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[发明专利]一种基于双向电力变换器的化成工艺滤波状态估计方法-CN202111039856.6有效
发明人：王子赟;李旭;王艳;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H02J7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向电力变换器的化成工艺滤波状态估计方法，属于参数估计技术领域。通过对Bi‑DC/DC建立切换模型，使用一种改进的全对称多胞体集员辨识方法估计电感电流和电容电压的状态值，解决了未知分布噪声对电池化成参数SOC、SOH等干扰的问题；全对称多胞体集员估计方法表示状态可行集，不需要知道模型噪声的先验分布或要求噪声满足高斯分布，增加了状态估计的实用性和可靠性；并通过重复利用下一时刻观测条带，基于观测条带位移全对称多胞体的对称面，从而对其进行二次紧缩，避免了椭球、传统全对称多胞体等几何体集员辨识保守性大的问题，更高效、准确地对状态进行估计。
一种基于双向电力变换器化成工艺滤波状态估计方法

[发明专利]基于蒙特卡洛和深度学习的动力电池剩余寿命预测方法-CN202310070490.1有效
发明人：张俊杰;王子赟;边天贻;熊林宏;凌苏湘;金家立;王艳;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了基于蒙特卡洛和深度学习的动力电池剩余寿命预测方法，属于动力电池技术领域。该方法利用EEMD技术和相关性分析方法将SOH时间序列分解成主趋势时间序列和波动时间序列，利用深度置信网络对主趋势时间序列进行预测，利用蒙特卡洛技术求得最优区间阈值集合后对波动时间序列进行数据预处理，然后采用分段三次埃尔米特插值进行重采样，之后利用长短期记忆神经网络对重采样之后序列进行预测，然后再对波动序列预测结果进行反重采样和逆向数据处理得到最终预测值，然后将主趋势时间序列和波动时间序列预测结果进行集成得到最终的SOH预测结果，结合电池寿命结束时的SOH值得到剩余寿命的预测值，实现了动力电池剩余寿命的高精度预测。
基于蒙特卡洛深度学习动力电池剩余寿命预测方法

[发明专利]一种基于AAF和深度学习的动力电池健康状态预测方法-CN202310070487.X有效
发明人：张俊杰;王子赟;边天贻;熊林宏;金家立;凌苏湘;王艳;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AAF和深度学习的动力电池健康状态预测方法，属于动力电池SOH预测领域。所述方法首先利用集成经验模态分解技术和相关性分析方法将SOH时间序列分解成主趋势时间序列和波动时间序列，其次利用DBN对主趋势时间序列进行预测，针对波动时间序列，先进行数据预处理，然后采用抗混叠低通滤波器对预处理之后的序列进行重采样，之后利用长短期记忆神经网络LSTM对重采样之后序列进行预测，然后再对波动序列预测结果进行反重采样和逆向数据处理得到波动时间序列最终预测值，最后将主趋势时间序列和波动时间序列预测结果进行集成得到最终的SOH预测结果，实现了动力电池SOH的高精度预测。
一种基于 aaf 深度学习动力电池健康状态预测方法

[发明专利]一种大批量定制化高端电池生产模型建模与排产方法-CN202310576504.7在审
发明人：王子赟;姚宇翔;王艳;陈嘉旭;纪志成;张俊杰 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种大批量定制化高端电池生产模型建模与排产方法，属于动力电池生产模型建模与调度领域。所述方法通过分析电池的生产工序，获取以电池利润最大化为目标的目标函数，进行种群初始化，以二进制编码生成排序方案并以最小化完工时间为目标设定适应度函数，进行遗传算法的选择、交叉、变异操作，获取最短完工时间与排序方式，解决了电池企业所面临的产品大批量生产和处理客户定制化需求之间存在的矛盾，提高了电池的生产效率，降低了生产成本。
一种大批量定制高端电池生产模型建模方法

[发明专利]一种基于定制化排产的电池产品原材料投产顺序优化方法-CN202310579844.5在审
发明人：王子赟;陈嘉旭;王艳;姚宇翔;纪志成;张俊杰 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于定制化排产的电池产品原材料投产顺序优化方法，属于动力电池生产规划技术领域。所述方法通过分析电池的生产工序，获取以电池成本最小为前提，加工时间最小为目的的目标函数，基于工程深度指示算法，获取最短完工时间与排序方式，提高了电池的生产效率，降低了生产成本。
一种基于定制化排产电池产品原材料投产顺序优化方法

