CN115006921B - 一种空气滤清器的寿命预测方法、装置、设备及介质 - Google Patents
一种空气滤清器的寿命预测方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115006921B CN115006921B CN202210719043.XA CN202210719043A CN115006921B CN 115006921 B CN115006921 B CN 115006921B CN 202210719043 A CN202210719043 A CN 202210719043A CN 115006921 B CN115006921 B CN 115006921B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- physical
- chemical
- impurity concentration
- current
- duration
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 239000012535 impurity Substances 0.000 claims abstract description 279
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 207
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims abstract description 62
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 claims abstract description 56
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 37
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 239000003256 environmental substance Substances 0.000 claims description 9
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N nitrogen oxide Inorganic materials O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- OLBVUFHMDRJKTK-UHFFFAOYSA-N [N].[O] Chemical class [N].[O] OLBVUFHMDRJKTK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 239000013461 intermediate chemical Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000013618 particulate matter Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D46/00—Filters or filtering processes specially modified for separating dispersed particles from gases or vapours
- B01D46/0084—Filters or filtering processes specially modified for separating dispersed particles from gases or vapours provided with safety means
- B01D46/0086—Filter condition indicators
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D46/00—Filters or filtering processes specially modified for separating dispersed particles from gases or vapours
- B01D46/42—Auxiliary equipment or operation thereof
- B01D46/44—Auxiliary equipment or operation thereof controlling filtration
- B01D46/442—Auxiliary equipment or operation thereof controlling filtration by measuring the concentration of particles
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M8/00—Fuel cells; Manufacture thereof
- H01M8/06—Combination of fuel cells with means for production of reactants or for treatment of residues
- H01M8/0662—Treatment of gaseous reactants or gaseous residues, e.g. cleaning
- H01M8/0687—Reactant purification by the use of membranes or filters
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
- H01M2250/00—Fuel cells for particular applications; Specific features of fuel cell system
- H01M2250/20—Fuel cells in motive systems, e.g. vehicle, ship, plane
-
