[实用新型]一种基于深度学习算法的电池故障监测系统有效

专利信息
申请号: 201922359788.6 申请日: 2019-12-25
公开(公告)号: CN211627771U 公开(公告)日: 2020-10-02
发明(设计)人: 李晶;李斌;朱城 申请(专利权)人: 深圳市菲尼基科技有限公司
主分类号: G01R31/3835 分类号: G01R31/3835;G01R31/367;G01D21/02;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 518000 广东省深圳市龙岗区龙城*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 算法 电池 故障 监测 系统
【权利要求书】:

1.一种基于深度学习算法的电池故障监测系统,包括蓄电池组(1),其特征在于:所述蓄电池组(1)内部固定设置有多个分组安装框(2),所述分组安装框(2)内部放置有蓄电池(3),所述蓄电池(3)顶端面固定设置有电池面板(4),所述分组安装框(2)内壁两侧均设置有安装夹板(5),所述安装夹板(5)与蓄电池(3)表面抵触设置,所述安装夹板(5)与分组安装框(2)内壁之间固定连接设置有弹簧(6),所述安装夹板(5)表面固定设置有温度传感器(7),所述安装夹板(5)中部与分组安装框(2)内壁支架固定设置有压力传感器(8),多个所述分组安装框(2)顶部之间固定设置有电力传输线路(9),所述蓄电池(3)顶部固定设置有第一电力输出端口(10),所述电力传输线路(9)与第一电力输出端口(10)电性连接,所述第一电力输出端口(10)固定设置有电压传感器(11);

所述蓄电池组(1)一端固定设置有控制板(12),所述控制板(12)包含有用于对数据进行计算和处理的处理器(13),所述处理器(13)输入端连接有用于接收监测数据信息的数据接收模块(14),所述温度传感器(7)、压力传感器(8)和电压传感器(11)输出端与数据接收模块(14)输入端固定连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的电池故障监测系统,其特征在于:所述分组安装框(2)数量设置为五个,所述分组安装框(2)顶部与电池面板(4)可拆卸设置,所述电池面板(4)表面固定设置有序号标牌(15),所述电池面板(4)与蓄电池组(1)顶端面呈水平设置,所述蓄电池(3)设置为锂电池。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的电池故障监测系统,其特征在于:所述弹簧(6)数量设置为四个,四个所述弹簧(6)对应安装夹板(5)四角设置,所述分组安装框(2)由不锈钢材料制成。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的电池故障监测系统,其特征在于:所述控制板(12)表面固定设置有显示屏(16),所述显示屏(16) 输入端与处理器(13)输出端连接,所述显示屏(16)有触摸显示屏制成。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的电池故障监测系统,其特征在于:所述电池面板(4)表面固定设置有指示灯(17),所述指示灯(17)数量设置为三个,三个所述指示灯(17)对应温度传感器(7)、压力传感器(8)和电压传感器(11)的数据监控。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的电池故障监测系统,其特征在于:所述电池面板(4)表面固定设置有翻转提手(18),所述翻转提手(18)形状设置为U形。

7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的电池故障监测系统,其特征在于:所述蓄电池组(1)另一端固定设置有输出控制板(19),所述输出控制板(19)表面固定设置有第二电力输出端口(20),所述电力传输线路(9)与第二电力输出端口(20)电性连接。

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