CN112014750A - 电池电量检测方法、装置、芯片及存储介质 - Google Patents
电池电量检测方法、装置、芯片及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112014750A CN112014750A CN202010905908.2A CN202010905908A CN112014750A CN 112014750 A CN112014750 A CN 112014750A CN 202010905908 A CN202010905908 A CN 202010905908A CN 112014750 A CN112014750 A CN 112014750A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- battery
- electric quantity
- detection
- detection algorithm
- time
- 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.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 442
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 3
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N insulin Chemical compound N1C(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(NC(=O)CN)C(C)CC)CSSCC(C(NC(CO)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CCC(N)=O)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CSSCC(NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(C)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2NC=NC=2)NC(=O)C(CO)NC(=O)CNC2=O)C(=O)NCC(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)NC(C(C)O)C(=O)N3C(CCC3)C(=O)NC(CCCCN)C(=O)NC(C)C(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(O)=O)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CO)NC(=O)C(C(C)O)NC(=O)C1CSSCC2NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)CC1=CN=CN1 NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 1
- 102000004877 Insulin Human genes 0.000 description 1
- 108090001061 Insulin Proteins 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 229940125396 insulin Drugs 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/385—Arrangements for measuring battery or accumulator variables
- G01R31/387—Determining ampere-hour charge capacity or SoC
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
本申请实施例提供一种电池电量检测方法、装置、芯片及存储介质，该方法包括：获取当前检测时间；根据所述当前检测时间所处的时间段，确定电池的电量检测算法；根据所述电量检测算法检测所述电池的电量。本申请实施例的技术方案，针对超低功耗设备，提出了根据检测时间所处的时间段确定其电池的电量检测算法，进而根据该检测算法确定电池的电量，检测成本低，且检测精确度较高。
Description
技术领域
本申请实施例涉及电池电量检测技术领域，尤其涉及一种电池电量检测方法、装置、芯片及存储介质。
背景技术
随着社会经济的发展、科技水平的进步以及生活质量要求的提高，人们对生活品质的智能化需求也越来越高，超低功耗设备，如智能家居设备，受到了人们的青睐。
传统的SoC(State of Charge，荷电状态或者剩余电量)芯片大多通过电池的工作电流确定电池的工作模式，进而采取该工作模式对应的SoC检测算法进行电池电量的检测。然而，超低功耗设备的工作电流通常较低，如几百个μA，其在待机模式和轻载模式下的电流相差较小，导致传统的SoC芯片无法准确地识别电池的工作模式，从而使得所检测的电量精确度较低，无法满足需求。
发明内容
本申请实施例提供一种电池电量检测方法、装置、芯片及存储介质，针对低功耗设备，根据其运行规律，提出了根据时间确定电量检测算法的方案，提高了电量检测的精度，降低了成本。
第一方面，本申请实施例提供了一种电池电量检测方法，所述方法包括：
获取当前检测时间；
根据所述当前检测时间所处的时间段，确定电池的电量检测算法；
根据所述电量检测算法检测所述电池的电量。
可选地，所述根据所述当前检测时间所处的时间段，确定电池的电量检测算法，包括：
判断所述当前检测时间所处的时间段是否为设定时间段；
若是，则确定电池的电量检测算法为第一预设检测算法，其中，所述第一预设检测算法为时间和所述电池电量的关系式；
相应的，根据所述电量检测算法检测所述电池的电量，包括：
根据所述第一预设检测算法检测所述电池的电量。
可选地，所述方法还包括：
根据所述电池的性能参数确定所述电池的第一预设检测算法。
可选地，所述方法还包括：
若所述当前检测时间所处的时间段不是所述设定时间段，则确定电池的电量检测算法为第二预设检测算法；
相应的，根据所述电量检测算法检测所述电池的电量，包括：
获取所述电池的电流数据和/或电压数据；