- 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
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/30—Hydrogen technology
- Y02E60/50—Fuel cells
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Sustainable Energy (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Fuel Cell (AREA)
Abstract
本发明公开了一种空气滤清器的寿命预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度；根据所述当前化学杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的化学杂质总吸附量，确定化学剩余使用时长；根据所述当前物理杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的物理杂质总吸附量，确定物理剩余使用时长；根据所述化学剩余使用时长和所述物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长。本技术方案解决了用户不能确定空气滤清器的剩余寿命，导致不能及时更换空气滤清器，影响燃料电池使用的问题。实现了精准预测空气滤清器的剩余寿命，提高了空气滤清器的利用率。
Description
技术领域
本发明涉及燃料电池技术领域，尤其涉及一种空气滤清器的寿命预测方法、装置、设备及介质。
背景技术
燃料电池汽车发展迅速，燃料电池空气滤清器是燃料电池中非常重要的零部件，但是由于空气滤清器属于易损件，需要定期更换，因此驾驶员无法掌控更换周期。
现有技术中仅仅往往利用经验是对剩余寿命进行预测，导致剩余寿命预测不够准确，没有为驾驶员更换滤清器留出足够时间的同时，空气滤清器也没有得到最大化利用。因此，需要对现有的空气滤清器的寿命预测方法进行改进。
发明内容
本发明提供了一种空气滤清器的寿命预测方法、装置、设备及介质，以实现精准预测空气滤清器的剩余寿命，提高了空气滤清器的利用率。
根据本发明的一方面，提供了一种空气滤清器的寿命预测方法，该方法包括：
获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度；其中，所述当前化学杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一化学杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二化学杂质浓度，所述当前物理杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一物理杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二物理杂质浓度；
根据所述当前化学杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的化学杂质总吸附量，确定化学剩余使用时长；
根据所述当前物理杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的物理杂质总吸附量，确定物理剩余使用时长；
根据所述化学剩余使用时长和所述物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长。
根据本发明的另一方面，提供了一种空气滤清器的寿命预测装置，该装置包括：
杂质浓度获取模块，用于获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度；其中，所述当前化学杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一化学杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二化学杂质浓度，所述当前物理杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一物理杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二物理杂质浓度；
化学剩余时长确定模块，用于根据所述当前化学杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的化学杂质总吸附量，确定化学剩余使用时长；
物理剩余时长确定模块，用于根据所述当前物理杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的物理杂质总吸附量，确定物理剩余使用时长；
目标预测时长确定模块，用于根据所述化学剩余使用时长和所述物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的空气滤清器的寿命预测方法。
根据本发明的另一方面，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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的空气滤清器的寿命预测方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度；根据所述当前化学杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的化学杂质总吸附量，确定化学剩余使用时长；根据所述当前物理杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的物理杂质总吸附量，确定物理剩余使用时长；根据所述化学剩余使用时长和所述物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长。本发明实施例的技术方案通过对空气滤清器的化学剩余使用时长和物理剩余使用时长的计算，进而确定出目标预测使用时长，解决了现有技术中，用户不能确定空气滤清器的剩余寿命，导致不能及时更换空气滤清器，影响燃料电池使用的问题。实现了精准预测空气滤清器的剩余寿命，提高了空气滤清器的利用率。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供了一种空气滤清器的寿命预测方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种空气滤清器的寿命预测装置的结构示意图；
