申江卫
- 作品数：134 被引量：167H指数：7
- 供职机构：昆明理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划云南省教育厅科学研究基金更多>>
- 相关领域：电气工程交通运输工程机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 高原环境对混合动力城市客车性能影响的分析被引量：4
- 2012年
- 对一辆12m混合动力城市客车,分别在高原和平原地区进行了相同循环行驶工况的性能比对试验,以分析客车在不同运行条件下燃油经济性和电机助力能量的变化。结果表明:高原环境对客车的燃油经济性有明显影响,每循环燃油消耗量比平原地区平均增加5.62%;每循环燃油消耗量受电机助力能量影响较大,受起步方式的影响较小;制动回收能量和电机助力能量基本不受高原环境的影响,电机助力能量波动较大主要与动力电池的起始SOC值有关。
- 申江卫颜文胜邢伯阳彭劲松李耀平叶明
- 关键词：混合动力客车燃油经济性行驶工况
- 一种基于改进型线性超螺旋的永磁同步电机控制方法
- 本发明涉及电机控制技术领域，且公开了一种基于改进型线性超螺旋的永磁同步电机控制方法，建立两相静止坐标系，得到定子电流方程，建立永磁同步电机机械运动方程，定义永磁同步电机系统状态变量，建立积分滑模面，并构建趋近律速度控制器...
- 申江卫高尔普陈峥沈世全夏雪磊
- 一种锂离子电池SOC估计方法及装置
- 本发明适用于锂离子电池技术领域，提供了一种提高锂离子电池SOC估计精度的方法及装置，方法包括：获取锂离子电池k时刻工作状态，当锂离子电池在充电状态时，通过获取特征参数计算得到电池最大放电容量。当锂离子电池转为放电状态后，...
- 舒星陈峥申江卫颜文胜
- 一种基于广义预测控制的永磁同步电机级联控制方法
- 本发明适用于电机控制技术领域，提供了一种基于广义预测控制的永磁同步电机级联控制方法，具体方法包括：获取永磁同步电机同步旋转坐标系下的d轴电流、q轴电流以及转速/位置传感器采集的永磁同步电机转速；将获取的d轴电流、q轴电流...
- 陈峥崔佳伦申江卫沈世全
- 一种防碰撞的动态智能网联车辆最优换道轨迹规划方法
- 本发明涉及车辆自动驾驶技术领域，且公开了一种防碰撞的动态智能网联车辆最优换道轨迹规划方法，首先建立换道轨迹方程，之后在车辆动力学约束、交通规则约束下采用序列二次规划方法求解最优换道轨迹，之后对未来一定时间步长内的潜在碰撞...
- 沈世全可建新李宗典张华伟刘玺陈峥申江卫王青旺
- 一种基于多元预测与异常检测的车用锂电池故障预警方法
- 本发明公开了一种基于多元预测与异常检测的车用锂电池故障预警方法，包括：通过大数据平台采集车辆电池系统的运行数据；对采集到的数据进行数据清洗并形成数据集；将数据集划分为训练集和测试集；通过训练集构建预测模型；将测试集输入预...
- 申江卫陈鑫陈峥沈世全魏福星夏雪磊
- 一种全温度下基于极简电化学模型的锂电池SOC估计方法
- 本发明涉及一种全温度下基于极简电化学模型的锂电池SOC估计方法，包括以下步骤：步骤1：重建极简电化学模型；步骤2：使用遗传算法对步骤1中建立的极简电化学模型进行参数辨识；步骤3：构建全温度下的极简电化学模型。步骤4：将固...
- 申江卫周灿彪陈峥沈世全舒星蒋宝良
- 一种可直接观蓄电池寿命的低成本积分沙漏
- 本实用新型由分压电阻（11）、可调电阻（12）、复位弹簧（13）、正反串接稳压管对（14）、电压线圈（15）、沙漏滑移槽（17）、沙漏滑移槽托板沙漏孔洞面积控制U型槽（18）、沙漏孔洞面积控制片U型槽（19）、沙漏孔洞面...
- 申江卫刘昱陈蜀乔陈峥肖仁鑫颜文胜
- 基于K-Means算法的电动汽车电池组故障诊断研究
- 随着电池等关键技术的发展,电动汽车市场保有量越来越大,因此确保电动汽车在充电、久置停车或运行过程中的安全性尤为重要。本文针对电动汽车电池组运行安全性问题,提出基于K-Means聚类分析算法的电动汽车在线安全性研究,通过对...
- 李晓宇陈峥申江卫肖仁鑫舒星
- 关键词：故障报警聚类分析K-MEANS算法
- 基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测
- 2025年
- 为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用三次样条插值对充电数据进行补充。其次,通过挖掘充电电压曲线与容量衰退之间的规律,确定特征因子为某充电时间区间的电压增量,并利用增强鲸鱼算法,从短期充电数据中实现了老化特征的有效提取。随后,构建了高斯过程回归容量预测模型,在确定训练数据量后,对比了不同算法的预测结果,验证了所构建模型的有效性。最后,将该方法在不同电池上进行测试,验证了预测精度和泛化能力。结果表明:对于实验室数据集,将前15%老化特征作为训练集时,可将该类电池最大误差控制在2.49%以内,且97%的预测误差控制在1.5%内;对于公开数据集,仅12组训练数据就能将该类电池最大误差控制在1%以内,实现了利用低精度和短期充电数据对电池容量的准确预测。
- 陈峥彭月胡竞元申江卫肖仁鑫夏雪磊
- 关键词：锂离子电池
