CN113022380B - 一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法 - Google Patents

一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113022380B
CN113022380B CN202110258526.XA CN202110258526A CN113022380B CN 113022380 B CN113022380 B CN 113022380B CN 202110258526 A CN202110258526 A CN 202110258526A CN 113022380 B CN113022380 B CN 113022380B
Authority
CN
China
Prior art keywords
power battery
capacity
power
battery
optimization
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110258526.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113022380A (zh
Inventor
宋大凤
杨丽丽
曾小华
梁伟智
武庆涛
牛超凡
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jilin University
Original Assignee
Jilin University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jilin University filed Critical Jilin University
Priority to CN202110258526.XA priority Critical patent/CN113022380B/zh
Publication of CN113022380A publication Critical patent/CN113022380A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113022380B publication Critical patent/CN113022380B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L58/00—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
    • B60L58/30—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling fuel cells
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2260/00—Operating Modes
    • B60L2260/40—Control modes
    • B60L2260/50—Control modes by future state prediction
    • B60L2260/54—Energy consumption estimation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/40—Application of hydrogen technology to transportation, e.g. using fuel cells

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Fuel Cell (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

本发明公开一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法，包括内层能量管理优化控制和外层动力电池容量优化控制。在考虑动力电池寿命衰减的基础上，设计内层能量管理优化控制，以综合氢耗和动力电池寿命衰减最小为多目标进行优化，采用动态规划算法求解。外层动力电池容量优化控制在内层能量管理优化控制求得最小的氢耗和电池寿命衰减的基础上，定义动力电池容量的优化范围，通过遍历优化求解得到最优的动力电池容量。本发明提出的方法可以优化动力源的工作点，延长动力电池的使用寿命，提高车辆经济性，降低车辆全寿命周期成本。

