一种获取测试电流的方法以及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种获取测试电流的方法以及装置，所述方法包括：确定第一神经网络输出的第一预测结束电压满足目标结束电压；提供与所述第一预测结束电压对应的输入至所述第一神经网络的第一建议起始电流。本申请实施例通过神经网络获取电芯的试电流数值，提升了电池测试流程的智能化程度，缩短了电池(例如，电芯)的测试时间。

【技术实现步骤摘要】
一种获取测试电流的方法以及装置
本申请涉及电池测试领域，具体涉及一种获取测试电流的方法以及装置。
技术介绍
目前，电池的寻边界类测试耗时耗力耗资源，挤占其它测试项目的资源和人力。例如，一个测试人员满人力投入电池测试，完成一个电芯的测试时间为2-3天，正常情况耗时更长。因此如何提高电池测试的速度成为了亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种获取测试电流的方法以及装置，可以明显提升电芯试电流(或者称为功率)测试的速度，缩短测试时间。第一方面，本申请实施例提供一种获取测试电流的方法，所述方法包括：确定第一神经网络输出的第一预测结束电压满足目标结束电压；将与所述第一预测结束电压对应的用于输入至所述第一神经网络的第一建议起始电流作为测试电流。本申请实施例通过神经网络获取电芯的试电流数值，提升了电池测试流程的智能化程度，缩短了电池(例如，电芯)的测试时间。在一些实施例中，所述确定第一神经网络输出的第一预测结束电压满足目标结束电压，包括：将设置的测试温度、电池荷电状态、持续放电时间和本次建议起始电流输入所述第一神经网络；获取通过所述第一神经网络得到的本次预测结束电压；确定所述本次预测结束电压满足所述目标结束电压时，所述本次建议起始电流为所述第一建议起始电流。本申请实施例进一步限定第一神经网络的输入参量来提升第一神经网络的训练速度和对预测结束电压预测的准确性。在一些实施例中，所述方法还包括：将先验预测电压输入所述第一神经网络；所述获取通过所述第一神经网络得到本次预测结束电压，包括：所述第一神经网络根据所述测试温度、所述电池荷电状态、所述持续放电时间、所述本次建议起始电流和所述先验预测电压预测得到所述本次预测结束电压。本申请实施例将先验预测电压作为神经网络的输入参量，以获得本次预测结束电压。由于神经网络训练需要大量数据才能成功，因此有先验知识可以简化模型的结构，提高训练速度和模型预测的准确度。在一些实施例中，所述方法还包括：至少根据所述第一建议起始电流和实际测试得到的结束电压确定第二神经网络输出的第二预测结束电压满足所述目标结束电压；将与所述第二预测结束电压对应的用于输入所述第二神经网络的第二建议起始电流作为所述测试电流。本申请实施例采用串联的神经网络来获取建议电流，提升了获取测试电流的准确率且缩短了获取测试电流的时间。在一些实施例中，所述至少根据所述第一建议起始电流和实际测试得到的结束电压确定第二神经网络输出的第二预测电压满足所述目标结束电压，包括：将设置的测试温度、电池荷电状态、持续放电时间、所述实际测试得到的结束电压和所述第一建议起始电流输入所述第二神经网络；获取通过所述第二神经网络得到的本次预测结束电压；确定所述本次预测结束电压是否满足所述目标结束电压。本申请实施例对串联的第二神经网络的输入增加了参量，提升了获得的脉冲电流的准确性。在一些实施例中，所述方法还包括：将先验预测电压输入所述第二神经网络；所述获取通过所述第二神经网络得到的本次预测结束电压，包括：所述第二神经网络根据所述测试温度、所述电池荷电状态、所述持续放电时间、所述实际测试得到的结束电压、所述第一建议起始电流和所述先验预测电压预测得到所述本次预测结束电压。本申请实施例的第二神经网络的输入参数还包括根据先验知识得到的先验预测电压，由于神经网络的输入参数增加了先验知识，一次你减少了第二审网络的训练次数，提升了第二神经网络获得的脉冲电流的准确性。在一些实施例中，所述方法还包括：通过历史数据训练所述第一神经网络或者所述第二神经网络，其中，所述第一神经网络和第二神经网络为全连接网络。本申请实施例的第一神经网络和第二神经网络可以为全连接神经网络。在一些实施例中，所述方法还包括：通过粒子滤波和无损卡尔曼滤波对第一型号电池的样本数据重采样；采用重采样后的样本数据调优所述全连接网络的最后一层参数；或者，采用所述重采样后的样本数据调整衰减因子。本申请实施例对于新型号电池采用两种滤波方式采样样本数据，提升神经网络在不同类型电池上的表现。在一些实施例中，所述方法还包括：根据历史数据得到第二型号电池的衰减因子；根据所述衰减因子获得所述先验预测电压。本申请实施例通过衰减因子获得先验预测电压，有先验知识可以简化神经网络模型的结构，提高训练速度和模型预测的准确度。第二方面，本申请实施例提供一种获取测试电流的装置，所述装置包括：第一神经网络；确定模块，被配置为确定第一神经网络输出的第一预测结束电压满足目标结束电压；输出模块，被配置为将与所述第一预测结束电压对应的用于输入至所述第一神经网络的第一建议起始电流作为测试电流。在一些实施例中，所述第一神经网络，被配置为根据输入的测试温度、电池荷电状态、持续放电时间和本次建议起始电流预测得到本次预测结束电压。在一些实施例中，所述装置还包括：第二神经网络，被配置为根据输入的测试温度、电池荷电状态、持续放电时间、实际测试得到的结束电压和第一建议起始电流预测得到本次预测结束电压。第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时可实现上述第一方面所述的方法。第四方面，本申请实施例提供一种信息处理设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时可实现上述第一方面所述的方法。第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。为使本申请实施例所要实现的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为现有技术的电芯测试流程示意图；图2为本申请实施例提供的电芯测试流程示意图；图3为本申请实施例提供的获取测试电流方法的流程图；图4为本申请实施例提供的电芯测试过程的示意图；图5为本申请实施例提供的获取测试电流装置的组成框图；图6是本申请实施例提供的信息处理设备的流程图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。目前，电池寻边界类测试耗时耗力耗资源，挤占其它测试项目资源和人力，本申请实施例采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种获取测试电流的方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定第一神经网络输出的第一预测结束电压满足目标结束电压；/n将与所述第一预测结束电压对应的用于输入至所述第一神经网络的第一建议起始电流作为测试电流。/n

