CN116039380A - 一种基于终端控制的电池包信息采集系统 - Google Patents

一种基于终端控制的电池包信息采集系统 Download PDF

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黄见博
李祥子
苗振
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Abstract

本发明公开了一种基于终端控制的电池包信息采集系统;包括主控制模块,所述主控制模块上电性连接有数据处理模块,所述数据处理模块上电性连接有BMS管理系统和通讯模块,所述BMS管理系统与电池模组电性连接,所述主控制模块上电性连接有电气动力设备,所述通讯模块上通讯连接有远程终端模块,本发明通过BMS管理系统实现对电池模组进行管理控制,然后通过数据处理模块实现对数据信息进行计算处理,通过贪心算法实现对电池模组的供电方式进行计算处理,达到平衡稳定的供电方式,以及通过神经网络算法实现对供电方式进行评价,防止计算错误,最后在数据信息出现错误的时候,实现对数据信息进行修正和剔除,提高数据的精准度和有效性。

Description

一种基于终端控制的电池包信息采集系统
技术领域
本发明属于电池信息采集技术领域,具体涉及一种基于终端控制的电池包信息采集系统。
背景技术
电动汽车电池分两大类,蓄电池和燃料电池。蓄电池适用于纯电动汽车,包括铅酸蓄电池、镍氢电池、钠硫电池、二次锂电池、空气电池、三元锂电池。
燃料电池专用于燃料电池电动汽车,包括碱性燃料电池、磷酸燃料电池、熔融碳酸盐燃料电池、固体氧化物燃料电池、质子交换膜燃料电池、直接甲醇燃料电池,在电动汽车使用的时候,需要对电池进行管理和数据采集处理,一般对于电池管理采用的是BMS管理系统,且通过数据采集对数据信息进行传输,实现对电池进行控制和调剂,然而市面上各种的电池管理和采集仍存在各种各样的问题。
如授权公告号为CN115144756A所公开的一种基于5GNB-IOT技术的新能源安全预警管理系统及方法,其虽然实现了利用服务器建立大数据模型将实时数据进行对比,判断并提前预警可能发生的危险情况,以便用户进行安全管理,降低安全事故发生的可能性,但是并未解决现有电池信息采集中存在的对数据信息进行有效的处理,保持电池信息的安全性和精准度,以及对于电池信息的管理,并没有实现远程控制,容易造成事故等的问题,为此我们提出一种基于终端控制的电池包信息采集系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于终端控制的电池包信息采集系统,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于终端控制的电池包信息采集系统,包括主控制模块,所述主控制模块上电性连接有数据处理模块,所述数据处理模块上电性连接有BMS管理系统和通讯模块,所述BMS管理系统与电池模组电性连接,所述主控制模块上电性连接有电气动力设备,所述主控制模块上电性连接有辅助模块和存储模块,所述通讯模块上通讯连接有远程终端模块,所述BMS管理系统用于实现对所述电池模组中的每一电芯进行检测控制,通过分布式模式实现单一的精准控制,所述远程终端模块实现对系统进行远程控制调节,搭配所述主控制模块实现对所述电池模组的供电过程进行精准的控制调节,所述电气动力设备用于实现动力的输出,所述通讯模块采用的是无线通讯,无线通讯中包括有蓝牙模块和5G模块,所述5G模块用于实现将数据信息上传给所述远程终端模块,所述蓝牙模块用于实现车内信息传输和移动设备接收,所述5G模块通过Server服务器端连接所述远程终端模块;
