CN116184219A - 新能源汽车驱动电机性能检测*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种新能源汽车驱动电机性能检测***，所述***包括：次数预测机构，用于基于新能源汽车三元锂电池最近起步参数、工作温度以及充放电时长采用人工智能模型预测从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数，并作为预测剩余循环次数输出；更换通知机构，用于在当前时刻后三元锂电池完成充电循环次数累计达到预测剩余循环次数时，发出更换通知信号。通过本发明，能够在定制人工智能模型的基础上，智能预测从当前时刻到更换电池之间剩余的充电循环次数，从而为新能源汽车驱动电机性能提供可靠的检测模式。
Description
技术领域
本发明涉及新能源汽车领域，更具体地，涉及一种新能源汽车驱动电机性能检测***。
背景技术
电池是新能源汽车的主要驱动电机，三元锂电池是新能源汽车的主要电池之一，其使用寿命以及更换时机受以下几个要素所决定。
首先，新能源汽车驾驶人员的起步习惯，新能源汽车提速很快，经常踩得太快会导致放电倍率较高，电池寿命也会缩短，如果慢慢提速，将对延长新能源汽车的电池使用寿命大有帮助。
其次，想要延长电池的寿命，尽量不要等到电量小于20％的时候才去充电，尽量控制电量在25％-75％之间，能够减小电池衰减，电池寿命与循环次数有关，从0电到满电为一次，假如从50％充满，充两次才算一次循环次数。
再次，如果长时间停放不充电，也对新能源电池的使用寿命造成不利影响，很多新能源汽车用户可能用车频率不是很高，车一放就是几个月不开，在这种情况下也建议定期对电池充充电，当然，一直充电不看时间，也可能会导致电负载过大的情况发生，长久过度充电也会减少电池寿命。
最后，新能源电池的工作环境的温度对电池也有很大影响，一般不要在高于60℃的环境下驾驶或者充电，温度过高会影响电池散热，更严重的还会***引起火灾，温度小于-5℃的时候不要给新能源车充电，温度过低电池会自我保护。
一般地，三元锂电池的最大容量下降到出厂状态最大容量的百分之八十时，就应该进行电池的更换。然而，实际使用中人们并不确定当前时刻到三元锂电池的最大容量下降到出厂状态最大容量的百分之八十二者之间电池剩余的充电循环次数，导致无法有效掌握电池的更换时机。
发明内容
为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种新能源汽车驱动电机性能检测***，能够定制人工智能模型用于基于新能源汽车三元锂电池最近起步参数、工作温度以及充放电时长采用人工智能模型预测从当前时刻到更换电池之间剩余的充电循环次数，从而方便新能源汽车用户掌控电池的更换时机，提升了新能源汽车电池管理的智能化水准。
根据本发明的一方面，提供了一种新能源汽车驱动电机性能检测***，所述***包括：
起步检测器件，设置在新能源汽车内部且与新能源汽车的油门机构连接，用于检测驾驶人员每次起步时踩踏所述油门机构时单位时间的踏板结构的行程长度，以获取当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度，各个所述油门机构包括踏板结构；
温度测量器件，设置在新能源汽车内部，用于测量当前时刻之前的设定时间长度内新能源汽车的三元锂电池处于工作状态时的平均工作温度；
充放电分析仪，设置在新能源汽车内部，用于获取当前时刻之前的设定时间长度内三元锂电池各次放电时长的均值以作为参考放电均值，以及获取当前时刻之前的设定时间长度内三元锂电池各次充电时长的均值以作为参考充电均值；
次数预测机构，分别与所述起步检测器件、所述温度测量器件以及所述充放电分析仪连接，用于根据当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度、平均工作温度、参考放电均值、参考充电均值、所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量以及所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量基于人工智能模型预测从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数，并作为预测剩余循环次数输出；
更换通知机构，与所述次数预测机构连接，用于在当前时刻后三元锂电池完成充电循环次数累计达到预测剩余循环次数时，发出更换通知信号；
其中，所述更换通知机构还用于在当前时刻后三元锂电池完成充电循环次数累计未达到所述预测剩余循环次数时，发出继续使用信号。
由此可见，本发明至少需要具备以下几处重要的发明点：
第一处、基于新能源汽车三元锂电池最近起步参数、工作温度以及充放电时长采用人工智能模型预测从当前时刻到更换电池之间剩余的充电循环次数，从而为新能源电池更换的时机提供关键信息；
第二处、具体的新能源汽车三元锂电池最近起步参数的检测中，检测驾驶人员每次起步时踩踏所述油门机构时单位时间的踏板结构的行程长度，以获取当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度，从而为剩余充电循环次数的预测提供可靠数据。
本发明的新能源汽车驱动电机性能检测***结构紧凑、管理智能。由于能够在定制人工智能模型的基础上，智能预测从当前时刻到更换电池之间剩余的充电循环次数，从而方便新能源汽车用户掌控电池的更换时机，避免陷入电池过度使用场景。
附图简要说明
本领域技术人员通过参考附图可更好理解本发明的众多优点，其中：
图1是依照本发明的第一实施方案的新能源汽车驱动电机性能检测***的结构示意图。
图2是依照本发明的第二实施方案的新能源汽车驱动电机性能检测***的结构示意图。
图3是依照本发明的第三实施方案的新能源汽车驱动电机性能检测***的结构示意图。
具体实施方式
图1是依照本发明的第一实施方案的新能源汽车驱动电机性能检测***的结构示意图，所述***包括：
起步检测器件，设置在新能源汽车内部且与新能源汽车的油门机构连接，用于检测驾驶人员每次起步时踩踏所述油门机构时单位时间的踏板结构的行程长度，以获取当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度，各个所述油门机构包括踏板结构；
温度测量器件，设置在新能源汽车内部，用于测量当前时刻之前的设定时间长度内新能源汽车的三元锂电池处于工作状态时的平均工作温度；
充放电分析仪，设置在新能源汽车内部，用于获取当前时刻之前的设定时间长度内三元锂电池各次放电时长的均值以作为参考放电均值，以及获取当前时刻之前的设定时间长度内三元锂电池各次充电时长的均值以作为参考充电均值；
