CN114966415A - 一种使用中电池老化性能检测的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种使用中电池老化性能检测系统，用于电池性能检测，包括电池管理系统，还包括：检测系统，用于对被测电池的各项参数进行检测并传输至数据处理系统；数据处理系统，利用Y型网络对被测电池进行特征提取与分析处理；通信装置，用于各平台与系统之间的通信传输；管理终端，用于对系统内各终端编号、权限的分配，对充放电检测模块、检测系统、电池管理系统、数据处理系统、通信装置进行操作控制并将故障事件分配至到承办系统。本发明可以对正在使用中的电动车自行车电池进行综合安全性、可靠性和性能检测。
Description
技术领域
本发明涉及电池检测技术领域，特别涉及一种使用中电池老化性能检测的方法及系统。
背景技术
电动自行车使用老化过程中，其车载电源系统中的电气相关模块和配件也都会发生不同的老化。由于长时间汽车的行驶颠簸震动，高温高湿气候环境等影响，电池模组中焊接连接件以及线束等配件会发生焊接不良、脱焊、氧化物脱落、线束断裂等异常现象，从而引起电池系统短路、信号传导失控等安全问题。此外，充电模块在老化中也会发生充电效率降低，充电枪头和枪座接触阻抗增加情况，会导致充电模块会产生大量异常热量，传导至电池系统内部，引起系统热失控现象。另外，在现有技术中所公开的电池老化检测都是针对单独的电池组或是电池，而这类电池通常为大型机械电池或可以固定时间检修的具有电池的设备，并没有相关技术可以针对于正在使用中的电动自行车载电池进行检测。
因此本领域技术人员亟需设计相应的硬件检测系统，对正在使用中的电动车自行车电池进行综合安全性、可靠性和性能检测。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种使用中电池老化性能检测的方法及系统，进一步改进现有技术中对电池老化的检测效率。
为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种使用中电池老化性能检测系统，包括电池管理系统，还包括：
检测系统，用于对所述被测电池的各项参数进行检测并传输至数据处理系统；
所述数据处理系统，利用Y型网络对所述被测电池进行特征提取与分析处理；
通信装置，用于各平台与系统之间的通信传输；管理终端，用于对系统内各终端编号、权限的分配，对所述充放电检测模块、所述检测系统、所述电池管理系统、所述数据处理系统、所述通信装置进行操作控制并将故障事件分配至到承办系统。
优选的，所述检测系统中包括温湿度传感器、位移传感器、电流表；
在所述检测系统中，基于所述温湿度传感器获取所述被测电池的温度和湿度变化数据；基于所述位移传感器获取所述被测电池膨胀尺寸变化数据；
所述被测电池、所述电流表、电动自行车动力装置依次串联，利用所述电流表获取所述被测电池的放电频率、放电量并通过通讯装置传输所电动自行车的剩余电量。
优选的，所述数据处理系统包括：特征提取子系统、数据处理子系统；
所述数据处理子系统将所述检测系统采集的所述被测电池的各项参数进行数据归一化处理，并传输至所述特征提取子系统；
所述特征子系统利用所述Y型网络对所述被测电池进行特征提取。
优选的，还包括：基于GIS的可视化电池数据库，用于提供与被测电池对应的放电参数以及可视化技术支持；
综合信息平台，用于数据库间的接口连接和数据交换，并为系统扩展提供接口；
一种使用中电池老化性能检测方法，包括以下步骤：
获取训练集；
构建Y型网络。
所述Y型网络的分支网络获取所述被测电池外表老化特征、所述被测电池的内部老化特征；所述主支网络利用数据仿真技术将所有被测电池特征进行仿真处理分析；
将所述训练集输入所述Y型网络进行训练，得到目标Y型网络；
将正在使用中的所述被测电池的数据输入所述目标Y型网络中生成目标电池老化性能检测结果。
优选的，获取所述训练集、包括以下步骤：
在实验室内获取正在使用的多个电池的运行参数和其对应的老化性能数据作为训练集。
优选的，所述分支网络获取所述被测电池内部老化特征，包括以下步骤：
获取所述被测电池的型号，检测所测电池是否处于使用状态；
获取处于使用状态下的所述被测电池的放电频率、放电量、剩余电量形成被测电池使用状态曲线，并基于电池电量预测模型计算所述被测电池剩余使用时间数据作为第二特征数据；
利用特征检测算法对所述被测电池使用状态曲线进行分析处理，获取第一特征数据；
