CN115172911A - 一种汽车锂电池用分析预测***及警示方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种汽车锂电池用分析预测***及警示方法，包括锂电池，锂电池的输入端双向电连接有检测模组，检测模组的输出端双向电连接有终端处理器，终端处理器的输出端分别双向电连接有数据解析模块和数据库控制模块，数据库控制模块的输出端电连接有长短期数据库，长短期数据库的输出端电连接有模型建立模块，数据解析模块的输出端电连接有神经网络预测模型，神经网络预测模型的输入端与模型建立模块的输出端电性连接，神经网络预测模型的输出端的输出端电连接有计算判定模块。本发明解决了现有锂电池的监测方式较为单一，检测数据无法集成化显示，不便于使用者对锂电池状态进行直观观察，严重影响了车辆安全性的问题。
Description
技术领域
本发明涉及汽车锂电池技术领域，具体为一种汽车锂电池用分析预测***及警示方法。
背景技术
车用锂电池是混合动力汽车及电动汽车的动力电池，由于镍氢电池的一些技术性能如能量密度、充放电速度等已经接近到理论极限值，锂电池具有能量密度高、容量大、无记忆性等优点。
为了保证新能源汽车的运行安全性，新能源汽车用锂电池在运行过程中需要对其运行状态进行监测，但是现有锂电池的监测方式较为单一，检测数据无法集成化显示，不便于使用者对锂电池状态进行直观观察，严重影响了车辆安全性。
因此，需要对汽车锂电池***进行设计改造，有效的提高锂电池预测监控安全性。
发明内容
为解决上述背景技术中提出的问题，本发明的目的在于提供一种汽车锂电池用分析预测***及警示方法，具备对锂电池状态进行预测的优点，解决了现有锂电池的监测方式较为单一，检测数据无法集成化显示，不便于使用者对锂电池状态进行直观观察，严重影响了车辆安全性的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种汽车锂电池用分析预测***及警示方法，包括锂电池；
所述锂电池的输入端双向电连接有检测模组，所述检测模组的输出端双向电连接有终端处理器，所述终端处理器的输出端分别双向电连接有数据解析模块和数据库控制模块，所述数据库控制模块的输出端电连接有长短期数据库，所述长短期数据库的输出端电连接有模型建立模块，所述数据解析模块的输出端电连接有神经网络预测模型，所述神经网络预测模型的输入端与模型建立模块的输出端电性连接，所述神经网络预测模型的输出端的输出端电连接有计算判定模块，所述计算判定模块的输出端电连接有数据输出控制模块，所述数据输出控制模块的输出端电连接有无线收发模块，所述无线收发模块的输出端电连接有车辆仪表。
作为本发明优选的，所述检测模组由电压检测模块、电流检测模块、温度检测模块和湿度检测模块。
作为本发明优选的，所述终端处理器的输入端电连接有移动终端，所述移动终端由导航app和路线数据组成。
作为本发明优选的，所述检测模组和移动终端的输出端均双向电连接有数据预处理模块，所述数据预处理模块的输出端与终端处理器的输入端电性连接。
作为本发明优选的，所述模型建立模块由训练数据集、验证数据集和测试数据集组成。
作为本发明优选的，所述车辆仪表由播报器和报警灯组成。
作为本发明优选的，所述无线收发模块的输出端电连接有云端服务器，所述云端服务器的输出端与模型建立模块的输入端电性连接。
一种汽车锂电池用分析预测***及警示方法，包括以下步骤：
S1：检测模组对锂电池的电压、电流、温度和湿度进行检测并将数据传输至数据预处理模块，同时操作者在移动终端导航app的内部设置路线数据并将路线数据同步传输至数据预处理模块；
S2：终端处理器对数据进行提取并将其传输至数据库控制模块，模型建立模块对长短期数据库内部的数据进行提取并对模型拟合的数据样本进行处理；
S3：验证数据集是模型训练过程中单独留出的样本集，可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估，并经过模拟生成神经网络预测模型；
S4：终端处理器将单次预测数据传输至神经网络预测模型进行建模处理，计算判定模块对神经网络预测模型预测数据进行采集并利用数据输出控制模块传输至无线收发模块，无线收发模块控制车辆仪表内部的播报器和报警灯发出警示信号。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
