汽车与交通学院新能源与智能车辆团队在新能源汽车技术研究方向取得新成果

近期，我校汽车与交通学院新能源与智能车辆科研团队在新能源汽车技术领域研究取得重要进展。团队成员先后在国内外期刊发表6篇高水平研究论文，内容聚焦燃料电池、动力电池、整车动力系统的健康管理与控制关键技术，为新能源汽车的安全运行、寿命延长提供了创新性解决方案。

此次发表的论文涵盖多个中科院一区、二区期刊及EI检索刊物，包括国际能源领域权威期刊《Energy》（中科院一区，IF：9.4）、《Renewable Energy》（中科院一区，IF：9.1）、《Journal of Energy Chemistry》（中科院一区，IF：14.9）、《International Journal of Hydrogen Energy》（中科院二区，IF：8.3），以及国内汽车工程领域核心期刊《汽车工程》（EI 检索），研究成果得到国内外同行高度认可。

在燃料电池健康管理方向，团队围绕车载质子交换膜燃料电池（PEMFC）剩余使用寿命预测展开深入研究，三篇论文提出多种创新预测方法：

发表于《Renewable Energy》的论文（第一作者：杨继斌副教授，第二作者：2022级硕士陈丽），创新性结合季节性趋势与混合数据驱动模型，以相对功率损耗率为健康指标，实现了真实交通工况下 PEMFC 剩余使用寿命的精准预测。

论文截图（一）

发表于《Energy》的两篇论文分别从不同角度突破技术难点：一篇（第一作者：杨继斌副教授，第二作者：2022级硕士陈丽）考虑燃料电池与动力电池的协同工作影响，提出有机灰色神经网络预测方法；另一篇（第一作者：2022级硕士陈丽，通讯作者：杨继斌副教授）基于改进的自适应噪声集合经验模态分解与混合驱动模型，进一步提升了预测的准确性与稳定性。

论文截图（二）

论文截图（三）

发表于《International Journal of Hydrogen Energy》的论文（第一作者：2022级硕士陈丽，通讯作者：邓鹏毅副教授、杨继斌副教授），通过经验小波变换与双数据驱动模型结合，同样以相对功率损耗率为核心指标，为PEMFC寿命预测提供了新的技术路径。

论文截图（四）

除了在燃料电池健康管理领域取得系列成果，团队在动力电池安全与容量管理方向的研究同样亮眼：”

发表于《Journal of Energy Chemistry》的论文（第一作者：2022级硕士杨毅，通讯作者：杨继斌副教授），提出数据压缩技术与深度学习融合的方法，基于实车运行数据实现了电池组容量的高效预测，为电池状态监测提供了轻量化解决方案。

论文截图（五）

发表于《汽车工程》的论文（第一作者：2022级硕士成林穗，通讯作者：杨继斌副教授），创新性提出车云协同下的动力电池多级安全管理方法，通过短时间尺度与长时间尺度结合的预警机制，经实车历史运行数据验证，可在长时间尺度上提前至少5天识别电池包中的故障单体，大幅提升了动力电池运行的安全性与可靠性。

论文截图（六）

系列成果的发表，不仅体现了团队在新能源汽车核心技术领域的持续深耕，也为培养新能源与智能车辆方向高层次人才提供了优质的科研实践平台。