将所述第一特征数据和所述第二特征数据进行融合获得所述被测电池内部老化特征。
优选的，所述特征检测算法为基于声音检测算法LFCC算法和GFCC的改进型算法；
利用所述LFCC算法和所述GFCC算法对被测电池使用状态曲线进行特征提取，以得到LFCC特征和GFCC特征；
对所述LFCC特征和所述GFCC特征进行差分处理，以得到LFCC差分特征和GFCC差分特征；
将所述LFCC特征、所述GFCC特征、所述LFCC差分特征和所述GFCC差分特征进行融合，得到第一特征数据。
优选的，所述分支网络获取所述被测电池外表老化特征，包括以下步骤：
在所述被测电池所在电动自动车电池箱内壁设置有温湿度传感器和位移传感器；
利用所述位移传感器获取所述被测电池膨胀尺寸变化数据；利用所述温湿度传感器监测所述被测电池的温度和湿度变化数据；
所述膨胀尺寸变化数据和所述温度和湿度变化数据作为电池外表老化特征；
其中，所述状态数据集、所述剩余使用时间数据集、所述膨胀尺寸变化数据集、所述温度和湿度变化数据集均为同一时间段的数据集合。
优选的，所述Y型网络结构为：
所述分支网络包括：状态分支网络、曲线分支网络；
所述状态分支网络结构为：输入层-归一化层-激活层-特征提取卷积层-输出层；
所述曲线分支网络结构为：输入层-特征提取卷积层-特征提取卷积层-归一化层-输出层；
所述主支网络结构包括三层卷积神经网络；
所述卷积神经网络结构为：卷积层-批量归一化层-激活函数为P-relu的激活层。
经由上述的内容可知与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明可以对正在使用中的电动车自行车电池进行综合安全性、可靠性和性能检测；通过利用特征检测算法的结合高效的提取出正在使用过程中电动车自行车电池的老化特征，且不影响电动自动车的正常使用，同时减少电量和人力的损耗。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明系统框图；
图2为本发明方法流程图；
图3为本发明Y型网络结构图。
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做出创造性劳动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。
实施例1：
如图1所示本实施例公开了一种使用中电池老化性能检测系统，包括电池管理系统，还包括：
检测系统，用于对被测电池的各项参数进行检测并传输至数据处理系统；
数据处理系统，利用Y型网络对被测电池进行特征提取与分析处理；
通信装置，用于各平台与系统之间的通信传输；管理终端，用于对系统内各终端编号、权限的分配，对充放电检测模块、检测系统、电池管理系统、数据处理系统、通信装置进行操作控制并将故障事件分配至到承办系统。
具体的:
在本实施例中管理终端作为电动自行车电池的管理者，对检测系统内各功能系统终端按耗电量进行依次编号；并基于电池老化性能检测结果对各功能系统中的保护装置进行权限的分配。另外在本实施例中所提及的故障事件热失控事件，在本实施例中的电池放电电极处设置继电器，在温度传感器检测到出现热失控事件时，管理终端分配给继电器最高权限，关闭所使用正在工作中的系统，并控制通信装置进行故障警报。
其中，检测系统中包括温湿度传感器、位移传感器、电流表；
在检测系统中，基于温湿度传感器获取被测电池的温度和湿度变化数据；基于位移传感器获取被测电池膨胀尺寸变化数据；
被测电池、电流表、电动自行车动力装置依次串联，利用电流表获取被测电池的放电频率、放电量并通过通讯装置传输所电动自行车的剩余电量。
其中，数据处理系统包括：特征提取子系统、数据处理子系统；
数据处理子系统将检测系统采集的被测电池的各项参数进行数据归一化处理，并传输至特征提取子系统；所述数据归一化处理为利用Formatting normalization将被测电池的各项参数进行格式归一化处理；
特征子系统利用Y型网络对被测电池进行特征提取。
还包括：基于GIS的可视化电池数据库，用于提供与被测电池对应的放电参数以及可视化技术支持；
综合信息平台，用于数据库间的接口连接和数据交换，并为系统扩展提供接口；
其中，综合信息平台作为电动自行车厂家综合信息平台，通过通信装置远程获取各电动自行车的使用情况，并出于安全保障与基于GIS的可视化电池数据库进行连接和数据交换，为系统扩展提供接口，同时为正在使用中的电池老化性能的检测进行远程数据支持。
