近日，我院车辆工程系新能源动力系统智能管理与控制团队在锂离子动力电池健康状态估计研究领域取得新进展，相关研究成果“State of health estimation of the lithium-ion power battery based on the principal component analysis-particle swarm optimization-back propagation neural network”在能源类Top期刊《Energy》（中科院一区，IF=9.0）上发表。我院车辆工程系吴慕遥老师为第一作者，我院车辆工程系武骥老师、机械...

近日，我院车辆工程系新能源动力系统智能管理与控制团队在退役动力电池分选研究领域取得新进展，相关研究成果“Fast sorting method of retired batteries based on multi-feature extraction from partial charging segment”在能源领域Top期刊《Applied Energy》上发表。  退役动力电池的二次寿命利用有着巨大的应用潜力。然而，大量的前期测试成本和后续维护费用阻碍了其广泛采用。新分选方法的发展主要侧重于探索对具体电池...

近日，我院车辆工程系新能源动力系统智能管理与控制团队在动力电池组荷电状态估计研究领域取得新进展，相关研究成果“State of Charge Estimation for Lithium-ion Battery Pack with Selected Representative Cells”在交通电气化领域Top期刊《IEEE Transactions on Transportation Electrification》上发表。 锂离子电池组的荷电状态（State of Charge, SOC）反映了电池当前剩余的可用电量。准确的SOC估计在电池系统的安全控...