[发明专利]一种基于滤波的永磁直流电动机故障检测方法-CN202010750174.5有效
发明人：王子赟;刘子幸;王艳;纪志成;徐桂香;程林;李南江;张梓蒙 -专利权人：江南大学
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于滤波的永磁直流电动机故障检测方法，属于永磁直流电动机故障检测领域。通过利用正多胞体卡尔曼滤波方法得到永磁直流电动机在正常工作状态下的输出矩阵对应的正多胞体通过判断实际工作状态下的输出矩阵是否在正常工作状态下的正多胞体的上下界内，确定永磁直流电动机是否发生故障，若发生故障，则根据比较结果确定故障状态和故障时间；相对于现有的基于全对称多胞形的故障检测方法，本申请采用空间形状更为简单的正多胞体，检测速度更快，更适用于在线故障检测，且本申请方法所估计出的永磁直流电动机的工作状态更贴近实际的工作状态，所以能够更准确的反映出实际工作状态与正常的工作状态不符，因此故障检测率更高。
一种基于滤波永磁直流电动机故障检测方法

[发明专利]基于脉冲牵制自适应控制的Lur`e网络聚类同步方法-CN202010997662.6有效
发明人：汤泽;轩德利;王艳;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脉冲牵制自适应控制的Lur’e网络聚类同步方法，包括以下步骤：构建多重时滞和混合耦合的追随者Lur’e网络模型并确认其领导节点；通过传感器获得各领导节点的状态信息并建立误差网络模型；向每个节点传输邻接节点与同步节点的状态信息，基于所述误差网络模型构建脉冲牵制反馈控制器；其中，所述脉冲牵制反馈控制器包含自适应更新定律，基于所述自适应更新定律对脉冲牵制反馈控制器的控制强度进行自适应调整；当所述脉冲牵制反馈控制器受到脉冲扰动影响时，根据脉冲效应ρ的取值范围来求取柯西矩阵，并利用参数变分法得出聚类同步的判定条件。其通过调节系统自身参数实现同步，控制成本低。
基于脉冲牵制自适应控制 lur 网络类同方法

[发明专利]一种基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法-CN202310143365.9在审
发明人：王子赟;熊林宏;张俊杰;边天贻;王艳;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法，属于锂离子电池管理系统领域。本申请方法中提出一种新的粒子滤波算法，通过设定两个粒子权重阈值p1和p2，对权值大于p1的粒子进行复制，对权值小于p2的粒子淘汰，其余粒子保留，既避免了重复计算权值小的粒子，而且一定程度上保留了粒子多样性，避免粒子退化，利用新的粒子滤波算法确定双指数经验预测模型的最优参数，对锂离子电池未来容量衰减趋势进行预测，从而提高了预测精度和可靠性，而且不需要统计计算相似或相同结果的权重累计值，因此计算量大大减小。
一种基于改进粒子滤波锂离子电池剩余寿命预测方法

[发明专利]基于三重强化学习的电池制造能力可变权组合预测方法-CN202310153214.1在审
发明人：王子赟;俞银泉;王艳;张俊杰;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于三重强化学习的电池制造能力可变权组合预测方法，属于动力电池制造预测领域。该方法针对锂电池制造能力周期性、突变性以及季节性等特征，选择相应模型分别挖掘时间序列中的线性和非线性特征构成新的组合预测模型；针对现有方法难以得到最优组合预测权重的问题，设计了双层强化学习算法求解该时间下最优权重矩阵，降低预测误差；此外，由于在不同时间点各单一预测模型的预测效果也不同，本申请融合强化学习和熵值思想，探索最优滑动窗口长度，运用滑动窗口对预测序列进行划分，并在各窗口内使用双层强化学习算法确定最优组合权重，最终构造三重强化学习电池制造能力组合预测模型，进一步提高了电池制造能力的预测精度和可靠性。
基于三重强化学习电池制造能力可变组合预测方法

[发明专利]时滞非线性多智能体系统的分布式协同控制方法-CN202210607969.X有效
发明人：汤泽;陈柏勋;王艳;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种时滞非线性多智能体系统的分布式协同控制方法，包括：建立含时滞的非线性多智能体系统模型并确定一致性目标，建立误差多智能体系统模型，建立带分布式时滞的分布式脉冲控制器；构建脉冲形式的误差系统，在所述脉冲形式的误差系统下使用矩阵测度构建Lyapunov函数；使用Lyapunov函数、比较原理和参数变分法构建比较系统；在此基础上使用参数变分法获得含时滞的非线性多智能体系统达到一致性目标时的充分条件。本发明在充分考虑实际情况的同时节约了资源，简化了对含时滞的非线性多智能体系统的一致性分析过程，可以有效并正确地考虑含时滞的非线性多智能体系统的一致性问题。
非线性智能体系分布式协同控制方法

