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电驱动总成多场耦合数据驱动建模及瞬态温度场实时在线预测
被引量：
1
1
作者
唐鹏
赵治国
+2 位作者
李豪迪
卢万成
杨建煜
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1259-1272,共14页
开发电驱动总成(EDA)轻量级实时在线温度精确预测方法,对于提前有效监测其未来异常温度状态,确保车辆行驶安全至关重要。基于多物理场耦合与数据驱动融合建模,提出了EDA瞬态温度场在线预测方法。首先,建立EDA电-磁-热-流多物理场耦合有...
开发电驱动总成(EDA)轻量级实时在线温度精确预测方法,对于提前有效监测其未来异常温度状态,确保车辆行驶安全至关重要。基于多物理场耦合与数据驱动融合建模,提出了EDA瞬态温度场在线预测方法。首先,建立EDA电-磁-热-流多物理场耦合有限元模型,并通过台架试验验证该模型准确性;其次,采用有限元模型生成了几种常规工况下的瞬态温度场数据集,以用于后续代理模型的测试验证;然后,结合有限元模型获取简化的热网络拓扑和图卷积神经网络,提出一种模型与数据双轮驱动建模的EDA时空关系图卷积神经网络预测模型;最后,通过不同工况下的离线仿真对比分析和台架在线测试,对所提出的温度预测模型进行有效性和实时性验证。实测离线数据集上的分析结果表明:全局预测误差和平均绝对误差分别为4.4和1.25℃,相较于常规时序图卷积神经网络和门控递归单元方法分别降低17.3%、28.1%和5.3%、29.3%。台架在线预测结果也与真实测量值十分接近,其全局预测误差和平均绝对误差为3.99和0.66℃。总之,所提出的实时在线温度预测方法可以准确预测EDA真实温度变化。
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关键词
电驱动总成
实时
在线
温度
预测
多物理场耦合
关系图卷积神经网络
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职称材料
基于外部观测温度预测锂电池电极温度的研究
被引量：
1
2
作者
刘庆荣
徐康康
彭敏
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期1140-1142,共3页
实际应用中,电池箱由于空间体积限制,电池箱内传感器数量少且不方便布置,通过少量温度传感器来准确预测电池温度显得尤其重要。基于锂离子动力电池充放电的热平衡过程和能量守恒定律,并根据冷却液与电池箱内壁的外部观测温度,提出了锂...
实际应用中,电池箱由于空间体积限制,电池箱内传感器数量少且不方便布置,通过少量温度传感器来准确预测电池温度显得尤其重要。基于锂离子动力电池充放电的热平衡过程和能量守恒定律,并根据冷却液与电池箱内壁的外部观测温度,提出了锂离子动力电池温度场物理热模型。将模型进行有限差分法变换,并用最小二乘法辨识出模型中的未知参数。仿真实验结果表明,该模型具有精度高、运算成本极低的优点,能在线实时准确预测锂电池表面电极处的温度。
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关键词
锂电池
温度场热模型
在线实时预测
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职称材料
题名
电驱动总成多场耦合数据驱动建模及瞬态温度场实时在线预测
被引量：
1
1
作者
唐鹏
赵治国
李豪迪
卢万成
杨建煜
机构
同济大学汽车学院
联合汽车电子有限公司
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1259-1272,共14页
基金
国家自然科学基金(51675381)
上海市科委科技创新项目(21DZ1209700)资助。
文摘
开发电驱动总成(EDA)轻量级实时在线温度精确预测方法,对于提前有效监测其未来异常温度状态,确保车辆行驶安全至关重要。基于多物理场耦合与数据驱动融合建模,提出了EDA瞬态温度场在线预测方法。首先,建立EDA电-磁-热-流多物理场耦合有限元模型,并通过台架试验验证该模型准确性;其次,采用有限元模型生成了几种常规工况下的瞬态温度场数据集,以用于后续代理模型的测试验证;然后,结合有限元模型获取简化的热网络拓扑和图卷积神经网络,提出一种模型与数据双轮驱动建模的EDA时空关系图卷积神经网络预测模型;最后,通过不同工况下的离线仿真对比分析和台架在线测试,对所提出的温度预测模型进行有效性和实时性验证。实测离线数据集上的分析结果表明:全局预测误差和平均绝对误差分别为4.4和1.25℃,相较于常规时序图卷积神经网络和门控递归单元方法分别降低17.3%、28.1%和5.3%、29.3%。台架在线预测结果也与真实测量值十分接近,其全局预测误差和平均绝对误差为3.99和0.66℃。总之,所提出的实时在线温度预测方法可以准确预测EDA真实温度变化。
关键词
电驱动总成
实时
在线
温度
预测
多物理场耦合
关系图卷积神经网络
Keywords
electric drive assembly
real-time online temperature prediction
multi-physical field coupling
relational graph convolutional neural network
分类号
U469.72 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于外部观测温度预测锂电池电极温度的研究
被引量：
1
2
作者
刘庆荣
徐康康
彭敏
机构
中南大学高性能复杂制造国家重点实验室
出处
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期1140-1142,共3页
文摘
实际应用中,电池箱由于空间体积限制,电池箱内传感器数量少且不方便布置,通过少量温度传感器来准确预测电池温度显得尤其重要。基于锂离子动力电池充放电的热平衡过程和能量守恒定律,并根据冷却液与电池箱内壁的外部观测温度,提出了锂离子动力电池温度场物理热模型。将模型进行有限差分法变换,并用最小二乘法辨识出模型中的未知参数。仿真实验结果表明,该模型具有精度高、运算成本极低的优点,能在线实时准确预测锂电池表面电极处的温度。
关键词
锂电池
温度场热模型
在线实时预测
Keywords
Li-ion battery
temperature field thermal model
real time predict
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电驱动总成多场耦合数据驱动建模及瞬态温度场实时在线预测
唐鹏
赵治国
李豪迪
卢万成
杨建煜
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于外部观测温度预测锂电池电极温度的研究
刘庆荣
徐康康
彭敏
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
在线阅读
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职称材料
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