所述数据处理模块用于实现对传输和接收的数据信息进行计算处理,提高数据信息的精准度和安全性,所述数据处理模块中包括有数据信息接收单元、数据信息预处理单元、数据信息滤波单元、数据信息转换单元、数据信息增益单元、数据信息计算单元和数据信息修正单元,所述数据信息接收单元用于实现对传输和检测的数据信息进行获取和接收,所述数据信息预处理单元用于实现对数据信息进行识别和分析,且分析主要利用关联分析、分类聚类及深度学习技术实现数据的分类和分析处理,所述数据信息滤波单元用于实现对数据信息进行滤波处理,所述数据信息滤波单元中包括有低通滤波器和FIR滤波器,所述数据信息转换单元用于实现对数据信息的格式进行转换处理,使得数据信息的格式统一,所述数据信息增益单元用于实现对数据信息进行有效的放大处理,提高数据信息的传输能力,所述数据信息计算单元采用的算法是贪心算法,通过所述贪心算法的计算实现对数据进行进行有效的计算,实现对多种数据信息的结构进行计算处理,判断出电池的供电方案,且通过神经网络算法实现对电池的供电方案进行评价处理,实现对电池的供电方案进行反馈控制,提高安全性,所述数据信息修正单元用于检测数据中存在的脏数据,通过数据筛选、数据修复手段提高数据的质量。
优选的,所述BMS管理系统中包括有包括有若干个CSC从控单元,所述电池模组中包括有若干个电芯,每一个所述CSC从控单元分别与每一个所述电芯电性连接,并且CSC从控单元中包括有检测单元,所述检测单元分别与每一个所述电芯电性连接。
优选的,所述CSC从控单元中包括有通过高压管理单元负责对所述电芯的总压、母线总压、绝缘电阻等状态进行监测,且母线电流由霍尔传感器或分流器进行采集,由BMU进行电池系统BSE评估、电系统状态检测、接触器管理、热管理、运行管理、充电管理、诊断管理、以及执行对内外通信网络的管理。
优选的,所述检测单元中包括有测量功能、保护功能、电源设计、单体均衡、故障报警、继电器控制、电池算法、安全检测;
所述测量功能中包括有温度检测、电压检测和电流检测,所述温度检测中包括有每一所述电芯的温度检测和冷却系统,所述冷却系统中采用嵌入式换热片,实现对所述电芯进行降温冷却和升温保暖,所述电压检测中包括有电芯电压检测、电池模组电压检测;
所述保护功能中包括有采样线防护和单体保护,所述采样线防护包括有短路和漏电,所述单体保护中包括有过压保护、欠压保护和过温保护;
所述电源设计中包括有电池模组取电、电芯取电和12V取电,所述电芯取电包括有工作电流和静态电流;
所述单体均衡中包括有主动均衡、被动均衡和诊断;
所述继电器控制中包括有预充电继电器、正负极继电器和诊断;
所述电池算法中包括有电池状态确定和限值,所述电池状态通过温度和SOC查表得到当前电池的可用充放电功率,SOH主要表征当前电池的健康状态,还包括有温度、电压、最大放电电流和最大充电电流;
所述安全检测中包括有绝缘检测、互锁和开盖检测。
优选的,所述主控制模块上电性连接有辅助模块,所述辅助模块中包括有显示器、控制按键、时钟晶振电路、复位电路、报警器、CAN总线和RS485通讯,所述CAN总线和所述RS485通讯用于实现对数据信息进行有效的传输,所述显示器和所述控制按键用于实现数据信息进行显示和实现对系统进行控制,以及对数据信息进行查询,所述时钟晶振电路用于实现对控制波形进行输送,所述复位电路用于在系统出现故障的时候进行重启运行,所述报警器用于实现在系统出现故障或者数据异常的时候进行声光报警处理。
优选的,所述电池模组上电性连接有稳压降压模块,所述稳压降压模块与所述主控制模块电性连接,所述稳压降压模块用于在所述电池模组给所述主控制模块进行供电的时候,进行稳定电压和降低电压,保持供电性能的稳定性,以及还包括有防浪涌电路和防雷击电路,用于防止所述电池模组在供电的瞬间,电压冲击过大,以及防止雷击造成系统损坏。
