本发明涉及电池制造技术领域，具体公开一种自插拔式分容柜，包括：固板机构，包括若干从上往下设置的定位支撑板，相邻两所述定位支撑板之间设有供老化板插入的插板空间；竖直驱动机构，用于驱使所述固板机构上下运动；插拔机构，包括若干从上往下依设置的供电座；所述供电座靠近所述定位支撑板的一侧设有供所述老化板的取电插板插入的供电插槽；水平驱动机构，用于驱使所述插拔机构靠近或者远离所述固板机构，使得老化板插入对应的供电插槽或者从对应的供电插槽中拔出。本发明提供一种自插拔式分容柜，不仅能机械化接收移送小车上的老化板，还能实现老化板与供电插槽的机械化插拔，既节省人力，又提高工作效率。
📄 2020110843786
📂 G01R31_392
👤 东莞阿李自动化股份有限公司
📅 2020-10-12
本发明公开了一种质子交换膜燃料电池性能退化评估与寿命预测方法，预先获取质子交换膜燃料电池的监测数据，先对质子交换膜燃料电池的监测数据使用皮尔逊相关分析法的确定输出变量，然后采用MIC特征提取获取输入变量集，通过改进的凌日搜索算法LGTSOA优化时间卷积网络和随机向量网络模型RVFL结合的神经网络模型进行训练，得到质子交换膜燃料电池的性能退化评估预测模型LGTSOA‑TCN‑RVFL，实现电池性能退化评估与寿命预测。本发明为质子交换膜燃料电池性能退化提供了更加精准的预测结果，也为质子交换膜燃料电池的寿命预测提供了更加可靠的依据。
📄 2023106850969
📂 G01R31_392
👤 上海渼茂实业有限公司
📅 2023-06-09
本发明公开了一种考虑老化情况的锂离子电池电量预测方法；本发明的输入数据包括充放电循环次数和内阻是电池的老化指标，建立五维度数据集，并经验小波分解对电池数据进行预处理，经验小波分解用于分离电池容量的整体退化和局部再生；然后设计并训练各分解分量的CNN‑GRU网络，CNN提取五维度数据之间的关系，GRU提取数据前后的历史关系，完成数据的特征捕捉；并使用注意力机制完成权重分配，将更多权重分配给关键特征并减少干扰。最后将所有模型的预测结果进行组合和重构，得到最终的电量预测结果。本发明能够实现锂离子电池电量的预测，并考虑了电池的老化情况，使网络不需要经常更改重新训练以适应电池在使用一段时间后的性能改变。
📄 2020108487302
📂 G01R31_392
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-08-21
本发明公开了一种串联电池组的微小短路故障检测方法，包括以下步骤：步骤一，建立微小短路故障电池模型，并获得模型公式；步骤二，优化锂电池状态方程和测量方程，确定检测策略方程，通过HEKF和安时积分法估计的SOC差的绝对值来检测微小故障，当绝对值大于等于决策阈值时，电池发生微小短路故障；步骤三，计算微小短路电阻和漏电流，通过短路电阻值的大小识别故障严重程度。本发明采用上述一种串联电池组的微小短路故障检测方法，通过模型得到短路阻值的方程，并对其进行估计，能够有效地识别短路故障，并且估计阻值，验证了HEKF方法对于车载锂电池组微小短路故障识别的有效性，能够解决微小短路故障不易检测的问题。
📄 2023104448868
📂 G01R31_392
👤 广东石油化工学院
📅 2023-04-24
本发明公开了一种用于大规模电池阵列的状态监控管理平台，涉及电池阵列领域，解决了现阶段判断电池阵列中异常电池的途径较为单一的问题，包括初检分析模块、电池分析模块、计算模块和综合分配模块，所述初检分析模块用于对电池阵列对应每个单元电池的状态进行初次分析，所述计算模块用于依据供电任务计算对应供电任务的需求单元电池数，并将需求单元电池数发送至综合分配模块，所述电池分析模块用于对电池阵列中不同初检等级单元电池的状况进行分析，所述综合分配模块用于依据供电任务分配对应的单元电池进行供电，本发明实现对电池阵列中异常单元电池的准确判断，同时还依据单元电池性能实现对供电任务的智能分配。
📄 2024107249199
📂 G01R31_392
👤 江苏理工学院
📅 2024-06-05
本申请提供了基于多维传感的车用燃料电池健康状态监测方法，涉及车用燃料电池技术领域，该方法包括：配置蜂窝网络与多维传感器组数字通信；执行多维传感器组的时序对齐，获取多维传感器组的监测数据，生成时序监测数据集，发送至数据处理中心；基于电池基础信息建立预测网络，内置在数据处理中心；对时序监测数据集进行健康状态预测，生成健康状态预测结果；配置动态健康指数模型，进行健康指数衰减分析，生成实时健康指数，进行车用燃料电池的健康状态管理。通过本申请可以解决现有技术中由于大多未根据多维传感器进行有效监测，导致电池性能下降的技术问题，实现多维传感器有效监测燃料电池的技术目标，达到提高电池性能的技术效果。
