汤爱华
- 作品数：37 被引量：10H指数：2
- 供职机构：重庆理工大学更多>>
- 相关领域：电气工程交通运输工程机械工程动力工程及工程热物理更多>>
- 一种基于0-1规划的汽车零配件喷色生产排程设计方法、系统及设备
- 本发明公开了一种基于0‑1规划的汽车零配件喷色生产排程方法，包括：获取喷色设备及喷色颜色数据，对所获取数据预处理；建立决策变量和中间变量；建立约束条件；建立目标函数及单目标优化模型；求解单目标优化模型。该方法通过选择事件...
- 汤爱华李建明 赵胜利 于全庆
- 基于变分贝叶斯无迹卡尔曼滤波SOC估计被引量：2
- 2024年
- 锂离子动力电池荷电状态(SOC)的精准估计事关新能源汽车的续驶里程和电池寿命,有助于提高能源利用效率,缓解电池过充与过放等问题.然而,由于过程噪声和观测噪声的存在,锂离子动力电池SOC的估计精度难以保证.鉴于此,提出一种无迹卡尔曼滤波(UKF)和基于变分贝叶斯自适应时变噪声无迹卡尔曼滤波(VBAUKF)联合方法,通过降低过程噪声和观测噪声以实现锂离子动力电池SOC的精确估计.在城市道路循环(UDDS)工况下进行验证,结果表明:锂离子动力电池SOC的估计误差低于1%,验证了所提方法的有效性.
- 汤爱华刘尚梅邹航陈哲明胡雯爔李粤涵
- 关键词：锂离子动力电池SOC估计无迹卡尔曼滤波
- 用于电池组的温度-OCV-SOC响应面构建方法
- 本发明涉及电动汽车动力电池管理技术领域，具体涉及用于电池组的温度‑OCV‑SOC响应面构建方法，包括：采集动力电池组中各个单体电池的电池特征数据，生成不同环境温度下各个单体电池的OCV‑SOC曲线；基于采集的电池特征数据...
- 汤爱华 黄渝坤 于全庆 伍心雨 张志刚 龚鹏
- 基于TCN-GRU神经网络模型和迁移学习的锂离子电池SOC估计方法
- 本申请公开了一种基于TCN‑GRU神经网络模型和迁移学习的锂离子电池SOC估计方法，可以有效地缩短电池测试周期，降低BMS成本，特别是当目标电池的训练数据不足和在BMS开发的早期阶段。该方法包括：获取源电池在不同放电条件...
- 舒星周美颜赵红茜胡远志汤爱华冯仁华杨浩陈飞
- 基于PEMFC供气系统的滑模与PID级联控制方法
- 本发明具体涉及基于PEMFC供气系统的滑模与PID级联控制方法，其中，提高过氧比(OER)和净功率是研究的热点。由于PEMFC供气系统的阴极压强是一个不可测数据，因此本发明在PEMFC三阶模型的基础上，构建对应的扩张状态...
- 汤爱华杨林张志刚
- 一种计及不一致性的储能电池系统状态估算方法
- 本发明具体涉及一种计及不一致性的储能电池系统状态估算方法，包括：在电池组充放电过程中，采集电池特征数据；基于单体电池间的不一致性确定电池组每条支路的特征单体电池，建立等效电路模型；构建用于预测估计电池SOC的观测器，分别...
- 汤爱华黄渝坤于全庆伍心雨张志刚
- 基于混合深度神经网络的储能电池端到端容量估计方法
- 本发明具体涉及基于混合深度神经网络的储能电池端到端容量估计方法，包括：获取储能电池的电池充电电压数据；将储能电池的电池充电电压数据输入训练后的电池容量估计模型中，输出对应的电池容量估计值；电池容量估计模型包括：卷积神经网...
- 汤爱华蒋依汗张志刚黄渝坤伍心雨
- 基于ADAMS的平顺性仿真及悬架参数优化
- 汽车平顺性是影响乘坐舒适性的重要因素之一,也是同类汽车在市场竞争中是否具有优势的一个重要指标。随着科学技术的发展,动力学分析软件在汽车设计、制造等领域得到广泛应用。采用ADAMS等多体动力学软件对汽车进行动力学仿真分析,...
- 汤爱华
- 关键词：平顺性多体动力学ADAMS
- 文献传递
- 基于深度学习的不同老化路径储能电池健康状态估计方法
- 本发明具体涉及基于深度学习的不同老化路径储能电池健康状态估计方法，包括：获取储能电池不同工况下的电池充电电压数据，并输入电池健康估计模型中，输出对应工况下的电池健康状态估计值；电池健康估计模型基于深度神经网络构建并进行两...
- 汤爱华 蒋依汗张志刚 伍心雨 黄渝坤
- 一种基于云端数据的电池组故障多阶预警方法
- 本发明公开了一种基于云端数据的电池组故障多阶预警方法，包括：采集电池组的特征数据并划分为窗口数据；提取每个窗口数据的故障特征并对车辆进行风险初步筛查；若车辆为高风险车或低风险车，则提取车辆的故障特征并输入到训练好的机器学...
- 汤爱华吴梓康陈迎爽许煜辰