图3示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在介绍本实施例技术方案之前，先对应用场景进行说明。本实施例的技术方案是适用于对燃料电池的空气滤清器进行寿命预测的方案。空气滤清器是燃料电池的重要部件。为了给燃料电池的化学反应提供无杂质的空气，通常使用对空气滤清器对空气中的物理、化学杂质进行过滤，空气滤清器的使用寿命有限，本实施例技术方案可对空气滤清器的使用寿命预测。
实施例一
图1为本发明实施例一提供了一种空气滤清器的寿命预测方法的流程图，本实施例可适用于需要对燃料电池中空气滤清器进行寿命预测的情况，该方法可以由空气滤清器的寿命预测装置来执行，该空气滤清器的寿命预测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该装置可配置于燃料电池中。
如图1所示，该方法包括：
S110、获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度。
其中，当前化学杂质浓度可以理解为当前时刻空气中所包含的化学杂质浓度，例如，化学杂质是空气中氮氧化合物、NO、NO2、SO2等。当前物理杂质可以理解为当前时刻空气中所包含的物理杂质的浓度，例如，物理杂质可以是空气中的颗粒物、PM2.5等。上述杂质会对燃料电池的中化学反应造成影响，通常需使用空气滤清器将空气中的化学杂质和物理杂质进行过滤。所述当前化学杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一化学杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二化学杂质浓度，所述当前物理杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一物理杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二物理杂质浓度。
具体的，可以采用化学空气质量传感器采集空气中的氮氧化合物、NO、NO2、SO2的浓度，作为当前化学杂质浓度，并采用物理空气质量传感器采集空气中的颗粒物、PM2.5的浓度，作为当前物理杂质浓度。在本实施例中，传感器的类型可以是任意能够采集到化学杂质浓度和物理杂质浓度的传感器。
在上述技术方案的基础上，所述获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度，包括：基于第一化学传感器获取所述第一化学杂质浓度以及基于第二化学传感器获取所述第二化学杂质浓度；基于第一物理传感器获取所述第一物理杂质浓度以及基于第二物理传感器获取所述第二物理杂质浓度。
其中，第一化学传感器可以理解为用于采集空气滤清器过空滤前空气中的化学杂质浓度的传感器，第一化学传感器采集到的化学杂质浓度即为第一化学杂质浓度；第二化学传感器可以理解为用于采集空气滤清器过空滤后空气中的化学杂质浓度的传感器，第二化学传感器采集到的化学杂质浓度即为第二化学杂质浓度。第一物理传感器可以理解为用于采集空气滤清器过空滤前空气中的物理杂质浓度的传感器，第一物理传感器采集到的化学杂质浓度即为第一物理杂质浓度；第二物理传感器可以理解为用于采集空气滤清器过空滤后空气中的物理杂质浓度的传感器，第二物理传感器采集到的化学杂质浓度即为第二物理杂质浓度。
具体的，可以在空气滤清器的进气口侧设置第一化学传感器和第一物理传感器，在空气滤清器的出口侧设置第二化学传感器和第二物理传感器。基于此，第一化学传感器和第一物理传感器分别采集到空气滤清器对空气过滤前的第一化学杂质浓度和第一物理杂质浓度。第二化学传感器和第二物理传感器可以分别采集到空气滤清器对空气过滤后的第二化学杂质浓度和第二物理杂质浓度。
S120、根据当前化学杂质浓度和空气滤清器在初始使用时刻所对应的化学杂质总吸附量，确定化学剩余使用时长。
其中，初始使用时刻可以理解为首次安装全新的滤清器并进行使用的时刻，化学杂质总吸附量指的是全新的滤清器所具备的化学杂质吸附能力。化学剩余使用时长可以理解该滤清器针对化学杂质吸附的剩余使用寿命。
具体的，可以通过一些算法，基于当前时刻空气滤清器在过滤前后，空气中所含的化学杂质浓度以及全新空气滤清器所具备的化学杂质总吸附量计算出空气滤清器针对化学杂质吸附的剩余寿命，也即化学剩余使用时长。
在上述技术方案的基础上，所述根据所述当前化学杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的化学杂质总吸附量，确定化学剩余使用时长，包括：根据所述第一化学杂质浓度和所述第二化学杂质浓度确定化学杂质浓度中间值；根据所述化学杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率确定第一化学吸附量；根据所述化学杂质总吸附量和所述第一化学吸附量确定第一化学数值；根据预设时间对应的环境化学杂质浓度、过滤后化学杂质浓度、燃料电池第二平均功率确定第二化学数值；基于所述第一化学数值和第二化学数值的比值确定所述化学剩余使用时长。
其中，化学杂质浓度中间值可以理解为第一化学杂质浓度与的化学杂质浓度的差值，燃料电池第一平均运行功率可以理解为当前时刻燃料电池的运行功率。第一化学吸附量可以理解从初始使用时刻为到当前时刻空气滤清器所吸附的化学杂质总量。第一化学数值可以理解为化学杂质总吸附量与第一化学吸附量之间的差值。预设时间可以理解为开发人员预先设置的时间段，例如，预设时间是半个小时。对预设时间内周围环境的空气中化学杂质浓度进行预测，作为环境化学杂质浓度，对预设时间内周围环境的空气中化学杂质经过滤清器过滤后，空气中所包含的化学杂质浓度进行预测，得到过滤后化学杂质浓度。燃料电池第二平均功率可以理解为对预设时间内燃料电池的功率进行预测得到的电池功率。第二化学数值可以理解为基于环境化学杂质浓度、过滤后化学杂质浓度、燃料电池第二平均功率确定出来的数值。