基于所述第二预设检测算法，根据所述电流数据和/或电压数据确定所述电池的电量。
可选地，所述第二预设检测算法包括：开路电压法、按时计量法、模糊神经网络算法和卡尔曼滤波算法中的至少一项。
可选地，在确定电池的电量检测算法之后，所述方法还包括：
获取所述电池的当前温度；
根据所述当前温度调整所述电量检测算法；
相应的，所述根据所述电量检测算法检测所述电池的电量，包括：
根据调整后的所述电量检测算法检测所述电池的电量。
可选地，在确定电池的电量检测算法为第一预设检测算法之后，所述方法还包括：
获取所述电池的当前温度；
根据所述当前温度调整所述第一预设检测算法；
相应的，所述根据所述第一预设检测算法检测所述电池的电量，包括：
根据调整后的所述第一预设检测算法检测所述电池的电量。
可选地，在确定电池的电量检测算法为第二预设检测算法之后，所述方法还包括：
获取所述电池的当前温度；
根据所述当前温度调整所述第二预设检测算法；
相应的，所述基于所述第二预设检测算法，根据所述电流数据和/或电压数据确定所述电池的电量，包括：
基于调整后的所述第二预设检测算法，根据所述电流数据和/或电压数据确定所述电池的电量。
可选地，在获取当前检测时间之后，所述方法还包括：
根据所述当前检测时间所处的时间段和/或所述电池的工作参数，确定所述电池电量的检测频率，其中，所述工作参数包括工作电流、工作模式中的至少一项；
相应的，所述根据所述电量检测算法检测所述电池的电量，包括：
根据所述电量检测算法检测在所述检测频率下检测所述电池的电量，以获取所述电池的检测电量。
第二方面，本申请实施例还提供了一种电池电量检测装置，该装置包括：
时间获取模块，用于获取当前检测时间；
检测算法确定模块，用于根据所述当前检测时间所处的时间段，确定电池的电量检测算法；
电池电量检测模块，用于根据所述电量检测算法检测所述电池的电量。
可选地，所述检测算法确定模块，包括：
时间判断单元，用于判断所述当前检测时间所处的时间段是否为设定时间段；检测算法确定单元，用于若当前检测时间所处的时间段为设定时间段，则确定电池的电量检测算法为第一预设检测算法，其中，所述第一预设检测算法为时间和所述电池电量的关系式。
相应的，所述电池电量检测模块，具体用于：
根据所述第一预设检测算法检测所述电池的电量。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
第一算法确定模块，用于根据所述电池的性能参数确定所述电池的第一预设检测算法。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
第二算法确定模块，用于若所述当前检测时间所处的时间段不是所述设定时间段，则确定电池的电量检测算法为第二预设检测算法。
相应的，所述电池电量检测模块，具体用于：
获取所述电池的电流数据和/或电压数据；基于所述第二预设检测算法，根据所述电流数据和/或电压数据确定所述电池的电量。
可选地，所述第二预设检测算法包括：开路电压法、按时计量法、模糊神经网络算法和卡尔曼滤波算法中的至少一项。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
检测算法调整模块，用于在确定电池的电量检测算法之后，获取所述电池的当前温度；根据所述当前温度调整所述电量检测算法。
相应的，所述电池电量检测模块，具体用于：
根据调整后的所述电量检测算法检测所述电池的电量。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
第一算法调整模块，用于在确定电池的电量检测算法为第一预设检测算法之后，获取所述电池的当前温度；根据所述当前温度调整所述第一预设检测算法。
相应的，所述电池电量检测模块，具体用于：
根据调整后的所述第一预设检测算法检测所述电池的电量。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
第二算法调整模块，用于在确定电池的电量检测算法为第二预设检测算法之后，获取所述电池的当前温度；根据所述当前温度调整所述第二预设检测算法。
相应的，所述电池电量检测模块，具体用于：
获取所述电池的电流数据和/或电压数据；基于调整后的所述第二预设检测算法，根据所述电流数据和/或电压数据确定所述电池的电量。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
检测频率确定模块，用于在获取当前检测时间之后，根据所述当前检测时间所处的时间段和/或所述电池的工作参数，确定所述电池电量的检测频率，中，所述工作参数包括工作电流、工作模式中的至少一项。
相应的，所述电池电量检测模块，具体用于：
根据所述电量检测算法检测在所述检测频率下检测所述电池的电量，以获取所述电池的检测电量。
第三方面，本申请实施例还提供了一种电池电量检测芯片，包括：
时间获取装置和至少一个处理器；
其中，所述时间获取装置用于获取电池的当前检测时间；
所述至少一个处理器用于接收所述当前检测时间，并根据所述当前检测时间实现如本申请任意实施例提供的电池电量检测方法。
可选地，所述处理器包括：前端模拟电路、检测算法单元和算法调度单元；
其中，所述前端模拟电路用于采集电池的电压数据和/或实时电流数据；
所述检测算法单元与所述前端模拟电路和算法调度单元连接，用于根据所述电压数据和/或实时电流数据以及第二预设检测算法，检测所述电池的电量；或根据第一预设检测算法检测所述电池的电量；
算法调度单元用于获取当前检测时间，并根据当前检测时间所述的时间段，确定所述电池的电量检测算法为第一预设检测算法或第二预设检测算法。
可选地，所述电池电量检测芯片，还包括：
配置端口，与所述算法调度单元连接，用于调整所述第一预设检测算法和/或所述第二预设检测算法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如本申请任意实施例提供的电池电量检测方法。
本申请实施例提供的一种电池电量检测方法、装置、芯片及存储介质，通过当前检测时间所处的时间段确定用于进行电量检测的电量检测算法，基于该算法进行电池电量的检测。针对超低功耗设备，提出了根据检测时间所处的时间确定其电池的电量检测算法，进而根据该检测算法确定电池的电量，检测成本低，且检测精确度较高。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1为本申请实施例提供的电池电量检测方法的一种应用场景图；
图2为本申请一个实施例提供的电池电量检测方法的流程图；
图3为本申请另一个实施例提供的电池电量检测方法的流程图；