Description

一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法
技术领域
本发明属于汽车控制系统，更确切地说，本发明涉及考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计。
背景技术
电-电混合燃料电池汽车存在多个动力源，需要合理协调各个动力源的工作状态以满足整车动力性需求，进而充分发挥其节能优势。其中，动力电池性能直接影响驱动电动机的性能，从而影响整车的燃氢经济性和排放性能，是实现整车性能的关键。
研究表明，燃氢消耗与动力电池寿命衰减程度是矛盾的关系，并且能量管理策略的设计与动力电池容量的优化高度耦合，因此设计动力电池容量时，在能量优化管理控制策略中考虑动力电池寿命的衰减程度对提高整车燃氢经济性、降低车辆使用成本、提高电池使用性能是十分必要的。电池寿命模型可分为模型法和数据驱动法，模型法是基于电池运行机理和老化所构建的模型，但是复杂程度高、预测误差较大；数据驱动法是基于大量的实验数据构建电池寿命模型，只能较准确的描述单次实验中或者单一工况下的电池寿命。
目前对动力电池使用性能的研究主要集中在能量管理控制中，如中国专利公布号为CN107878445A，公布日为2018-04-06，公开了一种考虑电池寿命的混合动力汽车能量管理方法，在离线的全局优化控制中考虑了电池寿命衰减，提高了电池寿命，而未考虑到行驶工况的变化对电池寿命的影响；现有公开专利，在动力电池设计和整车能量管理控制中很少考虑动力电池容量和整车经济性的关系，进而导致电池使用性能降低，不利于提高整车燃氢经济性，本专利针对燃料电池汽车，制定了基于考虑衰减的动力电池优化方法，对于优化电池使用性能和节能有重要意义。
发明内容
本发明提出了一种轮毂液压驱动系统的蠕行模式温度补偿调速控制方法，为解决上述技术问题，本发明是采用如下技术方案实现的，包括下列步骤：
(1)外层动力电池优化控制
设定动力电池的容量范围为[Qmin,Qmax]，Qmin为动力电池的最小容量，Qmax为动力电池的最大容量，然后将其离散为k个动力电池容量的备选值，在内层能量管理优化控制求得最优解的基础上，外层动力电池优化控制通过外循环来遍历动力电池容量的备选值，来选出动力电池的最优容量值；
(2)内层能量管理优化控制
①建立多目标优化控制模型，包括：优化目标函数和动力电池寿命衰减模型，采用动态规划算法获得满足优化目标的最优控制量；
优化目标函数为：
Figure BDA0002968560990000021
式中，μ为权重系数，取值范围为0～1；CH2(xk,uk)为燃氢消耗成本，包括燃料电池燃氢消耗和动力电池等效燃氢消耗；CH(xk,uk)为动力电池寿命衰减成本；Ca为转化系数；xk为状态变量，即动力电池荷电状态(SOC)；uk为决策变量，即动力电池功率；
基于外循环的动力电池容量备选值，状态转移方程Sg[xk,uk]为：
Figure BDA0002968560990000022
式中，SOCk为k时刻动力电池SOC，Ik+1为k+1时刻流经动力电池的电流，Qbat为动力电池容量的备选值；
k时刻燃氢消耗成本CE(xk,uk)为：
CH2(xk,uk)＝Wfc(k)+αPbat(k)
式中，Wfc(k)为k时刻燃料电池燃氢消耗量，Pbat(k)为k时刻动力电池功率，α为等效燃氢系数；
k时刻动力电池寿命衰减成本CH(xk,uk)通过下式求取：
CH(xk,uk)＝σ·|Ic(k)|
式中，σ为动力电池寿命衰减影响因子，Ic(k)为k时刻的动力电池充放电倍率；
动力电池寿命衰减影响因子σ通过下式求取：
Figure BDA0002968560990000023
式中，τ为动力电池额定寿命，即通过额定运行条件下寿命终止(End of Life,EOL)时流过动力电池的总电量；γ是实际运行条件下动力电池寿命终止时流过动力电池的总电量；Ic,nom为动力电池额定充放电倍率；Ic为动力电池实际充放电倍率；
②基于上述所建立的多优化目标控制模型，采用动态规划算法，由时刻k＝N开始从后向前计算，逐步求得各阶段的最优决策轨迹、最优状态轨迹和最优成本值，直至k＝1时求解结束；
③基于逆向计算保存的结果，正向计算，即从第一时刻到N时刻结束，已知动力电池SOC的初始值，通过插值获得每一时刻的最优控制量，进而得到燃料电池和动力电池工作状态随车速和整车需求功率变化的优化结果；
(3)确定最优的动力电池容量
将动力电池容量的备选值输入到上述设计的内层能量管理优化控制策略中，输出对应动力电池容量的备选值下的综合氢耗和动力电池寿命衰减程度；然后，遍历所有动力电池容量的备选值，得到每个电池容量备选值相应的能量分配、耗氢量及电池寿命衰减程度；最后，比较上述所有电池容量备选值下的耗氢量，输出最小综合氢耗和动力电池寿命衰减程度所对应的能量管理策略和动力电池容量，即可获得最优的动力电池容量。
