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郑岳久: 作品数：283 被引量：364H指数：10; 供职机构：上海理工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金汽车安全与节能国家重点实验室开放基金上海市自然科学基金更多>>; 相关领域：电气工程文化科学交通运输工程机械工程更多>>

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一种固相扩散系数随温度变化的等效电路模型的构建方法: 本发明提供了一种固相扩散系数随温度变化的等效电路模型的构建方法，包括以下步骤：步骤S1，构建电池的等效电路模型并建立计算公式，等效电路模型包括开路电压OCV、内阻R0，等效电路模型根据输入的温度T和...; 郑岳久陈超强韩雪冰王冠欧阳明高俞晓媛

锂离子电池内短路机理与检测研究进展被引量：29: 2018年; 锂离子电池内短路是锂离子电池热失控事故中最常见的诱因之一,也是机械滥用、电滥用、热滥用的共性环节,是潜在的安全威胁。本文从锂离子电池内短路安全问题出发,综述了内短路机理的研究进展,归纳了内短路替代实验方法,介绍了内短路演化过程,指出了内短路检测需在其发展初期和中期完成。进而,总结了多种内短路检测方法,最后,对内短路问题下一步研究进行了展望。; 刘力硕张明轩卢兰光欧阳明高冯旭宁冯旭宁郑岳久潘岳; 关键词：锂离子电池

车用动力电池动态均衡装置及动态均衡方法: 车用动力电池动态均衡装置，属于电动汽车或混合动力汽车动力电池技术领域。包括DCDC变换器(102)和多路机电开关(101)；DCDC变换器(102)两侧分别连接电池箱体(103)的输出极柱和多路机电开关(101)的公共端...; 李建秋郑岳久卢兰光欧阳明高; 文献传递

锂电池在预定SOC下的不析锂的最大充电电流的获取方法: 本发明提供了一种锂电池在预定SOC下的不析锂的最大充电电流的获取方法，因为通过在锂电池上设置参比电极来建立等效电路模型，再利用向等效电路模型中输入锂电池正负极间电流和负极电位，最终获取锂电池在预定SOC下的不析锂的最大充...; 郑岳久赵同政刘金海周龙; 文献传递

基于BPNN-EKF-GD-RF算法的锂离子电池组荷电状态估计方法: 2025年; 锂离子电池模组的荷电状态估计(State-of-charge, SOC)是影响电池性能的一个重要内部状态,是电池组进行其它状态估计的基础。然而它的估计准确性易受温度等外部因素影响,且电池间的不一致性也为电池组中各单体电池的SOC估计带来了困难。提出一种将BP神经网络(Back propagation neural network, BPNN)与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法相结合的电池组SOC估计方法。该方法首先基于先验SOC利用BPNN估计不同温度下“领导者”电池的端电压,将其与实测端电压对比后采用EKF算法完成SOC后验估计,同时基于电压差采用梯度下降(Gradient descent, GD)算法更新BPNN的输出层权重使算法更快收敛。在此基础上,设计修正策略利用随机森林(Random forest, RF)算法对“跟随者”电池的SOC进行调整估计。试验结果表明,所提的BPNN-EKF-GD-RF算法能实现电池组在不同温度下SOC的准确估计,常温下SOC估计误差保持在2.5%以内,在温度变化下电池组中单体电池SOC估计最大误差不超过3.2%,为复杂环境下锂离子电池组的SOC估计提供了一种高精度低复杂度方案。; 来鑫翁嘉辉杨一鹏孙宇飞周龙郑岳久韩雪冰; 关键词：SOC估计扩展卡尔曼滤波梯度下降算法锂离子电池组

电池组容量均衡方法: 本发明提出一种电池组容量均衡方法，包括：记录电池组中的每个电池单体的充电电压曲线；将其中一个电池单体的电压达到充电截止电压Um的时刻，记为电池组的满充时刻t0，电池单体记为电池...; 郑岳久欧阳明高卢兰光李建秋; 文献传递

基于地图API信息和HMM的未来能耗预测方法: 本发明提供一种基于地图API信息和HMM的未来能耗预测方法，用于对电动汽车在续驶里程时进行未来能耗预测，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，将历史工况按所在道路类型进行分类形成多类工况类型，并提取各类工况类型的标准差；步...; 孙涛冯礼鸿蒋胜徐雨文郑岳久; 文献传递

无人机单侧成像约束条件下的路线规划方法: 一种无人机单侧成像约束条件下的路线规划方法，包括以下步骤：步骤S1：基于已知被侦察目标群中所有被侦察目标的位置坐标，算得初步规划路线；步骤S2：采用点坐标变换计算方法获得无人机在单侧成像约束条件下到达理论侦察位置的坐标；...; 高文凯郑岳久来鑫周龙孔祥栋

一种基于容量估计的单体电池漏电或微短路定量诊断方法: 本发明公开了一种基于容量估计的单体电池漏电或微短路定量诊断方法，该方法包括如下步骤：S1获取电池单体的充放电数据；S2采用传统的容量估计方法分别估计电池充电容量CC和放电容量CD</Sub...; 郑岳久沈安琪韩雪冰欧阳明高周龙; 文献传递

“锂离子电池—超级电容”混合储能系统的建模与状态估计被引量：4: 2023年; 在混合储能系统中,状态估计是进行各储能元件间功率分配和控制策略调整的基础。为减小状态估计误差对后续能量管理的影响,以“锂离子电池-超级电容”混合储能系统为研究对象,进行建模仿真和精确状态估计。首先在辨识基本元件参数后,基于电路的物理结构,在MATLAB/Simulink环境中搭建了混合储能系统仿真模型,用于快速准确的模拟实物实验。然后综合复杂度和估计精度考虑,重新选择以整体形式的理念建立了电池组和超级电容组模型,用于配合“EKF-两点法”进行荷电状态与健康状态的联合估计。最后,经实验验证表明,状态估计误差都在5%以内,即建立的仿真模型能够准确反映元件运行特性且联合状态估计算法精度较高。; 王冠李相俊孙振广董立志郑岳久; 关键词：混合储能系统锂离子电池组仿真模型状态估计