图4为本申请图3所示实施例中提供的电池的工作电流、电量检测算法与时间段的关系曲线图；
图5为本申请一个实施例提供的电池电量检测装置的结构示意图；
图6为本申请一个实施例提供的电池电量检测芯片的结构示意图；
图7为本申请图6所示实施例中提供的处理器的结构示意图；
图8为本申请另一个实施例提供的电池电量检测芯片的结构示意图。
通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
下面对本申请实施例的应用场景进行解释：
图1为本申请实施例提供的电池电量检测方法的一种应用场景图，如图1所示，具有电池110的电子设备100，往往需要通过电量检测芯片120进行电池110的剩余电量的检测，以便于用户了解终端设备100的剩余电量，从而避免因为电量过低而影响终端设备100的使用。具体的，电量检测芯片120以设定频率检测电池110的工作电流，根据工作电流确定电池所述的工作模式，如待机模式，或者负载模式，其中，负载模式又可以划分为轻载模式、重载模式等，进而确定与工作模式相应的检测算法，进而根据该检测算法确定电池110的剩余电量。
然而，对于超低功耗设备，其不同模式下的工作电流相差较小，导致传统的电量检测芯片或SoC芯片无法准确地识别电池的工作模式，从而使得所检测的电量精确度较低，无法满足需求。超低功耗设备的电池在负载模式下，电池的工作电流为几百个μA甚至更低，而常见的电量检测芯片可以准确识别的电流为几十个mA或毫安级别，因此，传统的电量检测芯片无法准确判断超低功耗设备的电池的工作模式，从而导致采用错误的方式进行其电量的检测，电量检测偏差较大、精度较低。而若采用高精度的电量检测芯片进行检测，检测成本也将大大增加。
为了解决上述问题，本申请实施例的提供的电池电量检测的技术方案的主要构思为：根据检测时间所处的时间段确定其电池的电量检测算法，进而根据该检测算法确定电池的电量，检测成本低，且检测精确度较高。
图2为本申请一个实施例提供的电池电量检测方法的流程图。所述电池电量检测方法可以由芯片或者处理器执行。如图2所示，本实施例提供的电池电量检测方法包括以下几个步骤：
步骤S201，获取当前检测时间。
其中，当前检测时间指的是进行电池电量检测的当前时刻。
步骤S202，根据所述当前检测时间所处的时间段，确定电池的电量检测算法。
其中，时间段的长度可以是固定长度，也可以是变化的长度，如可以是1个小时、2个小时或者其他值。电池可以是超低功耗设备的电池，超低功耗设备指的是设备在负载模式下的工作电流小于预设阈值的设备，如预设阈值为1mA、500μA、300μA或者其他值。具体的，超低功耗设备可以是智能家居设备等物联网设备，如智能窗帘、智能水电表、智能门锁等，还可以是可穿戴医疗设备，如可以是血糖检测仪、血压计、胰岛素泵和心率检测器等，还可以是心脏起搏器，超低功耗设备还可以是手环、野外检测设备等。
具体的，可以预先根据超低功耗设备的运行规律，确定该超低功耗设备在各个时间段对应的电量检测算法，从而可以根据当前检测时间所述的时间段，确定与之对应的电量检测算法。
示例性的，假设超低功耗设备每天的运行情况相同，如每天上午的6点至8点和下午的17点至19点，其工作模式为负载模式，而剩余时间超低功耗设备的工作模式均为待机模式，则可以基于此，在每天的上午的6点至8点和下午的17点至19点采用负载模式对应的电量检测算法进行该设备的电池电量检测，而在剩余时间均采用待机模式对应的电量检测算法进行设备的电池电量检测。
具体的，电量检测算法包括至少两种不同的检测算法，其中一种检测算法可以是根据电池实时的电压、电流、温度等参数中的一种或多种确定电池电量的算法，而其中另外一种检测算法可以是与实时的电压、电流参数无关的，也可以是与实时的电流参数无关的检测算法，如时间参数、温度等，采用预设关系式确定电池电量的算法，如可以是按照设定下降速度或下降加速度变化的直线或曲线。
本申请实施例采用时间作为电池不同工作状态或工作模式的切换参数，而不是以工作电流作为切换条件，避免了因为电流测量不准确而导致的电池电量检测不准确的问题，而且，无需增加高精度的模拟电路，简化了电路设计，降低了检测成本。
具体的，可以预先建立温度、时间和电量检测算法的对应关系，以根据该对应关系、当前温度和当前检测时间，确定所述电池的电量检测算法。
可选地，在确定电池的电量检测算法之后，还包括：
获取所述电池的当前温度；根据所述当前温度调整所述电量检测算法；相应的，所述根据所述电量检测算法检测所述电池的电量，包括：根据调整后的所述电量检测算法检测所述电池的电量。
具体的，可以基于预设温度调整函数，根据电池的当前温度以及该预设温度调整函数调整电量检测算法。
步骤S203，根据所述电量检测算法检测所述电池的电量。
其中，电池的电量可以指的是电池的剩余电量占总电量的比值，可以采用百分比描述，如85％，也可以直接采用剩余电量值，如3500mAh、500mAh等。
具体的，根据当前检测时间所处的时间段对应的电量检测算法，确定电池在当前检测时间的电量。
进一步地，在确定电池当前检测时间的电量之后，还可以输出或显示该电量。
本申请实施例提供的一种电池电量检测方法、装置、芯片及存储介质，通过当前检测时间所处的时间段确定用于进行电量检测的电量检测算法，基于该算法进行电池电量的检测。针对超低功耗设备，提出了根据检测时间所处的时间确定其电池的电量检测算法，进而根据该检测算法确定电池的电量，检测成本低，且检测精确度较高。
图3为本申请另一个实施例提供的电池电量检测方法的流程图，本实施例提供的电池电量检测方法在图2所示实施例提供的电池电量检测方法的基础上，对步骤S202进行了细化，以及在步骤S201之后增加了检测频率确定的步骤，如图3所示，本实施例提供的电池电量检测方法可以包括以下几个步骤：
步骤S301，获取当前检测时间。
步骤S302，根据所述当前检测时间所处的时间段和/或所述电池的工作参数，确定所述电池电量的检测频率。
其中，所述工作参数包括工作电流、工作模式中的至少一项。
具体的，由于在不同工作模式下，如待机模式、轻载模式和重载模式，电池电量的下降速率并不相同，负载越重，电池下降越快，因此，需要为不同模式设置不同的检测频率，从而避免在待机模式下，由于检测频率较高而导致不必要的电量损耗，以及在重载模式下，设置相应较高的检测频率，以提高检测的准确度。
具体的，电池的工作电流的大小可以表示电池的工作模式，因此可以根据电池的工作电流确定电池电量的检测频率，如预先设置工作电流与检测频率的对应关系，以根据该对应关系确定检测频率。
进一步地，可以根据电池的运行规律，确定时间段对应的工作模式，进而根据时间段对应的工作模式确定该时间段的检测频率。
