【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及锂电池，具体而言，涉及基于互联网的锂电池监控管理系统。
技术介绍
1、锂电池是一种常见的可充电电池，具有高能量密度、长寿命和轻质化等优点，随着科技的飞速发展，共享电车广泛普及，共享电车的电源来源主要是锂电池；锂电池在充放电过程中存在一定的安全风险，可能会发生过充、过放、短路等情况；因此对锂电池的监控管理尤为重要；
2、锂电池作为共享电车的动力电源，通常是由管理人员运输至充电站进行集中充电，充电站能够在锂电池出现过充或者搭铁(短路)等异常现象时进行自动断电，但是锂电池经过长时间的使用，易造成机械损伤或锂电池出现裂纹、变形等，目前的锂电池监控系统无法对该种情况进行及时发现和处理，造成加大共享电车充电和用户骑行的安全风险。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供基于互联网的锂电池监控管理系统，以克服上述
技术介绍
提到的问题。
2、为实现上述目的，提供了基于互联网的锂电池监控管理系统，包括：共享电车端和云端处理器；云端处理器包括数据库、表观监测模块、行程监测模块和预警处理模块；
3、行程监测模块基于行程参数对行驶过程遭受的颠簸和撞击进行量化分析以得到颠簸指数czm和撞击指数gzm，并将其结合腐蚀指数qz、形变指数tz和裂纹指数lz代入设定的公式yz＝(y1×qz+y2×tz+y3×lz)×(y4×czm+y5×gzm)计算以得到告警值yz，其中y1、y2、y3、y4和y5分别为设定的比例系数；当告警值大于设定的告警区间中的最大值时，则
4、预警处理模块基于接收到的预警信号执行对应处理策略，具体为：
5、当接收到高度风险信号时，若用户正处于骑行状态则控制共享电车靠边停车、共享电车的车灯闪烁并进入托运模式，生成更换锂电池指令至距离当前位置最近的管理员移动端以便管理员将该共享电车运输至集中站点，将该共享电车的编号添加至该管理员移动后台中锂电池更换类目中；反之则直接控制共享电车进入托运模式，并将该共享电车的编号添加至该管理员移动后台中锂电池更换类目中；
6、当接收到中度风险信号时，若用户正处于骑行状态则获取共享电车此时的位置，并在数据库内调取距离当前位置最近的站点，并生成距离最短的抵达路线图，发送至用户移动端；当共享电车的定位与最近的站点一致时，则控制该共享电车进入托运模式，并将该共享电车的编号添加至该管理员移动后台中锂电池维修类目中；反之则直接控制共享电车进入托运模式，并将该共享电车的编号添加至该管理员移动后台中锂电池维修类目中；
7、当接收到轻微风险信号时，则调取该共享电车的告警值，并据此以得到最新的采集间隔时长；调取最近一次的采集指令生成时刻，并将其与系统当前时刻进行时间差值计算以得到实际间隔时长，当实际间隔时长等于最新的采集间隔时长时，则生成采集指令，并将其发送至共享电车端；将该共享电车的编号添加至管理员移动后台的锂电池充电类目中；
8、管理员按照移动后台的锂电池更换类目、锂电池维修类目和锂电池充电类目中的共享电车的编号进行对应的更换、维修和充电的处理。
9、进一步的，云端处理器还包括表观监测模块；
10、表观监测模块基于表观参数对锂电池的腐蚀、形变和裂纹进行深化分析以得到腐蚀指数、形变指数和裂纹指数；具体为：
11、201：调取不同采集时刻的表观图像，利用照片识别器识别表观图像中存在的腐蚀区域，并对其进行量化分析以得到腐蚀指数；
12、202：调取不同采集时刻的若干角度轮廓图，并将其与初始轮廓图进行重叠比对分析以得到凸起形变和凹陷形变，并对进行深化分析以得到形变指数；
13、203：调取不同采集时刻的表观图像，利用卷积神经网络算法识别表观图像中的裂纹以及裂纹长度、裂纹宽度和裂纹位置，并对其进行细化分析以得到裂纹指数。
14、进一步的，调取不同采集时刻的表观图像，利用照片识别器识别表观图像中存在的腐蚀区域，并对其进行量化分析以得到腐蚀指数；其中量化分析具体步骤如下：
15、统计腐蚀区域的数量记为f1，并将腐蚀区域进行涂色处理，将涂色处理后的表观图像进行放大处理形成若干个像素格，将与涂色颜色一致的像素格记为涂色像素格并统计涂色像素格的数量记为f2，将f1和f2代入设定的公式fzj＝f1×f1+f2×f2计算以得到该采集时刻表观图像的腐蚀值，其中f1和f2分别为设定的比例系数，j＝1,2,3……m1，m1取值为正整数，m1表示的是采集时刻总数量，j为其中任意一个采集时刻的序号，由此可得每个采集时刻对应的腐蚀值；以采集时刻为横坐标，以腐蚀值为纵坐标构建腐蚀值随时间变化曲线图，将腐蚀值在坐标系中的位置记为腐蚀点；在腐蚀点作与曲线相切的切线并计算切线的斜率记为该腐蚀点的切线斜率记为qj；以采集时刻为横坐标，以切线斜率为纵坐标构建切线斜率随时间变化关系图；计算相邻两个斜率点构成的线段的斜率记为线段斜率，将大于零的线段斜率进行求和计算以得到腐蚀速率增加度记为k1，将小于零的线段斜率进行求和计算并取绝对值以得到腐蚀速率降低度记为k2；将腐蚀值fzj、切线斜率qj、腐蚀速率增加度k1和腐蚀速率降低度k2代入设定的公式进行计算以得到腐蚀指数qz，其中为设定的比例系数。