与现有技术相比本发明的有益效果是：
1.本发明所述的一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法在内层能量管理控制中考虑了动力电池寿命的衰减因素，有利于优化动力源的工作点，延长动力电池的使用寿命。
2.本发明所述的一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法确定了动力电池的最优容量，有利于提高车辆经济性，降低车辆全寿命周期成本。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明：
图1是考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计的整体流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作详细的描述：
本发明公开了一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法，在考虑动力电池寿命衰减的基础上，设计内层能量管理优化控制，以综合氢耗和动力电池寿命衰减最小为多目标进行优化，采用动态规划算法求解。外层动力电池容量优化控制在内层能量管理优化控制求得最小的氢耗和电池寿命衰减的基础上，定义动力电池容量的优化范围，通过遍历优化求解得到最优的动力电池容量。接下来具体说明实现考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计的思路。
(1)外层动力电池优化控制
参阅图1，设定动力电池的容量范围为[Qmin,Qmax]，Qmin为动力电池的最小容量，Qmax为动力电池的最大容量，然后将其离散为k个动力电池容量的备选值，在内层能量管理优化控制求得最优解的基础上，外层动力电池优化控制通过外循环来遍历动力电池容量的备选值，来选出动力电池的最优容量值；
(2)内层能量管理优化控制
①建立多目标优化控制模型，包括：优化目标函数和动力电池寿命衰减模型，采用动态规划算法获得满足优化目标的最优控制量；
优化目标函数为：
Figure BDA0002968560990000041
式中，μ为权重系数，取值范围为0～1；CH2(xk,uk)为燃氢消耗成本，包括燃料电池燃氢消耗和动力电池等效燃氢消耗；CH(xk,uk)为动力电池寿命衰减成本；Ca为转化系数；xk为状态变量，即动力电池荷电状态(SOC)；uk为决策变量，即动力电池功率；
基于外循环的动力电池容量备选值，状态转移方程Sg[xk,uk]为：
Figure BDA0002968560990000042
式中，SOCk为k时刻动力电池SOC，Ik+1为k+1时刻流经动力电池的电流，Qbat为动力电池容量的备选值；
k时刻燃氢消耗成本CE(xk,uk)为：
CH2(xk,uk)＝Wfc(k)+αPbat(k)
式中，Wfc(k)为k时刻燃料电池燃氢消耗量，Pbat(k)为k时刻动力电池功率，α为等效燃氢系数；
k时刻动力电池寿命衰减成本CH(xk,uk)通过下式求取：
CH(xk,uk)＝σ·|Ic(k)|
式中，σ为动力电池寿命衰减影响因子，Ic(k)为k时刻的动力电池充放电倍率；
动力电池寿命衰减影响因子σ通过下式求取：
Figure BDA0002968560990000051
式中，τ为动力电池额定寿命，即通过额定运行条件下寿命终止(End of Life,EOL)时流过动力电池的总电量；γ是实际运行条件下动力电池寿命终止时流过动力电池的总电量；Ic,nom为动力电池额定充放电倍率；Ic为动力电池实际充放电倍率；
②基于上述所建立的多优化目标控制模型，采用动态规划算法，由时刻k＝N开始从后向前计算，逐步求得各阶段的最优决策轨迹、最优状态轨迹和最优成本值，直至k＝1时求解结束；
③基于逆向计算保存的结果，正向计算，即从第一时刻到N时刻结束，已知动力电池SOC的初始值，通过插值获得每一时刻的最优控制量，进而得到燃料电池和动力电池工作状态随车速和整车需求功率变化的优化结果；
(3)确定最优的动力电池容量
将动力电池容量的备选值输入到上述设计的内层能量管理优化控制策略中，输出对应动力电池容量的备选值下的综合氢耗和动力电池寿命衰减程度；然后，遍历所有动力电池容量的备选值，得到每个电池容量备选值相应的能量分配、耗氢量及电池寿命衰减程度；最后，比较上述所有电池容量备选值下的耗氢量，输出最小综合氢耗和动力电池寿命衰减程度所对应的能量管理策略和动力电池容量，即可获得最优的动力电池容量。

