一种新能源电池盒泄露检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及智能检测技术领域，提供了一种新能源电池盒泄露检测方法及系统，方法包括：划分电荷检测区域，检测得到电荷检测数据集；设置传感器，构建集成传感器模组，得到传感检测数据集，结合电荷检测数据集，建立映射样本数据集，得到基于数据灵敏度特征的分类结果，输出第一类传感检测数据集，结合电荷检测数据集进行数据异常识别，输出预警信息并进行电池盒存在泄露情况提醒，解决了仅支持在已产生的发生明显泄漏现象后发出电池盒泄露预警，无法及时检测发现新能源电池盒泄露的技术问题，采集实时的电荷数据，合理分布设置传感器，同时，按照灵敏度特征在泄漏现象初期发出电池盒泄露预警，达到了及时检测发现新能源电池盒泄露的技术效果。的技术效果。的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种新能源电池盒泄露检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能检测相关
，具体涉及一种新能源电池盒泄露检测方法及系统。

技术介绍

[0002]在新能源电池盒的使用过程中，由于操作不当、外部环境温度变化、电池老化、压力变化等因素，都可能导致电池盒出现泄漏现象，若出现新能源电池盒泄露问题，可能导致电池损坏、电池系统性能下降，以及可能造成的安全事故。
[0003]电池盒自身结构上的缺陷或损坏，就会导致电池中的电解液泄漏出来，影响电池性能和寿命；同时，在高温环境下，电池内部的压强增大，也容易引起气体和电解液的泄漏，因此，进行电池盒泄露检测可以及时发现并解决潜在的问题，保障电池的正常运行和用户的安全，常见的，可以利用高分辨率摄像头拍摄电池盒表面图像，并借助计算机图像处理算法进行分析和识别，判断电池盒表面是否有裂痕、渗漏物、变形等异常情况，但图像处理算法仅用于确定已产生的发生明显泄漏现象，无法保证电池盒的使用安全。
[0004]综上所述，现有技术中存在仅支持在已产生的发生明显泄漏现象后发出电池盒泄露预警，无法及时检测发现新能源电池盒泄露的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请通过提供了一种新能源电池盒泄露检测方法及系统，旨在解决现有技术中的仅支持在已产生的发生明显泄漏现象后发出电池盒泄露预警，无法及时检测发现新能源电池盒泄露的技术问题。
[0006]鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种新能源电池盒泄露检测方法及系统。
[0007]本申请公开的第一个方面，提供了一种新能源电池盒泄露检测方法，其中，所述方法包括：根据目标电池盒的第一电池组分布信息，划分电荷检测区域；按照所述电荷检测区域对应检测电荷变化，得到电荷检测数据集；对所述目标电池盒进行传感器分布，构建集成传感器模组，以所述集成传感器模组进行传感，得到传感检测数据集；基于所述电荷检测数据集和所述传感检测数据集，建立映射样本数据集，根据所述映射样本数据集，得到基于数据灵敏度特征的分类结果；根据所述数据灵敏度特征的分类结果，输出第一类传感检测数据集，其中，所述第一类传感检测数据集标识在所述电荷检测数据集变化时，所述传感检测数据集中数据灵敏度变化最大的传感数据集；以所述电荷检测数据集和所述第一类传感检测数据集进行数据异常识别，输出第一预警信息，用于提醒所述目标电池盒存在泄露情况。
[0008]本申请公开的另一个方面，提供了一种新能源电池盒泄露检测系统，其中，所述系统包括：电荷检测区域划分模块，用于根据目标电池盒的第一电池组分布信息，划分电荷检测区域；电荷检测数据集得到模块，用于按照所述电荷检测区域对应检测电荷变化，得到电荷检测数据集；传感检测数据集得到模块，用于对所述目标电池盒进行传感器分布，构建集成传感器模组，以所述集成传感器模组进行传感，得到传感检测数据集；映射样本数据集建
立模块，用于基于所述电荷检测数据集和所述传感检测数据集，建立映射样本数据集，根据所述映射样本数据集，得到基于数据灵敏度特征的分类结果；第一类传感检测数据集输出模块，用于根据所述数据灵敏度特征的分类结果，输出第一类传感检测数据集，其中，所述第一类传感检测数据集标识在所述电荷检测数据集变化时，所述传感检测数据集中数据灵敏度变化最大的传感数据集；第一预警信息输出模块，用于以所述电荷检测数据集和所述第一类传感检测数据集进行数据异常识别，输出第一预警信息，用于提醒所述目标电池盒存在泄露情况。
[0009]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0010]由于采用了根据目标电池盒的第一电池组分布信息，划分电荷检测区域，检测电荷变化，得到电荷检测数据集；对目标电池盒进行传感器分布，构建集成传感器模组，以集成传感器模组进行传感，得到传感检测数据集，结合电荷检测数据集，建立映射样本数据集，得到基于数据灵敏度特征的分类结果，输出第一类传感检测数据集，结合电荷检测数据集进行数据异常识别，输出第一预警信息并进行电池盒存在泄露情况提醒，采集实时的电荷数据，合理分布设置传感器，同时，按照灵敏度特征在泄漏现象初期发出电池盒泄露预警，达到了及时检测发现新能源电池盒泄露的技术效果。
[0011]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0012]图1为本申请实施例提供了一种新能源电池盒泄露检测方法可能的流程示意图；
[0013]图2为本申请实施例提供了一种新能源电池盒泄露检测方法中得到集成传感器模组可能的流程示意图；
[0014]图3为本申请实施例提供了一种新能源电池盒泄露检测方法中获取基于数据灵敏度特征的分类结果可能的流程示意图；
[0015]图4为本申请实施例提供了一种新能源电池盒泄露检测系统可能的结构示意图。
[0016]附图标记说明：电荷检测区域划分模块100，电荷检测数据集得到模块200，传感检测数据集得到模块300，映射样本数据集建立模块400，第一类传感检测数据集输出模块500，第一预警信息输出模块600。
具体实施方式
[0017]本申请实施例提供了一种新能源电池盒泄露检测方法及系统，解决了仅支持在已产生的发生明显泄漏现象后发出电池盒泄露预警，无法及时检测发现新能源电池盒泄露的技术问题，采集实时的电荷数据，合理分布设置传感器，同时，按照灵敏度特征在泄漏现象初期发出电池盒泄露预警，达到了及时检测发现新能源电池盒泄露的技术效果。
[0018]在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
[0019]实施例一
[0020]如图1所示，本申请实施例提供了一种新能源电池盒泄露检测方法，其中，所述方
法包括：
[0021]S10：根据目标电池盒的第一电池组分布信息，划分电荷检测区域；
[0022]S20：按照所述电荷检测区域对应检测电荷变化，得到电荷检测数据集；
[0023]具体而言，所述目标电池盒为待检测电池盒，所述第一电池组分布信息包括电池数量、电池容量、连通关系等一系列基础信息，在所述第一电池组充电/放电的时候，根据目标电池盒的第一电池组分布信息中的连通关系，设置电荷量采集点，一般的，所述连通关系为串联，所述电荷量采集点为电池组串联对应的连接点，以所述电荷量采集点为中心，将可以检测到电荷量变化的区域定义为所述电荷检测区域；
[0024]按照所述电荷检测区域设置电荷量采集点，利用电荷量测量仪器采集对应检测电荷变化，得到电荷检测数据集，所述电荷检测数据集中的元素为电荷量采集点的电荷检测数据，所述电荷检测数据集中的元素与所述电荷量采集点一一对应，为进行后续分析提供数据基础。
[0025]S30：对所述目标电池盒进行传感器分布，构建集成传感器模组，以所述集成传感器模组进行传感，得到传感检测数据集；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新能源电池盒泄露检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标电池盒的第一电池组分布信息，划分电荷检测区域；按照所述电荷检测区域对应检测电荷变化，得到电荷检测数据集；对所述目标电池盒进行传感器分布，构建集成传感器模组，以所述集成传感器模组进行传感，得到传感检测数据集；基于所述电荷检测数据集和所述传感检测数据集，建立映射样本数据集，根据所述映射样本数据集，得到基于数据灵敏度特征的分类结果；根据所述数据灵敏度特征的分类结果，输出第一类传感检测数据集，其中，所述第一类传感检测数据集标识在所述电荷检测数据集变化时，所述传感检测数据集中数据灵敏度变化最大的传感数据集；以所述电荷检测数据集和所述第一类传感检测数据集进行数据异常识别，输出第一预警信息，用于提醒所述目标电池盒存在泄露情况。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标电池盒的应用环境信息；根据所述应用环境信息作为传感器筛选特征，确定基于传感类型集合的n个传感器类型；以所述n个传感器类型进行传感器分布，基于每一传感器对应的传感数据传输终端对应一个传感器模组，输出n个传感器模组；将所述n个传感器模组进行集成，得到集成传感器模组。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述传感检测数据集，其中，所述传感检测数据集包括n个传感器模组输出的n个传感检测数据；基于所述电荷检测数据集和所述n个传感检测数据的对应关系，建立n组映射样本数据集；将所述n组映射样本数据集输入灵敏度自适应分类器中，获取所述基于数据灵敏度特征的分类结果。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述灵敏度自适应分类器通过T个弱分类器融合获取，所述T个弱分类器的融合包括：生成分类样本数据集，从所述分类样本数据集中随机选取m组训练数据；对所述m组训练数据进行第一权重训练层进行初始化，获取初始弱分类器；根据所述初始弱分类器的分类结果，获取所述初始弱分类器的误差；根据所述初始弱分类器的误差，获取迭代权重；按照所述迭代权重对所述初始弱分类器进行调整，以此类推，得到T次迭代后的T组弱分类器；根据所述T组弱分类器进行融合，生成所述灵敏度自适应分类器。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述T组弱分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：张更强，赵继成，靳立坤，井洪，吕思平，郭鑫，封立泽，
申请(专利权)人：海斯坦普汽车组件北京有限公司，
类型：发明
国别省市：