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申请/专利权人：湖南恩智测控技术有限公司
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118259104A
主分类号：G01R31/00
分类号：G01R31/00;G01R19/25;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/25;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/096
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开一种基于分布式模型预测的电池模拟系统数字闭环控制方法，用于电力储能类电池管理系统BMS的评测，该方法包括AD高频采集模拟电池电压，选择线性预测滤波器LPC去除采集信号高频噪声，形成去噪时序信号；提取去噪时序信号多元时频特征作为输入，训练小样本域迁移神经网络实现电池模拟电路的健康状态智能预警；对于健康电路，将去噪时序信号的滑动均值作为反馈量，采用分布式模型预测控制DMPC算法实现多路模拟电压设定值的高速、高精度同步跟踪控制，控制器输出经DA转化后作为模拟电池电压，最终实现电池电压的高速、高精度模拟。本申请保证电路健康前提下电压调节的准确性和快速性，提升电压模拟精度和电路可靠性。
主权项：1.一种电池模拟系统数字闭环分布式预测控制方法，其特征在于，包括：为保证电力储能用BMS性能测试的准确性和高效性，需要模拟电池电压能够快速、高精度的调节，考虑基于模拟误差放大器的方法因硬件离散性导致电压不准确和调节慢的缺点，构建基于AD高速采样的数字闭环电压调节回路；模拟电压的高速AD采集数据形成时间序列，采用一种线性预测滤波器LPC去除时序信号高频噪声干扰，形成去噪时序信号；计算所述去噪时序信号频谱值，采用谱峭度算法提取异常冲高频谱序列作为第一特征，计算所述去噪时序信号的偏度、裕度、方差、均值等时域统计信息作为第二特征，提取所述去噪时序信号数据点的高斯分布形态作为第三特征；基于三种特征信息训练小样本域迁移深度神经网络实现电池模拟电路的健康状态预警；对于健康良好电路，计算所述去噪时序信号的滑动均值作为模拟电池电压的反馈量，采用分布式模型预测控制算法DMPC对多个单体电池电压进行设定值同步跟踪控制，实现高速、高精度的模拟电压切换调节，保证电力储能BMS测试的准确性和快速性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南恩智测控技术有限公司 一种电池模拟系统数字闭环分布式预测控制方法
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