，将偏微分方程简化为离散方程，与现有技术相比，简化了模型的复杂度，提供了仿真速度；采用了基于固液相扩散系数和固液相电导率的实测规律，针对简化后的模型建立了全新的模型更新形式；基于此形式在模型仿真过程中根据温度不断更新模型参数，模型在低温下的仿真精度高。

摘要：本发明提供了一种基于参数辨识法的电池系统传感器故障诊断方法。该方法为：首先根据实验构建电池的OCV-SOC-容量三维响应面、阈值模型及容量估计模型；然后根据容量估计模型得到的容量值和安时积分法得到的SOC在三维响应面中查找到开路电压OCV的参考值；OCV的估计值则通过在线辨识算法估计得到；再将安时积分法得到的SOC代入阈值模型得到当前SOC时的故障诊断阈值；最后将OCV的参考值和估计值之差作为残差用于残差评价，当残差绝对值超过所设阈值即可判断传感器出现故障。本发明不仅考虑了电池老化和SOC对OCV参考值的影响，还考虑了OCV残差在全SOC区间的差异特性，有效降低了在电池全寿命周期传感器故障诊断的误警率和漏警率。

摘要：本发明提供了一种基于状态估计法的电池系统传感器故障诊断方法。该方法为：首先构建电池模型，然后采用基于模型的方法进行电池荷电状态实时估计，然后采用一定时间段内的电量变化与荷电状态变化的比值确定电池容量，通过改变所用时间段的起点和终点所对应的初始时刻分别得到容量参考值和五组容量估计值，再将容量参考值和估计值分别做差得到五组容量残差，最后将五组容量残差分别和阈值进行对比，当一组或组个残差绝对值达到或超过阈值即可判定传感器出现故障。