示例性的，假设电池的工作模式为每隔一个小时运行5分钟，第一次运行为0点整，则可以确定[00:00,00:05)时间段为负载模式，其对应的检测频率可以是每15秒检测一次，而[00:05,01:05)时间段为待机模式或休眠模式，其对应的检测频率可以是每5分钟检测一次，以此类推。
示例性的，以天气数据采集传感电路为例，在0h-5h，关注天气的人较少，天气数据采集传感电路的设备处于待机模式，采样频率非常小，设备处于低功耗状态；5h-9h，关注天气的人较多，设备处于重载模式，采样频率增大，以最真实的反应天气变化；9h-12h，关注天气的人相对减少，设备处于轻载模式，采样频率有所下降，在尽可能真实反应天气变化的同时降低功耗。当然，除了不同时间段采用不同的采样频率外，对于工作状态不固定的设备，还可以根据电流值判断电池所处工作模式，不同工作模式具有对应的采样频率，当设备电流较小时，设备处于待机模式、轻载模式时，采样频率减少；当设备电流较大时，设备处于重载模式，采样频率增加。采样频率根据设备的各种状态(小电流、小功率耗、大电流、大功率等，或待机模式、轻载模式和重载模式等)的不同而不同。
步骤S303，判断所述当前检测时间所处的时间段是否为设定时间段。
其中，设定时间段可以对应为电池轻载模式对应的时间段，或者电池的工作电流小于设定电流阈值的时间段。
步骤304，若是，则确定电池的电量检测算法为第一预设检测算法。
其中，所述第一预设检测算法为时间和所述电池电量的关系式值。
具体的，当电池的检测时间处于设定时间段时，表示电池处于轻载模式，或者表示电池处于负载模式，其中，该负载模式表示电池的工作电流小于设定电流阈值，由于此时的工作电流较小，无法采用常规的模拟电路进出精确检测，那么，便确定采用第一预设检测算法确定电池的电量。
进一步地，第一预设检测算法是与电池的实时工作电流无关的算法，可以仅与时间有关，或者与时间和电压有关，或者与时间、温度、电压有关，等。
示例性的，第一预设检测算法对应的SoC变化率可以是一个固定的值，如SoC变化率为每秒下降0.5％，也可以是一个变化的值，如前一小时采用下降加速度a进行变化，后一小时采用下降加速度b进行变化等。
可选地，在确定电池的电量检测算法为第一预设检测算法之前，所述方法还包括：
根据所述电池的性能参数确定所述电池的第一预设检测算法。
其中，电池的性能参数可以是电池出厂时对应的性能参数，可以包括电池的类型、额定容量、额定电压、电池充放电速率、电池阻抗、自放电率、寿命等参数。
进一步地，还可以根据电池的性能参数以及使用该电池的电子设备的性能参数确定电池的第一预设检测算法。
本实施例，通过预先根据电池以及设备的性能参数确定电池的第一预设检测算法，从而当检测时间处于设定时间段时，可以直接根据该算法确定电池电量，无需进行电池工作电流的检测，降低了检测成本，提高了电量检测的效率，同时避免了电流检测不准确导致的电量检测误差大的问题，提高了电量检测的准确度。
步骤S305，根据所述第一预设检测算法检测所述电池的电量。
可选地，在确定电池的电量检测算法为第一预设检测算法之后，所述方法还包括：
获取所述电池的当前温度；根据所述当前温度调整所述第一预设检测算法；相应的，所述根据所述第一预设检测算法检测所述电池的电量，包括：根据调整后的所述第一预设检测算法检测所述电池的电量。
具体的，由于温度对电池电量的影响较大，在进行电量检测时，还应该考虑温度对电量的影响。可以预先设置各个温度区间与第一预设检测算法的对应关系，进而根据当前温度对应的温度区间以及上述对应关系，确定或调整第一预设检测算法。
示例性的，第一预设检测算法以根据温度的变化而做出调整，如在20℃-30℃时，SoC按照每秒下降0.5％进行变化，当温度大于40℃或者45℃，SoC按照每秒下降0.4％进行变化，当温度低于10℃、0℃或者-10℃时，SoC按照每秒下降0.8％进行变化。第二预设检测算法同样也可以根据温度的变化做出修正，具体的修正方式根据设备、电池特点特性的不同而不同。
步骤S306，若所述当前检测时间所处的时间段不是所述设定时间段，则确定电池的电量检测算法为第二预设检测算法。
具体的，当时间段不是设定时间段时，表示电池处于待机模式或者重载模式，或者表示电池的工作电流、电压等实时参数，可以通过模拟电路进行准确检测或获取。
进一步地，第二预设检测算法是与电池的实时参数相关的算法。其中，实时参数可以是电池的实时工作电流、实时工作电压等参数。
可选地，所述第二预设检测算法包括：开路电压法、安时计量法、模糊神经网络算法和卡尔曼滤波算法等算法中的任意一项或者多项的融合。
具体的，第二预设检测算法可以根据当前检测时间、应用场景和电池的运行模式进行确定。
示例性的，当电池处于待机模式时，其对应的第二预设检测算法可以是开路电压法，而当电池处于较复杂的运行模式，如在待机模式和重载模式切换频繁时，其对应的第二预设检测算法可以是模糊神经网络算法。
步骤S307，获取所述电池的电流数据和/或电压数据。
其中，电流数据是电池的实时工作电流，电压数据为电池的实时工作电压或开路电压OVC。当然，还可以获取电池的实时温度等参数。
进一步地，当超低功耗设备的电池仅包括待机模式和轻载模式时，且电池在轻载模式下的电流整体较低时，如在野外定期采集温度数据的传感器，可以不获取电池的实时电流数据，仅根据电压数据以及第二预设检测算法确定电池电量；而当电池对应的设备存在重载模式时，且电池在重载模式下的电流整体较大或大于阈值，可以在重载模式对应的时间段，获取电池的实时电流数据，根据实时电流数据以及第二预设检测算法确定电池电量。
示例性的，图4为本申请图3所示实施例中提供的电池的工作电流、电量检测算法与时间段的关系曲线图，如图4所示，其中，横坐标表示时间，纵坐标表示电池的剩余电量与总电量的比值，S表示电池处于待机模式，L表示电池处于轻载模式，W表示电池处于重载模式，算法A可以是以OCV(开路电压法，Open Circuit Voltage)作为主要参数的第二预设检测算法，算法B表示第一预设检测算法，算法C表示以实时电流作为主要参数的第二预设检测算法，可以是安时计量法。可知，图4中各个检测算法是根据时间段确定的，而并非是根据工作电流确定的。
可选地，在确定电池的电量检测算法为第二预设检测算法之后，所述方法还包括：
获取所述电池的当前温度；根据所述当前温度调整所述第二预设检测算法；相应的，所述根据所述第二预设检测算法检测所述电池的电量，包括：根据调整后的所述第二预设检测算法检测所述电池的电量。
步骤S308，基于所述第二预设检测算法，根据所述电流数据和/或电压数据确定所述电池的电量。