[发明专利]一种基于双编码遗传聚类的动力电池定制化配组方法-CN202310172419.4在审
发明人：王子赟;史伟杰;王艳;张俊杰;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双编码遗传聚类的动力电池定制化配组方法，属于动力电池制造技术领域。所述方法针对动力电池配组制定目标函数之前，创新性引入德尔菲专家打分法的提出一种基于定制需求的目标函数建立方式，而且同时编码类中心与类属性的改进型遗传聚类算法避免了因现有动力电池配组算法陷入局部最优的缺陷导致无法得出一致性最优配组结果的问题，且用理论证明了改进基因编码方式的遗传聚类算法的全局收敛性，即本方法最终可以求出动力电池配组的最优结果，与普通遗传算法在配组速度与配组结果都所改进。
一种基于编码遗传动力电池定制化配组方法

[发明专利]一种基于iPSO-LSTM模型的动力电池温度预测方法-CN202310045702.0在审
发明人：王子赟;边天贻;王艳;张俊杰;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于iPSO‑LSTM模型的动力电池温度预测方法，属于动力电池制造预测技术领域。所述方法定义惰性粒子，迭代过程中将惰性粒子的位置重置为全局最优粒子的位置，但不改变该粒子的搜索速度。通过重置位置但不改变搜索速度的策略使更换位置后的粒子拥有了搜索意义，并且不进行时间浪费。本申请添加惰性粒子的定义与处理策略使得iPSO‑LSTM模型在不损失精度的同时增加了收敛的速度，降低了无效粒子搜索的可能性，同时增大了每轮最优值附近的搜索范围，最终快速准确的寻优得到最优超参数，将最优超参数带入LSTM模型实现对于动力电池温度的快速准确预测。
一种基于 ipso lstm 模型动力电池温度预测方法

[发明专利]一种高端电池智能工厂云级架构数据存储方法-CN202210614506.6有效
发明人：王子赟;程林;王艳;纪志成;杨建芬;宋文龙;高伟伟;施璐;刘红杰;李丹;朱文光;王子杨 -专利权人：江南大学;天能电池集团股份有限公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04L67/1097 文献下载
摘要：本发明公开了一种高端电池智能工厂云级架构数据存储方法，属于智能存储领域。所述方法利用各分布式传感器将工厂实时数据传送到云端存储，不仅考虑到了云级下的数据丢失问题，局部数据分析器检测到数据丢失后进行及时的数据弥补，同时各局部数据分析器在不确定噪声的扰动下在分布式数据分析器中利用集员滤波算法进行局部状态估计，联合求得系统状态的真实可行集范围，并实时将数据和状态估计结果传输回原云端并拷贝至备份云。
一种高端电池智能工厂架构数据存储方法

[发明专利]一种非线性多智能体系统控制方法、装置、设备及应用-CN202211355986.5有效
发明人：汤泽;陈柏勋;王艳;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种非线性多智能体系统控制方法、装置、设备及应用，涉及信息技术领域，包括基于多智能体的状态信息构建多智能体系统模型，并确定其一致性目标，利用所述多智能体系统模型和所述一致性目标计算误差，构建误差多智能体系统模型，基于所述误差多智能体系统模型，构建分布式脉冲控制器，构造Lyapunov函数，基于所述分布式脉冲控制器计算得所述多智能体系统模型全局一致的充分条件，基于所述充分条件，利用所述分布式脉冲控制器调节，使所述多智能体系统模型中所有智能体的状态一致，基于系统时滞和分布式时滞，实现了非线性多智能体系统的一致性，提高系统识别精度。
一种非线性智能体系控制方法装置设备应用

[发明专利]一种面向工业生产过程的弹簧阻尼系统滤波故障诊断方法-CN202010272258.2有效
发明人：王子赟;刘子幸;王艳;李南江;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向工业生产过程的弹簧阻尼系统滤波故障诊断方法，属于弹簧阻尼系统故障诊断技术领域。所述方法通过弹簧阻尼系统故障指示信号的数值，确定系统的故障状态，在检测出系统发生故障时，根据测试集合及其椭球确定弹簧阻尼系统的参数向量θ的具体故障分量，继而根据具体故障分量得到扩展方向，按扩展方向重置支持正多胞体的交集，相对于现有故障检测方法中的全域扩展，本申请所提出的面向工业生产过程的弹簧阻尼系统滤波故障诊断方法收敛速度更快、可以更快的识别出故障参数、从而实时性能更好。
一种面向工业生产过程弹簧阻尼系统滤波故障诊断方法

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