CN111896881B - 一种电池使用寿命的估计系统及方法 - Google Patents

一种电池使用寿命的估计系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111896881B
CN111896881B CN202010943518.4A CN202010943518A CN111896881B CN 111896881 B CN111896881 B CN 111896881B CN 202010943518 A CN202010943518 A CN 202010943518A CN 111896881 B CN111896881 B CN 111896881B
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery
module
discharge
discharge curve
batteries
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
CN202010943518.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111896881A (zh
Inventor
李京波
欧恒悦
林开斌
黄冬
牛金海
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.)
Shanghai Sixth Peoples Hospital
Original Assignee
Shanghai Sixth Peoples Hospital
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 Shanghai Sixth Peoples Hospital filed Critical Shanghai Sixth Peoples Hospital
Priority to CN202010943518.4A priority Critical patent/CN111896881B/zh
Publication of CN111896881A publication Critical patent/CN111896881A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111896881B publication Critical patent/CN111896881B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • YGENERAL 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
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10Energy storage using batteries

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

本发明公布了一种电池使用寿命的估计系统及方法,本发明的技术方案的有益效果在于:此技术方案能够建立植入式设备电池未来的预测放电曲线,使得用户能够在电池的寿命结束前及时更换,避免了设备因为电量不足而出现问题;此外,该技术方案在每次随访后都会对预测曲线进行更新优化,使得预测曲线对电池使用寿命的预测精度较高,并且能够根据设备的不同实现个性化预测,并将不同的优化效果直观化的呈现给用户。