具体的，可以是计算第一化学杂质浓度与第二化学杂质浓度之间的差值，得到化学杂质浓度中间值；基于化学杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率计算出第一化学吸附量，也即从初始使用时刻到当前时刻空气滤清器所吸附的化学杂质总量。进一步的，用化学杂质总吸附量减去所第一化学吸附量得到一个数值，作为第一化学数值。再进一步，将预设时间内预测的环境化学杂质浓度减去预设时间内预测的过滤后化学杂质浓度，将得到的差值乘以燃料电池第二平均功率得到第二化学数值。最后，用第一化学数值与第二化学数值的比值乘以相应的常数，得到化学剩余使用时长。
在实际应用中，预设时间段通常是当前时刻之后的一段时间，也即未来的一段时间。可以理解，在预设时间内空气滤清器还未进行空气过滤。因此，可以通过其他与燃料电池相关的信息对预设时间段内的环境化学杂质浓度、过滤后化学杂质浓度、燃料电池第二平均功率进行预测。具体的预测方式可以是，根据天气、地图等信息预测环境化学杂质浓度、过滤后化学杂质浓度，基于路况等信息预测燃料电池第二平均功率。需要说明的是，在预测预设时间段内的空气质量可以是每隔L秒可以获取当前M米区域内未来N秒内的空气质量。其中L的数值一般取3600，即一个小时内预测一次。M可以是2000，即2000米范围内的空气质量。N可以取1800，即预测未来半小时的空气质量。
示例性的，可以通过下述方式进行化学剩余使用时长，化学剩余使用时长的计算公式为：
化学剩余使用时长
其中，D为常数；
A为化学杂质总吸附量；
to为初始时刻；
tn为当前时刻；
d为常数；
a1为第一化学杂质浓度；
an为第二化学杂质浓度；
Pn为燃料电池第一平均功率；
a为预设时间内环境化学杂质浓度；
a0为预设时间内过滤后化学杂质浓度；
P为燃料电池第二平均功率。
在上述技术方案的基础上，所述根据所述化学杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率确定第一化学吸附量，包括：基于初始时刻以及当前时刻，对所述化学杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率、常数的积进行积分处理，得到所述第一化学吸附量。
其中，初始时刻可以理解为安装全新空气滤清器的时间。
具体的，将初始时刻的数值作为积分下限，当前时刻的数值作为积分上限，对化学杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率、常数的积进行积分，将得到的结果作为第一化学吸附量。
S130、根据当前物理杂质浓度和空气滤清器在初始使用时刻所对应的物理杂质总吸附量，确定物理剩余使用时长。
其中，初始使用时刻可以理解为首次安装全新的滤清器并进行使用的时刻，物理杂质总吸附量指的是全新的滤清器所具备的物理杂质吸附能力。物理剩余使用时长可以理解该滤清器针对物理杂质吸附的剩余使用寿命。
具体的，可以通过一些算法，基于当前时刻空气滤清器在过滤前后，空气中所含的物理杂质浓度以及全新空气滤清器所具备的物理杂质总吸附量计算出空气滤清器针对物理杂质吸附的剩余寿命，也即物理剩余使用时长。
在上述技术方案的基础上，所述根据所述当前物理杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻的物理杂质总吸附量，确定物理剩余使用时长，包括：根据所述第一物理杂质浓度和所述第二物理杂质浓度确定物理杂质浓度中间值；根据所述物理杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率确定第一物理吸附量；根据所述物理杂质总吸附量和所述第一物理吸附量确定第一物理数值；根据预设时间对应的环境物理杂质浓度、过滤后物理杂质浓度、燃料电池第二平均功率确定第二物理数值；基于所述第一物理数值和第二物理数值的比值确定所述物理剩余使用时长。
其中，物理杂质浓度中间值可以理解为第一物理杂质浓度与的物理杂质浓度的差值，燃料电池第一平均运行功率可以理解为当前时刻燃料电池的运行功率。第一物理吸附量可以理解从初始使用时刻为到当前时刻空气滤清器所吸附的物理杂质总量。第一物理数值可以理解为物理杂质总吸附量与第一物理吸附量之间的差值。预设时间可以理解为开发人员预先设置的时间段，例如，预设时间是半个小时。对预设时间内周围环境的空气中物理杂质浓度进行预测，作为环境物理杂质浓度，对预设时间内周围环境的空气中物理杂质经过滤清器过滤后，空气中所包含的物理杂质浓度进行预测，得到过滤后物理杂质浓度。燃料电池第二平均功率可以理解为对预设时间内燃料电池的功率进行预测得到的电池功率。第二物理数值可以理解为基于环境物理杂质浓度、过滤后物理杂质浓度、燃料电池第二平均功率确定出来的数值。
具体的，可以是计算第一物理杂质浓度与第二物理杂质浓度之间的差值，得到物理杂质浓度中间值；基于物理杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率计算出第一物理吸附量，也即从初始使用时刻到当前时刻空气滤清器所吸附的物理杂质总量。进一步的，用物理杂质总吸附量减去所第一物理吸附量得到一个数值，作为第一物理数值。再进一步，将预设时间内预测的环境物理杂质浓度减去预设时间内预测的过滤后物理杂质浓度，将得到的差值乘以燃料电池第二平均功率得到第二物理数值。最后，用第一物理数值与第二物理数值的比值乘以相应的常数，得到物理剩余使用时长。
在实际应用中，预设时间段通常是当前时刻之后的一段时间，也即未来的一段时间。可以理解，在预设时间内空气滤清器还未进行空气过滤。因此，可以通过其他与燃料电池相关的信息对预设时间段内的环境物理杂质浓度、过滤后物理杂质浓度、燃料电池第二平均功率进行预测。具体的预测方式可以是，根据天气、地图等信息预测环境物理杂质浓度、过滤后物理杂质浓度，基于路况等信息预测燃料电池第二平均功率。需要说明的是，在预测预设时间段内的空气质量可以是每隔L秒可以获取当前M米区域内未来N秒内的空气质量。其中L的数值一般取3600，即一个小时内预测一次。M可以是2000，即2000米范围内的空气质量。N可以取1800，即预测未来半小时的空气质量。
示例性的，可以通过下述方式进行物理剩余使用时长，物理剩余使用时长的计算公式为：
其中，D为常数；
B为物理杂质总吸附量；
to为初始时刻；
