【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池检测，尤其涉及一种新能源车电池故障智能检测系统。
技术介绍
1、电池检测
专注于监测和评估电池的性能与健康状态，通常包括电池状态的实时监控、电池寿命预测、故障诊断以及性能优化等方面。电池检测技术对于保证电池的安全运行和延长电池寿命至关重要，特别是在电动汽车和大型储能系统中。随着新能源技术的发展，电池检测技术也在不断进步，以适应各种电池类型，如锂离子电池、镍氢电池等，不仅可以实时监控电池的电压、电流、温度等参数，还可以通过数据分析预测电池的未来表现，从而提前识别潜在的故障问题。
2、其中，新能源车电池故障智能检测系统是一套用于新能源车辆中，专门检测电池是否存在故障或性能下降的智能系统，主要用途是通过高级传感技术和数据分析算法，实时监测电池的工作状态和健康状况，及时发现并诊断电池可能的故障，对于确保电动车辆的安全性、可靠性和效率至关重要，特别是在电动车辆普及和电池技术日益成熟的背景下，有效的电池检测系统可以显著提高车辆的运行维护效率，降低意外故障的风险。
3、虽然现有技术能够进行电池状态的基本监控和预测，但在故障早期识别和类型精准判断方面依然存在不足。现有系统依赖于较为简单的参数监测和通用的数据分析模型，限制了故障检测的深度和及时性。尤其在处理非标准化故障和细微的性能退化时，难以提供足够的敏感度和诊断精确性，导致电池故障在被准确诊断前已经导致性能显著下降或安全风险，特别是在电动车辆的高压和高负荷运行环境下，晚期故障诊断会导致修复成本增高和用户信任度下降。
技
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种新能源车电池故障智能检测系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种新能源车电池故障智能检测系统包括：
3、电压变化分析模块采集新能源车电池单体实时电压数据，对连续时间点的电压进行记录，计算每个时间点电压与基准电压差值，根据差值计算结果提取电压变化趋势，对比正常电压模式识别异常波动，生成电池电压波动指标；
4、内阻微观分析模块基于所述电池电压波动指标，定期测量电池内阻值，对内阻值进行时间序列分析，运用分形理论计算分形维数，根据分形维数计算结果与设定阈值进行比对，识别电池老化损伤迹象，形成电池内阻老化特征；
5、电流响应监测模块根据所述电池内阻老化特征，对电池施加差异幅度的脉冲电流，实时捕捉电池对每个脉冲的电流响应数据，根据电流响应数据，结合预设响应模式，进行电池性能稳定性分析，输出电池电流稳定性分析记录；
6、故障诊断集成模块整合所述电池电流稳定性分析记录、电池内阻老化特征和电池电压波动指标，对电池单体进行深度性能评估，确认电池的故障类型和严重程度，输出新能源车电池故障综合检测结果。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述每个时间点电压与基准电压差值的计算步骤为：
8、在新能源车电池处安装电压传感器，实时捕获电池的电压数据，生成初始电压数据集；
9、从所述初始电压数据集中提取每个采样点电压值，并对应标记每个采样点的时间戳，得到时间标签的电压数据集；
10、定义基准电压值，结合所述时间标签的电压数据集，采用公式，；
11、计算每个电压值与基准电压的差异值，生成每个时间点的电压差值数据，其中，代表时间点的电压值，代表基准电压。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述电池电压波动指标的获取步骤为：
13、对所述每个时间点的电压差值数据进行趋势分析，对数据进行平滑处理，揭示电压变化的关键趋势，得到平滑后的电压趋势数据集；
14、基于正常电压模式，分析确定电压正常波动的范围和特征，与所述平滑后的电压趋势数据集进行比较，检测电压异常点，得到异常电压波动事件；
15、基于所述异常电压波动事件，采用公式，；
16、计算并输出电池电压波动指标，其中，代表每次异常波动的电压差值，代表异常波动的持续时间，是观测总时间。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述分形维数的计算步骤为：
18、基于所述电池电压波动指标，定期测量电池原始内阻数据，分析确定两者之间的相关性，生成校正后的电池内阻值；
19、采用所述校正后的电池内阻值，执行时间序列分析，绘制内阻随时间变化的趋势图，捕获波动特征，获取内阻时间序列分析结果；
20、基于所述内阻时间序列分析结果，采用公式，；
21、计算并输出分形维数，其中，表示在给定尺度下覆盖数据序列所需的最小盒子数量，表示用于分形分析中盒子的尺度，表示内阻值时间序列的变异程度。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述电池内阻老化特征的获取步骤为：
23、基于所述分形维数，设置电池内阻老化的阈值d，进行比对，采用公式，；
24、计算并生成电池老化特征指标，其中，f代表分形维数，d为设定阈值；
25、将所述电池老化特征指标与差异级别的老化阈值l1和l2进行比较，采用公式，；
26、确定电池的老化状态，生成老化状态分类结果a，其中，a、b、c分别定义为正常、轻微老化和严重老化；
27、综合所述老化状态分类结果，对老化状态进行统计分析，分析每类老化状态的占比，形成电池内阻老化特征。
28、作为本专利技术的进一步方案，所述电流响应数据的捕捉步骤为：
29、利用所述电池内阻老化特征，为电池设计差异幅度的脉冲电流实验方案，确认脉冲电流覆盖电池内阻变化全范围，生成差异化脉冲电流方案；
30、根据所述差异化脉冲电流方案，对电池施加对应脉冲电流，实时记录每个脉冲电流的即时响应，获取实时电流响应记录；
31、分析所述实时电流响应记录，提取电池对差异幅度脉冲电流的实际反应数据，得到电流脉冲响应数据。
32、作为本专利技术的进一步方案，所述电池电流稳定性分析记录的获取步骤为：
33、基于所述电流脉冲响应数据，提取关键性能指标，包括峰值电流和响应时间，对性能指标进行汇总分析，生成统计分析结果；
34、根据所述统计分析结果，与预设的电流响应模式进行对比分析，采用公式，；
35、计算每个数据点的实际观测值与预期值的总偏差，生成性能偏差数据，其中，代表观测值，代表预期值；
36、根据所述性能偏差数据，综合电池的使用环境和历史性能数据，对电池的稳定性进行长期评估，预测电池未来时间段内的性能变化，输出电池电流稳定性分析记录。
37、作为本专利技术的进一步方案，所述新能源车电池故障综合检测结果的获取步骤为：
38、整合所述电池电流稳定性分析记录、电池内阻老化特征和电池电压波动指标，进行数据项整合，进行数据标准化处理，生成综合性能评估数据；
39、对所述综合性能评估数据应用多维度数据分析，识别电池性能中的关键影响因子，提取关键健康指标，得到电池健康状态评估指标；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述每个时间点电压与基准电压差值的计算步骤为：
3.根据权利要求2所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述电池电压波动指标的获取步骤为：
4.根据权利要求3所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述分形维数的计算步骤为：
5.根据权利要求4所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述电池内阻老化特征的获取步骤为：
6.根据权利要求5所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述电流响应数据的捕捉步骤为：
7.根据权利要求6所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述电池电流稳定性分析记录的获取步骤为：
8.根据权利要求7所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述新能源车电池故障综合检测结果的获取步骤为：
【技术特征摘要】
1.一种新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述每个时间点电压与基准电压差值的计算步骤为：
3.根据权利要求2所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述电池电压波动指标的获取步骤为：
4.根据权利要求3所述的新能源车电池故障智能检测系统，其特征在于，所述分形维数的计算步骤为：
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：李文波，李海波，蔡明霞，
申请(专利权)人：中测智联深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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