一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法与终端与流程

本发明涉及电池可用容量检测，特别涉及一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法与终端。

背景技术：

1、由于传统能源的不断减少和对环境的污染，新能源的利用和开发被提到了新的高度，电动汽车的普及率越来越高，电池作为电动汽车的核心部件，电池的充电可用容量是衡量电池健康状况的一项重要指标，便捷准确稳定适用场景广的充电可用容量检测方案对车辆电池安全的评估具有重要意义。

2、依照标准，现有充电可用容量的检测步骤为：

3、1、通过检测设备或整车(含车载用电设备)放电的方式，将车辆soc调整至小于30％；

4、2、关闭车辆电源，静置30min；

5、3、使用检测设备对动力电池系统充电；

6、4、获取车辆soc在[x1,x2](40％≤x1＜x2≤60％，x2-x1≥5％)区间时，动力电池系统充电容量c；

7、5、根据x1、x2以及c计算动力电池系统充电可用容量。

8、现有检测方案在车辆日常充电时，检测工况无法完全满足标准工况，因此同一车辆充电可用容量的多次检测结果会产生较大波动，对评估车辆电池健康状况会产生较大干扰。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法与终端，使电池的充电可用容量检测的准确性不依赖于标准工况，检测更加便捷稳定，适应场景更加广泛。

2、为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

3、一种电池充电可用容量检测的方法，包括步骤：

4、s1、获取历史检测数据，所述历史检测数据包括检测工况数据、检测详情数据和检测充电可用容量；

5、s2、对所述历史检测数据进行排序拆分，得到训练样本集，并对所述训练样本集中的所述检测详情数据和所述检测工况数据进行预处理，生成一维向量；

6、s3、基于所述一维向量，通过多层感知机制拟合充电可用容量，对充电可用容量模型进行训练；

7、s4、基于所述充电可用容量模型进行充电可用容量值的预估。

8、一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法，包括步骤：

9、s1、获取历史检测数据，所述历史检测数据包括检测工况数据、检测详情数据和检测充电可用容量；

10、s2、对所述历史检测数据进行排序拆分，得到训练样本集，并对所述训练样本集中的所述检测详情数据和所述检测工况数据进行预处理，生成一维向量；

11、s3、基于所述一维向量，通过多层感知机制拟合充电可用容量，对充电可用容量模型进行训练；

12、所述充电可用容量模型基于多层感知机制，包括输入层、隐藏层、激活函数以及输出层；

13、输入层接收原始数据或特征向量作为输入特征，且每个输入特征均与一个神经元相连；

14、所述隐藏层的数量至少为一个，每个所述隐藏层均由多个神经元组成，每个神经元接收来自上一层的输入，并根据权重和激活函数计算生成输出；

15、输出层为最后一层，产生最终的预测或输出结果；

16、所述权重用于控制信号在神经网络中的传递强度，每个神经元均关联有一个偏置，用于调整神经元的激活阈值；

17、s4、基于所述充电可用容量模型进行充电可用容量值的预估。

18、为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

19、一种电池充电可用容量检测的终端，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

20、s1、获取历史检测数据，所述历史检测数据包括检测工况数据、检测详情数据和检测充电可用容量；

21、s2、对所述历史检测数据进行排序拆分，得到训练样本集，并对所述训练样本集中的所述检测详情数据和所述检测工况数据进行预处理，生成一维向量；

22、s3、基于所述一维向量，通过多层感知机制拟合充电可用容量，对充电可用容量模型进行训练；

23、s4、基于所述充电可用容量模型进行充电可用容量值的预估。

24、一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测终端，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

25、s1、获取历史检测数据，所述历史检测数据包括检测工况数据、检测详情数据和检测充电可用容量；

26、s2、对所述历史检测数据进行排序拆分，得到训练样本集，并对所述训练样本集中的所述检测详情数据和所述检测工况数据进行预处理，生成一维向量；

27、s3、基于所述一维向量，通过多层感知机制拟合充电可用容量，对充电可用容量模型进行训练；

28、所述充电可用容量模型基于多层感知机制，包括输入层、隐藏层、激活函数以及输出层；

29、输入层接收原始数据或特征向量作为输入特征，且每个输入特征均与一个神经元相连；

30、所述隐藏层的数量至少为一个，每个所述隐藏层均由多个神经元组成，每个神经元接收来自上一层的输入，并根据权重和激活函数计算生成输出；

31、输出层为最后一层，产生最终的预测或输出结果；

32、所述权重用于控制信号在神经网络中的传递强度，每个神经元均关联有一个偏置，用于调整神经元的激活阈值；

33、s4、基于所述充电可用容量模型进行充电可用容量值的预估。

34、本发明的有益效果在于：本发明的一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法与终端，通过收集三类历史检测数据：检测工况数据、检测详情数据和检测充电可用容量数据来训练充电可用容量模型，从而基于充电可用容量模型预估充电可用容量值，使电池的充电可用容量检测的准确性不依赖于标准工况，检测更加便捷稳定，适应场景更加广泛。

技术特征：

1.一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法，其特征在于，所述预处理具体为：

3.根据权利要求1所述的一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法，其特征在于，对充电可用容量模型进行训练具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法，其特征在于，步骤s2中所述训练样本集的获取具体为：

5.根据权利要求1所述的一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法，其特征在于，所述检测工况数据包括电池最大允许充电电流、电池额定电压、电池额定容量、车辆vin、电池电压、单体电池最大允许温度、电梯电池最大充电电压、充电软件版本、充电检测版本、充电桩id、充电站id、dc软件版本、ems软件版本以及直流内阻中的至少一个；

6.一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测终端，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

7.根据权利要求6所述的一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测终端，其特征在于，所述预处理具体为：

8.根据权利要求6所述的一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测终端，其特征在于，对充电可用容量模型进行训练具体为：

9.根据权利要求6所述的一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测终端，其特征在于，步骤s2中所述训练样本集的获取具体为：

10.根据权利要求6所述的一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测终端，其特征在于，所述检测工况数据包括电池最大允许充电电流、电池额定电压、电池额定容量、车辆vin、电池电压、单体电池最大允许温度、电梯电池最大充电电压、充电软件版本、充电检测版本、充电桩id、充电站id、dc软件版本、ems软件版本以及直流内阻中的至少一个；

技术总结本发明公开了一种基于多层感知机的电池充电可用容量检测方法与终端，获取历史检测数据，所述历史检测数据包括检测工况数据、检测详情数据和检测充电可用容量；对所述历史检测数据进行排序拆分，得到训练样本集，并对所述训练样本集中的所述检测详情数据和所述检测工况数据进行预处理，生成一维向量；基于所述一维向量，通过多层感知机制拟合充电可用容量，对充电可用容量模型进行训练；基于所述充电可用容量模型进行充电可用容量值的预估；本发明通过收集历史检测数据来训练充电可用容量模型，从而基于充电可用容量模型预估充电可用容量值，使电池的充电可用容量检测的准确性不依赖于标准工况，检测更加便捷稳定，适应场景更加广泛。技术研发人员：杜旭鹏,郑其荣受保护的技术使用者：福建时代星云科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/14