实施例2：
本实施例公开了一种使用中电池老化性能检测方法，包括以下步骤：
获取训练集；
构建Y型网络；
Y型网络的分支网络获取被测电池外表老化特征、被测电池的内部老化特征；主支网络利用数据仿真技术将所有被测电池特征进行仿真处理分析；
将训练集输入Y型网络进行训练，得到目标Y型网络；
将正在使用中的被测电池的数据输入目标Y型网络中生成目标电池老化性能检测结果。
具体的：
在实验室内获取正在使用的多个电池的运行参数和其对应的老化性能数据作为训练集。
其中，电池的种类和型号并不做限定。
获取被测电池的型号，检测所测电池是否处于使用状态；在本实施例中采用与电池和电动自行车动力装置相串联的微型电流表进行检测，并通过电动自动车自带的通信装置进行信息的传输；
获取处于使用状态下的被测电池的放电频率、放电量、剩余电量由于被测电池的额定容量是固定的，所以基于放电频率、放电量、剩余电量函数关系形成使用状态曲线，并基于电池电量预测模型计算被测电池剩余使用时间数据作为第二特征数据；其中由于电池在老化情况下，电池存储的电量是无法得到额定容量的，因此第二特征数据可以间接的表明实际电池承载电量与额定容量的差距。
其中，电池电量预测模型的为基于神经网络模型和电量数据为训练集进行构建的电池电量预测模型。
利用特征检测算法对被测电池使用状态曲线进行分析处理，获取第一特征数据；
将第一特征数据和第二特征数据进行融合获得被测电池内部老化特征。
特征检测算法为基于声音检测算法LFCC算法和GFCC的改进型算法；
利用LFCC算法和GFCC算法对被测电池使用状态曲线进行特征提取，以得到LFCC特征和GFCC特征；
对LFCC特征和GFCC特征进行差分处理，以得到LFCC差分特征和GFCC差分特征；
采用矩阵融合方法将LFCC特征、GFCC特征、LFCC差分特征和GFCC差分特征进行融合，得到第一特征数据。
分支网络获取被测电池外表老化特征，包括以下步骤：
在被测电池所在电动自动车电池箱内壁设置有温湿度传感器和位移传感器；
利用位移传感器获取被测电池膨胀尺寸变化数据；利用温湿度传感器监测被测电池的温度和湿度变化数据；
膨胀尺寸变化数据和温度和湿度变化数据作为电池外表老化特征；
除上述介绍的内容之外，在本实施例中还设置了一种故障减压方法，包括：在电池放电电极处设置继电器；
继电器，接收到温度过高的信号时，停止电池工作。
其中，状态数据集、剩余使用时间数据集、膨胀尺寸变化数据集、温度和湿度变化数据集均为同一时间段的数据集合。
如图3所示Y型网络结构为：
分支网络包括：状态分支网络如图3中①所示、曲线分支网络如图3中②所示；
状态分支网络结构为：输入层-归一化层-激活层-特征提取卷积层-输出层；
曲线分支网络结构为：输入层-特征提取卷积层-特征提取卷积层-归一化层-输出层；
主支网络结构包括三层卷积神经网络；
卷积神经网络结构为：卷积层-批量归一化层-激活函数为P-relu的激活层。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种使用中电池老化性能检测系统，包括电池管理系统，其特征在于，还包括：
检测系统，用于对所述被测电池的各项参数进行检测并传输至数据处理系统；
所述数据处理系统，利用Y型网络对所述被测电池进行特征提取与分析处理；
通信装置，用于各平台与系统之间的通信传输；管理终端，用于对系统内各终端编号、权限的分配，对所述充放电检测模块、所述检测系统、所述电池管理系统、所述数据处理系统、所述通信装置进行操作控制并将故障事件分配至到承办系统。
2.根据权利要求1所述一种使用中电池老化性能检测系统，其特征在于，所述检测系统中包括温湿度传感器、位移传感器、电流表；
在所述检测系统中，基于所述温湿度传感器获取所述被测电池的温度和湿度变化数据；基于所述位移传感器获取所述被测电池膨胀尺寸变化数据；
所述被测电池、所述电流表、电动自行车动力装置依次串联，利用所述电流表获取所述被测电池的放电频率、放电量并通过通讯装置传输所电动自行车的剩余电量。
3.根据权利要求1所述一种使用中电池老化性能检测系统，其特征在于，所述数据处理系统包括：特征提取子系统、数据处理子系统；
所述数据处理子系统将所述检测系统采集的所述被测电池的各项参数进行数据归一化处理，并传输至所述特征提取子系统；
所述特征子系统利用所述Y型网络对所述被测电池进行特征提取。