优选的,所述主控制模块上电性连接有存储模块,所述存储模块中包括有用于实现对系统运行的程序体进行存储的ROM存储器、用于存储运行日志的RAM存储器和用于实现对数据信息进行缓存的缓存器,所述存储模组采用的存储方式是先进先出、后进后出的排列模式,并且先进先出的数据信息先存储到所述缓存器中,使得数据信息能够实现快速的存入,提高存储的效率。
优选的,所述电池模组上电性连接有升压模块,所述升压模块用于实现供电电压进行升高,所述升压模块上电性连接有继电器模块,所述继电器模块用于实现控制供电通断,所述继电器模块与所述电气动力设备电性连接,实现对所述电气动力设备进行供电运行。
优选的,所述低通滤波器采用的是二阶IIR低通滤波,所述二阶IIR低通滤波的计算公式如下:
Figure BDA0003987756480000051
y(n)为输出数据,xn为输入数据,a和b为滤波器的系数,n为滤波次数,k=0为该次处理的数据信息,k=1为下次处理的数据信息,n-k为数据信息的位置;
所述FIR滤波器采用的是有限长单位冲激响应滤波器,一个M阶FIR滤波器的定义如下:
长度为M的FIR输出对应于输入时间序列z(n)的关系由一种有限卷积和的形式给出:
Figure BDA0003987756480000052
上式表达的是一个M-1阶的FIR滤波器,它有M个抽头,因此有M个乘法器,M-1个累加器组成,每一个抽头需要消耗逻辑资源的乘法器累加器单元;
其中z(n)为输入信号,h(j)为FIR滤波系数,v(n)为经过滤波后的信号。
优选的,所述神经网络算法采用的AI学习算法:
输入神经元信息和对应的权重矩阵W来决定的,WTXt,X是一个向量,W是一个权重矩阵,通过W来将X转换成另外的向量;
前一个时刻的隐藏层神经元向当前时刻的神经元的信息传递,其值有St-1和对应的权重矩阵U来决定,UTSt-1,St-1是一个向量,U是一个权重矩阵,通过U来将St-1转换成另外的向量;
主要是当前时刻的神经元ht,将上述两个部分的输入整合,激活生成当前时刻隐藏层神经元的输出,整合的过程就是向量相加:WTXt+UTSt-1
在假设激活函数为f,则激活后生成当前时刻神经元的值:St=f(WTXt+UTSt-1);
信息传递主要是将当前时刻隐藏层神经元的值传递到当前时刻的输出神经元中去:
Ot=g(VTSt);
则向前的公式如下:
St=f(WTXt+UTSt-1),Ot=g(VTSt)=g(VTf(WTXt+UTSt-1));
在整个神经网络中,一共包含的三中权重矩阵,第一个矩阵是W,给矩阵的维度为(N,K),N表示隐藏层神经元值的向量维度,K表示输入神经单元的向量的维度,第二个权重矩阵是V,该矩阵的维度为(L,N),其中P表示输出层的神经元的向量维度,第三个是权重矩阵U,该矩阵的维度是(N,N)。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明在使用的时候,通过BMS管理系统实现对电池模组进行管理控制,然后通过数据处理模块实现对数据信息进行计算处理,实现对数据信息进行接收、预处理、滤波、转换、增益、计算和修正,尤其是通过多级滤波实现对数据信息进行滤波处理,达到数据信息的精准性,并且实现对数据信息进行格式化统一,便于后续对数据信息进行处理,通过贪心算法实现对电池模组的供电方式进行计算处理,达到平衡稳定的供电方式,以及通过神经网络算法实现对供电方式进行评价,防止计算错误,有效的进行反馈调节,最后在数据信息出现错误的时候,实现对数据信息进行修正和剔除,提高数据的精准度和有效性。
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图。
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。
请参阅图1,本发明提供一种技术方案:一种基于终端控制的电池包信息采集系统,包括主控制模块,所述主控制模块上电性连接有数据处理模块,所述数据处理模块上电性连接有BMS管理系统和通讯模块,所述BMS管理系统与电池模组电性连接,所述主控制模块上电性连接有电气动力设备,所述主控制模块上电性连接有辅助模块和存储模块,所述通讯模块上通讯连接有远程终端模块,所述BMS管理系统用于实现对所述电池模组中的每一电芯进行检测控制,通过分布式模式实现单一的精准控制,所述远程终端模块实现对系统进行远程控制调节,搭配所述主控制模块实现对所述电池模组的供电过程进行精准的控制调节,所述电气动力设备用于实现动力的输出,所述通讯模块采用的是无线通讯,无线通讯中包括有蓝牙模块和5G模块,所述5G模块用于实现将数据信息上传给所述远程终端模块,所述蓝牙模块用于实现车内信息传输和移动设备接收,所述5G模块通过Server服务器端连接所述远程终端模块;
所述数据处理模块用于实现对传输和接收的数据信息进行计算处理,提高数据信息的精准度和安全性,所述数据处理模块中包括有数据信息接收单元、数据信息预处理单元、数据信息滤波单元、数据信息转换单元、数据信息增益单元、数据信息计算单元和数据信息修正单元,所述数据信息接收单元用于实现对传输和检测的数据信息进行获取和接收,所述数据信息预处理单元用于实现对数据信息进行识别和分析,且分析主要利用关联分析、分类聚类及深度学习技术实现数据的分类和分析处理,所述数据信息滤波单元用于实现对数据信息进行滤波处理,所述数据信息滤波单元中包括有低通滤波器和FIR滤波器,所述数据信息转换单元用于实现对数据信息的格式进行转换处理,使得数据信息的格式统一,所述数据信息增益单元用于实现对数据信息进行有效的放大处理,提高数据信息的传输能力,所述数据信息计算单元采用的算法是贪心算法,通过所述贪心算法的计算实现对数据进行进行有效的计算,实现对多种数据信息的结构进行计算处理,判断出电池的供电方案,且通过神经网络算法实现对电池的供电方案进行评价处理,实现对电池的供电方案进行反馈控制,提高安全性,所述数据信息修正单元用于检测数据中存在的脏数据,通过数据筛选、数据修复手段提高数据的质量。
为了实现对每一个电芯进行精准的控制调节,实现分布控制,本实施例中,优选的,所述BMS管理系统中包括有包括有若干个CSC从控单元,所述电池模组中包括有若干个电芯,每一个所述CSC从控单元分别与每一个所述电芯电性连接,并且CSC从控单元中包括有检测单元,所述检测单元分别与每一个所述电芯电性连接。
为了实现对电池进行单一的精准控制,实现对电芯进行有效的管理,本实施例中,优选的,所述CSC从控单元中包括有通过高压管理单元负责对所述电芯的总压、母线总压、绝缘电阻等状态进行监测,且母线电流由霍尔传感器或分流器进行采集,由BMU进行电池系统BSE评估、电系统状态检测、接触器管理、热管理、运行管理、充电管理、诊断管理、以及执行对内外通信网络的管理。
为了实现对电芯进行有效检测管理,本实施例中,优选的,所述检测单元中包括有测量功能、保护功能、电源设计、单体均衡、故障报警、继电器控制、电池算法、安全检测;
所述测量功能中包括有温度检测、电压检测和电流检测,所述温度检测中包括有每一所述电芯的温度检测和冷却系统,所述冷却系统中采用嵌入式换热片,实现对所述电芯进行降温冷却和升温保暖,所述电压检测中包括有电芯电压检测、电池模组电压检测;
所述保护功能中包括有采样线防护和单体保护,所述采样线防护包括有短路和漏电,所述单体保护中包括有过压保护、欠压保护和过温保护;
所述电源设计中包括有电池模组取电、电芯取电和12V取电,所述电芯取电包括有工作电流和静态电流;