Claims (1)

1.一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法，其特征在于包括下列步骤：
(1)外层动力电池优化控制
设定动力电池的容量范围为[Qmin,Qmax]，Qmin为动力电池的最小容量，Qmax为动力电池的最大容量，然后将其离散为k个动力电池容量的备选值，在内层能量管理优化控制求得最优解的基础上，外层动力电池优化控制通过外循环来遍历动力电池容量的备选值，来选出动力电池的最优容量值；
(2)内层能量管理优化控制
①建立多目标优化控制模型，包括：优化目标函数和动力电池寿命衰减模型，采用动态规划算法获得满足优化目标的最优控制量；
优化目标函数为：
Figure FDA0002968560980000011
式中，μ为权重系数，取值范围为0～1；CH2(xk,uk)为燃氢消耗成本，包括燃料电池燃氢消耗和动力电池等效燃氢消耗；CH(xk,uk)为动力电池寿命衰减成本；Ca为转化系数；xk为状态变量，即动力电池荷电状态(SOC)；uk为决策变量，即动力电池功率；
基于外循环的动力电池容量备选值，状态转移方程Sg[xk,uk]为：
Figure FDA0002968560980000012
式中，SOCk为k时刻动力电池SOC，Ik+1为k+1时刻流经动力电池的电流，Qbat为动力电池容量的备选值；
k时刻燃氢消耗成本CE(xk,uk)为：
CH2(xk,uk)＝Wfc(k)+αPbat(k)
式中，Wfc(k)为k时刻燃料电池燃氢消耗量，Pbat(k)为k时刻动力电池功率，α为等效燃氢系数；
k时刻动力电池寿命衰减成本CH(xk,uk)通过下式求取：
CH(xk,uk)＝σ·|Ic(k)|
式中，σ为动力电池寿命衰减影响因子，Ic(k)为k时刻的动力电池充放电倍率；
动力电池寿命衰减影响因子σ通过下式求取：
Figure FDA0002968560980000021
式中，τ为动力电池额定寿命，即通过额定运行条件下寿命终止(End of Life,EOL)时流过动力电池的总电量；γ是实际运行条件下动力电池寿命终止时流过动力电池的总电量；Ic,nom为动力电池额定充放电倍率；Ic为动力电池实际充放电倍率；
②基于上述所建立的多优化目标控制模型，采用动态规划算法，由时刻k＝N开始从后向前计算，逐步求得各阶段的最优决策轨迹、最优状态轨迹和最优成本值，直至k＝1时求解结束；
③基于逆向计算保存的结果，正向计算，即从第一时刻到N时刻结束，已知动力电池SOC的初始值，通过插值获得每一时刻的最优控制量，进而得到燃料电池和动力电池工作状态随车速和整车需求功率变化的优化结果；
(3)确定最优的动力电池容量
将动力电池容量的备选值输入到上述设计的内层能量管理优化控制策略中，输出对应动力电池容量的备选值下的综合氢耗和动力电池寿命衰减程度；然后，遍历所有动力电池容量的备选值，得到每个电池容量备选值相应的能量分配、耗氢量及电池寿命衰减程度；最后，比较上述所有电池容量备选值下的耗氢量，输出最小综合氢耗和动力电池寿命衰减程度所对应的能量管理策略和动力电池容量，即可获得最优的动力电池容量。
CN202110258526.XA 2021-03-09 2021-03-09 一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法 Active CN113022380B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110258526.XA CN113022380B (zh) 2021-03-09 2021-03-09 一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110258526.XA CN113022380B (zh) 2021-03-09 2021-03-09 一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113022380A CN113022380A (zh) 2021-06-25
CN113022380B true CN113022380B (zh) 2022-06-21

Family

ID=76468853

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110258526.XA Active CN113022380B (zh) 2021-03-09 2021-03-09 一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113022380B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113246805B (zh) * 2021-07-02 2022-07-19 吉林大学 考虑汽车驾驶舱温度的燃料电池功率管理控制方法
CN113492727B (zh) * 2021-08-20 2022-07-19 重庆交通职业学院 一种基于empc的燃料电池混合动力系统控制方法
CN113428049B (zh) * 2021-08-26 2021-11-09 北京理工大学 一种考虑电池老化抑制的燃料电池混动汽车能量管理方法
CN114889498B (zh) * 2022-05-07 2023-12-15 苏州市华昌能源科技有限公司 一种氢电混合动力系统的功率优化分配方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109606137A (zh) * 2019-01-23 2019-04-12 吉林大学 融合成本寿命因素的多源电驱动系统经济性优化方法
WO2019126802A1 (en) * 2017-12-22 2019-06-27 Electra Vehicles, Inc. System and method for designing and controlling a dual energy storage system
CN209111978U (zh) * 2018-12-03 2019-07-16 吉林大学 一种燃料电池汽车混合动力的能量分配控制系统
CN110955931A (zh) * 2019-11-11 2020-04-03 常熟理工学院 一种二阶振荡粒子群双电耦合燃料电池汽车能效优化方法
CN111572369A (zh) * 2020-05-19 2020-08-25 电子科技大学 基于改进遗传算法的燃料电池混合动力汽车能量管理在线优化方法
CN111746352A (zh) * 2019-03-29 2020-10-09 北京新能源汽车股份有限公司 一种确定功率混合型电动汽车的电池的方法、装置及上位机

