[發明專利]一種電池熱失控監測系統的CO傳感器在線校準方法

有效

• 申請號: 202011006661.7
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN112129893B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 王金花;張立磊;王西安;譚業超;亢平;時曉彤
• 申請（專利權）人: 煙臺創為新能源科技股份有限公司
• 主分類號: G01N33/00
• 分類號: G01N33/00
• 代理公司: 煙臺雙聯專利事務所(普通合伙) 37225
• 代理人: 申國棟

1.一種電池熱失控監測系統的CO傳感器在線校準方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1：熱失控監測系統采用第一CO傳感器和環境監測傳感器進行目標環境信息采集，并將采集數據上傳至大數據平臺(2)，所述環境監測傳感器包括溫度傳感器、煙霧傳感器或VOC傳感器中的至少一種；

S2：數據篩選統計，剔除采集數據中的隨機數據；

S3：建立傳感器校準預判模型，通過傳感器校準預判模型和大數據平臺歷史數據分析方法進行綜合判斷，判定第一CO傳感器是否發生數據偏移，若是則執行步驟S4，否則返回步驟S1；

S4：啟動第二CO傳感器，應用大數據平臺(2)分析比較兩個CO傳感器的數據，若在一定時間段內兩個CO傳感器數據的差值超出正常誤差范圍，則判定第一CO傳感器性能偏移，并轉至步驟S5，否則返回步驟S1；

S5：根據第二CO傳感器的數據對第一CO傳感器進行在線校準；

步驟S3中所述傳感器校準預判模型包括傳感器校準預判模型1和傳感器校準預判模型2，當傳感器校準預判模型1或傳感器校準預判模型2判定第一CO傳感器異常時，判定第一CO傳感器發生數據偏移，轉至步驟S4；

所述傳感器校準預判模型1為：將所述第一CO傳感器和環境監測傳感器一段時間內采集的數據與傳感器各自的基準值相比較，分析判定傳感器數據是否都有趨勢變化，若只有第一CO傳感器的數據有趨勢變化，則判定第一CO傳感器異常；

所述傳感器校準預判模型2為：以不同時刻的第一CO傳感器信號為輸出,環境監測傳感器信號為輸入，構建神經網絡模型；使用神經網絡模型判斷：將當前環境監測傳感器信號的檢測值輸入神經網絡，得到神經網絡模型預測值y_i2(k)，比較第一CO傳感器實際輸出值y_i1(k)與神經網絡模型預測值y_i2(k)，若兩者差值大于判定最大閾值Δ_max，則判定第一CO傳感器異常。

2.如權利要求1所述的電池熱失控監測系統的CO傳感器在線校準方法，其特征在于：所述步驟S3中，當傳感器校準預判模型判定第一CO傳感器異常或大數據平臺歷史數據分析方法判斷達到第一CO傳感器下一次校準時刻時，判定第一CO傳感器發生數據偏移，轉至步驟S4；

所述大數據平臺歷史數據分析方法為：利用大數據平臺(2)分析第一CO傳感器歷史數據變化規律，統計第一CO傳感器歷史校準周期，根據校準周期計算出第一CO傳感器下一次的校準時刻。

3.如權利要求1所述的電池熱失控監測系統的CO傳感器在線校準方法，其特征在于：所述步驟S5為：若第一CO傳感器一定時間段△t內的輸出數據波動范圍未超過設定閾值，則取時間段△t內第二CO傳感器輸出數據的平均值作為基準值對第一CO傳感器進行靜態校準；

若第一CO傳感器一定時間段△t內的輸出數據波動范圍超過設定閾值，則根據CO實際濃度值Y和CO傳感器輸出電壓值Vout的線性關系進行動態校準；

所述動態校準方法為：

CO實際濃度值Y和CO傳感器輸出電壓值Vout的線性關系公式為：Y＝k₀Vout+b₀，其中k₀和b₀為根據試驗箱潔凈環境下由標準CO傳感器測得的兩組數據計算出的常數；

分別選取時間段△t內的兩個時刻t₁和t₂，將第二CO傳感器在t₁時刻電壓值Va和t₂時刻電壓值Vb帶入線性關系公式，計算出t₁和t₂時刻的Ya和Yb值；取第一CO傳感器在t₁時刻電壓值Vm和t₂時刻電壓值Vn，將(Vm，Ya)和(Vn，Yb)分別代入校準公式：Y₁＝k₁Vout+b₁，求出k₁和b₁，其中Y₁為校準后第一CO傳感器測得的CO濃度值；

校準后若第一CO傳感器與第二CO傳感器的輸出值差值在設定范圍內，則校準成功，若校準失敗則重發校準指令校準，直至校準成功。