所述单体均衡中包括有主动均衡、被动均衡和诊断;
所述继电器控制中包括有预充电继电器、正负极继电器和诊断;
所述电池算法中包括有电池状态确定和限值,所述电池状态通过温度和SOC查表得到当前电池的可用充放电功率,SOH主要表征当前电池的健康状态,还包括有温度、电压、最大放电电流和最大充电电流;
所述安全检测中包括有绝缘检测、互锁和开盖检测。
为了实现对系统进行有效的辅助操作,提高操作的方便性,本实施例中,优选的,所述主控制模块上电性连接有辅助模块,所述辅助模块中包括有显示器、控制按键、时钟晶振电路、复位电路、报警器、CAN总线和RS485通讯,所述CAN总线和所述RS485通讯用于实现对数据信息进行有效的传输,所述显示器和所述控制按键用于实现数据信息进行显示和实现对系统进行控制,以及对数据信息进行查询,所述时钟晶振电路用于实现对控制波形进行输送,所述复位电路用于在系统出现故障的时候进行重启运行,所述报警器用于实现在系统出现故障或者数据异常的时候进行声光报警处理。
为了实现对主控制模块进行稳定的供电,保持供电的稳定性,本实施例中,优选的,所述电池模组上电性连接有稳压降压模块,所述稳压降压模块与所述主控制模块电性连接,所述稳压降压模块用于在所述电池模组给所述主控制模块进行供电的时候,进行稳定电压和降低电压,保持供电性能的稳定性,以及还包括有防浪涌电路和防雷击电路,用于防止所述电池模组在供电的瞬间,电压冲击过大,以及防止雷击造成系统损坏。
为了实现对数据信息进行存储,提高数据的信息效率,本实施例中,优选的,所述主控制模块上电性连接有存储模块,所述存储模块中包括有用于实现对系统运行的程序体进行存储的ROM存储器、用于存储运行日志的RAM存储器和用于实现对数据信息进行缓存的缓存器,所述存储模组采用的存储方式是先进先出、后进后出的排列模式,并且先进先出的数据信息先存储到所述缓存器中,使得数据信息能够实现快速的存入,提高存储的效率。
为了实现对电气动力设备进行有效的供电运行,本实施例中,优选的,所述电池模组上电性连接有升压模块,所述升压模块用于实现供电电压进行升高,所述升压模块上电性连接有继电器模块,所述继电器模块用于实现控制供电通断,所述继电器模块与所述电气动力设备电性连接,实现对所述电气动力设备进行供电运行。
为了实现对数据信息进行有效的滤波处理,本实施例中,优选的,所述低通滤波器采用的是二阶IIR低通滤波,所述二阶IIR低通滤波的计算公式如下:
Figure BDA0003987756480000101
y(n)为输出数据,xn为输入数据,a和b为滤波器的系数,n为滤波次数,k=0为该次处理的数据信息,k=1为下次处理的数据信息,n-k为数据信息的位置;
所述FIR滤波器采用的是有限长单位冲激响应滤波器,一个M阶FIR滤波器的定义如下:
长度为M的FIR输出对应于输入时间序列z(n)的关系由一种有限卷积和的形式给出:
Figure BDA0003987756480000111
上式表达的是一个M-1阶的FIR滤波器,它有M个抽头,因此有M个乘法器,M-1个累加器组成,每一个抽头需要消耗逻辑资源的乘法器累加器单元;
其中z(n)为输入信号,h(j)为FIR滤波系数,v(n)为经过滤波后的信号。
为了实现神经网络算法处理,本实施例中,优选的,所述神经网络算法采用的AI学习算法:
输入神经元信息和对应的权重矩阵W来决定的,WTXt,X是一个向量,W是一个权重矩阵,通过W来将X转换成另外的向量;
前一个时刻的隐藏层神经元向当前时刻的神经元的信息传递,其值有St-1和对应的权重矩阵U来决定,UTSt-1,St-1是一个向量,U是一个权重矩阵,通过U来将St-1转换成另外的向量;
主要是当前时刻的神经元ht,将上述两个部分的输入整合,激活生成当前时刻隐藏层神经元的输出,整合的过程就是向量相加:WTXt+UTSt-1