tn为当前时刻；
d为常数；
b1为第一物理杂质浓度；
bn为第二物理杂质浓度；
Pn为燃料电池第一平均功率；
b为预设时间内环境物理杂质浓度；
b0为预设时间内过滤后物理杂质浓度；
P为燃料电池第二平均功率。
在上述技术方案的基础上，所述根据所述物理杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率确定第一物理吸附量，包括：基于初始时刻以及当前时刻，对所述物理杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率、常数的积进行积分处理，得到所述第一物理吸附量。
具体的，将初始时刻的数值作为积分下限，当前时刻的数值作为积分上限，对物理杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率、常数的积进行积分，将得到的结果作为第一物理吸附量。
S140、根据化学剩余使用时长和物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长。
其中，目标预测使用时长可以理解为预测得到的空气滤清器剩余使用时长。
在上述技术方案的基础上，所述根据所述化学剩余使用时长和所述物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长，包括：获取所述化学剩余时长与所述物理剩余时长中较小的剩余时长，并将其作为所述与当前时刻所对应的目标预测使用时长并上报。
具体的，在计算出化学剩余时长和物理剩余时长后，可以将两者进行比较，将较小的剩余时长作为目标预测使用时长，即当前时刻预测得到的空气滤清器的剩余使用时长，并每隔一段时间更新一次目标与测试用时长，并上报至控制器。
本发明实施例的技术方案，通过获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度；根据所述当前化学杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的化学杂质总吸附量，确定化学剩余使用时长；根据所述当前物理杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的物理杂质总吸附量，确定物理剩余使用时长；根据所述化学剩余使用时长和所述物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长。本发明实施例的技术方案通过对空气滤清器的化学剩余使用时长和物理剩余使用时长的计算，进而确定出目标预测使用时长，解决了现有技术中，用户不能确定空气滤清器的剩余寿命，导致不能及时更换空气滤清器，影响燃料电池使用的问题。实现了精准预测空气滤清器的剩余寿命，提高了空气滤清器的利用率。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种空气滤清器的寿命预测装置的结构示意图。如图2所示，该装置包括：
杂质浓度获取模块210，用于获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度；其中，所述当前化学杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一化学杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二化学杂质浓度，所述当前物理杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一物理杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二物理杂质浓度；
化学剩余时长确定模块220，用于根据所述当前化学杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的化学杂质总吸附量，确定化学剩余使用时长；
物理剩余时长确定模块230，用于根据所述当前物理杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的物理杂质总吸附量，确定物理剩余使用时长；
目标预测时长确定模块240，用于根据所述化学剩余使用时长和所述物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长。
在上述技术方案的基础上，所述杂质浓度获取模块210包括：
第一获取模块，用于基于第一化学传感器获取所述第一化学杂质浓度以及基于第二化学传感器获取所述第二化学杂质浓度；
第二获取模块，用于基于第一物理传感器获取所述第一物理杂质浓度以及基于第二物理传感器获取所述第二物理杂质浓度。
在上述技术方案的基础上，所述化学剩余时长确定模块220包括：
化学杂质浓度中间值确定模块，用于根据所述第一化学杂质浓度和所述第二化学杂质浓度确定化学杂质浓度中间值；
第一化学吸附量确定模块，用于根据所述化学杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率确定第一化学吸附量；
第一化学数值确定模块，用于根据所述化学杂质总吸附量和所述第一化学吸附量确定第一化学数值；
第二化学数值确定模块，用于根据预设时间对应的环境化学杂质浓度、过滤后化学杂质浓度、燃料电池第二平均功率确定第二化学数值；
化学剩余使用时长计算模块，用于基于所述第一化学数值和第二化学数值的比值确定所述化学剩余使用时长。
在上述技术方案的基础上，所述第一化学吸附量确定模块包括：
化学积分单元，用于基于初始时刻以及当前时刻，对所述化学杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率、常数的积进行积分处理，得到所述第一化学吸附量。
在上述技术方案的基础上，所述物理剩余时长确定模块230包括：
物理杂质浓度中间值确定模块，用于根据所述第一物理杂质浓度和所述第二物理杂质浓度确定物理杂质浓度中间值；
第一物理吸附量确定模块，用于根据所述物理杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率确定第一物理吸附量；
第一物理数值确定模块，用于根据所述物理杂质总吸附量和所述第一物理吸附量确定第一物理数值；
