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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳天眼新能源科技有限公司申請(qǐng)的專利一種鋰電池電容量檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119511130B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510087743.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01R31/392；該發(fā)明授權(quán)一種鋰電池電容量檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由趙斌;臧艷輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-20向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種鋰電池電容量檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種鋰電池電容量檢測(cè)方法，包括以下步驟：對(duì)樣本鋰電池進(jìn)行充放電試驗(yàn)，獲取樣本試驗(yàn)電容量信息，并通過超聲波檢測(cè)技術(shù)獲取樣本鋰電池的樣本超聲反饋信息；根據(jù)樣本超聲反饋信息訓(xùn)練第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對(duì)待測(cè)鋰電池進(jìn)行充放電試驗(yàn)，獲取試驗(yàn)電容量信息和待測(cè)超聲反饋信息，并利用第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取超聲電容量信息；根據(jù)試驗(yàn)電容量信息和超聲電容量信息，獲取待測(cè)鋰電池的電容量；評(píng)估待測(cè)鋰電池的健康狀態(tài)，并利用故障診斷模型獲取電池故障；基于試驗(yàn)電容量和超聲電容量獲取待測(cè)鋰電池的電容量，提高了鋰電池電池容量檢測(cè)的精度，保障了電池容量檢測(cè)的準(zhǔn)確性，利用故障模型獲取待測(cè)鋰電池的電池故障，有利于及時(shí)處理電池故障。

本發(fā)明授權(quán)一種鋰電池電容量檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種鋰電池電容量檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1，對(duì)樣本鋰電池分別進(jìn)行充放電試驗(yàn)，獲取樣本試驗(yàn)電容量信息，并通過超聲波檢測(cè)技術(shù)分別獲取各個(gè)樣本鋰電池的樣本超聲反饋信息；步驟S2，根據(jù)所述樣本超聲反饋信息訓(xùn)練第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；步驟S3，對(duì)待測(cè)鋰電池進(jìn)行充放電試驗(yàn)，獲取試驗(yàn)電容量信息和待測(cè)超聲反饋信息，并通過待測(cè)超聲反饋信息利用第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取超聲電容量信息；步驟S4，根據(jù)所述試驗(yàn)電容量信息和所述超聲電容量信息，獲取所述待測(cè)鋰電池的電容量；步驟S5，根據(jù)所述電容量評(píng)估所述待測(cè)鋰電池的健康狀態(tài)，并利用故障診斷模型獲取鋰電池的電池故障；所述步驟S2具體包括以下步驟：步驟S201，信號(hào)處理設(shè)備接收所述樣本超聲反饋信息，并利用小波變換方法處理反饋超聲波，獲取樣本反饋超聲波的時(shí)頻圖像；步驟S202，利用第一卷積層識(shí)別所述時(shí)頻圖像的局部特征，并確定各個(gè)特征區(qū)域的特征點(diǎn)積，獲取所述時(shí)頻圖像的特征圖；步驟S203，在所述特征圖中選擇2×2局部區(qū)域中特征點(diǎn)積最大的特征區(qū)域，作為2×2的局部區(qū)域特征，獲取局部特征圖；步驟S204，利用第一全連接層將所述局部特征圖提取為一維特征向量，將所述一維特征向量和相應(yīng)的樣本試驗(yàn)電容量輸入輸出層神經(jīng)元進(jìn)行訓(xùn)練，所述一維特征向量作為輸入，所述樣本試驗(yàn)電容量作為輸出，并將輸出的樣本試驗(yàn)電容量定義為樣本超聲電容量，獲取第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述步驟S3具體包括以下步驟：步驟S301，在恒溫T下，對(duì)待測(cè)鋰電池進(jìn)行充放電試驗(yàn)，同時(shí)利用超聲發(fā)射器對(duì)鋰電池施加超聲脈沖信號(hào)，獲取待測(cè)超聲反饋信息；步驟S302，利用所述小波變換根據(jù)所述待測(cè)超聲反饋信息獲取待測(cè)時(shí)頻圖像，并將所述待測(cè)時(shí)頻圖像輸入第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取待測(cè)鋰電池的超聲電容量。

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