Description

一种电池使用寿命的估计系统及方法
技术领域
本发明涉及电池技术领域,尤其涉及一种电池使用寿命的估计系统及方法。
背景技术
目前,在有源的植入式设备中,电池经历了锌汞电池、锂碘电池、锂二氧化锰电池、氟化碳电池、二次电池等发展阶段,主要分类为一次电池和二次电池,其中,锂碘电池、锂二氧化锰电池等一次锂电池因具有良好的放电特性而被非常广泛的应用。
现有技术中,植入式设备例如心脏起搏器等设备一旦被植入人体体内并开始工作,则很难监测其中的电池状态,也就很难预测电池的实际使用寿命。而一旦无法准确掌握植入式设备中电池的使用情况,若因为电池寿命的问题导致植入式设备停止工作,严重时可能会影响到使用者的身体健康。
发明内容
根据现有技术中存在的问题,现提供一种电池使用寿命的估计系统及方法,使得管理员能够对电池的寿命和更换时间进行估计,避免设备在使用过程中因电量不足引起的各种问题。
上述技术方案具体包括:
一种电池使用寿命的估计系统,适用于植入式设备电池,其特征在于,包括:
采集模块,用于采集多个具有相同的性能参数的电池的实时电压变化值,多个所述电池包括一第一电池与多个参考电池,所述第一电池植入于实际使用的设备中并进行放电,多个所述参考电池植入多个参考设备中并分别接入不同大小的恒定负载并进行放电;
处理模块,连接至所述采集模块,用于根据多个所述参考电池的实时电压变化值处理得到多条参考放电曲线;
第一存储模块,预存有多个设备参考使用模式,每个所述设备参考使用模式分别对应有一套参考参数指标;
转化模块,连接至所述处理模块和所述第一存储模块,用于从所述第一存储模块中选取一设备使用模式,并使用所述设备使用模式对应的参数指标和所述性能参数对多条所述参考放电曲线进行归一变换得到一条标准放电曲线;
修正模块,分别连接至所述采集模块和所述转化模块,用于根据持续获取到的所述第一电池的实时电压变化值,不断对所述标准放电曲线进行修正以更新得到一预测放电曲线并保存于一第二存储模块中;
提示模块,连接所述第二存储模块,用于根据所述预测放电曲线以及一参考寿命终止电压,预测得到所述第一电池的电池寿命,并输出一提示信号至管理员。
优选的,所述估计系统还包括:
统计模块,连接至所述转化模块和所述第二存储模块,用于统计在相同的放电时间内,所述预测放电曲线的放电电压和所述标准放电曲线的放电电压的差值,并将所述差值包括在一反馈信号中输出至所述管理员。
优选的,所述反馈信号包含所述预测放电曲线和所述标准放电曲线的放电电压的差值的合集。
优选的,所述设备使用模式对应的参数指标为所述设备使用模式对应的电池的寿命终止时间和电池初始电压。
优选的,所述性能参数包括所述电池的电动势、额定容量、额定电压、开路电压、内阻、充放电速率、阻抗、寿命和自放电率中的至少一种。
优选的,采用重新拟合、曲线平移、加权、参数优化中的至少一种对所述参考放电曲线进行优化从而得到所述标准放电曲线。
本实施例中还包括:
一种电池使用寿命的估计方法,其特征在于,适用于所述电池使用寿命的估计系统,并具体包括:
步骤S1:将多个参考电池植入多个参考设备中,并接入不同大小的恒定负载进行放电,将第一电池植入一实际使用的设备中进行放电;
步骤S2:采集模块测量并记录多个所述参考电池和所述第一电池的实时电压变化值;
步骤S3:处理模块根据多个所述参考电池的实时电压变化值得出多个所述参考电池的多条参考放电曲线;
步骤S4:转化模块从第一存储模块中选取一设备使用模式,并使用所述设备使用模式对应的参数指标对多条所述参考放电曲线进行归一变换得到一条标准放电曲线;
步骤S5:修正模块根据不断获取到的所述第一电池的实时电压变化值对所述标准放电曲线进行修正,并得到一预测放电曲线并存储于一第二存储模块;
步骤S6:提示模块按照所述电池的一预设的更换电压阈值,在所述第二存储模块中的预测放电曲线获取所述第一电池的预测更换时间,并输出一提示信号至管理员,所述管理员根据所述提示信号估计所述第一电池的寿命和更换时间。
本发明的技术方案的有益效果在于:此技术方案能够建立植入式设备电池未来的预测放电曲线,使得用户能够在电池的寿命结束前及时更换,避免了设备因为电量不足而出现问题;此外,该技术方案在每次随访后都会对预测放电曲线进行更新优化,使得预测放电曲线对电池使用寿命的预测精度较高,并且能够根据设备的不同实现个性化预测,并将不同的优化效果直观化的呈现给用户。
附图说明
参考所附附图,以更加充分的描述本发明的实施例。然而,所附附图仅用于说明和阐述,并不构成本发明范围的限制。
图1为本发明实施例的电池使用寿命的估计系统的模块组成图;
图2为发明实施例的电池使用寿命的估计方法的流程图;
图3为本发明实施例的参考放电曲线的模型示意图;
图4为本发明实施例的预测放电曲线的模型示意图;
图5为本发明实施例的预测放电曲线与参考放电曲线的对比模型示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,但不作为本发明的限定。
本发明提供一种电池使用寿命的估计系统,适用于植入式设备电池,其特征在于,包括:
采集模块1,用于采集多个具有相同的性能参数的电池Q的实时电压变化值,多个电池Q包括第一电池Q1与多个参考电池Q2,第一电池Q1植入于实际使用的设备中并进行放电,多个参考电池Q2植入多个参考设备中并分别接入不同大小的恒定负载并进行放电;
处理模块2,连接至采集模块1,用于根据多个参考电池Q2的实时电压变化值处理得到多条参考放电曲线;