第二物理数值确定模块，用于根据预设时间对应的环境物理杂质浓度、过滤后物理杂质浓度、燃料电池第二平均功率确定第二物理数值；
物理剩余使用时长计算模块，用于基于所述第一物理数值和第二物理数值的比值确定所述物理剩余使用时长。
在上述技术方案的基础上，所述第一物理吸附量确定模块包括：
物理积分单元，用于基于初始时刻以及当前时刻，对所述物理杂质浓度中间值、燃料电池第一平均运行功率、常数的积进行积分处理，得到所述第一物理吸附量。
在上述技术方案的基础上，所述目标预测时长确定模块240包括：
目标预测时长确定单元，用于获取所述化学剩余时长与所述物理剩余时长中较小的剩余时长，并将其作为所述与当前时刻所对应的目标预测使用时长并上报。
本发明实施例的技术方案，通过获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度；根据所述当前化学杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的化学杂质总吸附量，确定化学剩余使用时长；根据所述当前物理杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的物理杂质总吸附量，确定物理剩余使用时长；根据所述化学剩余使用时长和所述物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长。本发明实施例的技术方案通过对空气滤清器的化学剩余使用时长和物理剩余使用时长的计算，进而确定出目标预测使用时长，解决了现有技术中，用户不能确定空气滤清器的剩余寿命，导致不能及时更换空气滤清器，影响燃料电池使用的问题。实现了精准预测空气滤清器的剩余寿命，提高了空气滤清器的利用率。
本发明实施例所提供的空气滤清器的寿命预测装置可执行本发明任意实施例所提供的空气滤清器的寿命预测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图3示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备30的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图3所示，电子设备30包括至少一个处理器31，以及与至少一个处理器31通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)32、随机访问存储器(RAM)33等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器31可以根据存储在只读存储器(ROM)32中的计算机程序或者从存储单元38加载到随机访问存储器(RAM)33中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 33中，还可存储电子设备30操作所需的各种程序和数据。处理器31、ROM 32以及RAM 33通过总线34彼此相连。输入/输出(I/O)接口35也连接至总线34。
电子设备30中的多个部件连接至I/O接口35，包括：输入单元36，例如键盘、鼠标等；输出单元37，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元38，例如磁盘、光盘等；以及通信单元39，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元39允许电子设备30通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器31可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器31的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器31执行上文所描述的各个方法和处理，例如。
在一些实施例中，空气滤清器的寿命预测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元38。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 32和/或通信单元39而被载入和/或安装到电子设备30上。当计算机程序加载到RAM 33并由处理器31执行时，可以执行上文描述的空气滤清器的寿命预测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器31可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行空气滤清器的寿命预测方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (5)
1.一种空气滤清器的寿命预测方法，其特征在于，包括：
获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度；其中，所述当前化学杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一化学杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二化学杂质浓度，所述当前物理杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一物理杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二物理杂质浓度；
根据所述当前化学杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的化学杂质总吸附量，确定化学剩余使用时长；
根据所述当前物理杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的物理杂质总吸附量，确定物理剩余使用时长；
根据所述化学剩余使用时长和所述物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长；
所述化学剩余使用时长通过如下公式计算：