【技术特征摘要】
1.一种获取测试电流的方法，其特征在于，所述方法包括：
确定第一神经网络输出的第一预测结束电压满足目标结束电压；
将与所述第一预测结束电压对应的用于输入至所述第一神经网络的第一建议起始电流作为测试电流。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定第一神经网络输出的第一预测结束电压满足目标结束电压，包括：
将设置的测试温度、电池荷电状态、持续放电时间和本次建议起始电流输入所述第一神经网络；
获取通过所述第一神经网络得到的本次预测结束电压；
确定所述本次预测结束电压满足所述目标结束电压时，所述本次建议起始电流为所述第一建议起始电流。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将先验预测电压输入所述第一神经网络；
所述获取通过所述第一神经网络得到本次预测结束电压，包括：获取所述第一神经网络根据所述测试温度、所述电池荷电状态、所述持续放电时间、所述本次建议起始电流和所述先验预测电压预测得到所述本次预测结束电压。


4.如权利要求1所述的获取测试电流的方法，其特征在于，所述方法还包括：
至少根据所述第一建议起始电流和实际测试得到的结束电压确定第二神经网络输出的第二预测结束电压满足所述目标结束电压；
将与所述第二预测结束电压对应的用于输入所述第二神经网络的第二建议起始电流作为所述测试电流。


5.如权利要求4所述的获取测试电流的方法，其特征在于，所述至少根据所述第一建议起始电流和实际测试得到的结束电压确定第二神经网络输出的第二预测电压满足所述目标结束电压，包括：
将设置的测试温度、电池荷电状态、持续放电时间、所述实际测试得到的结束电压和所述第一建议起始电流输入所述第二神经网络；
获取通过所述第二神经网络得到的本次预测结束电压；
确定所述本次预测结束电压是否满足所述目标结束电压。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将先验预测电压输入所述第二神经网络；
所述获取通过所述第二神经网络得到的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周鹏程，
申请(专利权)人：创新奇智上海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31