1、本发明通过检测模组对锂电池的运行数据进行检测并将数据传输至数据预处理模块，终端处理器对数据进行提取并将其传输至数据库控制模块，模型建立模块对长短期数据库内部的数据进行提取并对模型拟合的数据样本进行处理并经过模拟生成神经网络预测模型，终端处理器将单次预测数据传输至神经网络预测模型进行建模处理，计算判定模块对神经网络预测模型预测数据进行采集并利用数据输出控制模块传输至无线收发模块，无线收发模块控制车辆仪表发出警示信号，解决了现有锂电池的监测方式较为单一，检测数据无法集成化显示，不便于使用者对锂电池状态进行直观观察，严重影响了车辆安全性的问题。
2、本发明通过设置电压检测模块、电流检测模块、温度检测模块和湿度检测模块，能够提高数据监控范围，提高模型预测准确度。
附图说明
图1为本发明***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。
如图1所示，本发明提供的一种汽车锂电池用分析预测***，包括锂电池；
锂电池的输入端双向电连接有检测模组，检测模组的输出端双向电连接有终端处理器，终端处理器的输出端分别双向电连接有数据解析模块和数据库控制模块，数据库控制模块的输出端电连接有长短期数据库，长短期数据库的输出端电连接有模型建立模块，数据解析模块的输出端电连接有神经网络预测模型，神经网络预测模型的输入端与模型建立模块的输出端电性连接，神经网络预测模型的输出端的输出端电连接有计算判定模块，计算判定模块的输出端电连接有数据输出控制模块，数据输出控制模块的输出端电连接有无线收发模块，无线收发模块的输出端电连接有车辆仪表。
参考图1，检测模组由电压检测模块、电流检测模块、温度检测模块和湿度检测模块。
作为本发明的一种技术优化方案，通过设置电压检测模块、电流检测模块、温度检测模块和湿度检测模块，能够提高数据监控范围，提高模型预测准确度。
参考图1，终端处理器的输入端电连接有移动终端，移动终端由导航app和路线数据组成。
作为本发明的一种技术优化方案，通过设置移动终端、导航app和路线数据，能够利用路线数据辅助模型连接，满足不同行驶数据的预测需求。
参考图1，检测模组和移动终端的输出端均双向电连接有数据预处理模块，数据预处理模块的输出端与终端处理器的输入端电性连接。
作为本发明的一种技术优化方案，通过设置数据预处理模块，能够对数据进行预缓存，降低终端处理器的运行压力。
参考图1，模型建立模块由训练数据集、验证数据集和测试数据集组成。
作为本发明的一种技术优化方案，通过设置训练数据集、验证数据集和测试数据集，能够提高模型连接效率，可以对模型进行多次验证。
参考图1，车辆仪表由播报器和报警灯组成。
作为本发明的一种技术优化方案，通过设置播报器和报警灯，能够提高提示效果，提高用户警示响应速度。
参考图1，无线收发模块的输出端电连接有云端服务器，云端服务器的输出端与模型建立模块的输入端电性连接。
作为本发明的一种技术优化方案，通过设置云端服务器，能够对多辆汽车的锂电池数据进行集成化储存，大幅提高模型建立效率与稳定性。
参考图1，一种汽车锂电池用分析预测警示方法，包括以下步骤：
S1：检测模组对锂电池的电压、电流、温度和湿度进行检测并将数据传输至数据预处理模块，同时操作者在移动终端导航app的内部设置路线数据并将路线数据同步传输至数据预处理模块；
S2：终端处理器对数据进行提取并将其传输至数据库控制模块，模型建立模块对长短期数据库内部的数据进行提取并对模型拟合的数据样本进行处理；
S3：验证数据集是模型训练过程中单独留出的样本集，可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估，并经过模拟生成神经网络预测模型；
S4：终端处理器将单次预测数据传输至神经网络预测模型进行建模处理，计算判定模块对神经网络预测模型预测数据进行采集并利用数据输出控制模块传输至无线收发模块，无线收发模块控制车辆仪表内部的播报器和报警灯发出警示信号。
本发明的工作原理及使用流程：使用时，通过检测模组对锂电池的电压、电流、温度和湿度进行检测并将数据传输至数据预处理模块，同时操作者在移动终端导航app的内部设置路线数据并将路线数据同步传输至数据预处理模块，终端处理器对数据进行提取并将其传输至数据库控制模块，模型建立模块对长短期数据库内部的数据进行提取并对模型拟合的数据样本进行处理，验证数据集是模型训练过程中单独留出的样本集，可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估，并经过模拟生成神经网络预测模型，终端处理器将单次预测数据传输至神经网络预测模型进行建模处理，计算判定模块对神经网络预测模型预测数据进行采集并利用数据输出控制模块传输至无线收发模块，无线收发模块控制车辆仪表内部的播报器和报警灯发出警示信号。