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9889752B2 (en) * 2014-08-19 2018-02-13 General Electric Company Vehicle propulsion system having an energy storage system and optimized method of controlling operation thereof

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019126802A1 (en) * 2017-12-22 2019-06-27 Electra Vehicles, Inc. System and method for designing and controlling a dual energy storage system
CN209111978U (zh) * 2018-12-03 2019-07-16 吉林大学 一种燃料电池汽车混合动力的能量分配控制系统
CN109606137A (zh) * 2019-01-23 2019-04-12 吉林大学 融合成本寿命因素的多源电驱动系统经济性优化方法
CN111746352A (zh) * 2019-03-29 2020-10-09 北京新能源汽车股份有限公司 一种确定功率混合型电动汽车的电池的方法、装置及上位机
CN110955931A (zh) * 2019-11-11 2020-04-03 常熟理工学院 一种二阶振荡粒子群双电耦合燃料电池汽车能效优化方法
CN111572369A (zh) * 2020-05-19 2020-08-25 电子科技大学 基于改进遗传算法的燃料电池混合动力汽车能量管理在线优化方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
燃料电池有轨电车能量管理Pareto多目标优化;张晗等;《自动化学报》;20191215(第12期);全文 *
采用NSGA-Ⅱ算法的纯电动汽车复合电源参数匹配及优化;李勇等;《科学技术与工程》;20170928(第27期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113022380A (zh) 2021-06-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113022380B (zh) 一种考虑衰减的燃料电池汽车动力电池优化设计方法
CN109606137B (zh) 融合成本寿命因素的多源电驱动系统经济性优化方法
CN110254418B (zh) 一种混合动力汽车增强学习能量管理控制方法
CN109747625B (zh) 一种混合动力车辆复合式能量管理方法
CN112926211A (zh) 一种基于工况预测的燃料电池汽车能量管理优化方法
CN110562239B (zh) 基于需求功率预测的变域最优能量管理控制方法及装置
CN112677956B (zh) 一种考虑电池寿命的行星混联式混动车实时优化控制方法
CN111572369B (zh) 基于改进遗传算法的燃料电池混合动力汽车能量管理在线优化方法
CN113022385B (zh) 燃料电池锂电池混合动力系统参数匹配方法
CN109591659B (zh) 一种智能学习的纯电动汽车能量管理控制方法
CN113928187B (zh) 一种燃料电池汽车的能量管理控制方法
CN110126679B (zh) 一种燃料电池最佳工作点的获取方法
CN106494328B (zh) 一种基于电功率在线计算的燃油汽车电能控制系统及方法
CN112706753B (zh) 一种基于灰狼优化的ecms混动汽车能量管理策略
CN115230485A (zh) 基于短期功率平滑预测的燃料电池公交车能量管理方法
CN111824119B (zh) 增程器瞬时优化控制方法
CN116278993A (zh) 一种考虑多目标优化的燃料电池汽车能量管理控制方法
CN210454483U (zh) 一种增程式电动车动力系统
CN114940103A (zh) 考虑行驶成本与寿命成本的燃料电池重卡功率管理方法
CN112590763A (zh) 一种基于电池热及老化的行星混联混动汽车能量优化方法
CN113104021B (zh) 一种基于智能优化的增程式电动汽车能量管理控制方法
CN116394803A (zh) 一种考虑速度优化的混合燃料电池车辆功率优化控制方法
CN112084645B (zh) 一种基于混合迭代adp方法的锂离子电池储能系统能量管理方法
CN113420927A (zh) 多源动力系统的多目标配置优化方法
CN114824370A (zh) 一种双堆燃料电池系统整车能量控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant