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[發明專利]一種電池檢測系統和電池檢測方法有效

專利信息
申請號: 202110644424.1 申請日: 2021-06-09
公開(公告)號: CN113533989B 公開(公告)日: 2023-08-18
發明(設計)人: 郭師峰;陳丹;馮偉;李葉海;張樹瀟;呂高龍;王石;吳新宇 申請(專利權)人: 深圳先進技術研究院
主分類號: G01R31/392 分類號: G01R31/392;G01R31/367;G01R31/382;G01D21/02
代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280 代理人: 黎堅怡
地址: 518055 廣東省深圳*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 電池 檢測 系統 方法
【說明書】:

本申請公開了一種電池檢測系統和電池檢測方法。該方法包括:電池檢測系統包括:檢測單元,用于對被測電池進行檢測,以得到檢測信號;其中,所述檢測信號包括超聲波信號、溫度檢測信號以及厚度檢測信號;處理單元,連接所述檢測單元,所述處理單元用于接收所述檢測信號,并利用深度學習模型對所述檢測信號進行分析,以獲得檢測結果。通過上述方式,本申請能夠實現對電池健康狀態和荷電狀態的檢測,準確度高。

技術領域

本申請涉及電池檢測領域,特別是涉及一種電池檢測系統和電池檢測方法。

背景技術

可充電電池,通常也被稱為蓄電池或二次電池,是一種可以充電,放電至負載并且可以多次循環利用的化學電池。目前常見的可充電電池有:鉛酸電池、鋅-空氣電池、鎳鎘電池、鎳金屬氫化物電池、鋰離子電池、鋰金屬電池等。隨著歐盟“電池2030+”企劃的頒布及中美等國中長期對于鋰電及儲能器件的布局,傳統內燃機汽車將在不久的將來退出歷史舞臺。然而,觸目驚心的手機爆炸、汽車燃燒等電池安全事故頻繁發生。對于高能量密度的鋰離子電池而言,過熱失控及安全性失效等問題嚴重阻礙了鋰離子電池在消費電子以及電動汽車領域的應用。為保證電池的安全使用,通常需要為電池配置相應的健康管理系統(BMS)。其中,荷電狀態(SoC)和健康狀態(SoH)是電池健康管理系統最重要的兩個特征參量。從電池研發角度考慮,目前迫切需要一種能夠實現電池內部微觀結構原位檢測的新技術,對電池充放電過程中電極的等效剛度、楊氏模量、析鋰程度以及孔隙率變化等參數進行快速原位監測,為研發新型電極材料以及抑制枝晶生長提供重要分析手段。從電池使用安全性角度考慮,電池的工作溫度、充放電深度對其性能退化有顯著影響,常規的基于恒電流測試、恒功率測試、脈沖測試、阻抗測試、電流積分、卡爾曼濾波以及神經網絡等方法很難對電池的荷電狀態和健康狀態做出準確預測。

傳統的透射電鏡、掃描電鏡、X射線成像、光學成像等技術因探測深度有限,只能應用于特殊設計的電池,并且較差的實時性對于實際電池并不適用。此外,盡管X射線斷層掃描技術能夠實現電極材料結構、幾何參數及力學性能的表征,但由于X射線對輕元素不敏感,無法檢測可充電電池電解液的浸潤情況,固體電解質界面膜(SEI)的生長及電極表面的微量氣泡等狀況。相比較而言,超聲波具有極強的穿透能力和非損傷特性,能夠在較大尺度范圍內對可充電電池的宏觀特性進行表征。然而,傳統的基于水浸超聲和空氣耦合超聲的非接觸檢測技術以及基于壓電陶瓷片的接觸式超聲檢測技術,盡管能夠有效彌補X射線檢測技術在電解液浸潤性及電極材料老化損耗等方面的不足,但耦合劑使用、傳感器安裝等因素嚴重影響了超聲信號的接收穩定性和信號一致性,而空氣耦合超聲極低的信噪比以及信號一致性差的問題,使得準確預測電池荷電狀態和健康狀態更為困難。

發明內容

本申請主要提供一種電池檢測系統和電池檢測方法,能夠解決現有技術中電池檢測準確度低的問題。

為解決上述技術問題,本申請第一方面提供了一種電池檢測系統,所述電池檢測系統包括:檢測單元,用于對被測電池進行檢測,以得到檢測信號;其中,所述檢測信號包括超聲波信號、溫度檢測信號以及厚度檢測信號;處理單元,連接所述檢測單元,所述處理單元用于接收所述檢測信號,并利用深度學習模型對所述檢測信號進行分析,以預測所述被測電池的荷電狀態和健康狀態。

為解決上述技術問題,本申請第二方面提供了一種電池檢測方法,包括:對被測電池進行實時監測,獲取檢測信號;其中,所述檢測信號包括超聲波信號、溫度檢測信號以及厚度檢測信號;將所述檢測信號輸入預先訓練好的深度學習模型,以預測所述被測電池的荷電狀態和健康狀態。

本申請的有益效果是:區別于現有技術的情況,本申請通過檢測單元對被測電池進行檢測,以獲得包括超聲波信號、溫度檢測信號以及厚度檢測信號,將獲得的檢測信號發送到處理單元,以利用深度學習模型對檢測信號進行分析,獲得電池荷電狀態和健康狀態參數,一方面,本申請可利用多種檢測信號對電池的健康狀態進行檢測,提升對電池檢測的全面性和準確性,另一方面,深度學習模型可進一步提高信號分析的準確性,使得檢測的結果更加可靠。

附圖說明

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