一种基于云计算和人工智能的数据采集平台制造技术

本发明专利技术公开一种基于云计算和人工智能的数据采集平台，包括：基于帐篷映射的混沌模数转换器、补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器、电压传感器、动力电池以及基于云计算和人工智能的电池管理系统。通过补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器接收数字信号；将所述数字信号进行对齐；输出对齐后的格雷码；根据对齐后的格雷码确定补偿值；将对齐后的格雷码转换为二进制码；根据所述补偿值对所述二进制码进行非理想的帐篷映射级增益补偿；将补偿后的二进制码传输至基于云计算和人工智能的电池管理系统，能够解决非理想的帐篷映射级增益对模数转换器输出精度造成的影响。造成的影响。造成的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算和人工智能的数据采集平台


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种基于云计算和人工智能的数据采集平台。

技术介绍

[0002]电动汽车是指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。由于对环境影响相对传统汽车较小，其前景被广泛看好。但电动汽车的动力电池安全问题很现实地摆到广大消费者面前，因此，生产企业对电动汽车动力电池进行远程实时数据采集和质量跟踪是十分有必要的。
[0003]目前，业内通过电池管理系统来对动力电池的状态数据进行采集。电池管理系统需要仔细监控动力电池的电压、电流和温度，以确定充电状态并防止电池过度充电和深度放电，检测动力电池电压的较小变化有助于更精确的电池管理、延长电池寿命。当需要对动力电池的状态数据进行高度频繁、精确和准确的测量时，如何高速检测模拟信号中的微小变化，是对数据采集平台的关键要求。数据采集平台通常需要高分辨率的模数转换器来检测小信号变化，但是，更高的分辨率和运行速度通常会增加数据采集平台的成本，进而增加电池管理系统的成本。业内研究发现，在转换过程中使用由分立元件构成的、基于帐篷映射的混沌模数转换器不断折叠和放大输入信号，使其非常适合在大信号范围内检测小信号变化。大多数其他模数转换器架构在转换过程中不放大输入信号，这限制了能够检测到的信号变化的大小。然而，基于帐篷映射的混沌模数转换器的精度受非理想的帐篷映射级增益影响，基于帐篷映射的混沌模数转换器依赖于折叠信号被放大回满量程，因此帐篷映射级增益必须恰好为2。当帐篷映射级增益小于2时，帐篷映射级增益降低，导致产生的数字输出代码丢失或不正确，使得基于帐篷映射的混沌模数转换器的精度受到显着影响，这限制基于帐篷映射的混沌模数转换器在电池管理系统的数据采集平台中的使用。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于云计算和人工智能的数据采集平台，以解决非理想的帐篷映射级增益对模数转换器输出精度造成影响，限制基于帐篷映射的混沌模数转换器在电池管理系统的数据采集平台中的使用的问题。
[0005]本专利技术提供一种基于云计算和人工智能的数据采集平台，包括：
[0006]基于帐篷映射的混沌模数转换器、补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器、电压传感器、动力电池以及基于云计算和人工智能的电池管理系统；
[0007]所述基于帐篷映射的混沌模数转换器的输入端与电压传感器连接，所述电压传感器与动力电池连接；所述基于帐篷映射的混沌模数转换器的输出端与所述补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器的输入端连接，所述补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器的输出端与基于云计算和人工智能的电池管理系统的输入端连接；
[0008]所述基于帐篷映射的混沌模数转换器，用于接收电压传感器从动力电池检测到的
模拟信号；将所述模拟信号分别经过多个比较器及与每个比较器连接的帐篷映射级后，得到模拟信号样本；将所述模拟信号样本转换为等效的数字信号，以格雷码表示；
[0009]所述补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器，用于接收所述数字信号；将所述数字信号进行对齐；输出对齐后的格雷码；根据对齐后的格雷码确定补偿值；将对齐后的格雷码转换为二进制码；根据所述补偿值对所述二进制码进行非理想的帐篷映射增益补偿；将补偿后的二进制码传输至基于云计算和人工智能的电池管理系统。
[0010]进一步地，所述补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器根据对齐后的格雷码确定补偿值包括：
[0011]确定差异度量符号，以确定理想输出与每个帐篷映射级的非理想增益之间的差异方向；计算差异度量，以确定理想输出与每个帐篷映射级的非理想增益之间的差异幅度；计算差值作为补偿值，所述补偿值记载基于帐篷映射的混沌模数转换器输出的非理想增益与理想增益之间的累积差异的总体幅度和方向。
[0012]进一步地，所述补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器(2)，用于按照以下公式计算差异度量：
[0013][0014]其中，DM为差异度量，Vcc和Vee为有效输入电压范围的两个极端，μ为帐篷映射级增益，i为单个位，1为最高有效位。
[0015]进一步地，计算差值作为补偿值包括：将差异度量相加以计算差值。
[0016]进一步地，根据所述补偿值对所述二进制码进行非理想的帐篷映射级增益补偿包括：对所述二进制码增加或者减去差值，以补偿模数转换过程中的非理想帐篷映射级增益。
[0017]进一步地，基于云计算和人工智能的数据采集平台还包括：温度传感器，所述基于帐篷映射的混沌模数转换器的输入端与温度传感器连接，所述温度传感器与动力电池连接。
[0018]进一步地，基于云计算和人工智能的数据采集平台还包括：电流传感器，所述基于帐篷映射的混沌模数转换器的输入端与电流传感器连接，所述电流传感器与动力电池连接。
[0019]进一步地，所述补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器包括现场可编程逻辑门阵列，所述补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器通过所述现场可编程逻辑门阵列，根据所述补偿值对所述二进制码进行非理想的帐篷映射级增益补偿。
[0020]本专利技术的有益效果如下：本专利技术提供的一种基于云计算和人工智能的数据采集平台，可通过基于帐篷映射的混沌模数转换器接收电压传感器从动力电池检测到的模拟信号；将所述模拟信号分别经过多个比较器及与每个比较器连接的帐篷映射级后，得到模拟信号样本；将所述模拟信号样本转换为等效的数字信号，以格雷码表示；通过补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器，用于接收所述数字信号；将所述数字信号进行对齐；输出对齐后的格雷码；根据对齐后的格雷码确定补偿值；将对齐后的格雷码转换为二进制码；根据所述补偿值对所述二进制码进行非理想的帐篷映射级增益补偿；将补偿后的二进制码传输至基于云计算和人工智能的电池管理系统，能够解决非理想的帐篷映射级增益对模数转换器输出精度造成的影响。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本专利技术实施例提供的基于云计算和人工智能的数据采集平台的流程图。
具体实施方式
[0023]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术具体实施例及相应的附图对本专利技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。以下结合附图，详细说明本专利技术各实施例提供的技术方案。
[0024]为了克服现有技术的不足，本专利技术使用由低成本摄像机在视觉域中捕获的烟雾视频，并通过实施强大的分类器改进了烟雾检测，烟雾区域使用深度置信网络(DBN)进行分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算和人工智能的数据采集平台，其特征在于，包括：基于帐篷映射的混沌模数转换器(1)、补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器(2)、电压传感器(4)、动力电池(6)以及基于云计算和人工智能的电池管理系统(7)；所述基于帐篷映射的混沌模数转换器(1)的输入端与电压传感器(4)连接，所述电压传感器(4)与动力电池(6)连接；所述基于帐篷映射的混沌模数转换器(1)的输出端与所述补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器(2)的输入端连接，所述补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器(2)的输出端与基于云计算和人工智能的电池管理系统(7)的输入端连接；所述基于帐篷映射的混沌模数转换器(1)，用于接收电压传感器(4)从动力电池(6)检测到的模拟信号；将所述模拟信号分别经过多个比较器及与每个比较器连接的帐篷映射级后，得到模拟信号样本；将所述模拟信号样本转换为等效的数字信号，以格雷码表示；所述补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器(2)，用于接收所述数字信号；将所述数字信号进行对齐；输出对齐后的格雷码；根据对齐后的格雷码确定补偿值；将对齐后的格雷码转换为二进制码；根据所述补偿值对所述二进制码进行非理想的帐篷映射级增益补偿；将补偿后的二进制码传输至基于云计算和人工智能的电池管理系统(7)。2.如权利要求1所述的一种基于云计算和人工智能的数据采集平台，其特征在于，所述补偿非理想的帐篷映射级增益的信号数字信号处理器(2)根据对齐后的格雷码确定补偿值包括：确定差异度量符号，以确定理想输出与每个帐篷映射级的非理想增益之间的差异方向；计算差异度量，以确定理想输出与每个帐篷映射级的非理想增益之间的差异幅度；计算差值作为补偿值，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王卫华，
申请(专利权)人：王卫华，
类型：发明
国别省市：