发明人： 何洪文，苏启聪，黄汝臣

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311344723.9

申请日期： 2023.10.17

摘要： 本发明提供了一种可跨运动维度迁移的混合动力履带车辆能量管理方法，其采用了目前能量管理技术中较为先进的深度强化学习算法SAC，并在此基础上和迁移学习相结合来构建新型可迁移能量管理策略，能够实现良好的燃料经济性与稳定的电池荷电状态之间的兼顾平衡，具有良好的应用前景。该方法通过将基于深度强化学习的能量管理 ...

发明人： 闫梅，徐宏扬，何洪文，金立生，李梦林

申请人： 燕山大学，北京理工大学

申请号： 202311152530.3

申请日期： 2023.09.07

摘要： 本案涉及一种具有空调系统的车辆能量优化方法，属于动力车辆能量管理领域，用于解决现有技术中缺乏具有空调系统的车辆能量优化管理的问题。本方案具体为：基于第一时域区间的预测速度序列和预测乘客数量序列，获取动力电池SOC参考轨迹；基于第二时域区间的预测速度，对动力电池SOC参考轨迹进行优化，获取动力电池SO ...

发明人： 何洪文，黄汝臣

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310819558.1

申请日期： 2023.07.05

摘要： 本发明提供了一种燃料电池汽车能量管理策略快速开发方法，通过将增强型SAC算法与迁移学习有机结合并充分发挥二者的优势，建立关联相似的能量管理策略训练任务，以及将从预训练过程中学习到的所有知识全部迁移并应用于新的能量管理任务中，实现了能量管理策略的跨车型迁移和复用，能够极大地缩短新车型的深度强化学习型能 ...

发明人： 魏中宝，徐昕，何洪文

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310251541.0

申请日期： 2023.03.16

摘要： 本发明提供了一种多模式切换的电池低温快速加热方法，包括以下步骤：S1.建立电池的电‑热耦合模型，开展电池测试，辨识模型参数；S2.设置可优化的加热模式和电流参数为控制变量，确定模型中的关键状态变量，定义变量空间的可行域；S3.基于S1中搭建的电池模型，确定目标函数，搭建优化算法框架；S4.采集BMS ...

发明人： 陈锦洲，何洪文

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311603143.7

申请日期： 2023.11.28

摘要： 本发明提供了一种基于燃料电池空气供给条件优化的混动系统能量管理方法，设计了基于双向LSTM的车速预测器，可得到较为准确的未来短期时域内整车需求功率；利用粒子群优化算法离线计算最佳空气供给条件，实现了较高的系统经济性；在能量管理策略成本函数的更新计算中考虑了最佳空气供给条件，能够使能量管理过程更符合燃 ...

发明人： 何洪文，苏启聪，黄汝臣

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311255715.7

申请日期： 2023.09.26

摘要： 本发明提供了一种融合深度神经网络的混合动力履带车辆功率分配方法，其利用了GRU深度神经网络预测发动机‑发电机组的输出功率，具有燃料经济性好、稳持荷电状态并且易于实车运用等优点；该方法中通过主成分分析的方法对特征参数的数据集进行降维，再利用降维后的数据作为神经网络的输入，可有效地提高控制器的计算速度； ...

发明人： 魏中宝，张盛，何洪文

申请人： 北京理工大学

申请号： 202311441990.8

申请日期： 2023.11.01

摘要： 本发明公开了一种锂电池组原位析锂检测系统及方法，属于电池管理领域；在锂电池组基础上，增加扰动发生电路，可以向电池输入正弦扰动电流；电压采集电路利用等效采样技术，以较低的采样速率进行电压采样；检测控制电路根据电压和电流信号计算电池阻抗，计算特征频率点的相对实部阻抗，对电池析锂程度进行判断。与现有技术方 ...

发明人： 魏中宝，李清华，何洪文

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310684484.5

申请日期： 2023.06.12

摘要： 本发明公开适用于电池健康状态评估和寿命预测的自动特征提取方法，包括：S1.在固定温度和不同充放电倍率下对电池进行循环充放电老化试验，采集电池循环过程中的电流信息与电压信息；S2.在不同充放电倍率下，通过安时积分法获得对应循环的容量，建立对应工况的容量增量曲线；S3.对一维时间尺度下的IC曲线进行高斯 ...

发明人： 魏中宝，胡羽倩，何洪文，张财志，王睿

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310688398.1

申请日期： 2023.06.12

摘要： 本发明公开一种复杂运行环境下燃料电池系统寿命快速预测方法，包括预处理和模型训练和预测两个阶段，其中预处理阶段主要对实验测试数据集的重新采样和归一化；模型训练和预测阶段首先通过建立差分自回归移动平均模型对堆叠电压信号进行长期滚动预测，之后将得到的预测值作为输入输送到卷积神经网络模型中再次进行燃料电池寿 ...

发明人： 魏中宝，方镇都，阮浩凯，何洪文

申请人： 北京理工大学

申请号： 202310706419.8

申请日期： 2023.06.15

摘要： 本发明公开了一种基于LSTM和高斯过程回归的锂电池剩余寿命估计方法，包括：通过实验获取锂电池的原始数据，定义健康状态SOH以及电池的剩余寿命，处理数据；基于滑动窗口法构建输入输出，划分数据集；搭建LSTM网络，在训练集上训练并优化超参数；将训练数据集最后一个窗口数据输入到训练好的LSTM模型中进行滑 ...