[發明專利]基于電池檢測的電池健康狀態追蹤云系統

在審

• 申請號: 202011463819.3
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112698232A
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 王磊
• 申請（專利權）人: 尼訊（上海）科技有限公司
• 主分類號: G01R31/392
• 分類號: G01R31/392;G01R31/36
• 代理公司: 浙江專橙律師事務所 33313
• 代理人: 朱孔妙

1.基于電池檢測的電池健康狀態追蹤云系統，其特征在于：包括數據服務器、人工智能推理服務器和數據采集模塊；

數據采集模塊和人工智能推理服務器均與數據服務器信號連接；

數據服務器包括信息接收模塊、判斷模塊、比較模塊、數據庫和定期推送模塊；

數據庫中存儲有被測電池X的電池相關信息；

數據采集模塊用于采集數據庫中存儲的電池相關信息；

信息接收模塊用于接收數據采集模塊采集到的電池相關信息；

判斷模塊用于判斷被測電池X是否已經損壞；判斷模塊將判斷出的被測電池X未損壞的信息傳遞至人工智能推理服務器；判斷模塊將判斷出的被測電池X已經損壞的信息傳遞至數據采集模塊，并將已經損壞的被測電池X的電池相關信息儲存到數據庫中；

人工智能推理服務器用于預測未損壞的被測電池X的壽命S；人工智能推理服務器還可定期對已經損壞的被測電池X的相關信息進行學習；

比較模塊用于將人工智能推理服務器預測的被測電池X的壽命S與設定值進行分析比較，并將比較后的電池相關信息儲存到數據庫中；

定期推送模塊用于定期在規定時間內向電池使用者推送未損壞的被測電池X的壽命S超過設定值的預警信息。

2.根據權利要求1所述的基于電池檢測的電池健康狀態追蹤云系統，其特征在于：數據庫中存儲的電池相關信息包括但不限于被測電池X的狀態數據N、操作人員身份C、電池使用者身份數據D、電池設備編號J、電池設備編號J對應的二維碼、時間T和電池編碼X。

3.根據權利要求1所述的基于電池檢測的電池健康狀態追蹤云系統，其特征在于：設定值為3個月；被測電池X的壽命S大于3個月狀態下，比較模塊將電池相關信息儲存到數據庫中；被測電池X的壽命S小于或等于3個月狀態下，比較模塊向數據采集模塊發出預警信息，并將電池相關信息儲存到數據庫中。

4.根據權利要求1所述的基于電池檢測的電池健康狀態追蹤云系統，其特征在于：判斷模塊判斷被測電池X是否已經損壞的方式為參照調用電池健康參數表，根據N壽命判斷被測電池X是否已經損壞；判斷模塊判斷被測電池X已經損壞，將N傳送到人工智能推理服務器；比較模塊等待人工智能推理服務器發送被測電池X的預測壽命S。

5.根據權利要求1所述的基于電池檢測的電池健康狀態追蹤云系統，其特征在于：數據采集模塊為與被測電池X對應的修理工程師的智能手機上的APP，修理工程師通過APP掃描被測電池X編碼X獲取被測電池X相關信息。

6.根據權利要求5所述的基于電池檢測的電池健康狀態追蹤云系統，其特征在于：修理工程師對被測電池X進行檢測的當天，首次檢測時通過APP掃描電池設備編號J對應的二維碼或者輸入電池設備編號J。

7.根據權利要求1所述的基于電池檢測的電池健康狀態追蹤云系統，其特征在于：人工智能推理服務器包括接收數據模塊、第二篩選模塊、CNN人工智能推理模塊和數據推送模塊；人工智能推理服務器預測未損壞的被測電池X的壽命S的方式為：包括以下步驟：

A1、通過接收數據模塊接收被測電池X的狀態數據N；

A2、輸入數據到CNN人工智能推理模塊；

A3、運行CNN人工智能推理模塊；

A4、獲取CNN人工智能推理模塊的電池預測壽命S；

A5、通過數據推送模塊向數據服務器發送電池預測壽命S的結果。

8.根據權利要求7所述的基于電池檢測的電池健康狀態追蹤云系統，其特征在于：人工智能推理服務器定期對已經損壞的被測電池X的相關信息進行學習的方式為：包括以下步驟：

B1、接收數據服務器的數據；

B2、經第二篩選模塊篩選后保留被測電池X已經損壞的數據；

B3、使CNN人工智能推理模塊進入學習模式，利用B2保留的數據進行無監督學習。