本实施例中，通过时间参数作为电池工作模式的切换依据，基于不同的时间段采用不同的电池检测算法进行检测，且当处于设定时间段时，如轻载模式对应的时间段时，所采用的电量检测算法不依赖于电池的工作电流，而是基于预先设计的电量、时间以及温度等的关系曲线进行电量的确定，提高了电量检测的效率，降低了检测成本；而当处于非设定时间段时，则采用基于电池实时工作参数，如电压、电流、温度等，进行电量检测，提高了电量检测的精度；同时，对于不同的时间段采用不同的检测频率进行检测，在保证检测精度的前提下，减少了由于电量检测而导致的电量损耗。
图5为本申请一个实施例提供的电池电量检测装置的结构示意图，如图5所示，本实施例提供的电池电量检测装置包括：时间获取模块510、检测算法确定模块520和电池电量检测模块530。
其中，时间获取模块510，用于获取当前检测时间；检测算法确定模块520，用于根据所述当前检测时间所处的时间段，确定电池的电量检测算法；电池电量检测模块530，用于根据所述电量检测算法检测所述电池的电量。
可选地，所述检测算法确定模块520，包括：
时间判断单元，用于判断所述当前检测时间所处的时间段是否为设定时间段；检测算法确定单元，用于若当前检测时间所处的时间段为设定时间段，则确定电池的电量检测算法为第一预设检测算法，其中，所述第一预设检测算法为时间和所述电池电量的关系式。
相应的，所述电池电量检测模块530，具体用于：
根据所述第一预设检测算法检测所述电池的电量。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
第一算法确定模块，用于根据所述电池的性能参数确定所述电池的第一预设检测算法。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
第二算法确定模块，用于若所述当前检测时间所处的时间段不是所述设定时间段，则确定电池的电量检测算法为第二预设检测算法。
相应的，所述电池电量检测模块530，具体用于：
获取所述电池的电流数据和/或电压数据；基于所述第二预设检测算法，根据所述电流数据和/或电压数据确定所述电池的电量。
可选地，所述第二预设检测算法包括：开路电压法、安时计量法、模糊神经网络算法和卡尔曼滤波算法等算法中的至少一项。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
检测算法调整模块，用于在确定电池的电量检测算法之后，获取所述电池的当前温度；根据所述当前温度调整所述电量检测算法。
相应的，所述电池电量检测模块530，具体用于：
根据调整后的所述电量检测算法检测所述电池的电量。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
第一算法调整模块，用于在确定电池的电量检测算法为第一预设检测算法之后，获取所述电池的当前温度；根据所述当前温度调整所述第一预设检测算法。
相应的，所述电池电量检测模块530，具体用于：
根据调整后的所述第一预设检测算法检测所述电池的电量。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
第二算法调整模块，用于在确定电池的电量检测算法为第二预设检测算法之后，获取所述电池的当前温度；根据所述当前温度调整所述第二预设检测算法。
相应的，所述电池电量检测模块530，具体用于：
获取所述电池的电流数据和/或电压数据；基于调整后的所述第二预设检测算法，根据所述电流数据和/或电压数据确定所述电池的电量。
可选地，所述电池电量检测装置，还包括：
检测频率确定模块，用于在获取当前检测时间之后，根据所述当前检测时间所处的时间段和/或所述电池的工作参数，确定所述电池电量的检测频率。
其中，所述工作参数包括工作电流、工作模式等参数中的一项或多项。
相应的，所述电池电量检测模块530，具体用于：
根据所述电量检测算法检测在所述检测频率下检测所述电池的电量，以获取所述电池的检测电量。
图6为本申请一个实施例提供的电池电量检测芯片的结构示意图，如图6所示，该芯片包括：时间获取装置610和处理器620。
其中，时间获取装置610用于获取电池的当前检测时间；处理器620用于接收所述当前检测时间，并根据所述当前检测时间实现本申请图2-图4所对应的实施例中任一实施例提供的电池电量检测方法。
相关说明可以对应参见图2-图4的步骤所对应的相关描述和效果进行理解，此处不做过多赘述。
可选地，图7为本申请图6所示实施例中提供的处理器的结构示意图，如图7所示，处理器620可以包括前端模拟电路621、检测算法单元622和算法调度单元623，其中，所述前端模拟电路621用于采集电池的电压数据和/或实时电流数据；所述检测算法单元622与所述前端模拟电路621和算法调度单元623连接，用于根据所述电压数据和/或实时电流数据以及第二预设检测算法，检测所述电池的电量；或根据第一预设检测算法检测所述电池的电量；算法调度单元623用于获取当前检测时间，并根据当前检测时间所述的时间段，确定所述电池的电量检测算法为第一预设检测算法或第二预设检测算法。
具体的，算法调度单元623用于根据当前检测时间所述的时间段决定电池的电量检测算法为第一预设检测算法还是第二预设检测算法，若当前检测时间为设定时间段，则确定电池的电量检测算法为第一预设检测算法，其中，所述第一预设检测算法为时间和所述电池电量的关系式；若若所述当前检测时间所处的时间段不是所述设定时间段，则确定电池的电量检测算法为第二预设检测算法。
进一步地，算法调度单元623，还用于：
根据所述电池的性能参数确定所述电池的第一预设检测算法；获取所述电池的当前温度；根据所述当前温度调整第一预设检测算法和/或第二预设检测算法；根据所述当前检测时间所处的时间段和/或所述电池的工作参数，确定所述电池电量的检测频率，其中，所述工作参数包括工作电流、工作模式中的至少一项。
可选地，该电池电量检测芯片还包括：
配置端口，与所述算法调度单元623连接，用于调整所述第一预设检测算法和/或所述第二预设检测算法。
具体的，用户可以通过配置端口修改一预设检测算法或者所述第二预设检测算法中的各个参数。
图8为本申请另一个实施例提供的电池电量检测芯片的结构示意图，如图8所示，该芯片包括：前端模拟电路710、SoC算法单元720、算法调度器730和可读单元740。
其中，前端模拟电路710，用于采集电池的实时电压数据和/或电流数据；SoC算法单元720，用于根据前端模拟电路采集的各种实时数据以及第二预设检测算法，以相应的采样频率检测电池的电量，或者采用第一预设检测算法以相应的采样频率检测电池的电量；算法调度器730，用于确定电池的各个时间段、采样频率和电量检测算法的对应关系，以在设定时间段时，控制SoC算法单元720采用第一预设检测算法以相应的采样频率检测电池的电量，而在非设定时间段内控制SoC算法单元720采用第二预设检测算法以相应的采样频率进行电量检测；可读单元740，如输出寄存器、显示模块，与SoC算法单元720连接，用于向外输出或显示SoC算法单元720输出的电量。是否需要设置可读单元740可以根据电池所对应的设备确定。如智能家居，由于可以通过手机或其他移动终端显示其电量，因此可以不设置可读单元740。
