一种基于BP神经网络算法的电池健康状态诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于BP神经网络算法的电池健康状态诊断方法，涉及电池健康状态诊断技术领域，解决了现有技术并未考虑电池内部结构的逐步劣化，电池在充放电循环过程中因电极材料体积变化导致的机械应力累积，以及由此可能引发的外壳变形、电极层剥离等问题，以及缺乏对内部健康状况诊断的技术问题；本发明专利技术通过安装在电池外壳的声发射传感器采集得到声发射信号；通过对声发射信号进行处理，得到声发射数据；可以在不对电池进行拆解的情况下对电池内部状况进行监测；通过获取电池的健康诊断数据；基于电池历史数据训练BP神经网络，得到电池健康诊断模型；基于电池健康诊断模型对健康诊断数据进行诊断，得到诊断结果，解决了上述技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电池健康状态诊断领域，涉及bp神经网络技术，具体是一种基于bp神经网络算法的电池健康状态诊断方法。

技术介绍

1、随着科技的发展和社会的进步，储蓄电池已成为日常生活中不可或缺的一部分。从智能手机、平板电脑到电动汽车、智能电网，储蓄电池为各种设备和系统提供了稳定、可靠的能源支持。然而，随着使用时间的增长和充放电次数的增加，储蓄电池的性能会逐渐下降，甚至可能出现安全隐患。因此，对储蓄电池的健康状态进行准确的诊断预测显得尤为重要。

2、现有技术公开的电池健康诊断方法，主要是采集电池在充放电过程中，电池的温度、电压、电流、绝缘状态、容量、充放电循环次数和放电时间等电池信息，通过对电池信息进行监测和分析来确认电池的健康状态；但现有技术没有考虑到电池的内部健康状况，如随着充放电循环次数的增加，电极材料(尤其是正极材料)可能会形成微裂纹，由于体积变化，会导致内部产生机械应力，这种应力累积可引发电池外壳变形、电极层剥离，甚至造成内部短路，从而减少电池的循环寿命，增加热失控的风险。

3、因此，本专利技术提出一种基于bp神经网络算法的电池本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于BP神经网络算法的电池健康状态诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络算法的电池健康状态诊断方法，其特征在于，所述获取电池的健康诊断数据和电池充放电时的充放电数据，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络算法的电池健康状态诊断方法，其特征在于，所述通过对声发射信号进行处理，得到声发射数据，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络算法的电池健康状态诊断方法，其特征在于，所述基于充放电数据计算得到电池预警评估系数，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于BP神经网络算法的电池...

【技术特征摘要】

1.一种基于bp神经网络算法的电池健康状态诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于bp神经网络算法的电池健康状态诊断方法，其特征在于，所述获取电池的健康诊断数据和电池充放电时的充放电数据，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于bp神经网络算法的电池健康状态诊断方法，其特征在于，所述通过对声发射信号进行处理，得到声发射数据，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于bp神经网络算法的电池健康状态诊断方法，其特征在于，所述基于充放电数据计算得到电池预警评估系数，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于bp神经网络算法的电池健康状态诊断方法，其特征在于，所述基于充电数据计算得到充电预警评估系数，包括：

6.根据权利要求4所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐瑜，段志轩，林萌雅，
申请(专利权)人：合肥原力众合能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：