第一存储模块3,预存有多个设备参考使用模式,每个设备参考使用模式分别对应有一套参考参数指标;
转化模块4,连接至处理模块2和第一存储模块3,用于从第一存储模块3中选取一设备使用模式,并使用设备使用模式对应的参数指标和性能参数对多条参考放电曲线进行归一变换得到一条标准放电曲线;
修正模块5,分别连接至采集模块1和转化模块4,用于根据持续获取到的第一电池Q1的实时电压变化值,不断对标准放电曲线进行修正和优化以更新得到一预测放电曲线并保存于第二存储模块6中;
提示模块7,连接所述第二存储模块6,用于根据预测放电曲线以及一参考寿命终止电压,预测得到第一电池Q1的电池寿命,并输出一提示信号至管理员,管理员根据提示信号估计第一电池Q1的寿命和更换时间。
在本实施例中,使用心脏起搏器电池作为电池Q,相应的,对应的,设备为心脏起搏器。
具体的,多个参考电池Q2分别设置于心脏起搏器内,在一定条件下进行离体试验,在多个参考电池Q2上分别外接大小不同的恒定负载,测量并记录多个参考电池Q2的实际电压变化值。
具体的,心脏起搏器及第一电池Q1置于患者体内,医护人员在每次随访时测量并记录第一电池Q1的实际电.压变化值,随后根据记录的数值对标准放电曲线进行优化。
进一步地,转化模块4根据电池Q的性能参数,心脏起搏器的一个设备参考使用模式和对应的参考参数指标,对多条参考放电曲线进行归一变化得到一条标准放电曲线。
具体的,归一变化方式可以是:
第一步:去除异常数据;
第二步:根据参考寿命终止电压得到多条参考放电曲线对应的多个参考寿命终止时间;
第三步:将多条参考放电曲线的放电时间除以其对应的多个寿命终止时间,得到多条变化后的参考曲线;
第四步:将多条变化后的参考曲线上下平移,使得多条归一曲线的初始电压相同且等于一预设的参考初始电压;
第五步:对多条变化后的参考曲线进行数据点的采样,并将多条参考曲线的数据点放入一数据点集内;
第六步:与得到多条变化后的参考曲线方式相同,将这个点集进行分段拟合和插值,得到一条归一曲线;
第七步:了解临床上的起搏器的常用设置,例如起搏电压、起搏频率、起搏脉宽等等,调研得到该种常用设置下的心脏起搏器的平均寿命和初始电压;
第八步:将上述得到的归一化曲线横坐标与常用设置下起搏器的平均寿命相乘,再进行符合初始电压的上下平移,得到标准放电曲线。
具体的,多条参考放电曲线经过重新拟合,曲线平移,加权,参数的优化中的至少一项得到标准放电曲线。
进一步地,修正模块5根据持续获取到的第一电池Q1的实时电压变化值,不断对标准放电曲线进行修正,得到一预测放电曲线。
具体的,修正的方式可以是:
第一步:计算标准放电曲线包含的点集内两点之间的下降率;
第二步:根据持续得到的第一电池Q1的实时电压变化值,不断更新上述点集内的一个点;
第三步:根据已得的点集内两点之间的下降率,计算得出更新后的点集;
第四步:根据更新后的点集,得到一修正放电曲线。
具体的,心脏起搏器的参考使用模式和参考参数指标包括起搏模式、起搏频率、起搏脉冲中幅度和宽度、感知灵敏度、反拗期。
进一步地,修正模块4根据第一电池Q1的实际电压变化值对标准放电曲线进行修正得到一预测放电曲线。
具体的,一般常用设置下的心脏起搏器电池的更换电压阈值为2.5V,故当预测放电曲线的的放电电压达到2.5V时,读取其对应的放电时间,即可估计出心脏起搏器的电池寿命和更换时间。
在一种较优的实施例中,电池使用寿命的估计系统还包括:
统计模块8,连接至转换模块4和第二存储模块6,用于统计在相同的放电时间下,预测放电曲线的放电电压和标准放电曲线的放电电压的差值,并输出一反馈信号至医护人员,医护人员根据反馈信号评价预测放电曲线的优化效果。
具体的,电池使用寿命的估计系统在每次医护人员随访并记录第一电池Q的实际电压变化值后,都会对预测放电曲线进行修正,修正后的预测放电曲线的电池寿命估计值和之前的估计值有差异,统计模块8统计每一次的估计值的差值,并输出成反馈信号给医护人员,从而,医护人员能够直观化的看到并评价预测放电曲线的优化效果。
在一种较优的实施例中,采集模块2选择的设备使用模式为临床使用中较普遍的一个设备使用模式。
具体的,该设备使用模式对应的参数指标为该设备使用模式对应的电池的寿命终止时间和电池初始电压。
在一种较优的实施例中,电池Q的性能参数包括电池Q的电动势、额定容量、额定电压、开路电压、内阻、充放电速率、阻抗、寿命和自放电率中的至少一种。
在一种较优的实施例中,参考放电曲线经过重新拟合,曲线平移,加权,参数优化中的至少一项进行优化从而得到标准放电曲线。
在本技术方案中,还包括:
一种电池使用寿命的估计方法,其特征在于,适用于电池使用寿命的估计系统,并具体包括:
步骤S1:将多个参考电池Q2植入多个参考设备中,并接入不同大小的恒定负载进行放电,将第一电池Q1植入一实际使用的设备中进行放电;
步骤S2:采集模块1测量并记录多个参考电池Q2和第一电池Q1的实时电压变化值;
步骤S3:处理模块2根据多个参考电池的实时电压变化值得出多个参考电池的多条参考放电曲线;
步骤S4:转化模块4从第一存储模块3中选取一设备使用模式,并使用设备使用模式对应的参数指标对多条参考放电曲线进行归一变换得到一条标准放电曲线;
步骤S5:修正模块5根据不断获取到的第一电池Q1的实时电压变化值对标准放电曲线进行修正,并得到一预测放电曲线存储于第二存储模块6;
步骤S6:提示模块7按照电池Q的一预设的更换电压阈值,在第二存储模块6中的预测放电曲线获取第一电池Q1的预测更换时间,并输出一提示信号至管理员,管理员根据提示信号估计第一电池Q1的寿命和更换时间。