进一步地，算法调度器730还可以在设定时间段，控制模拟前端电路710不工作，如不进行电流或电压的检测，从而可以减少系统的功耗。
进一步地，前端模拟电路710还用于采集电池的温度；相应的，算法调度器730，具体用于：根据温度调整电池的第一预设检测算法和/或第二预设检测算法，以根据调整后的第一预设检测算法和/或第二预设检测算法进行电量检测。
进一步地，该芯片还包括配置端口，与SoC算法单元720、算法调度器730等一个或多个连接，可对各类参数进行自由配置。通过配置端口，厂商可以根据设备的特性配置更合适的条件或参数，适用范围更加广泛、也更加灵活。
进一步地，配置端口包括第一配置端口和第二配置端口，第一配置端口与算法调度器730连接，用于时间和采样频率的配置，第二配置端口与SoC算法单元720连接，用于第一预设检测算法和/或第二预设检测算法各类参数的设置，第一配置端口、第二配置端口可以是寄存器，通过以上设计，布线更加简洁、配置时也更加清晰简便。
本申请一个实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现本申请图2-图4所对应的实施例中任一实施例提供的电池电量检测方法。
其中，计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由权利要求书指出。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。
Claims (11)
1.一种电池电量检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前检测时间；
根据所述当前检测时间所处的时间段，确定电池的电量检测算法；
根据所述电量检测算法检测所述电池的电量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前检测时间所处的时间段，确定电池的电量检测算法，包括：
判断所述当前检测时间所处的时间段是否为设定时间段；
若是，则确定电池的电量检测算法为第一预设检测算法，其中，所述第一预设检测算法为时间和所述电池电量的关系式；
相应的，根据所述电量检测算法检测所述电池的电量，包括：
根据所述第一预设检测算法检测所述电池的电量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述电池的性能参数确定所述电池的第一预设检测算法。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述当前检测时间所处的时间段不是所述设定时间段，则确定电池的电量检测算法为第二预设检测算法；
相应的，根据所述电量检测算法检测所述电池的电量，包括：
获取所述电池的电流数据和/或电压数据；
基于所述第二预设检测算法，根据所述电流数据和/或电压数据确定所述电池的电量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定电池的电量检测算法之后，所述方法还包括：
获取所述电池的当前温度；
根据所述当前温度调整所述电量检测算法；
相应的，所述根据所述电量检测算法检测所述电池的电量，包括：
根据调整后的所述电量检测算法检测所述电池的电量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取当前检测时间之后，所述方法还包括：
根据所述当前检测时间所处的时间段和/或所述电池的工作参数，确定所述电池电量的检测频率，其中，所述工作参数包括工作电流、工作模式中的至少一项；
相应的，所述根据所述电量检测算法检测所述电池的电量，包括：
根据所述电量检测算法检测在所述检测频率下检测所述电池的电量，以获取所述电池的检测电量。
7.一种电池电量检测装置，其特征在于，所述装置包括：
时间获取模块，用于获取当前检测时间；
检测算法确定模块，用于根据所述当前检测时间所处的时间段，确定电池的电量检测算法；
电池电量检测模块，用于根据所述电量检测算法检测所述电池的电量。
8.一种电池电量检测芯片，其特征在于，包括：时间获取装置和至少一个处理器；
其中，所述时间获取装置用于获取电池的当前检测时间；
所述至少一个处理器用于接收所述当前检测时间，并根据所述当前检测时间实现如权利要求1至6任一项所述的电池电量检测方法。
9.根据权利要求8所述的电池电量检测芯片，其特征在于，所述处理器包括：前端模拟电路、检测算法单元和算法调度单元；
其中，所述前端模拟电路用于采集电池的电压数据和/或实时电流数据；
所述检测算法单元与所述前端模拟电路和算法调度单元连接，用于根据所述电压数据和/或实时电流数据以及第二预设检测算法，检测所述电池的电量；或根据第一预设检测算法检测所述电池的电量，其中，所述第一预设检测算法为时间和所述电池电量的关系式；
算法调度单元用于获取当前检测时间，并根据当前检测时间所述的时间段，确定所述电池的电量检测算法为第一预设检测算法或第二预设检测算法。
10.根据权利要求9所述的电池电量检测芯片，其特征在于，还包括：
配置端口，与所述算法调度单元连接，用于调整所述第一预设检测算法和/或所述第二预设检测算法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至6任一项所述的电池电量检测方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010905908.2A CN112014750A (zh) | 2020-09-01 | 2020-09-01 | 电池电量检测方法、装置、芯片及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010905908.2A CN112014750A (zh) | 2020-09-01 | 2020-09-01 | 电池电量检测方法、装置、芯片及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112014750A true CN112014750A (zh) | 2020-12-01 |
Family
ID=73515674
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010905908.2A Pending CN112014750A (zh) | 2020-09-01 | 2020-09-01 | 电池电量检测方法、装置、芯片及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112014750A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112550071A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-03-26 | 宝能(西安)汽车研究院有限公司 | 用于电动车辆的防亏电系统和车辆 |
| CN112859994A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-05-28 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种集成芯片的电压调节方法、装置、设备及介质 |
| CN114103471A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-01 | 珠海艾派克微电子有限公司 | 一种认证数据切换方法、耗材芯片和耗材盒 |
| TWI762394B (zh) * | 2021-07-30 | 2022-04-21 | 新唐科技股份有限公司 | 充電控制系統及其方法 |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102508169A (zh) * | 2011-11-07 | 2012-06-20 | 浙江绿源电动车有限公司 | 电池电量的获取装置和获取方法 |
| CN202486292U (zh) * | 2011-11-07 | 2012-10-10 | 浙江绿源电动车有限公司 | 电池电量的获取设备 |
| CN202651843U (zh) * | 2012-06-15 | 2013-01-02 | 凹凸电子（武汉）有限公司 | 电池监控装置、电池系统及用电设备 |
| CN103986831A (zh) * | 2014-05-19 | 2014-08-13 | 可牛网络技术（北京）有限公司 | 一种移动终端电池可用时长的预测方法及装置 |
| CN104280686A (zh) * | 2014-10-13 | 2015-01-14 | 电子科技大学 | 一种蓄电池剩余电量检测方法 |
| CN204694827U (zh) * | 2015-05-15 | 2015-10-07 | 深圳新创客电子科技有限公司 | 智能设备及其电池电量远程管理装置和系统 |
| CN105891719A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-08-24 | 联想(北京)有限公司 | 电子设备和预计电池续航时间的方法 |
| CN107618467A (zh) * | 2017-01-25 | 2018-01-23 | 问众智能信息科技（北京）有限公司 | 一种汽车电瓶的低电量检测保护系统和方法 |
| CN107907832A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-04-13 | 金卡智能集团股份有限公司 | 计量仪表电池剩余电量计算方法 |
| CN108833704A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-11-16 | Oppo（重庆）智能科技有限公司 | 移动终端及其事件的提醒方法、存储介质 |
| CN109618397A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-12 | 安徽信果网络科技有限公司 | 一种基于微信小程序手机电量优化以及使用预警系统 |
| CN110426641A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-11-08 | 浙江大华技术股份有限公司 | 电源电量检测装置、供电装置和电子设备 |
-
2020
- 2020-09-01 CN CN202010905908.2A patent/CN112014750A/zh active Pending
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102508169A (zh) * | 2011-11-07 | 2012-06-20 | 浙江绿源电动车有限公司 | 电池电量的获取装置和获取方法 |
| CN202486292U (zh) * | 2011-11-07 | 2012-10-10 | 浙江绿源电动车有限公司 | 电池电量的获取设备 |
| CN202651843U (zh) * | 2012-06-15 | 2013-01-02 | 凹凸电子（武汉）有限公司 | 电池监控装置、电池系统及用电设备 |
| CN103986831A (zh) * | 2014-05-19 | 2014-08-13 | 可牛网络技术（北京）有限公司 | 一种移动终端电池可用时长的预测方法及装置 |
| CN104280686A (zh) * | 2014-10-13 | 2015-01-14 | 电子科技大学 | 一种蓄电池剩余电量检测方法 |
| CN204694827U (zh) * | 2015-05-15 | 2015-10-07 | 深圳新创客电子科技有限公司 | 智能设备及其电池电量远程管理装置和系统 |
| CN105891719A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-08-24 | 联想(北京)有限公司 | 电子设备和预计电池续航时间的方法 |
| CN107618467A (zh) * | 2017-01-25 | 2018-01-23 | 问众智能信息科技（北京）有限公司 | 一种汽车电瓶的低电量检测保护系统和方法 |
| CN107907832A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-04-13 | 金卡智能集团股份有限公司 | 计量仪表电池剩余电量计算方法 |