4.根据权利要求1所述一种使用中电池老化性能检测系统，其特征在于，还包括：基于GIS的可视化电池数据库，用于提供与被测电池对应的放电参数以及可视化技术支持；
综合信息平台，用于数据库间的接口连接和数据交换，并为系统扩展提供接口。
5.一种使用中电池老化性能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取训练集；
构建Y型网络；
所述Y型网络的分支网络获取所述被测电池外表老化特征、所述被测电池的内部老化特征；所述主支网络利用数据仿真技术将所有被测电池特征进行仿真处理分析；
将所述训练集输入所述Y型网络进行训练，得到目标Y型网络；
将正在使用中的所述被测电池的数据输入所述目标Y型网络中生成目标电池老化性能检测结果。
6.根据权利要求5所述的一种使用中电池老化性能检测方法，其特征在于，获取所述训练集、包括以下步骤：
在实验室内获取正在使用的多个电池的运行参数和其对应的老化性能数据作为训练集。
7.根据权利要求5所述的一种使用中电池老化性能检测方法，其特征在于，所述分支网络获取所述被测电池内部老化特征，包括以下步骤：
获取所述被测电池的型号，检测所测电池是否处于使用状态；
获取处于使用状态下的所述被测电池的放电频率、放电量、剩余电量形成被测电池使用状态曲线，并基于电池电量预测模型计算所述被测电池剩余使用时间数据作为第二特征数据；
利用特征检测算法对所述被测电池使用状态曲线进行分析处理，获取第一特征数据；
将所述第一特征数据和所述第二特征数据进行融合获得所述被测电池内部老化特征。
8.根据权利要求5所述的一种使用中电池老化性能检测方法，其特征在于，所述特征检测算法为基于声音检测算法LFCC算法和GFCC的改进型算法；
利用所述LFCC算法和所述GFCC算法对被测电池使用状态曲线进行特征提取，以得到LFCC特征和GFCC特征；
对所述LFCC特征和所述GFCC特征进行差分处理，以得到LFCC差分特征和GFCC差分特征；
将所述LFCC特征、所述GFCC特征、所述LFCC差分特征和所述GFCC差分特征进行融合，得到第一特征数据。
9.根据权利要求5所述的一种使用中电池老化性能检测方法，其特征在于，所述分支网络获取所述被测电池外表老化特征，包括以下步骤：
在所述被测电池所在电动自动车电池箱内壁设置有温湿度传感器和位移传感器；
利用所述位移传感器获取所述被测电池膨胀尺寸变化数据；利用所述温湿度传感器监测所述被测电池的温度和湿度变化数据；
所述膨胀尺寸变化数据和所述温度和湿度变化数据作为电池外表老化特征；
其中，所述状态数据集、所述剩余使用时间数据集、所述膨胀尺寸变化数据集、所述温度和湿度变化数据集均为同一时间段的数据集合。
10.根据权利要求5所述的一种使用中电池老化性能检测方法，其特征在于，所述Y型网络结构为：
所述分支网络包括：状态分支网络、曲线分支网络；
所述状态分支网络结构为：输入层-归一化层-激活层-特征提取卷积层-输出层；
所述曲线分支网络结构为：输入层-特征提取卷积层-特征提取卷积层-归一化层-输出层；
所述主支网络结构包括三层卷积神经网络；
所述卷积神经网络结构为：卷积层-批量归一化层-激活函数为P-relu的激活层。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN115963423A (zh) * | 2022-12-21 | 2023-04-14 | 广州辰创科技发展有限公司 | 电源健康状态监测系统 |
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2022
- 2022-07-11 CN CN202210815804.1A patent/CN114966415A/zh active Pending
Cited By (2)
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| CN115963423A (zh) * | 2022-12-21 | 2023-04-14 | 广州辰创科技发展有限公司 | 电源健康状态监测系统 |
| CN115963423B (zh) * | 2022-12-21 | 2023-11-14 | 广州辰创科技发展有限公司 | 电源健康状态监测系统 |
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