【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及摄像机电池充电，特别是一种摄像机智能电池的快充方法。
技术介绍
1、随着专业视频制作和直播行业的快速发展，摄像机作为核心设备的使用频率和时长不断提升，对电池的快速充电需求日益突出。然而，现有的摄像机电池充电技术主要采用固定的充电参数，缺乏对电池实际状态的动态感知和智能调节能力，既无法保证充电效率，又容易造成电池过充或局部过热等安全隐患。
2、传统的充电方法往往忽视电池的使用历史和损耗程度，无法针对不同状态的电池制定个性化的充电策略，同时在充电过程中缺乏对温度分布的精确监控和极化效应的有效抑制，这不仅影响了充电效率，还可能导致电池寿命的显著下降，无法满足专业摄像设备对电池性能和使用寿命的严格要求。
技术实现思路
1、鉴于现有技术的不足，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术所要解决的问题在于如何通过实时监测电池状态参数并结合神经网络模型进行充电过程的智能调控，实现安全高效充电与电池寿命的平衡。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了一种摄像机智能电池的快充方法，其包括采集摄像机电池的当前待机时长和充放电次数，根据待机时长和充放电次数生成电池损耗系数；将电池损耗系数输入预先训练的神经网络模型中，神经网络模型基于电池历史运行数据建立电池损耗系数与安全充电功率的映射关系，通过前向传播计算输出适配当前电池状态的充电功率上限值；采集电池壳体表面多个预设检测点的温度分布数据，将温度
5、作为本专利技术所述摄像机智能电池的快充方法的一种优选方案，其中：根据待机时长和充放电次数生成电池损耗系数的步骤包括：将待机时长划分为第一预设区间、第二预设区间和第三预设区间，第一预设区间对应第一权重系数，第二预设区间对应第二权重系数，第三预设区间对应第三权重系数；基于历次充电截止电压将充放电循环分为深度充电循环和浅度充电循环，深度充电循环对应深度充电衰减系数，浅度充电循环对应浅度充电衰减系数；采用待机时长的区间权重系数与对应的充电衰减系数的乘积计算电池损耗系数。
6、作为本专利技术所述摄像机智能电池的快充方法的一种优选方案，其中：通过前向传播计算输出适配当前电池状态的充电功率上限值的步骤包括：基于电池损耗系数构建双子模型结构；判断电池损耗系数的数值区间并选择对应的子模型；由选定子模型的输入层接收电池损耗系数，经过隐藏层的线性变换和激活函数处理后，由输出层生成充电功率上限值。
7、作为本专利技术所述摄像机智能电池的快充方法的一种优选方案，其中：基于电池损耗系数构建双子模型结构包括：获取电池历史运行数据，电池历史运行数据包括电池损耗系数和对应的充电参数，充电参数包括充电电流值、充电时长和电池容量值；根据电池损耗系数的损耗阈值将电池历史运行数据划分为高损耗数据子集和低损耗数据子集；构建第一子模型和第二子模型的网络结构，网络结构包括输入层、隐藏层和输出层；利用高损耗数据子集对第一子模型进行训练，第一子模型的隐藏层采用第一激活函数组合，损失函数采用第一损失函数；利用低损耗数据子集对第二子模型进行训练，第二子模型的隐藏层采用第二激活函数组合，损失函数采用第二损失函数；分别记录第一子模型和第二子模型在对应损耗数据子集上的预测误差，当连续kstop轮训练的预测误差变化量均小于预设误差值时停止训练。
8、作为本专利技术所述摄像机智能电池的快充方法的一种优选方案，其中：生成首轮动态充电功率曲线的步骤包括：在电池壳体表面设置温度传感器，温度传感器设置于电池正极端、负极端及中部区域；通过温度传感器采集各检测点温度数据，温度传感器包括位于电池正极端、负极端以及中部区域的检测单元；通过温度传感器实时采集各检测点的温度数据，并计算相邻检测点之间的温度梯度值；基于温度数据构建温度分布矩阵；将温度分布矩阵与标准温度区间对比，生成温度修正系数；将充电功率上限值与温度修正系数进行乘积运算，得到首轮动态充电功率曲线。
9、作为本专利技术所述摄像机智能电池的快充方法的一种优选方案，其中：根据电压响应曲线的趋势特征对首轮动态充电功率曲线进行修正的步骤包括：通过电压采样电路采集电池端电压，电压采样电路的采样频率根据电压变化速率调节；将电池端电压数据按时间序列绘制成电压响应曲线，采用分段线性拟合方法计算电压响应曲线在不同时间段的斜率变化值；基于斜率变化值识别电池的极化特征，构建极化状态评估模型，计算极化程度系数；根据极化程度系数对首轮动态充电功率曲线进行自适应修正，生成修正后的充电功率曲线。
10、作为本专利技术所述摄像机智能电池的快充方法的一种优选方案，其中：按照各时间段对应的功率值对电池充电的步骤包括：获取修正后的充电功率曲线；基于修正后的充电功率曲线，将充电过程划分为快充阶段、恒流阶段和涓流阶段；在快充阶段，按照修正后的充电功率曲线输出第一功率值，其中第一功率值随充电时间的推移呈阶梯状下降；当电池电压达到预设转换电压时，进入恒流阶段，输出低于第一功率值的第二功率值；在涓流阶段，输出第三功率值进行补充充电，直至电池端电压值达到额定电压或充电电流低于预设截止电流；在各时间段内，基于电池端电压和温度数据对充电功率进行动态微调。
11、本专利技术的有益效果为：本专利技术通过引入神经网络模型，建立电池损耗系数与安全充电功率的映射关系，实现了充电参数的智能化调整；采用双子模型结构，针对不同损耗程度的电池分别训练优化，提高了充电策略的适应性和准确性；通过多点温度监测和分布分析，实现了对电池充电过程的精确温度管理，有效预防局部过热问题；基于电压响应曲线分析电池极化特征，通过自适应功率调节有效抑制了充电过程中的极化效应；采用分段充电策略，实现了快充、恒流和涓流三个阶段的无缝切换，既保证了充电效率，又延长了电池使用寿命。
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1.一种摄像机智能电池的快充方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的摄像机智能电池的快充方法，其特征在于：所述根据所述待机时长和所述充放电次数生成电池损耗系数的步骤包括：
3.如权利要求1所述的摄像机智能电池的快充方法，其特征在于：所述通过前向传播计算输出适配当前电池状态的充电功率上限值的步骤包括：
4.如权利要求3所述的摄像机智能电池的快充方法，其特征在于：所述基于电池损耗系数构建双子模型结构包括：
5.如权利要求1所述的摄像机智能电池的快充方法，其特征在于：所述生成首轮动态充电功率曲线的步骤包括：
6.如权利要求1所述的摄像机智能电池的快充方法，其特征在于：根据所述电压响应曲线的趋势特征对所述首轮动态充电功率曲线进行修正的步骤包括：
7.如权利要求1所述的摄像机智能电池的快充方法，其特征在于：所述按照各时间段对应的功率值对所述电池充电的步骤包括：
【技术特征摘要】
1.一种摄像机智能电池的快充方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的摄像机智能电池的快充方法，其特征在于：所述根据所述待机时长和所述充放电次数生成电池损耗系数的步骤包括：
3.如权利要求1所述的摄像机智能电池的快充方法，其特征在于：所述通过前向传播计算输出适配当前电池状态的充电功率上限值的步骤包括：
4.如权利要求3所述的摄像机智能电池的快充方法，其特征在于：所述基于电池损...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖磊，王禄峰，
申请(专利权)人：北京方向华信电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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