其中，D为常数，A为化学杂质总吸附量；to为初始时刻；tn为当前时刻；d为常数；a1为第一化学杂质浓度；an为第二化学杂质浓度；Pn为燃料电池第一平均功率；a为预设时间内环境化学杂质浓度；a0为预设时间内过滤后化学杂质浓度；P为燃料电池第二平均功率；
所述物理剩余使用时长通过如下公式计算：
其中，D为常数；B为物理杂质总吸附量；to为初始时刻；tn为当前时刻；d为常数；b1为第一物理杂质浓度；bn为第二物理杂质浓度；Pn为燃料电池第一平均功率；b为预设时间内环境物理杂质浓度；b0为预设时间内过滤后物理杂质浓度；P为燃料电池第二平均功率；
所述根据所述化学剩余使用时长和所述物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长，包括：
获取所述化学剩余时长与所述物理剩余时长中较小的剩余时长，并将其作为所述与当前时刻所对应的目标预测使用时长并上报。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度，包括：
基于第一化学传感器获取所述第一化学杂质浓度以及基于第二化学传感器获取所述第二化学杂质浓度；
基于第一物理传感器获取所述第一物理杂质浓度以及基于第二物理传感器获取所述第二物理杂质浓度。
3.一种空气滤清器的寿命预测装置，其特征在于，包括：
杂质浓度获取模块，用于获取空气滤清器在当前时刻的当前化学杂质浓度以及当前物理杂质浓度；其中，所述当前化学杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一化学杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二化学杂质浓度，所述当前物理杂质浓度包括空气滤清器过滤前的第一物理杂质浓度以及空气滤清器过滤后的第二物理杂质浓度；
化学剩余时长确定模块，用于根据所述当前化学杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的化学杂质总吸附量，确定化学剩余使用时长；
物理剩余时长确定模块，用于根据所述当前物理杂质浓度和所述空气滤清器在初始使用时刻所对应的物理杂质总吸附量，确定物理剩余使用时长；
目标预测时长确定模块，用于根据所述化学剩余使用时长和所述物理剩余使用时长，确定与当前时刻所对应的目标预测使用时长；
所述化学剩余使用时长通过如下公式计算：
其中，D为常数，A为化学杂质总吸附量；to为初始时刻；tn为当前时刻；d为常数；a1为第一化学杂质浓度；an为第二化学杂质浓度；Pn为燃料电池第一平均功率；a为预设时间内环境化学杂质浓度；a0为预设时间内过滤后化学杂质浓度；P为燃料电池第二平均功率；
所述物理剩余使用时长通过如下公式计算：
其中，D为常数；B为物理杂质总吸附量；to为初始时刻；tn为当前时刻；d为常数；b1为第一物理杂质浓度；bn为第二物理杂质浓度；Pn为燃料电池第一平均功率；b为预设时间内环境物理杂质浓度；b0为预设时间内过滤后物理杂质浓度；P为燃料电池第二平均功率；
所述目标预测时长确定模块包括：
目标预测时长确定单元，用于获取所述化学剩余时长与所述物理剩余时长中较小的剩余时长，并将其作为所述与当前时刻所对应的目标预测使用时长并上报。
4.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-2中任一项所述的空气滤清器的寿命预测方法。
5.一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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-2中任一项所述的空气滤清器的寿命预测方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210719043.XA CN115006921B (zh) | 2022-06-23 | 2022-06-23 | 一种空气滤清器的寿命预测方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210719043.XA CN115006921B (zh) | 2022-06-23 | 2022-06-23 | 一种空气滤清器的寿命预测方法、装置、设备及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115006921A CN115006921A (zh) | 2022-09-06 |
| CN115006921B true CN115006921B (zh) | 2024-03-15 |
Family
ID=83077338
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210719043.XA Active CN115006921B (zh) | 2022-06-23 | 2022-06-23 | 一种空气滤清器的寿命预测方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115006921B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024072857A2 (en) * | 2022-09-29 | 2024-04-04 | Donaldson Company, Inc. | Fuel cell chemical filter monitoring system and methods |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2980124B1 (ja) * | 1998-11-26 | 1999-11-22 | 日本電気株式会社 | ケミカルフィルタ及びその交換判定法、並びに気体浄化装置 |
| KR20190032892A (ko) * | 2017-09-20 | 2019-03-28 | 부경대학교 산학협력단 | 공기청정기 및 공기청정기의 필터 잔여 수명시간 예측방법 |
| CN111482024A (zh) * | 2020-06-08 | 2020-08-04 | 深圳市鼎信科技有限公司 | 空气净化装置的控制方法、装置及存储介质 |
| CN113586296A (zh) * | 2021-09-01 | 2021-11-02 | 潍柴动力股份有限公司 | 一种空气滤清器剩余寿命预测方法、装置及存储介质 |