进一步地,本技术方案能够按照不同的设备建立起不同的植入式设备电池未来的预测放电曲线,对植入式设备电池的寿命进行更加精准的预测。
本技术方案同样适用于除颤器、脑起搏器、脊髓刺激器、迷走神经刺激器等设备。
本发明的技术方案的有益效果在于:此技术方案能够建立植入式设备电池未来的预测放电曲线,使得用户能够在电池的寿命结束前及时更换,避免了设备因为电量不足而出现问题;此外,该技术方案在每次随访后都会对预测放电曲线进行更新优化,使得预测放电曲线对电池使用寿命的预测精度较高,并且能够根据设备的不同实现个性化预测,并将不同的优化效果直观化的呈现给用户。
所述仅为本发明较佳的实施例,并非因此限制本发明的实施方式及保护范围,对于本领域技术人员而言,应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案,均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种电池使用寿命的估计系统,适用于植入式设备电池,其特征在于,包括:
采集模块,用于采集多个具有相同的性能参数的电池的实时电压变化值,多个所述电池包括一第一电池与多个参考电池,所述第一电池植入于实际使用的设备中并进行放电,多个所述参考电池植入多个参考设备中并分别接入不同大小的恒定负载并进行放电;
处理模块,连接至所述采集模块,用于根据多个所述参考电池的实时电压变化值处理得到多条参考放电曲线;
第一存储模块,预存有多个设备使用模式,每个所述设备使用模式分别对应有一套参考参数指标;
转化模块,连接至所述处理模块和所述第一存储模块,用于从所述第一存储模块中选取一设备使用模式,并使用所述设备使用模式对应的参数指标和所述性能参数对多条所述参考放电曲线进行归一变换得到一条标准放电曲线;
修正模块,分别连接至所述采集模块和所述转化模块,用于根据持续获取到的所述第一电池的实时电压变化值,不断对所述标准放电曲线进行修正以更新得到一预测放电曲线并保存于一第二存储模块中;
提示模块,连接所述第二存储模块,用于根据所述预测放电曲线以及一参考寿命终止电压,预测得到所述第一电池的电池寿命,并输出一提示信号至管理员。
2.根据权利要求1所述的估计系统,其特征在于,所述估计系统还包括:
统计模块,连接至所述转化模块和所述第二存储模块,用于统计在相同的放电时间内,所述预测放电曲线的放电电压和所述标准放电曲线的放电电压的差值,并将所述差值包括在一反馈信号中输出至所述管理员。
3.根据权利要求2所述的一种电池使用寿命的估计系统,其特征在于,所述反馈信号包含所述预测放电曲线和所述标准放电曲线的放电电压的差值的合集。
4.根据权利要求1所述的一种电池使用寿命的估计系统,其特征在于,所述设备使用模式对应的参数指标为所述设备使用模式对应的电池的寿命终止时间和电池初始电压。
5.根据权利要求1所述的一种电池使用寿命的估计系统,其特征在于,所述性能参数包括所述电池的电动势、额定容量、额定电压、开路电压、内阻、充放电速率、阻抗、寿命和自放电率中的至少一种。
6.根据权利要求1所述的一种电池使用寿命的估计系统,其特征在于,采用重新拟合、曲线平移、加权、参数优化中的至少一种对所述参考放电曲线进行优化从而得到所述标准放电曲线。
7.一种电池使用寿命的估计方法,其特征在于,适用于如权利要求1-6任意一项所述的电池使用寿命的估计系统,并具体包括:
步骤S1:将多个参考电池植入多个参考设备中,并接入不同大小的恒定负载进行放电,将第一电池植入一实际使用的设备中进行放电;
步骤S2:采集模块测量并记录多个所述参考电池和所述第一电池的实时电压变化值;
步骤S3:处理模块根据多个所述参考电池的实时电压变化值得出多个所述参考电池的多条参考放电曲线;
步骤S4:转化模块从第一存储模块中选取一设备使用模式,并使用所述设备使用模式对应的参数指标对多条所述参考放电曲线进行归一变换得到一条标准放电曲线;
步骤S5:修正模块根据不断获取到的所述第一电池的实时电压变化值对所述标准放电曲线进行修正,并得到一预测放电曲线并存储于一第二存储模块;
步骤S6:提示模块按照所述电池的一预设的更换电压阈值,在所述第二存储模块中的预测放电曲线获取所述第一电池的预测更换时间,并输出一提示信号至管理员,所述管理员根据所述提示信号估计所述第一电池的寿命和更换时间。
CN202010943518.4A 2020-09-09 2020-09-09 一种电池使用寿命的估计系统及方法 Active CN111896881B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010943518.4A CN111896881B (zh) 2020-09-09 2020-09-09 一种电池使用寿命的估计系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010943518.4A CN111896881B (zh) 2020-09-09 2020-09-09 一种电池使用寿命的估计系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111896881A CN111896881A (zh) 2020-11-06
CN111896881B true CN111896881B (zh) 2023-05-26

Family

ID=73225260

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010943518.4A Active CN111896881B (zh) 2020-09-09 2020-09-09 一种电池使用寿命的估计系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111896881B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112924875B (zh) * 2021-01-28 2024-01-09 维沃移动通信有限公司 电池检测方法、装置和电子设备
JP2024008300A (ja) * 2022-07-07 2024-01-19 大和製罐株式会社 蓄電池の充放電曲線を用いた経済性推定装置及び経済性推定方法

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1116315A4 (en) * 1998-08-28 2002-08-07 Invensys Energy Systems Nz Ltd TECHNIQUE AND APPARATUS FOR MEASURING THE CHARGE OF A BATTERY AND PREDICTING THE REMAINING TIME BEFORE UNLOADING
EP2250513B1 (en) * 2008-01-18 2014-12-17 Medtronic, Inc. Estimating remaining battery service life in an implantable medical device
CN101262149A (zh) * 2008-04-24 2008-09-10 上海交通大学 用于生物植入体的可控高效能无线供能装置
CN102655549B (zh) * 2012-01-31 2014-03-12 吕林波 一种电池剩余时间及容量估算的方法
CN102830361B (zh) * 2012-08-24 2015-01-28 海能达通信股份有限公司 一种电池容量快速检测方法和系统
CN104793144B (zh) * 2015-03-31 2017-09-15 中国人民解放军92537部队 一种电池寿命快速检测方法
JP2017220293A (ja) * 2016-06-03 2017-12-14 大和製罐株式会社 電池の充放電曲線推定装置及び、その充放電曲線推定方法
US11226374B2 (en) * 2017-10-17 2022-01-18 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Data-driven model for lithium-ion battery capacity fade and lifetime prediction
CN109870655B (zh) * 2019-03-26 2019-12-03 上海工程技术大学 一种用于锂电池soc的估算方法
CN110275115B (zh) * 2019-07-24 2021-02-05 振德医疗用品股份有限公司 一次性电池电量检测方法
CN111624505B (zh) * 2020-07-15 2022-07-08 中国北方车辆研究所 复合电源用功率型锂电池内阻测量方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111896881A (zh) 2020-11-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10173064B2 (en) Power supply disconnect current measurement for an implantable medical device
CN111896881B (zh) 一种电池使用寿命的估计系统及方法
US8612167B2 (en) Estimating remaining battery service life in an implantable medical device
US11221373B2 (en) Method and device for detecting early battery depletion condition
AU2014275382B2 (en) External device for determining an optimal implantable medical device for a patient using information determined during an external trial stimulation phase
KR101160545B1 (ko) 이차전지 건강상태 진단장치
US7450991B2 (en) Systems and methods used to reserve a constant battery capacity
US10806930B2 (en) Determining and forecasting end of life for an implantable medical device having a rechargeable battery
US20070049983A1 (en) RF telemetry link quality assessment system and method
CN102971046A (zh) 考虑了高电流消耗情况的电池耐久性估算器
CN110290829B (zh) 可充电电池电压调节
US20120109248A1 (en) Battery discharge measurement device and method
US20080177345A1 (en) Methods for estimating remaining battery service life in an implantable medical device
US20090312809A1 (en) Battery depth of discharge in an implantable device
US11730966B2 (en) Methods, systems, and devices that estimate remaining longevity of an implanted medical device with improved accuracy
KR102468238B1 (ko) 전기화학 셀을 테스트하는 방법
KR20190080102A (ko) 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법 및 배터리 관리 장치
US20230201568A1 (en) Electrical stimulation method and non-implantable electrical stimulation device
US20240009469A1 (en) System for determining an estimate of battery capacity for an implantable device
CN117991113A (zh) 一种预测神经刺激器的剩余电量使用时长的方法
WO2024051995A1 (en) Pseudo constant voltage charging of implanted medical device

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