发明名称 便携式蓄电池状态检测系统的检测方法
摘要 本发明公开了一种便携式蓄电池状态检测系统及其检测方法,它包括:数据采集模块采集蓄电池的电压、电流和温度信号,送入A/D转换模块;多通道A/D转换模块,对模拟信号进行转换,经采集转换/控制接口与ARM9微控制器模块连接;ARM9微控制器模块,通过Qt/Embedded可视化界面以及采集转换/控制接口对数据采集模块进行控制;完成蓄电池性能参数即充放电过程中蓄电池两端的电压、电路中电流以及温度数据采集后,通过RBF神经网络算法对实时采集的信息进行处理,快速便捷的检测出蓄电池健康状况,将数据给据显示以及存储到外接的USB设备中;数据存储模块为USB接口,与外部的USB设备连接。它提供数据存储设备,对问题电池进行报警和界面提示,提醒工作人员及时处理蓄电池。
申请公布号 CN102680903B 申请公布日期 2015.01.28
申请号 CN201210146306.9 申请日期 2012.05.11
申请人 齐鲁工业大学 发明人 邱书波;李庆华;孟荣爱;吴昌磊;林霏
分类号 G01R31/36(2006.01)I 主分类号 G01R31/36(2006.01)I
代理机构 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人 张勇
主权项 一种便携式蓄电池状态检测系统的检测方法,其特征是,它的步骤为:1)采集蓄电池的电流信号、电压信号、温度信号,经过放大、整流、滤波处理后,送入AD转换器接口;2)ARM微处理器采用Linux下的Qt/Embedded作为界面开发平台,对系统采集和处理的数据进行显示以及系统的控制工作,在正确分析了蓄电池健康状态SOH的影响因素后,提出了以电流、时间和温度为输入、电压为输出的RBF神经网络,用以评价蓄电池的健康状态;3)以不同健康状态的蓄电池充放电过程中的各种参数作为学习和训练样本,采集多组处于不同健康状态的蓄电池在充放电过程中每一个阶段的电压、电流、温度及时间信号,作为神经网络信号的训练级,正确的建立蓄电池模型;4)实时在线的采集蓄电池的性能参数,根据步骤3)中建立的模型,分析出蓄电池的健康状况SOH,对问题蓄电池,系统给予报警处理,同时将报警信息同时保存和显示;对问题蓄电池,后期再做进一步的检测判断;5)数据处理完后,通过Config_write函数将数据存放到USB设备中的INI文件中,数据包括数据采集时间Date、电压Voltage、电流Current、温度Temperature以及蓄电池的健康状态SOH,通过历史数据按钮查看历史数据,Config_read函数在USB设备中INI文件中读出数据显示到tableWidget中,技术人员能够清晰的查看某个时间点采集的蓄电池的性能状态,以便对数据操作和分析。
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