在假设激活函数为f,则激活后生成当前时刻神经元的值:St=f(WTXt+UTSt-1);
信息传递主要是将当前时刻隐藏层神经元的值传递到当前时刻的输出神经元中去:
Ot=g(VTSt);
则向前的公式如下:
St=f(WTXt+UTSt-1),Ot=g(VTSt)=g(VTf(WTXt+UTSt-1));
在整个神经网络中,一共包含的三中权重矩阵,第一个矩阵是W,给矩阵的维度为(N,K),N表示隐藏层神经元值的向量维度,K表示输入神经单元的向量的维度,第二个权重矩阵是V,该矩阵的维度为(L,N),其中P表示输出层的神经元的向量维度,第三个是权重矩阵U,该矩阵的维度是(N,N)。
本发明的工作原理及使用流程:在使用的时候,通过BMS管理系统实现对电池模组中的每一个电芯进行检测和管理,并且通过数据处理模块实现对BMS管理系统的数据信息进行传输,并且通过数据处理模块实现数据信息进行计算和处理,数据处理模块中包括有数据信息接收单元、数据信息预处理单元、数据信息滤波单元、数据信息转换单元、数据信息增益单元、数据信息计算单元和数据信息修正单元,数据信息接收单元用于实现对传输和检测的数据信息进行获取和接收,数据信息预处理单元用于实现对数据信息进行识别和分析,且分析主要利用关联分析、分类聚类及深度学习技术实现数据的分类和分析处理,数据信息滤波单元用于实现对数据信息进行滤波处理,数据信息滤波单元中包括有低通滤波器和FIR滤波器,数据信息转换单元用于实现对数据信息的格式进行转换处理,使得数据信息的格式统一,数据信息增益单元用于实现对数据信息进行有效的放大处理,提高数据信息的传输能力,数据信息计算单元采用的算法是贪心算法,通过贪心算法的计算实现对数据进行进行有效的计算,实现对多种数据信息的结构进行计算处理,判断出电池的供电方案,且通过神经网络算法实现对电池的供电方案进行评价处理,实现对电池的供电方案进行反馈控制,提高安全性,数据信息修正单元用于检测数据中存在的脏数据,通过数据筛选、数据修复手段提高数据的质量,然后将数据信息传输给主控制模块,实现对电池系统进行控制调节和数据信息进行管理,且在使用的时候,通过辅助模块实现对电池系统进行操作控制,以及通过通讯模块和远程终端模块实现对电池模组进行远程的控制调节,提高电池模组的安全性,然后主控制模块实现控制,使得电池模组能够通过升压模块和继电器模块对电气东西设备进行供电,实现运行,且主控制模块的运行,也是电池模组通过稳压降压模块实现对供电运行,且数据信息通过存储模块进行存储,且分类存储,防止数据信息发生混乱,并且提高数据信息的存储和提取的速率。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种基于终端控制的电池包信息采集系统,包括主控制模块,其特征在于:所述主控制模块上电性连接有数据处理模块,所述数据处理模块上电性连接有BMS管理系统和通讯模块,所述BMS管理系统与电池模组电性连接,所述主控制模块上电性连接有电气动力设备,所述主控制模块上电性连接有辅助模块和存储模块,所述通讯模块上通讯连接有远程终端模块,所述BMS管理系统用于实现对所述电池模组中的每一电芯进行检测控制,通过分布式模式实现单一的精准控制,所述远程终端模块实现对系统进行远程控制调节,搭配所述主控制模块实现对所述电池模组的供电过程进行精准的控制调节,所述电气动力设备用于实现动力的输出,所述通讯模块采用的是无线通讯,无线通讯中包括有蓝牙模块和5G模块,所述5G模块用于实现将数据信息上传给所述远程终端模块,所述蓝牙模块用于实现车内信息传输和移动设备接收,所述5G模块通过Server服务器端连接所述远程终端模块;