📄 2024112338120
📂 G01R31_392
👤 江苏理工学院
📅 2024-09-04
本发明提供一种锂离子电池的SOH预测方法，该方法在原始数据集中选择恒流充电相位数据提取多物理场特征，构建多物理场特征数据集，具体包括以不同周期恒流充电阶段的电池平均温度得到的热特征、以不同周期恒流充电阶段的电池电压时域轨迹长度得到的时间特征、以不同周期恒流充电阶段的电池增量能量得到的电特征，解决了提取的特征相对单一的问题，能够更好的映射锂离子电池老化过程，此外，本发明构建了基于i‑transformer算法的预测模型，能够兼顾所有特征在单个时间步的截面信息和单个特征在所有时间步的整体信息，从而能够有效捕捉特征间的长期依赖关系，提升预测准确性。
📄 2024119752846
📂 G01R31_392
👤 华东交通大学
📅 2024-12-31
本发明提供了一种电池健康状态评估方法、系统、存储介质及计算机，评估方法包括：获取电池在进行混合脉冲测试时的基本数据；构建电池模型，根据基本数据对电池模型进行参数拟合，获取参数拟合后的电池模型中各元件参数值；对拟合后电池模型进行恒流‑恒压充放电仿真，获取充放电仿真过程中电池模型的SOC数据，根据元件参数值获取SOH数据；将充放电仿真过程中电池模型的电压、电流、温度、SOC数据作为卷积神经网络的输入，将SOH数据作为输出对卷积神经网络进行训练；将训练后的卷积神经网络作为电池的评估模型，根据评估模型对电池的健康状态进行评估。本发明提供的电池健康状态评估方法适应性强，准确性高。
📄 2025106797468
📂 G01R31_392
👤 华东交通大学
📅 2025-05-26
本发明提供了一种锂电池组过充热失控的多参数预警方法，包括以下步骤：S1:间隔X秒采集特征参数值电压E、温度T、压力P，判断E是否在正常工作范围内；若否，则进入步骤2，若是重复执行步骤1；S2：调用电压、温度、压力处理子程序进行E、T、P采集，并利用T、P的坐标数据进行K‑means聚类算法判断电池处于何种过充阶段；S3：调用电压、温度、压力处理子程序判断E、T、P的变化率是否在K‑means聚类算法所判断的过充阶段阈值内，进行二次判断过充阶段；当二次判断与聚类算法判断一致则进行预警警报和显示终端显示，当二次判断与聚类算法判断不一致则以二次判断为准。本发明还提供了应用上述方法的预警装置。
📄 2024106986978
📂 G01R31_392
👤 华侨大学
📅 2024-05-31
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。
📄 2021109827289
📂 G01R31_392
👤 电子科技大学长三角研究院(湖州)
📅 2021-08-25
本发明提供了一种基于改进CSO‑LSTM网络的锂离子电池寿命预测方法及装置，具体包括以下步骤：(1)获取锂离子电池数据；(2)采用集合经验模态对电池数据进行预处理；(3)对预处理数据采用归一化方法进行处理，并划分训练集和测试集；(4)采用改进CSO选取LSTM最优超参数，建立基于改进LSTM的锂离子电池寿命预测模型；(5)将训练集输入到基于改进LSTM的锂离子电池寿命预测模型进行训练，得到基于改进CSO‑LSTM的锂离子电池寿命预测模型；(6)将测试集输入到训练好的锂离子电池寿命预测模型中，得到预测结果。本发明提供的锂离子电池寿命预测方法及装置有效的提高了锂离子电池寿命预测精度，对于提高锂离子电池的稳定性和安全性，具有重要的实际工程意义。
📄 2022104065921
📂 G01R31_392
👤 东北电力大学
📅 2022-04-18
本实用新型公开了一种新能源汽车电池老化测试装置，包括测试箱和充放电箱，测试箱顶部设有送风机构和加热机构，测试箱底部设有排风机构；测试箱内设有底板，底板上设有测试框架，测试框架内侧间隔设有支撑隔板，测试框架内设有与连接头电连接的探针；测试箱内壁与测试框架外壁之间设有加热通道，加热通道内设置送风机构和加热机构，测试框架上设有进风口，加热通道通过进风口与测试框架内腔连通；测试箱内壁与底板之间设有散热通道，散热通道内设置排风机构，底板上开设有排风口，散热通道通过排风口与测试框架内腔连通。本实用新型采用送风机构和排风机构相互配合，可提高电池的受热均匀性，增加电池老化测试的准确性。
📄 2021228247867
📂 G01R31_392
👤 成都工业职业技术学院
📅 2021-11-17
柿子坊 · 知识产权运营
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