[发明专利]一种锂离子电池检测方法及系统

说明书

本发明涉及电池检测技术领域，尤其涉及一种锂离子电池检测方法及系统。该方法包括以下步骤：通过电池管理系统进行实时电池数据采集，从而获取原始电池数据；对原始电池数据进行电池数据预处理，从而获取电池预处理数据；对电池预处理数据进行关键参数特征提取，从而获取电池使用情况特征数据以及电池运行音频特征数据；在边缘计算设备上对电池使用情况特征数据以及电池运行音频特征数据进行深度建模，从而构建电池状况边缘预测模型；根据电池状况边缘预测模型进行电池监控状态评估，从而获取电池健康报告数据。本发明能够准确地检测电池的健康状况，从而提升电池的管理和维护能力。

技术领域

本发明涉及电池检测技术领域，尤其涉及一种锂离子电池检测方法及系统。

背景技术

锂离子电池检测方法主要是用于评估和监控电池的健康状态、寿命和性能。这些检测方法主要包括电池的电压、电流、温度的物理参数的实时监测，以及电池阻抗、电化学特性、电池的充放电特性的复杂特性的测量和分析。现有的方法在检测过程中往往时间较长，无法实现对电池的在线和实时监控。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提出了一种锂离子电池检测方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

本申请提供了一种锂离子电池检测方法，包括以下步骤：

步骤S1：通过电池管理系统进行实时电池数据采集，从而获取原始电池数据；

步骤S2：对原始电池数据进行电池数据预处理，从而获取电池预处理数据；

步骤S3：对电池预处理数据进行关键参数特征提取，从而获取电池使用情况特征数据以及电池运行音频特征数据；

步骤S4：在边缘计算设备上对电池使用情况特征数据以及电池运行音频特征数据进行深度建模，从而构建电池状况边缘预测模型；

步骤S5：根据电池状况边缘预测模型进行电池监控状态评估，从而获取电池健康报告数据。

本发明中通过实时电池数据采集，电池数据预处理，关键参数特征提取，深度建模和电池监控状态评估，可以更全面，更准确地理解电池的健康状况，提升电池的管理和维护能力。通过电池状况边缘预测模型，可以提前发现电池可能存在的问题，预测电池的寿命和性能，从而提前进行维护和更换，避免因电池故障导致的设备停机和安全事故。通过电池健康报告数据，可以更准确地了解电池的使用情况，合理安排电池的充放电计划，提高电池的使用效率和延长电池寿命。通过优化电池的使用和维护，可以节约能源，减少因电池报废和更换产生的废物，从而减少对环境的影响。在边缘计算设备上进行深度建模，可以实现快速处理和反馈，减少数据传输的延迟和成本，提高系统的实时性和稳定性。

优选地，步骤S1具体为：

步骤S11：利用预设的配置参数对电池管理系统进行数据采集环境初始化，从而获取采集环境状态数据；

步骤S12：根据采集环境状态数据进行实时监测，从而获取实时电池数据；

步骤S13：对实时电池数据进行实时电池数据校验，从而获取校验电池数据；

步骤S14：根据校验电池数据对实时电池数据进行编码，从而获取原始电池数据，以发送至计算设备。

本发明中通过采集环境初始化和实时电池数据校验，可以大大减少数据采集错误，提高数据的准确性，从而保证后续数据处理和电池状况预测的准确性。通过实时监测和数据编码，可以实时、高效地收集和传输电池数据，从而提高数据采集的效率，加快电池健康状况的评估速度。通过对电池数据进行校验和编码，可以避免因数据错误导致的系统崩溃，提高系统的健壮性。通过对采集环境的初始化，可以更好地适应各种采集环境，避免因环境因素影响数据采集的准确性。通过数据编码，可以保护电池数据的安全，防止数据被恶意篡改，从而保证电池健康状况评估的准确性和系统的安全性。