所述数据处理模块用于实现对传输和接收的数据信息进行计算处理,提高数据信息的精准度和安全性,所述数据处理模块中包括有数据信息接收单元、数据信息预处理单元、数据信息滤波单元、数据信息转换单元、数据信息增益单元、数据信息计算单元和数据信息修正单元,所述数据信息接收单元用于实现对传输和检测的数据信息进行获取和接收,所述数据信息预处理单元用于实现对数据信息进行识别和分析,且分析主要利用关联分析、分类聚类及深度学习技术实现数据的分类和分析处理,所述数据信息滤波单元用于实现对数据信息进行滤波处理,所述数据信息滤波单元中包括有低通滤波器和FIR滤波器,所述数据信息转换单元用于实现对数据信息的格式进行转换处理,使得数据信息的格式统一,所述数据信息增益单元用于实现对数据信息进行有效的放大处理,提高数据信息的传输能力,所述数据信息计算单元采用的算法是贪心算法,通过所述贪心算法的计算实现对数据进行进行有效的计算,实现对多种数据信息的结构进行计算处理,判断出电池的供电方案,且通过神经网络算法实现对电池的供电方案进行评价处理,实现对电池的供电方案进行反馈控制,提高安全性,所述数据信息修正单元用于检测数据中存在的脏数据,通过数据筛选、数据修复手段提高数据的质量。
2.根据权利要求1所述的一种基于终端控制的电池包信息采集系统,其特征在于:所述BMS管理系统中包括有包括有若干个CSC从控单元,所述电池模组中包括有若干个电芯,每一个所述CSC从控单元分别与每一个所述电芯电性连接,并且CSC从控单元中包括有检测单元,所述检测单元分别与每一个所述电芯电性连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于终端控制的电池包信息采集系统,其特征在于:所述CSC从控单元中包括有通过高压管理单元负责对所述电芯的总压、母线总压、绝缘电阻等状态进行监测,且母线电流由霍尔传感器或分流器进行采集,由BMU进行电池系统BSE评估、电系统状态检测、接触器管理、热管理、运行管理、充电管理、诊断管理、以及执行对内外通信网络的管理。
4.根据权利要求2所述的一种基于终端控制的电池包信息采集系统,其特征在于:所述检测单元中包括有测量功能、保护功能、电源设计、单体均衡、故障报警、继电器控制、电池算法、安全检测;
所述测量功能中包括有温度检测、电压检测和电流检测,所述温度检测中包括有每一所述电芯的温度检测和冷却系统,所述冷却系统中采用嵌入式换热片,实现对所述电芯进行降温冷却和升温保暖,所述电压检测中包括有电芯电压检测、电池模组电压检测;
所述保护功能中包括有采样线防护和单体保护,所述采样线防护包括有短路和漏电,所述单体保护中包括有过压保护、欠压保护和过温保护;
所述电源设计中包括有电池模组取电、电芯取电和12V取电,所述电芯取电包括有工作电流和静态电流;
所述单体均衡中包括有主动均衡、被动均衡和诊断;
所述继电器控制中包括有预充电继电器、正负极继电器和诊断;
所述电池算法中包括有电池状态确定和限值,所述电池状态通过温度和SOC查表得到当前电池的可用充放电功率,SOH主要表征当前电池的健康状态,还包括有温度、电压、最大放电电流和最大充电电流;
所述安全检测中包括有绝缘检测、互锁和开盖检测。
5.根据权利要求1所述的一种基于终端控制的电池包信息采集系统,其特征在于:所述主控制模块上电性连接有辅助模块,所述辅助模块中包括有显示器、控制按键、时钟晶振电路、复位电路、报警器、CAN总线和RS485通讯,所述CAN总线和所述RS485通讯用于实现对数据信息进行有效的传输,所述显示器和所述控制按键用于实现数据信息进行显示和实现对系统进行控制,以及对数据信息进行查询,所述时钟晶振电路用于实现对控制波形进行输送,所述复位电路用于在系统出现故障的时候进行重启运行,所述报警器用于实现在系统出现故障或者数据异常的时候进行声光报警处理。
