[发明专利]一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法

权利要求书

1.一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，其特征在于：所述具体操作步骤如下：S1-1、通过以恒定的电流使状态良好的锂电池处于不间断的放电状态，当放电到达截止电压时对所放电量进行计算得到锂电池的SOC值a；

S1-2、在不同外部环境温度下以恒定的电流使状态良好的锂电池处于不间断的放电状态，当放电到达截止电压时对所放电量进行计算，得出不同外部环境温度下锂电池的SOC值b；

S1-3、在不同外部环境温度下以两端不平衡的开路电压使状态良好的锂电池处于不间断的放电状态，当放电到达截止电压时对所放电量进行计算，得出放电电流并不恒定下锂电池的SOC值c；

S2、将S1-1步骤中得到的SOC值a、S1-2步骤中得到的SOC值b以及S1-3步骤中得到的SOC值c作为参数预先存储至电动汽车内的控制芯片中；

S3、电动汽车启动过程中控制芯片检测到锂电池容量计算得出电动汽车锂电池的SOC值A,同时检测锂电池启动的电流状态与电动汽车外部运行温度；

S4、控制芯片根据S2步骤中预置参数的SOC值a、SOC值b以及SOC值c与S3步骤得到的SOC值A、外部温度以及电流状态进行对比得到电动汽车荷电状态；

S5、控制芯片将S4步骤得到的荷电状态发送至电动汽车的主控面板上，由主控面板显示。

2.根据权利要求1所述的一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，其特征在于：所述控制芯片采用型号为MC-9S12配套的MC33771。

3.根据权利要求1所述的一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，其特征在于：所述所述锂电池测试外部环境温度为：0℃、10℃、20℃、30℃以及40℃。

4.根据权利要求1所述的一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，其特征在于：所述锂电池两端不平衡的开路电压的测量环境条件为：激励信号为电流，频率范围2000～0.1Hz。

5.根据权利要求1所述的一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，其特征在于：所述控制芯片包括温度检测芯片、电流检测芯片以及数据存储芯片，用于实时存储接收到的电压数据、温度数据以及预设参数。