一种铅酸电池智能诊断方法及系统技术方案

本公开涉及铅酸蓄电池诊断技术领域，提供一种铅酸电池智能诊断方法及系统。本公开提供的铅酸电池智能诊断方法，包括：采集蓄电池组的第一数据，所述第一数据包括总电流、环境温度、采集时间、总电压、单体电压/电流和放电曲线；对第一数据进行预处理，得到预处理后的第二数据，第二数据包括第一部分和第二部分；以及，对第二数据的第一部分进行分析，得到诊断结果。本公开只需要在采集数据的阶段借助一般基站维护人员去实现，无需专业人员去对数据进行分析与处理，能够自动对采集到的数据进行预测和诊断，得到电池的健康状态，整个诊断过程省时省力，保障了数据的完整性，以及保证了诊断结果的一致性和准确性。断结果的一致性和准确性。断结果的一致性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种铅酸电池智能诊断方法及系统


[0001]本公开涉及铅酸蓄电池诊断
，特别涉及一种铅酸电池智能诊断方法及系统。

技术介绍

[0002]对于铅酸电池的检测诊断，目前行业普遍采用离线检测方式，由专业人员根据检测数据，进行分析与处理。具体为将电池拆下，使用假负载或放电测试仪进行放电测试，得到电池的实际放电时长及单体信息，从而得出电池的健康状态和单体一致性信息。