6.根据权利要求1所述的一种基于终端控制的电池包信息采集系统,其特征在于:所述电池模组上电性连接有稳压降压模块,所述稳压降压模块与所述主控制模块电性连接,所述稳压降压模块用于在所述电池模组给所述主控制模块进行供电的时候,进行稳定电压和降低电压,保持供电性能的稳定性,以及还包括有防浪涌电路和防雷击电路,用于防止所述电池模组在供电的瞬间,电压冲击过大,以及防止雷击造成系统损坏。
7.根据权利要求1所述的一种基于终端控制的电池包信息采集系统,其特征在于:所述主控制模块上电性连接有存储模块,所述存储模块中包括有用于实现对系统运行的程序体进行存储的ROM存储器、用于存储运行日志的RAM存储器和用于实现对数据信息进行缓存的缓存器,所述存储模组采用的存储方式是先进先出、后进后出的排列模式,并且先进先出的数据信息先存储到所述缓存器中,使得数据信息能够实现快速的存入,提高存储的效率。
8.根据权利要求1所述的一种基于终端控制的电池包信息采集系统,其特征在于:所述电池模组上电性连接有升压模块,所述升压模块用于实现供电电压进行升高,所述升压模块上电性连接有继电器模块,所述继电器模块用于实现控制供电通断,所述继电器模块与所述电气动力设备电性连接,实现对所述电气动力设备进行供电运行。
9.根据权利要求1所述的一种基于终端控制的电池包信息采集系统,其特征在于:所述低通滤波器采用的是二阶IIR低通滤波,所述二阶IIR低通滤波的计算公式如下:
Figure FDA0003987756470000041
y(n)为输出数据,xn为输入数据,a和b为滤波器的系数,n为滤波次数,k=0为该次处理的数据信息,k=1为下次处理的数据信息,n-k为数据信息的位置;
所述FIR滤波器采用的是有限长单位冲激响应滤波器,一个M阶FIR滤波器的定义如下:
长度为M的FIR输出对应于输入时间序列z(n)的关系由一种有限卷积和的形式给出:
Figure FDA0003987756470000042
上式表达的是一个M-1阶的FIR滤波器,它有M个抽头,因此有M个乘法器,M-1个累加器组成,每一个抽头需要消耗逻辑资源的乘法器累加器单元;
其中z(n)为输入信号,h(j)为FIR滤波系数,v(n)为经过滤波后的信号。
10.根据权利要求1所述的一种基于终端控制的电池包信息采集系统,其特征在于:所述神经网络算法采用的AI学习算法:
输入神经元信息和对应的权重矩阵W来决定的,WTXt,X是一个向量,W是一个权重矩阵,通过W来将X转换成另外的向量;
前一个时刻的隐藏层神经元向当前时刻的神经元的信息传递,其值有St-1和对应的权重矩阵U来决定,UTSt-1,St-1是一个向量,U是一个权重矩阵,通过U来将St-1转换成另外的向量;
主要是当前时刻的神经元ht,将上述两个部分的输入整合,激活生成当前时刻隐藏层神经元的输出,整合的过程就是向量相加:WTXt+UTSt-1
在假设激活函数为f,则激活后生成当前时刻神经元的值:St=f(WTXt+UTSt-1);
信息传递主要是将当前时刻隐藏层神经元的值传递到当前时刻的输出神经元中去:
Ot=g(VTSt);
则向前的公式如下:
St=f(WTXt+UTSt-1),Ot=g(VTSt)=g(VTf(WTXt+UTSt-1));
在整个神经网络中,一共包含的三中权重矩阵,第一个矩阵是W,给矩阵的维度为(N,K),N表示隐藏层神经元值的向量维度,K表示输入神经单元的向量的维度,第二个权重矩阵是V,该矩阵的维度为(L,N),其中P表示输出层的神经元的向量维度,第三个是权重矩阵U,该矩阵的维度是(N,N)。
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