综上所述：该汽车锂电池用分析预测***及警示方法，通过检测模组对锂电池的运行数据进行检测并将数据传输至数据预处理模块，终端处理器对数据进行提取并将其传输至数据库控制模块，模型建立模块对长短期数据库内部的数据进行提取并对模型拟合的数据样本进行处理并经过模拟生成神经网络预测模型，终端处理器将单次预测数据传输至神经网络预测模型进行建模处理，计算判定模块对神经网络预测模型预测数据进行采集并利用数据输出控制模块传输至无线收发模块，无线收发模块控制车辆仪表发出警示信号，解决了现有锂电池的监测方式较为单一，检测数据无法集成化显示，不便于使用者对锂电池状态进行直观观察，严重影响了车辆安全性的问题。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
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 (8)
1.一种汽车锂电池用分析预测***，包括锂电池；
其特征在于：所述锂电池的输入端双向电连接有检测模组，所述检测模组的输出端双向电连接有终端处理器，所述终端处理器的输出端分别双向电连接有数据解析模块和数据库控制模块，所述数据库控制模块的输出端电连接有长短期数据库，所述长短期数据库的输出端电连接有模型建立模块，所述数据解析模块的输出端电连接有神经网络预测模型，所述神经网络预测模型的输入端与模型建立模块的输出端电性连接，所述神经网络预测模型的输出端的输出端电连接有计算判定模块，所述计算判定模块的输出端电连接有数据输出控制模块，所述数据输出控制模块的输出端电连接有无线收发模块，所述无线收发模块的输出端电连接有车辆仪表。
2.根据权利要求1所述的一种汽车锂电池用分析预测***，其特征在于：所述检测模组由电压检测模块、电流检测模块、温度检测模块和湿度检测模块。
3.根据权利要求1所述的一种汽车锂电池用分析预测***，其特征在于：所述终端处理器的输入端电连接有移动终端，所述移动终端由导航app和路线数据组成。
4.根据权利要求3所述的一种汽车锂电池用分析预测***，其特征在于：所述检测模组和移动终端的输出端均双向电连接有数据预处理模块，所述数据预处理模块的输出端与终端处理器的输入端电性连接。
5.根据权利要求1所述的一种汽车锂电池用分析预测***，其特征在于：所述模型建立模块由训练数据集、验证数据集和测试数据集组成。
6.根据权利要求1所述的一种汽车锂电池用分析预测***，其特征在于：所述车辆仪表由播报器和报警灯组成。
7.根据权利要求1所述的一种汽车锂电池用分析预测***，其特征在于：所述无线收发模块的输出端电连接有云端服务器，所述云端服务器的输出端与模型建立模块的输入端电性连接。
8.根据权利要求1所述的一种汽车锂电池用分析预测警示方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：检测模组对锂电池的电压、电流、温度和湿度进行检测并将数据传输至数据预处理模块，同时操作者在移动终端导航app的内部设置路线数据并将路线数据同步传输至数据预处理模块；
S2：终端处理器对数据进行提取并将其传输至数据库控制模块，模型建立模块对长短期数据库内部的数据进行提取并对模型拟合的数据样本进行处理；
S3：验证数据集是模型训练过程中单独留出的样本集，可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估，并经过模拟生成神经网络预测模型；
S4：终端处理器将单次预测数据传输至神经网络预测模型进行建模处理，计算判定模块对神经网络预测模型预测数据进行采集并利用数据输出控制模块传输至无线收发模块，无线收发模块控制车辆仪表内部的播报器和报警灯发出警示信号。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116317037A (zh) * | 2023-05-23 | 2023-06-23 | 广东天圣网络科技有限公司 | 一种充电柜智能管理方法及*** |
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2022
- 2022-08-17 CN CN202210983840.9A patent/CN115172911A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN116317037A (zh) * | 2023-05-23 | 2023-06-23 | 广东天圣网络科技有限公司 | 一种充电柜智能管理方法及*** |
| CN116317037B (zh) * | 2023-05-23 | 2023-08-29 | 广东天圣网络科技有限公司 | 一种充电柜智能管理方法及*** |
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