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龙图腾网获悉广西科技大学;桂林电子科技大学;东风柳州汽车有限公司申请的专利一种基于PSO-SVM工况识别的能量回收方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116653613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310389388.8，技术领域涉及：B60L7/10；该发明授权一种基于PSO-SVM工况识别的能量回收方法和装置是由郑伟光;李海桥;郭葵;梁立东;覃记荣;徐小红;马秋香设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PSO-SVM工况识别的能量回收方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PSO‑SVM工况识别的能量回收方法，包括以下步骤：采集当前行车数据；加载PSO‑SVM工况预测模型，向PSO‑SVM工况预测模型输入行车数据；从PSO‑SVM工况预测模型获取制动工况类型和制动力矩；根据制动工况类型，选择能量回收控制策略，执行能量回收。根据上述技术方案，可以制定能量回收的最优的回收策略，并使制动过程中的汽车更安全，能量回收效果更好。

本发明授权一种基于PSO-SVM工况识别的能量回收方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于PSO‑SVM工况识别的能量回收方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集当前行车数据，所述行车数据包括t时刻下的速度、扭矩、制动强度、当前坡度、减速度； 加载PSO‑SVM工况预测模型，向所述PSO‑SVM工况预测模型输入所述行车数据； 从所述PSO‑SVM工况预测模型获取制动工况类型和制动力矩，所述制动工况类型包括： 紧急制动工况、普通制动工况；所述制动力矩包括再生制动力矩和机械制动力矩； 根据所述制动工况类型，选择能量回收控制策略，执行能量回收；其中，所述能量回收通过分配需求制动力矩实现；所述分配需求制动力矩指，调整再生制动力矩和机械制动力矩的构成比例； 其中，加载PSO‑SVM工况预测模型前，获取最优PSO‑SVM工况预测模型，包括以下步骤： 设置算法参数； 定义和更新惩罚系数C和核函数参数G； 使用样本数据训练和验证SVM识别模型； 输出最佳惩罚系数C和核函数参数G，获取最优识别模型； 所述样本数据为特征数据集和特征数据对应的制动工况类型； 所述特征数据集为，其中分别为第k次截取周期的平均制动强度、平均坡度、平均减速度；所述制动工况类型的判断依据为制动强度差、坡度差、减速度差； 所述制动工况类型的判断方法为： 如果且 ，所述制动工况类型为紧急制动工况，如果且 ，所述制动工况类型为紧急制动工况，如果且 ，所述制动工况类型为紧急制动工况，否则所述制动工况类型为一般制动工况。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西科技大学;桂林电子科技大学;东风柳州汽车有限公司，其通讯地址为：545006 广西壮族自治区柳州市城中区文昌路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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