| CN108833704A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-11-16 | Oppo（重庆）智能科技有限公司 | 移动终端及其事件的提醒方法、存储介质 |
| CN109618397A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-12 | 安徽信果网络科技有限公司 | 一种基于微信小程序手机电量优化以及使用预警系统 |
| CN110426641A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-11-08 | 浙江大华技术股份有限公司 | 电源电量检测装置、供电装置和电子设备 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 魏民祥，李玉芳: "《汽车电子与电气现代设计》", vol. 1, 北京国防工业出版社, pages: 260 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112550071A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-03-26 | 宝能(西安)汽车研究院有限公司 | 用于电动车辆的防亏电系统和车辆 |
| CN112859994A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-05-28 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种集成芯片的电压调节方法、装置、设备及介质 |
| TWI762394B (zh) * | 2021-07-30 | 2022-04-21 | 新唐科技股份有限公司 | 充電控制系統及其方法 |
| CN114103471A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-01 | 珠海艾派克微电子有限公司 | 一种认证数据切换方法、耗材芯片和耗材盒 |
| CN114103471B (zh) * | 2021-11-30 | 2023-01-24 | 极海微电子股份有限公司 | 一种认证数据切换方法、耗材芯片和耗材盒 |
| WO2023098680A1 (zh) * | 2021-11-30 | 2023-06-08 | 极海微电子股份有限公司 | 一种认证数据切换方法、耗材芯片和耗材盒 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112014750A (zh) | 电池电量检测方法、装置、芯片及存储介质 | |
| CN102062841B (zh) | 动力电池荷电状态的估测方法及系统 | |
| CN107436418B (zh) | 校准电池电量衰减的方法、终端及装置 | |
| CN103472400B (zh) | 一种移动终端电池电量的获取方法和系统 | |
| CN110506215A (zh) | 一种确定电池内短路的方法及装置 | |
| CN112014749B (zh) | 电池显示电量的确定方法、装置、芯片及存储介质 | |
| CN110709717A (zh) | 基于松弛电压估计移动设备的电池健康的方法 | |
| CN110187282A (zh) | 电池荷电状态估算方法和估算装置 | |
| WO2014101807A1 (zh) | 一种显示电池电量的方法和终端 | |
| CN105403835A (zh) | 一种测量电池电量的系统及方法 | |
| CN117368785A (zh) | 应用于多电池的电量计和电子设备 | |
| CN110879361A (zh) | 一种电池的剩余电量的估计方法、装置和电子设备 | |
| US20210215763A1 (en) | Method for improving accuracy of capacity measurement | |
| CN112541260A (zh) | 一种电池均衡控制方法、系统、存储介质及电子设备 | |
| CN114158115B (zh) | 一种无线测试设备的供电管理方法、装置及系统 | |
| CN114865755B (zh) | 多电池电源及充放电方法和电子设备 | |
| CN115166542A (zh) | Soc计算方法、控制电路、电子设备及存储介质 | |
| CN110297192A (zh) | 一种估算电池充放电时电量的方法及开机时电量校正方法 | |
| CN113866658A (zh) | 电量信息采集电路和设备 | |
| CN104880604A (zh) | 电能表供电电路以及使用该电路的电能表 | |
| CN103278707B (zh) | 获取终端待机时间的方法及终端 | |
| CN117269787A (zh) | 电池soc校准方法、装置、计算机设备及可读存储介质 | |
| CN116559685A (zh) | 表征化学体系反应活性的方法、检测装置及可读存储介质 | |
| CN103491497A (zh) | 基于电量监测的移动终端定位方法 | |
| CN112448448B (zh) | 充电控制方法、装置、耳机、电子设备和可读存储介质 |
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 | ||
| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 519060 1st, 2nd, zone a, 3rd, 5th, 6th, 7th, 8th and 9th floors, building 01, No. 83, Guangwan street, Xiangzhou District, Zhuhai City, Guangdong Province Applicant after: Jihai Microelectronics Co.,Ltd. Address before: 519060 building 01, 83 Guangwan street, Xiangzhou District, Zhuhai City, Guangdong Province Applicant before: APEX MICROELECTRONICS Co.,Ltd. |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20201201 |