超音波检测电池方法及判断电池健康状态的模型训练方法技术

本发明专利技术提出一种超音波检测电池方法及判断电池健康状态的模型训练方法，所述超音波检测电池方法包括：以超音波量测待测电池的多个部位，得到对应待测电池的这些部位的多个时域超音波讯号，并将时域超音波讯号传输至讯号转换器；讯号转换器将时域超音波讯号分为多个短时距讯号片段，并进行短时距傅立叶转换，以形成多个超音波频谱讯号；讯号转换器将超音波频谱讯号合成为二维影像图，并输入至图像分类器，其中图像分类器利用自动语音识别(ASR)模型判断二维影像图的特征讯号，产生对应待测电池的各部位的等效健康状态(SoH)值；及图像分类器根据这些等效SoH值进行加权平均，以产生待测电池的健康状态值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种检测及训练方法，尤指一种超音波检测电池方法及判断电池健康状态的模型训练方法。

技术介绍

1、锂电池越来越广泛用于手机、电动工具等产品上。目前检测锂电池老化的方法有电容量充放电筛选、电池压差算内部阻抗、电化学阻抗图谱测试(electrochemicalimpedance spectroscopy,eis)，这些方法于检测锂电池老化、故障上的机器都非常昂贵且测试时间长，因此，这些方法无法使检测成本大幅度降低及提高电池检测的效率。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术提供一种超音波检测电池方法及判断电池健康状态的模型训练方法，用以降低检测成本及提高电池检测的效率。

2、为达到前述的专利技术目的，根据本专利技术的一方面，提出一种判断电池健康状态的模型训练方法，其包括：讯号转换器获取以超音波量测多个样本电池的多个部位所量测到的多个时域超音波讯号，以及多个样本健康状态(soh)值；所述讯号转换器将所述多个时域超音波讯号分为多个短时距讯号片段，并进行短时距傅立叶转换，以形成多个超音波频谱讯号本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种判断电池健康状态的模型训练方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的判断电池健康状态的模型训练方法，其特征在于，所述图像分类器先产生各所述样本电池所对应的各所述部位的等效样本健康状态值，再对各所述样本电池中的所述多个等效样本健康状态值进行加权平均，以得到各所述样本电池的所述样本健康状态值。

3.如权利要求2所述的判断电池健康状态的模型训练方法，其特征在于，所述图像分类器对当次的所述多个样本二维影像图进行标注，并以迭代方式将所述当次标注的所述多个样本二维影像图作为下一次卷积神经网络运算的资料来源，直到相邻两次训练次数间的差异小于阀值，则完成所述图像分类...

【技术特征摘要】

1.一种判断电池健康状态的模型训练方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的判断电池健康状态的模型训练方法，其特征在于，所述图像分类器先产生各所述样本电池所对应的各所述部位的等效样本健康状态值，再对各所述样本电池中的所述多个等效样本健康状态值进行加权平均，以得到各所述样本电池的所述样本健康状态值。

3.如权利要求2所述的判断电池健康状态的模型训练方法，其特征在于，所述图像分类器对当次的所述多个样本二维影像图进行标注，并以迭代方式将所述当次标注的所述多个样本二维影像图作为下一次卷积神经网络运算的资料来源，直到相邻两次训练次数间的差异小于阀值，则完成所述图像分类器的训练。

4.如权利要求1所述的判断电池健康状态的模型训练方法，其特征在于，更包括：

5.如权利要求4所述的判断电池健康状态的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李坤彦，吴瑞祺，温彦瑜，刘礼纶，吴弘俊，张瑞益，詹婉渝，
申请(专利权)人：财团法人工业技术研究院，
类型：发明
国别省市：