次数预测机构，分别与所述起步检测器件、所述温度测量器件以及所述充放电分析仪连接，用于根据当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度、平均工作温度、参考放电均值、参考充电均值、所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量以及所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量基于人工智能模型预测从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数，并作为预测剩余循环次数输出；
更换通知机构，与所述次数预测机构连接，用于在当前时刻后三元锂电池完成充电循环次数累计达到预测剩余循环次数时，发出更换通知信号；
其中，所述更换通知机构还用于在当前时刻后三元锂电池完成充电循环次数累计未达到所述预测剩余循环次数时，发出继续使用信号。
图2是依照本发明的第二实施方案的新能源汽车驱动电机性能检测***的结构示意图。
与图1不同，图2中的新能源汽车驱动电机性能检测***还可以包括以下部件：
容量探测机构，设置在新能源汽车内部且与分别与所述次数预测机构以及所述三元锂电池连接，用于探测所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量；
其中，所述容量探测机构还用于将所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量发送给所述次数预测机构。
图3是依照本发明的第三实施方案的新能源汽车驱动电机性能检测***的结构示意图。
与图1不同，图3中的新能源汽车驱动电机性能检测***还可以包括以下部件：
信息存储机构，与所述次数预测机构连接，用于存储所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量；
其中，所述信息存储机构还用于将所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量发送给所述次数预测机构。
接着，继续对本发明的新能源汽车驱动电机性能检测***的具体结构进行进一步的说明。
在根据本发明的各个实施方案的新能源汽车驱动电机性能检测***中：
根据当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度、平均工作温度、参考放电均值、参考充电均值、所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量以及所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量基于人工智能模型预测从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数，并作为预测剩余循环次数输出包括：所述人工智能模型为完成设定次数学习的卷积神经网络；
其中，所述人工智能模型为完成设定次数学习的卷积神经网络包括：所述设定次数的取值与所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量正向关联；
其中，根据当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度、平均工作温度、参考放电均值、参考充电均值、所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量以及所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量基于人工智能模型预测从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数，并作为预测剩余循环次数输出包括：将当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度、平均工作温度、参考放电均值、参考充电均值、所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量以及所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量作为所述人工智能模型的各项输入数据；
其中，根据当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度、平均工作温度、参考放电均值、参考充电均值、所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量以及所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量基于人工智能模型预测从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数，并作为预测剩余循环次数输出包括：从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数为运行所述人工智能模型后，所述人工智能模型的单项输出数据。
在根据本发明的各个实施方案的新能源汽车驱动电机性能检测***中：
测量当前时刻之前的设定时间长度内新能源汽车的三元锂电池处于工作状态时的平均工作温度包括：获取当前时刻之前的设定时间长度内新能源汽车的三元锂电池处于工作状态时的各个时间区间，在每一个时间区间时均匀分时获取各个工作温度并进行均值计算以获得所述时间驱动对应的参考均值温度，对各个时间区间的各个参考均值温度取算术平均值以获得所述平均工作温度；
其中，在每一个时间区间时均匀分时获取各个工作温度并进行均值计算以获得所述时间驱动对应的参考均值温度，对各个时间区间的各个参考均值温度取算术平均值以获得所述平均工作温度包括：工作温度为三元锂电池的表面温度。
以及在根据本发明的各个实施方案的新能源汽车驱动电机性能检测***中：
所述充放电分析仪包括第一分析设备，用于获取当前时刻之前的设定时间长度内三元锂电池各次放电时长的均值以作为参考放电均值；
其中，所述充放电分析仪还包括第二分析设备，用于获取当前时刻之前的设定时间长度内三元锂电池各次充电时长的均值以作为参考充电均值。
另外，在所述新能源汽车驱动电机性能检测***中，检测驾驶人员每次起步时踩踏所述油门机构时单位时间的踏板结构的行程长度，以获取当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度，各个所述油门机构包括踏板结构包括：所述设定时间长度的取值在30天到100天之间。
已经结合各种实施方案对本发明的各种特征进行了详细地描述。但是应当明白，这些特定的描述仅是例举，在所附权利要求书的范围内，可以对本发明作出最充分的解释。
Claims (10)
1.一种新能源汽车驱动电机性能检测***，其特征在于，所述***包括：
起步检测器件，设置在新能源汽车内部且与新能源汽车的油门机构连接，用于检测驾驶人员每次起步时踩踏所述油门机构时单位时间的踏板结构的行程长度，以获取当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度，各个所述油门机构包括踏板结构；
