[发明专利]基于动力电池充放电自学习电池健康在线检测及快速评价方法在审
| 申请号： | 201811394487.0 | 申请日： | 2018-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN109270462A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 夏向阳;周文钊;黄智 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/389;G01R31/392 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410114 湖南省长沙市*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动力电池充放电自学习电池健康在线检测及快速评价方法。该方法是在动力电池充电时检测电池内阻和端电压，从而进行电池的均衡性分析，将充电站动力电池寿命在线检测管理系统内部所建知识库的大量真实数据进行归一化处理，而后使用归一化后的样本数据对电池在该次充放电所得参数(同样进行归一化处理)进行自组织学习，得出最新的数据模型，最终结合均衡性分析结果和最新数据模型判定当前动力电池的健康程度并完善电气特征参数知识库。本发明支持在线全面检测动力电池的工况，可定期对电池进行维护，及时检测发现动力电池存在的隐患，避免电池在使用过程中出现事故。 | ||
| 搜索关键词： | 动力电池 电池 在线检测 充放电 知识库 归一化处理 快速评价 均衡性 自学习 电气特征参数 在线全面检测 端电压 管理系统 检测电池 数据模型 样本数据 真实数据 最新数据 充电站 归一化 自组织 健康 内阻 充电 判定 检测 发现 分析 维护 学习 | ||
【主权项】：
1.基于动力电池充放电自学习电池健康在线检测及快速评价方法,其特征在于：S1：构建动力电池电气特征量参数知识库；S2：在电池充放电的同时对电池进行一次内阻、端电压、温度等电气参数检测；S3：对电池进行均衡性评估；S4：在充电站电气特征量知识库中找到该电池参数特征库，提取数据进行归一化处理，并将归一化处理后的数据在该次充放电得到的参数基础上进行自组织学习，得到最新数据模型；S5：结合电池均衡性评估和最新数据模型估算电池SOH并完善该电池参数特征库。
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