公开(公告)号：CN113759266B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202110982728.9

申请日：2021-08-25

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李白海 ,  段开全 ,  秦之理

IPC: G01R31/392

Abstract: 本发明公开了一种关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，涉及锂离子电池检测技术领域。该一种关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，包括主控CPU与锂电池组，所述锂电池组与主控CPU之间双向数据连接，锂电池组包括锂电池温度检测模块、外部环境温度检测模块以及降温模块，主控CPU包括预设数据记录模块、数据分析模块、报警模块、数据反馈模块、数据存储模块以及大数据分析模块。该关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，在正常情况下也能够使用户实时了解锂电池的健康状态，用户可以及时对汽车内锂电池进行检修，避免了锂电池异常快速使锂电池老化，保障了锂电池的正常使用寿命，进一步降低了车主的维修成本。

公开(公告)号：CN113759263B

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202110982756.0

申请日：2021-08-25

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李白海 ,  段开全 ,  秦之理

IPC: G01R31/387 ,  G01R31/382

Abstract: 本发明公开了一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，涉及锂离子电池检测技术领域。该一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，具体操作步骤如下：S1、检测出锂电池的SOC值a、SOC值b以及SOC值c，S2、控制芯片根据预置参数对电动汽车内锂电池进行对比，S3、外部温度以及电流状态进行对比得到电动汽车荷电状态，S3、控制芯片将S4步骤得到的荷电状态发送至电动汽车的主控面板上。该关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，可以对不同电池运行时温度以及锂电池运行时电流的荷电状态进行估算，适用范围广，提高了预测的可靠性和准确度，大大节约了时间成本，提高了检测效率，便于快速准确估算电池的健康状态。

公开(公告)号：CN113759266A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202110982728.9

申请日：2021-08-25

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李白海 ,  段开全 ,  秦之理

IPC: G01R31/392

Abstract: 本发明公开了一种关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，涉及锂离子电池检测技术领域。该一种关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，包括主控CPU与锂电池组，所述锂电池组与主控CPU之间双向数据连接，锂电池组包括锂电池温度检测模块、外部环境温度检测模块以及降温模块，主控CPU包括预设数据记录模块、数据分析模块、报警模块、数据反馈模块、数据存储模块以及大数据分析模块。该关于人工智能预测锂离子电池健康状态的方法，在正常情况下也能够使用户实时了解锂电池的健康状态，用户可以及时对汽车内锂电池进行检修，避免了锂电池异常快速使锂电池老化，保障了锂电池的正常使用寿命，进一步降低了车主的维修成本。

公开(公告)号：CN113759263A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202110982756.0

申请日：2021-08-25

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李白海 ,  段开全 ,  秦之理

IPC: G01R31/387 ,  G01R31/382

Abstract: 本发明公开了一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，涉及锂离子电池检测技术领域。该一种关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，具体操作步骤如下：S1、检测出锂电池的SOC值a、SOC值b以及SOC值c，S2、控制芯片根据预置参数对电动汽车内锂电池进行对比，S3、外部温度以及电流状态进行对比得到电动汽车荷电状态，S3、控制芯片将S4步骤得到的荷电状态发送至电动汽车的主控面板上。该关于人工智能预测锂离子电池荷电状态的方法，可以对不同电池运行时温度以及锂电池运行时电流的荷电状态进行估算，适用范围广，提高了预测的可靠性和准确度，大大节约了时间成本，提高了检测效率，便于快速准确估算电池的健康状态。