【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及測量電變量的，尤其涉及一種鋰電池電容量檢測方法及系統。
技術介紹
1、由于新能源汽車的大力研發，它的主要供能部分鋰離子動力電池，同樣得到了大量地研究，精準地測量鋰離子動力電池的電池容量對新能源汽車的安全行駛、及時補充電量等來說擁有非常重要的意義。
2、目前，申請號為202310744741.x的中國專利技術專利，提供了一種基于機器學習的三元鋰電池容量檢測方法，雖然利用數據集對電池容量檢測模型進行訓練，并將新采集的電池數據輸入電池容量檢測模型中，即可實現對電池容量的實時在線檢測，但是利用單一模型獲取電池容量無法保障電池容量的精度，容易產生誤差，并且沒有對電池容量不合格的鋰電池進行故障檢測，不利于保證電池使用安全和減少電池技術故障。
技術實現思路
1、本專利技術解決的技術問題是：現有技術利用單一模型獲取電池容量無法保障電池容量的精度，容易產生誤差，并且沒有對電池容量不合格的鋰電池進行故障檢測，不利于保證電池使用安全和減少電池技術故障。
2、為解決上述技術問題，第一方面，本專利技術提供一種鋰電池電容量檢測方法，包括以下步驟：
3、步驟s1，對樣本鋰電池分別進行充放電試驗，獲取樣本試驗電容量信息，并通過超聲波檢測技術分別獲取各個樣本鋰電池的樣本超聲反饋信息；
4、步驟s2，根據所述樣本超聲反饋信息訓練第一卷積神經網絡，獲取第一卷積神經網絡模型；
5、步驟s3，對待測鋰電池進行充放電試驗，獲取試驗電容量信息和待測超聲反
6、步驟s4，根據所述試驗電容量信息和所述超聲電容量信息，獲取所述待測鋰電池的電容量；
7、步驟s5，根據所述電容量評估所述待測鋰電池的健康狀態，并利用故障診斷模型獲取鋰電池的電池故障；
8、作為本專利技術所述的一種鋰電池電容量檢測方法的一種優選方案，其中：
9、所述步驟s1具體包括以下步驟：
10、步驟s101，隨機選擇n個與待測鋰電池規格一致的樣本鋰電池，所述n為自然數；
11、步驟s102，在恒溫t下，利用恒流電流對n個樣本鋰電池分別進行充放電試驗，將樣本鋰電池恒流充電直至達到充電截止電壓后，再將樣本鋰電池恒流放電直至達到放電截止電壓，并實時監測樣本鋰電池的電壓，記錄達到截止電壓所用的放電時間，所述截止電壓包括充電截止電壓和放電截止電壓；
12、步驟s103，根據所述恒流電流、放電時間和截止電壓獲取各個樣本鋰電池的樣本試驗電容量信息，所述樣本試驗電容量信息包括樣本試驗電容量；
13、步驟s104，利用超聲發射器對鋰電池施加超聲脈沖信號，所述超聲脈沖信號通過樣本鋰電池后發送至超聲接收裝置，超聲接收裝置將獲取的樣本超聲反饋信息傳遞給信號處理設備，所述樣本超聲反饋信息包括充電超聲反饋信息和放電超聲反饋信息，所述樣本超聲反饋信息具體包括樣本鋰電池內部超聲圖像和超聲反饋波信息，所述超聲反饋波信息包括反饋超聲波的波形、幅值和峰峰值；
14、作為本專利技術所述的一種鋰電池電容量檢測方法的一種優選方案，其中：
15、所述步驟s2具體包括以下步驟：
16、步驟s201，所述信號處理設備接收所述樣本超聲反饋信息，并利用小波變換方法處理所述反饋超聲波，獲取樣本反饋超聲波的時頻圖像；
17、步驟s202，利用第一卷積層識別所述時頻圖像的局部特征，并確定各個特征區域的特征點積，獲取所述時頻圖像的特征圖；
18、步驟s203，在所述特征圖中選擇2×2局部區域中特征點積最大的特征區域，作為2×2的局部區域特征，獲取局部特征圖；
19、步驟s204，利用第一全連接層將所述局部特征圖提取為一維特征向量，將所述一維特征向量和相應的樣本試驗電容量輸入輸出層神經元進行訓練，所述一維特征向量作為輸入，所述樣本試驗電容量作為輸出，并將輸出的樣本試驗電容量定義為樣本超聲電容量，獲取第一卷積神經網絡模型；
20、作為本專利技術所述的一種鋰電池電容量檢測方法的一種優選方案，其中：
21、所述步驟s3具體包括以下步驟：
22、步驟s301，在恒溫t下，對待測鋰電池進行充放電試驗，同時利用超聲發射器對鋰電池施加超聲脈沖信號，獲取待測超聲反饋信息；
23、步驟s302，利用所述小波變換根據所述待測超聲反饋信息獲取待測時頻圖像，并將所述待測時頻圖像輸入第一卷積神經網絡模型，獲取待測鋰電池的超聲電容量；
24、作為本專利技術所述的一種鋰電池電容量檢測方法的一種優選方案，其中：
25、所述步驟s4具體包括以下步驟：