技术实现思路

[0003]专利技术人通过研究发现：相关技术的铅酸电池的整个检测诊断过程耗时耗力，需专业人员实施处理，数据采集的完整性不容易得到保障，结果的一致性以及准确性依赖于专业人员的专业知识与经验。
[0004]鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种铅酸电池智能诊断方法及系统，可以自动对采集到的数据进行预测和诊断，得到电池的健康状态，无需专业人员去对数据进行分析与处理，整个诊断过程省时省力，保障了数据的完整性，以及保证了诊断结果的一致性和准确性。
[0005]根据本公开的一个方面，提供一种铅酸电池智能诊断方法，包括：采集蓄电池组的第一数据，所述第一数据包括总电流、环境温度、采集时间、总电压、单体电压/电流和放电曲线；对第一数据进行预处理，得到预处理后的第二数据，所述第二数据包括第一部分和第二部分；以及，对所述第二数据的第一部分进行分析，得到诊断结果。
[0006]在本公开的一些实施例中，所述对第一数据进行预处理，得到预处理后的第二数据包括：对所述单体电压/电流进行修正；所述放电曲线的选取；判断选取出来的放电曲线是否满足预设条件，若满足，则将选取出来的放电曲线作为所述第二数据的第一部分。
[0007]在本公开的一些实施例中，所述放电曲线的选取包括：截取出第一放电曲线，所述第一放电曲线为电流小于零且总电压下降的放电曲线；从所述第一放电曲线中选取出第二放电曲线，所述第二放电曲线为放出容量最大且大于总容量5%的放电曲线。
[0008]在本公开的一些实施例中，所述判断选取出来的放电曲线是否满足预设条件，若满足，则将选取出来的放电曲线作为所述第二数据的第一部分包括：
在第二放电曲线达到第一条件时，判断是否有故障/落后单体存在；若存在故障/落后单体，则进一步根据第二条件来判断是否需要进一步进行配组重测；若需要进行配组重测，则将第二放电曲线作为所述第二数据的第一部分。
[0009]在本公开的一些实施例中，所述对第二数据进行分析，得到诊断结果包括：判断第二放电曲线中是否存在小于等于参照电压的数据；若第二放电曲线存在小于等于参照电压的数据，则从第二放电曲线中截取出满足第三条件的第三放电曲线；判断第三放电曲线是否满足分析的标准；若第三放电曲线满足分析的标准，则对第三放电曲线进行预测，得到最大放电时长，所述最大放电时长作为诊断结果。
[0010]在本公开的一些实施例中，所述对第三放电曲线进行预测，得到诊断结果包括：将第三放电曲线划分为多个区间，每个区间对应采集一个电压数据点，所述电压数据点为点电压的特征电压数据点；根据所有的电压数据点来计算得到对应的下降变化率a；根据公式S=0.5*（a*t2），得到诊断结果，其中，S为放电结束的电压到所述第一参照电压；t为最大放电时长。
[0011]在本公开的一些实施例中，当所有的下降变化率a呈现非线性特性时，应对第三放电曲线进行修正。
[0012]在本公开的一些实施例中，在所述对第二数据进行分析，得到诊断结果之后还进行：根据诊断结果和故障/落后单体的数量来判断蓄电池组是否具备维修价值。
[0013]根据本公开的另一方面，提供一种铅酸电池智能诊断系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集蓄电池组的第一数据，所述第一数据包括总电流、环境温度、采集时间、总电压、单体电压/电流和放电曲线；预处理模块，用于对第一数据进行预处理，得到预处理后的第二数据，所述第二数据包括第一部分和第二部分；分析模块，用于对所述第二数据的第一部分进行分析，得到诊断结果。
[0014]在本公开的一些实施例中，还包括判断模块，用于根据诊断结果和故障/落后单体的数量来判断蓄电池组是否具备维修价值。
[0015]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本公开只需要在采集数据的阶段借助一般基站维护人员去实现，无需专业人员去对数据进行分析与处理，能够自动对采集到的数据进行预测和诊断，得到电池的健康状态，整个诊断过程省时省力，保障了数据的完整性，以及保证了诊断结果的一致性和准确性。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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的附图。
[0017]图1为本公开铅酸电池智能诊断方法一些实施例的示意图。
[0018]图2为本公开铅酸电池智能诊断方法另一些实施例的示意图。
[0019]图3为本公开铅酸电池智能诊断系统一些实施例的示意图。
[0020]图4为本公开铅酸电池智能诊断系统另一些实施例的示意图。
具体实施方式
[0021]下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，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，都属于本公开保护的范围。
[0022]除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
[0023]同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
[0024]对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
[0025]在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
[0026]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讨论。
[0027]专利技术人通过研究还发现：相关技术中，铅酸电池的整个检测诊断过程耗时耗力，需专业人员实施处理，数据采集的完整性不容易得到保障，结果的一致性以及准确性依赖于专业人员的专业知识与经验。
[0028]本公上述实施例提供了一种铅酸电池智能诊断方法及系统，实现铅酸电池的智能诊断。
[0029]下面通过具体实施例对本公开进行说明。
[0030]图1为本公开铅酸电池智能诊断方法一些实施例的示意图。该方法包括以下步骤：步骤11，采集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种铅酸电池智能诊断方法，其特征在于，包括：采集蓄电池组的第一数据，所述第一数据包括总电流、环境温度、采集时间、总电压、单体电压/电流和放电曲线；对第一数据进行预处理，得到预处理后的第二数据，所述第一数据包括第一部分和第二部分；以及，对所述第二数据的第一部分进行分析，得到诊断结果。2.根据权利要求1所述的铅酸电池智能诊断方法，其特征在于，所述对第一数据进行预处理，得到预处理后的第二数据包括：对所述单体电压/电流进行修正；所述放电曲线的选取；判断选取出来的放电曲线是否满足预设条件，若满足，则将选取出来的放电曲线作为所述第二数据的第一部分。3.根据权利要求2所述的铅酸电池智能诊断方法，其特征在于，所述放电曲线的选取包括：截取出第一放电曲线，所述第一放电曲线为电流小于零且总电压下降的放电曲线；从所述第一放电曲线中选取出第二放电曲线，所述第二放电曲线为放出容量最大且大于总容量5%的放电曲线。4.根据权利要求3所述的铅酸电池智能诊断方法，其特征在于，所述判断选取出来的放电曲线是否满足预设条件，若满足，则将选取出来的放电曲线作为所述第二数据的第一部分包括：在第二放电曲线达到第一条件时，判断是否有故障/落后单体存在；若存在故障/落后单体，则进一步根据第二条件来判断是否需要进一步进行配组重测；若需要进行配组重测，则将第二放电曲线作为所述第二数据的第一部分。5.根据权利要求4所述的铅酸电池智能诊断方法，其特征在于，所述对第二数据的第一部分进行分析，得到诊断结果包括：判断第二放电曲线中是否存在小于等于参照电压的数据；若第二放电曲线存在小于等于参照电压的数据，则从...

【专利技术属性】
技术研发人员：周国师，胡永成，郭春明，
申请(专利权)人：广州市极越电子有限公司，
类型：发明
国别省市：