| CN113713533A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-11-30 | 三一汽车制造有限公司 | 空气过滤系统的控制方法和装置、交通工具和存储介质 |
| CN113865003A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-12-31 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种空气净化器及其滤网寿命检测方法、装置、存储介质 |
-
2022
- 2022-06-23 CN CN202210719043.XA patent/CN115006921B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2980124B1 (ja) * | 1998-11-26 | 1999-11-22 | 日本電気株式会社 | ケミカルフィルタ及びその交換判定法、並びに気体浄化装置 |
| KR20190032892A (ko) * | 2017-09-20 | 2019-03-28 | 부경대학교 산학협력단 | 공기청정기 및 공기청정기의 필터 잔여 수명시간 예측방법 |
| CN111482024A (zh) * | 2020-06-08 | 2020-08-04 | 深圳市鼎信科技有限公司 | 空气净化装置的控制方法、装置及存储介质 |
| CN113713533A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-11-30 | 三一汽车制造有限公司 | 空气过滤系统的控制方法和装置、交通工具和存储介质 |
| CN113586296A (zh) * | 2021-09-01 | 2021-11-02 | 潍柴动力股份有限公司 | 一种空气滤清器剩余寿命预测方法、装置及存储介质 |
| CN113865003A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-12-31 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种空气净化器及其滤网寿命检测方法、装置、存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115006921A (zh) | 2022-09-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN115006921B (zh) | 一种空气滤清器的寿命预测方法、装置、设备及介质 | |
| CN113815481B (zh) | 电池包选择方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115221795A (zh) | 容量预测模型的训练方法、预测方法、装置、设备及介质 | |
| CN114895208A (zh) | 汽车动力电池健康状态soh的估算方法及筛选方法 | |
| CN115375039A (zh) | 一种工业设备故障预测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116380980B (zh) | 一种气体浓度的确定方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN115395613B (zh) | 电池充电管理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115951236A (zh) | 锂电池状态监测方法及系统、装置、存储介质 | |
| CN115752627A (zh) | 一种尿素罐有效容积检测方法、装置、电子设备和介质 | |
| CN115169731A (zh) | 一种智慧校园能耗预测方法、装置、设备及介质 | |
| CN114511225A (zh) | 一种断面识别方法、装置、设备以及存储介质 | |
| CN114781903A (zh) | 换电场所负荷确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114764600A (zh) | 新能源车电池包的寿命预测方法、装置和电子设备 | |
| CN114764532A (zh) | 一种配网终端可靠性预测方法及系统 | |
| CN110888100A (zh) | 一种单相智能电能表在线带载检测系统及方法 | |
| CN114837805B (zh) | 一种车辆燃油硫含量的确定方法、装置、车辆及存储介质 | |
| CN115291111B (zh) | 电池静置时间预测模型的训练方法以及静置时间预测方法 | |
| CN116591870A (zh) | 滤清器维护方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN116160878B (zh) | 一种换电控制系统及方法、计算机可读介质及电子设备 | |
| CN118259159A (zh) | 车载蓄电池的性能评估方法、装置、介质和电子设备 | |
| CN115792628A (zh) | 一种动力电池安全性评估方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN114818953A (zh) | 一种车辆运营管理方法、装置、设备及介质 | |
| CN115754756A (zh) | 一种电池容量跳水识别方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN116819342A (zh) | 一种电池寿命曲线确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116540141A (zh) | 一种电源告警方法、装置、电子设备和存储介质 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |