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[发明专利]基于自适应核的极限学习机锂电池状态辨识方法及系统-CN202310600789.3在审
发明人：陈晶;浦琰;曹俊峰 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了基于自适应核的极限学习机锂电池状态辨识方法及系统包括，收集电池电路每一时刻的电流电压与SOC的准确值；初始化正则化极限学习机参数，计算隐含层输出H；通过输出SOC与隐含层输出H，利用核方法计算输出层权重矩阵；对应不同环境使用不同的核矩阵；利用贪婪算法计算自适应核矩阵得到协方差矩阵，避免选取超参数。本发明方法可以得到SOC的估计，具有极高的准确度，适用于任何情况的SOC估计中，对外界环境的要求低，对设备一起的要求低，易于实际工程实践中，易于复杂的、多变的SOC辨识问题下，相比较传统的方法，该方法的鲁棒性高并具有极高的准确度。
基于自适应极限学习机锂电池状态辨识方法系统

[发明专利]一种针对锂电池荷电状态估计的数据驱动方法-CN202310338922.2在审
发明人：徐翡;陈晶;浦琰;胡满峰;殷霞 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对锂电池荷电状态估计的数据驱动方法，包括，利用现有的测量仪器获取L组数据，包括，每时刻的电压值、每时刻的电流值以及荷电状态；根据所获取的L组数据，构建输入矩阵以及输出向量；利用激活函数计算出隐藏层输出矩阵H，并利用最小二乘法计算出训练输出权重矩阵；通过郊狼优化算法计算出最优正则化系数，重新计算出最优训练输出权重矩阵，并计算得到最优输出矩阵；采用本发明，能够进行实时动态估计以及解决测量仪器不精准导致误差积累的问题；还能够提高估计效率；还能够防止过度拟合，提升估计方法的泛化能力。
一种针对锂电池状态估计数据驱动方法

[发明专利]一种电动汽车锂离子电池健康状态估计方法及系统-CN202310341453.X在审
发明人：纪曦曦;陈晶;浦琰;殷霞 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种电动汽车锂离子电池健康状态估计方法及系统包括，根据电池额定容量、充电循环次数、电池初始参数以及电池待辨识参数，建立电池容量衰减模型；使用混沌信号替代郊狼优化算法中随机数改进郊狼优化算法，得到混沌郊狼优化算法，结合切比雪夫混沌映射，对所述模型进行计算；根据模型计算的最优解，对电池健康状态进行估计。本专利针对混合指数‑多项式模型的辨识提出一种改进的元启发式智能算法。该方法可以将问题的已知变量转化为指定的数据形式和数据结构，进而避免考虑线性参数和非线性参数之间的耦合性，同时降低陷入局部最优的概率，进而提高参数估计精度和收敛速度，具有广泛的使用范围。理论和仿真验证了该发明是收敛的。
一种电动汽车锂离子电池健康状态估计方法系统

[发明专利]一种用于网络大规模控制系统的多方向方法-CN202110260092.7有效
发明人：陈晶;浦琰;胡满峰;毛亚文 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于网络大规模控制系统的多方向方法，包括采集系统控制数据构建源方向向量；根据所述源方向向量，利用斯密特正交化方法获取多个正交方向；利用所述多个正交方向计算对应步长；结合所述多个正交方向和步长更新系统参数。本发明方法可以避免求解导函数方程的解；转换高阶矩阵求逆为低阶矩阵求逆，进而降低整个辨识过程的资源消耗；速度可以自适应调整，方向数越多，速度越快，方向数为1时等价于梯度算法，方向数和参数维数相等时，等价于最小二乘算法。
一种用于网络大规模控制系统多方方法

[发明专利]基于数据中心的电检测装置、方法、设备及存储介质-CN202111304997.6有效
发明人：浦琰;邵林 -专利权人：腾色智能科技（南京）有限公司;江南大学
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： B61L1/20 文献下载
摘要：本发明涉及基于数据中心的电检测装置、方法、设备及存储介质，通过电检测设备的现场检测以及站厅设备和数据中心对检测及预警信息的处理分析，提高了轨道线检测的准确度、可靠度，根据站厅设备和数据中心的协作有效的提高了应急策略的准确性，保证了轨道线的安全性；同时对各个阶段的参数量化，提高了数据的准确性，为异常处理提供了明确的处理方式，提高异常处理的自动化程度，节约了大量的人力物力，也提高了地铁运行整体的安全性、可靠性。
基于数据中心检测装置方法设备存储介质

[发明专利]一种用于工业生产过程控制的参数辨识方法-CN201910587437.2有效
发明人：陈晶;浦琰;仲红秀;苏勇 -专利权人：江南大学
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明提供一种用于工业生产过程控制的参数辨识方法，其可以提高识别结果的准确率，减少计算量和计算耗时，进而降低整个识别过程的资源消耗。其包括：S1通过现有的数据通信与采集技术获取系统控制参数，共获取L组；S2根据步骤S1中获取的L组数据，针对信息向量构建矩阵向量；S3根据步骤S1中获取的L组数据，针对系统的输出，构建输出数据向量矩阵；S4根据步骤S2中构建的矩阵向量，构建信息向量的向量矩阵；S5选择步长；S6利用传统梯度迭代法得到参数向量估计；S7通过Aitken加速方法计算参数估计向量中的每一个元素，得到新的参数向量估计；S8比较相邻的参数向量估计，当二者的差的绝对值小于预先设置的阈值时，则获得系统控制参数的参数估计。
一种用于工业生产过程控制参数辨识方法