[实用新型]一种自学习故障预测电池包测试设备

权利要求书

1.一种自学习故障预测电池包测试设备，其特征在于，包括AC/DC模块、DC/DC模块、受检电池包模块、动力电池BMS系统模块以及通过数据总线与所述动力电池BMS系统模块连接的故障预测模块、故障分析模块、故障反馈模块、上行传输模块、无线通讯单元、通讯接入模块、无线接收单元以及PC端监控界面。

2.根据权利要求1所述的一种自学习故障预测电池包测试设备，其特征在于，所述AC/DC模块由380V电网交流电接入，并进行交流与直流转化。

3.根据权利要求2所述的一种自学习故障预测电池包测试设备，其特征在于，所述AC/DC模块完成转化后，对直流电压进行降压转换，并对所述受检电池包模块中待测试动力电池包进行充电。

4.根据权利要求1所述的一种自学习故障预测电池包测试设备，其特征在于，所述动力电池BMS系统模块时刻监控电池的使用状态，对测试时的动力电池包进行动态监控，实时记录电池测试过程中的重要参数变化。

5.根据权利要求1所述的一种自学习故障预测电池包测试设备，其特征在于，所述通讯接入模块通过RS485接口与无线接收单元使用硬接线直连以无线形式，或通过网口使用硬接线直接与云平台交互后收取动力电池BMS系统实时传输的重要参数；所述上行传输模块通过RS232接口与无线通讯单元使用硬接线直连以无线形式，或通过网口使用硬接线直接与云平台交互后与对故障预测模型产生的预测数据进行交互。

6.根据权利要求1所述的一种自学习故障预测电池包测试设备，其特征在于，所述动力电池BMS系统模块通过数据总线与所述故障预测模块、故障分析模块、故障反馈模块、上行传输模块、通讯接入模块连接。

7.根据权利要求6所述的一种自学习故障预测电池包测试设备，其特征在于，所述故障预测模块对动力电池BMS系统模块经过通讯接入模块传输来的实时数据使用基于LSTM的人工智能数据预测算法，预测该动力电池包的重要参数变化，并生成未来全生命周期内各参数预测曲线与额定参数变化范围曲线。

8.根据权利要求6所述的一种自学习故障预测电池包测试设备，其特征在于，所述故障分析模块使用基于CNN的人工智能分类模型，对各参数预测曲线与额定参数变化范围曲线进行比较，将超出范围的曲线数据提取并分类，进行故障分类。

9.根据权利要求6所述的一种自学习故障预测电池包测试设备，其特征在于，所述故障反馈模块根据所述故障分析模块的故障分类结果反馈至数据上行传输模块并返回无线通讯单元或云平台。

10.根据权利要求1所述的一种自学习故障预测电池包测试设备，其特征在于，所述PC端监控接收来自数据上行传输模块的故障分析结果并进行可视化操作。