16、进一步的，调取不同采集时刻的若干角度轮廓图，并将其与初始轮廓图进行重叠比对分析以得到凸起形变和凹陷形变，并对进行深化分析以得到形变指数；其中深化分析具体步骤如下：
17、任取一采集时刻的若干角度轮廓图，并将其按照对应的角度与初始轮廓图进行重叠比对分析以得到凸出形变和凹陷形变；提取凸起形变和凹陷形变的形变参数；其中形变参数包括凸起形变的凸起线高和凸起线长、凹陷形变的凹陷线长和凹陷线高；凸起线高b1、凸起线长b2、凹陷线高a1和凹陷线长进a2代入设定的公式组进行计算以得到凸起形变量bzj和凹陷形变量azj；其中b1、b2、a1和a2分别为设定的比例系数；由此可得该采集时刻对应每个角度的凸起形变量和凹陷形变量；将凸起形变量与设定凸起形变区间进行比较分析以将凸起形变分为高度凸形变、度凸形变和轻微凸形变；分别统计高度凸形变、中度凸形变和轻微凸形变的数量，并将其分别记为t1、t2和t3；将t1、t2和t3代入设定的公式进行计算以得到该采集时刻的凸起系数tbj，其中c1、c2和c3分别为设定的比例系数；同理将凹陷形变量与设定的凹陷区间进行比较分析并进行公式化计算分析以得到凹陷系数taj；
18、将凸起形变量bzj、凹陷形变量azj、凸起系数tbj和凹陷系数taj代入设定的公式进行计算以得到形变指数tz，其中c7和c8分别为设定的比例系数。
19、进一步的，调取不同采集时刻的表观图像，利用卷积神经网络算法识别表观图像中的裂本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于互联网的锂电池监控管理系统，包括共享电车端和云端处理器；其特征在于，云端处理器包括：行程监测模块和预警处理模块；
2.根据权利要求1所述的基于互联网的锂电池监控管理系统，其特征在于，云端处理器还包括表观监测模块；
3.根据权利要求2所述的基于互联网的锂电池监控管理系统，其特征在于，调取不同采集时刻的表观图像，利用照片识别器识别表观图像中存在的腐蚀区域，并对其进行量化分析以得到腐蚀指数；其中量化分析具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于互联网的锂电池监控管理系统，其特征在于，调取不同采集时刻的若干角度轮廓图，并将其与初始轮廓图进行重叠比对分析以得到凸起形变和凹陷形变，并对进行深化分析以得到形变指数；其中深化分析具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于互联网的锂电池监控管理系统，其特征在于，调取不同采集时刻的表观图像，利用卷积神经网络算法识别表观图像中的裂纹以及裂纹长度、裂纹宽度和裂纹位置，并对其进行细化分析以得到裂纹指数；其中细化分析的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的基于互联网的锂电池监控管理系统
7.根据权利要求1所述的基于互联网的锂电池监控管理系统，其特征在于，将颠簸指数、撞击指数腐蚀指数、形变指数和裂纹指数进行综合分析以得到告警值，依据告警值生成预警信号；具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.基于互联网的锂电池监控管理系统，包括共享电车端和云端处理器；其特征在于，云端处理器包括：行程监测模块和预警处理模块；
2.根据权利要求1所述的基于互联网的锂电池监控管理系统，其特征在于，云端处理器还包括表观监测模块；
3.根据权利要求2所述的基于互联网的锂电池监控管理系统，其特征在于，调取不同采集时刻的表观图像，利用照片识别器识别表观图像中存在的腐蚀区域，并对其进行量化分析以得到腐蚀指数；其中量化分析具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于互联网的锂电池监控管理系统，其特征在于，调取不同采集时刻的若干角度轮廓图，并将其与初始轮廓图进行重叠比对分析以得到凸起形变和凹陷形变，并对进行深化分析以得到形...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓颖春，杜逸飞，杜云飞，
申请(专利权)人：深圳市威能电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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