[发明专利]一种基于大数据的锂电池筛选系统

权利要求书

1.一种基于大数据的锂电池筛选系统，其特征在于，包括：

内阻检测仪，与电池构成内阻检测回路，并负责测试电池的内阻；

分容柜，与电池构成充放电回路，并负责包括电池数据样本的采集；

服务器，内阻检测仪和分容柜将对电池数据样本通过网络通信的方式将数据经网关传输到服务器上；

自学习系统，根据服务器上的电池数据样本得到电池特征参数，该电池特征参数包括电池的当前状况和预测状况，并且根据电池特征参数对电池按照标准进行筛选；

用户通过WEB访问登陆到服务器上进行可视化的数据查询。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的锂电池筛选系统，其特征在于：所述自学习系统包括以下工作流程：

S1，建立电池特征参数训练模型；

S2，初始化，对网络权重和偏置进行赋值，并输入前期样本；

S3，电池抽样老化，每颗电池按照固定工况持续老化N个循环；

S4，神经网络迭代训练得到电池的特征参数；

S5，老化需要分容的电池；

S6，根据采集到的电池数据样本，训练调整神经元的权重和偏置；

S7，训练结束，输出得到电池特征参数；

S8，根据电池特征参数按照标准进行筛选。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的锂电池筛选系统，其特征在于：所述训练模型为：在Layer1建立输入向量x和权重向量w矩阵结合，以wx+b的形式输入到Layer2，经过激活函数f(x)的处理得到输出结果，然后再与对应的权重和偏置结合，做出Layer3的输入，经过激活函数，最终的输出结果；隐含层各神经元的输入和输出关系式为：

其中w为权重，x为输入样本，b为偏置。

4.根据权利要求2所述的一种基于大数据的锂电池筛选系统，其特征在于：所述前期样本为生产商提供的原始数据以及现有老化数据。