26、步驟s401，根據所述試驗電容量信息獲取所述待測鋰電池的試驗電容量，所述試驗電容量信息包括恒流電流和放電時間；
27、步驟s402，獲取超聲電容信息的超聲電容量，所述超聲電容信息包括所述待測鋰電池的超聲反饋波信息和超聲電容量，
28、步驟s403，根據試驗電容量權重和超聲電容量權重對試驗電容量和超聲電容量進行加權計算，獲取所述待測鋰電池的電容量；
29、作為本專利技術所述的一種鋰電池電容量檢測方法的一種優選方案，其中：
30、所述步驟s5具體包括以下步驟：
31、步驟s501，根據所述待測鋰電池的電容量利用電池健康狀態公式評估待測鋰電池的健康值，所述電池健康狀態公式的計算表達式如下：
32、其中，soh為待測鋰電池的健康值，c為待測鋰電池的實際容量，為待測鋰電池的額定容量，為待測鋰電池理論容量；
33、步驟s502，若所述健康值小于等于80%，則將所述待測鋰電池定義為不合格鋰電池，并將所述不合格鋰電池的電池內部超聲圖像輸入電池故障模型，獲取所述不合格鋰電池的電池故障；
34、建立所述電池故障模型包括：
35、獲取電池故障數據集，所述電池故障數據集包括各種故障鋰電池的故障電池內部超聲圖像、數據標注和故障標簽，將所述故障電池內部超聲圖像、所述數據標注和所述故障標簽輸入第二卷積神經網絡模型進行訓練，所述故障電池超聲圖像作為輸入，所述故障標簽作為輸出，獲取電池故障模型；
36、作為本專利技術所述的一種鋰電池電容量檢測方法的一種優選方案，其中：
37、利用小波變換處理反饋超聲波包括：
38、對基本小波進行平移和伸縮處理，獲取小波基函數，并利用小波基函數對所述反饋超聲波進行連續小波變換，獲取反饋超聲波的時頻圖像；
39、進行連續小波變換的計算表達式為：
40、其中，為經過小波連續變換的反饋超聲波的時頻，為尺度因子，b為平移因子，為反饋超聲波，為小波基函數的共軛函數；作為本專利技術所述的一種鋰電池電容量檢測方法的一種優選方案，其中：
41、獲取試驗電容量權重和超聲電容量權重包括：
42、在恒溫t下，將樣本鋰電池充滿電，達本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
3.如權利要求2述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
4.如權利要求3所述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
5.如權利要求1所述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
6.如權利要求1所述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
7.如權利要求3所述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
8.如權利要求4所述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
9.一種鋰電池電容量檢測系統，其特征在于，包括數據獲取模塊、電容量檢測模塊和故障診斷模塊；
10.一種電子設備，包括儲存器、處理器及儲存在儲存器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1-8任一項所述的一種鋰電池電容量檢測方法。
【技術特征摘要】
1.一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
3.如權利要求2述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
4.如權利要求3所述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
5.如權利要求1所述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
6.如權利要求1所述的一種鋰電池電容量檢測方法，其特征在于：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：趙斌，臧艷輝，
申請(專利權)人：深圳天眼新能源科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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