北京理工大学专利

摘要：

摘要：本实用新型实施例提供一种电池加热膜及锂离子动力电池，其中，电池加热膜包括第一绝缘层、第一导热层、第一发热层、阻燃隔热层、第二发热层、第二导热层和第二绝缘层，还包括设置于导热层上的温度传感器。本技术方案可用于在低温环境提升电池的低温性能；同时通过设置于导热层上的温度传感器可间接获取电池中心温度，有助于电池的安全控制。加热膜中的阻燃隔热层可以有效阻断电池发生故障时热量的异常扩散，避免出现大面积的热失控事故。此外，当电动汽车在正常运行过程中自身产生热量使得电池组内温度过高时，导热层可将过多的热量导向性的导出，避免散热不及时引发的热量积累，实现对电池系统的降温。

摘要：本发明公开了一种方向盘转角及扭矩的测量系统，可实现方向盘的转角及扭矩的测量，步骤简洁、结构简单且误差较小。本发明增加了辅助方向盘，其通过连接轴与汽车方向盘固连，代替汽车方向盘控制转向；在辅助方向盘的中心位置安装第二加速度传感器，以测量辅助方向盘在转动时的加速度数据；在与车身水平面平行的地板平面上安装第一加速度传感器；第二处理单元通过有线连接第二加速度传感器和扭矩传感器的数据，再通过无线通信模块发送给第一处理单元；第一处理单元无线接收来自第二处理单元的加速度数据和扭矩数据；从第一加速度传感器获取车身的加速度数据；采用上述加速度数据计算出汽车方向盘的转角，而方向盘扭矩直接采用扭矩传感器测量数据。

摘要：本发明涉及一种车辆侧倾状态及侧翻预测方法及系统。该车辆侧倾状态及侧翻预测方法及系统通过采用1/4悬架模型和侧倾动力学模型分别确定侧向载荷转移率，不仅可对当前车辆侧倾状态进行判断，还可对车辆侧翻趋势进行预测。并且本发明提供的技术方案在实际应用过程中，通过采用车身高度传感器(悬架位移传感器)就可测量得到悬架高度值，利用1/4悬架模型来估计车辆轮胎的垂直载荷，使得轮胎垂直载荷的估计精度明显提高，计算的侧向载荷转移率值也更加准确，进而能够能够对车辆侧倾状态进行精确判断的同时，对车辆侧翻趋势进行精确预测。

摘要：

摘要：一种用于氢燃料电池动力系统的能量输入输出监控装置，包括接触器阵列、阵列开关控制器和接触器工作状态检测装置。其中，接触器阵列包括第一接触器和第二接触器，第一接触器连接在DC/DC变换器的正输入端和燃料电池电堆的正连接端之间，第二接触器连接在DC/DC变换器的负输入端和燃料电池电堆的负连接端之间，接触器工作状态检测装置用于监测每个接触器的第一连接端和第二连接端的电信号和接触器的接触点温度，并当第一连接端和第二连接端的电信号大于预设值或接触点温度大于一预设值时发出工作异常电信号给阵列开关控制器，以控制接触器断开。由于对DC/DC变换器和燃料电池电堆的连接接触器进行监测，使得氢燃料电池动力系统的可靠性和安全性得到提高。

摘要：本发明实施例提供一种分体式汽车及其乘员舱、飞行器单元和底盘部，其中，一种分体式汽车的乘员舱，用于载人或载物，乘员舱的多侧面设置多个固定点；固定点用于与分体式汽车的飞行器单元的连接点或者分体式汽车的底盘部的连接点连接；固定点包括机械固定连接件和电力与信号端口；飞行器单元和底盘部分别具有与所述固定点连接的连接点和连接部件。根据本技术方案，使得分体式汽车的乘员舱与飞行器单元和底盘部的连接简单方便，提高飞行汽车飞行过程中的安全性和稳定性，增强飞行状态的配置灵活度并降低故障率。

摘要：本实用新型涉及一种基于多种传感器的自动驾驶噪声监测系统及汽车，包括至少一个超声波传感器、至少一个声压传感器、信号调理模块、数字信号处理器、主控模块、显示模块和预警模块；信号调理模块分别连接各超声波传感器和各声压传感器；数字信号处理器分别连接信号调理模块和主控模块，用于获取信号调理模块调理后的噪声信号，并输出噪声信号声压值至主控模块；主控模块还分别与显示模块和预警模块连接，用于检测噪声信号声压值，并输出检测结果至显示模块；以及在噪声信号声压值大于预设阈值时输出预警指令至预警模块。上述系统采用多个声压传感器采集噪声信号，能够有效监测自动驾驶过程中的噪声信号。

摘要：本发明涉及一种动力电池的故障诊断方法及系统。该方法包括：获取任一时间段中动力电池内所有电池单体每个时刻的电压数据；对电压数据进行预处理，确定预处理后的电压数据；根据预处理后的电压数据确定所有电池单体的最大电压以及最小电压，并根据最大电压以及最小电压对所述时间段进行分割，确定电压分割区间；确定任一电池单体在时间段内每个时刻的预处理后的电压数据落入任一所述电压分割区间的电压个数；根据电压个数确定任一电池单体落入任一电压分割区间的概率分布；根据概率分布确定第一相对熵以及第二相对熵；根据所有电池单体的第一相对熵以及第二相对熵构建相对熵矩阵；根据所述相对熵矩阵确定异常单体。本发明能够提高故障诊断精度。

摘要：本发明涉及一种动力电池多故障检测方法与系统。该动力电池多故障检测方法与系统，在以多个单体电池的电压时间序列数据为基础，构建得到电压矩阵和压差矩阵之后，采用阈值计数法确定每一电池单体被计数的次数，然后，根据次数和计数总数确定得到每一单体电池的频率向量，最后根据频率向量和预设频率阈值快速、精确的判断得到故障单体后，输出故障单体的编号。并且，采用的数据为电压时间序列数据，使得整个确顶过程更加全面，进而解决了现有技术中存在的不能精确、快速以及全面对动力电池故障进行检测的问题。