龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：厦门理工学院
摘要：本发明提供了基于数字孪生的电动矿卡动力电池SOC预测方法、装置，涉及电动矿卡动力电池SOC预测技术领域，通过引入Simulink动力电池虚拟仿真模型，将动力电池物理实体和虚拟实体进行全面映射，建立电动矿卡动力电池包的数字孪生模型，实时模拟动力电池系统的运行状态。同时，引入深度学习的方法，融入深度残差收缩网络，对仿真数据进行学习训练。该方法可以根据实时获取的数据和外部条件动态调整训练优化模型，从而提高SOC预测的鲁棒性。
主权项：1.一种基于数字孪生的电动矿卡动力电池SOC预测方法，其特征在于，包括：获取配置在整车物理实体的动力电池系统上的传感器组件采集到的当前的电池物理参数，所述整车物理实体由电动矿卡及动力电池组成；使用虚拟模型对所述电池物理参数进行计算，生成电池充放电率q和自放电率p，其中，所述虚拟模型由Thevenin电池模型和整车Simulink模型组成，所述虚拟模型配置为实现物理实体到虚拟实体的映射；对所述电池物理参数、电池充放电率q和自放电率p进行数据融合分析，再调用预先训练好的动力电池SOC预测模型对融合后的数据进行预处理，生成SOC预警结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门理工学院 基于数字孪生的电动矿卡动力电池SOC预测方法、装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号