温度测量器件，设置在新能源汽车内部，用于测量当前时刻之前的设定时间长度内新能源汽车的三元锂电池处于工作状态时的平均工作温度；
充放电分析仪，设置在新能源汽车内部，用于获取当前时刻之前的设定时间长度内三元锂电池各次放电时长的均值以作为参考放电均值，以及获取当前时刻之前的设定时间长度内三元锂电池各次充电时长的均值以作为参考充电均值；
次数预测机构，分别与所述起步检测器件、所述温度测量器件以及所述充放电分析仪连接，用于根据当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度、平均工作温度、参考放电均值、参考充电均值、所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量以及所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量基于人工智能模型预测从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数，并作为预测剩余循环次数输出；
更换通知机构，与所述次数预测机构连接，用于在当前时刻后三元锂电池完成充电循环次数累计达到预测剩余循环次数时，发出更换通知信号；
其中，所述更换通知机构还用于在当前时刻后三元锂电池完成充电循环次数累计未达到所述预测剩余循环次数时，发出继续使用信号。
2.如权利要求1所述的新能源汽车驱动电机性能检测***，其特征在于，所述***进一步包括：
容量探测机构，设置在新能源汽车内部且与分别与所述次数预测机构以及所述三元锂电池连接，用于探测所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量；
其中，所述容量探测机构还用于将所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量发送给所述次数预测机构。
3.如权利要求1所述的新能源汽车驱动电机性能检测***，其特征在于，所述***进一步包括：
信息存储机构，与所述次数预测机构连接，用于存储所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量；
其中，所述信息存储机构还用于将所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量发送给所述次数预测机构。
4.如权利要求1-3任一所述的新能源汽车驱动电机性能检测***，其特征在于：
根据当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度、平均工作温度、参考放电均值、参考充电均值、所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量以及所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量基于人工智能模型预测从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数，并作为预测剩余循环次数输出包括：所述人工智能模型为完成设定次数学习的卷积神经网络。
5.如权利要求4所述的新能源汽车驱动电机性能检测***，其特征在于：
所述人工智能模型为完成设定次数学习的卷积神经网络包括：所述设定次数的取值与所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量正向关联。
6.如权利要求5所述的新能源汽车驱动电机性能检测***，其特征在于：
根据当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度、平均工作温度、参考放电均值、参考充电均值、所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量以及所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量基于人工智能模型预测从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数，并作为预测剩余循环次数输出包括：将当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度、平均工作温度、参考放电均值、参考充电均值、所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量以及所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量作为所述人工智能模型的各项输入数据。
7.如权利要求6所述的新能源汽车驱动电机性能检测***，其特征在于：
根据当前时刻之前的设定时间长度内的各次起步分别对应的各个行程长度、平均工作温度、参考放电均值、参考充电均值、所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量以及所述三元锂电池当前时刻的最大电池容量基于人工智能模型预测从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数，并作为预测剩余循环次数输出包括：从当前时刻到所述三元锂电池最大电池容量下降到所述三元锂电池出厂状态的最大电池容量的百分之八十的未来时刻之间的充电循环次数为运行所述人工智能模型后，所述人工智能模型的单项输出数据。
8.如权利要求1-3任一所述的新能源汽车驱动电机性能检测***，其特征在于：
测量当前时刻之前的设定时间长度内新能源汽车的三元锂电池处于工作状态时的平均工作温度包括：获取当前时刻之前的设定时间长度内新能源汽车的三元锂电池处于工作状态时的各个时间区间，在每一个时间区间时均匀分时获取各个工作温度并进行均值计算以获得所述时间驱动对应的参考均值温度，对各个时间区间的各个参考均值温度取算术平均值以获得所述平均工作温度。
9.如权利要求8所述的新能源汽车驱动电机性能检测***，其特征在于：
在每一个时间区间时均匀分时获取各个工作温度并进行均值计算以获得所述时间驱动对应的参考均值温度，对各个时间区间的各个参考均值温度取算术平均值以获得所述平均工作温度包括：工作温度为三元锂电池的表面温度。
10.如权利要求1-3任一所述的新能源汽车驱动电机性能检测***，其特征在于：
所述充放电分析仪包括第一分析设备，用于获取当前时刻之前的设定时间长度内三元锂电池各次放电时长的均值以作为参考放电均值；
其中，所述充放电分析仪还包括第二分析设备，用于获取当前时刻之前的设定时间长度内三元锂电池各次充电时长的均值以作为参考充电均值。
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