[发明专利]一种基于电池特性曲线特征点提取的锂电池分类方法有效
| 申请号： | 201910895901.4 | 申请日： | 2019-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN110659605B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 周永勤;徐世晖;常宇佳;李然;朱博 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 杨红娟 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及动力电池技术领域，尤其涉及一种基于电池特性曲线特征点提取的锂电池分类方法；本发明采用了图像识别方法，图像识别采用角检测和多边形逼近结合的算法，通过对各个电池特性曲线进行图像识别，来获取不同的特征点，将所有电池曲线特征点横坐标数据进行汇总和处理，通过Mean‑Shift聚类算法找到横坐标最集中的聚类中心点，以此点对应的纵坐标，即放电电压值作为电池分类样本，实现对电池的分选成组；本发明在放电电压平台的电池特性下对放电电压曲线进行特征点的选取，为动力电池分类提供理论依据和技术支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 电池 特性 曲线 特征 提取 锂电池 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于电池特性曲线特征点提取的锂电池分类方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、获取电池的充放电数据，并生成电池特性曲线；/nS2、根据步骤S1所述电池特性曲线生成电池特性曲线图像；/nS3、利用角检测和多边形逼近结合的图像识别方法对S2中所述电池特性曲线图像进行特征点提取；/nS4、利用坐标换算进行特征点坐标数据处理，将S2所述每一幅图片的坐标转换为同一坐标系，生成同一坐标系下的数据坐标文本库；/nS5、利用Mean-Shift聚类算法对得到的数据文本库进行处理，寻找聚类中心点；/nS6、计算通过步骤S5所选取出的坐标下对应电池特性曲线电池特性值，电池分类样本；/nS7、将步骤S6所得到的电池分类样本输入到电池分类模型进行电池分类。/n
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