本發(fā)明涉及新能源汽車，特別涉及一種新能源汽車電池的健康度檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、電池作為新能源汽車的核心部件，對其進(jìn)行健康度檢測，采取相應(yīng)的維護(hù)工作尤其重要?，F(xiàn)有的新能源汽車電池健康度檢測方案主要依靠硬件完成，其通過硬件設(shè)備獲取電池的電解液、電極活性物質(zhì)以及充放電時的電流電壓等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，然后根據(jù)特定的計算方法，如電池健康度的計算公式，來得到電池當(dāng)前的健康狀況。

2、但上述方案需要首先配置各種硬件檢測設(shè)備，且需要按照多個步驟完成檢測，如要求進(jìn)行多次充放電過程等，使得經(jīng)濟(jì)成本、時間成本增加。更重要的是，不同品牌和型號的電池差異較大，因此需要使用不同的健康度計算方法，導(dǎo)致檢測方法不統(tǒng)一，無法簡單且高效地完成新能源汽車電池健康度的檢測。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明的目的在于提供一種新能源汽車電池的健康度檢測方法及系統(tǒng)，其只需要通過電池相關(guān)圖像和分類模型，即可快速、準(zhǔn)確地判斷出電池的健康度，該方法不受電池型號、品牌的影響，使其通用性得到大幅提高。

2、一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N新能源汽車電池的健康度檢測方法，其包括如下步驟：

3、獲取樣本電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像s、電池外觀圖像p以及電池工作時的熱成像圖像t；

4、獲取樣本電池的實際健康度，且根據(jù)實際健康度確定該樣本電池的電池健康度等級hr；

5、根據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像s、電池外觀圖像p、熱成像圖像t、電池健康度等級hr建立樣本電池狀態(tài)數(shù)據(jù)(s,p,t,hr)，且根據(jù)n個樣本電池狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建電池狀態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集d；

6、將電池狀態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集d輸入vit模型中，以提取圖像特征；

7、構(gòu)建分類特征數(shù)據(jù)集dt，使得每一個樣本電池的分類特征均由圖像特征(st,pt,tt)和類別特征(hr)組成；

8、將分類特征數(shù)據(jù)集dt作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，且使用gini值構(gòu)建cart分類決策樹，且將所述cart分類決策樹確定為分類模型ai；

9、獲取待檢測電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像s0、電池外觀圖像p0以及熱成像圖像t0，并將其輸入分類模型ai中，以輸出待檢測電池的健康度等級hr0。

10、另一方面，還提供了一種新能源汽車電池的健康度檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

11、樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建單元，其用于根據(jù)樣本電池的實際健康度確定該樣本電池的電池健康度等級hr，以及根據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像s、電池外觀圖像p、熱成像圖像t、電池健康度等級hr建立樣本電池狀態(tài)數(shù)據(jù)(s,p,t,hr)；

12、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建單元，其用于根據(jù)n個樣本電池狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建電池狀態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集d{(s1,p1,t1,hr1),(s2,p2,t2,hr2),...,(sn,pn,tn,hrn)}；

13、特征提取單元，其用于通過vit模型提取出電池狀態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集d{(s1,p1,t1,hr1),(s2,p2,t2,hr2),...,(sn,pn,tn,hrn)}輸入vit(vision transformer)中的圖像特征；

14、分類特征數(shù)據(jù)集構(gòu)建單元，其用于構(gòu)建分類特征數(shù)據(jù)集dt{(st1,pt1,tt1,hr1),

15、(st2,pt2,tt2,hr2),...,(stn,ptn,ttn,hrn)}；

16、分類模型生成單元，其用于將分類特征數(shù)據(jù)集dt作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，且使用gini值構(gòu)建cart分類決策樹，并將所述cart分類決策樹作為分類模型ai；

17、以及電池健康度檢測單元，其通過分類模型ai以及待檢測電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像s0、電池外觀圖像p0、熱成像圖像t0輸出待檢測電池的健康度等級hr0。

18、本申請至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點：

19、本發(fā)明只需要收集電池相關(guān)圖像和對應(yīng)的健康度等級，通過模型學(xué)習(xí)圖片特征即可完成模型訓(xùn)練，進(jìn)一步通過訓(xùn)練后的模型對待檢測電池的圖像進(jìn)行判斷，即可快速、準(zhǔn)確地判斷出電池的健康度，大幅降低硬件的采購和維護(hù)成本，提高了檢測效率，同時，本發(fā)明中的檢測方法不受電池型號、品牌的影響，使其通用性得到大幅提高。

技術(shù)特征：

1.一種新能源汽車電池的健康度檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的健康度檢測方法，其特征在于，將電池狀態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集d輸入vit模型中，以提取圖像特征，包括如下步驟：

3.如權(quán)利要求1所述的健康度檢測方法，其特征在于，根據(jù)頭數(shù)縮小復(fù)制后的模型輸入矩陣序列的維度。

4.如權(quán)利要求1所述的健康度檢測方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理包括圖像分割，且所述圖像分割包括如下步驟：

5.如權(quán)利要求1所述的健康度檢測方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理包括維度轉(zhuǎn)換，且所述維度轉(zhuǎn)換包括如下步驟：

6.如權(quán)利要求5所述的健康度檢測方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理包括添加位置編碼，且所述添加位置編碼包括如下步驟：

7.如權(quán)利要求6所述的健康度檢測方法，其特征在于，所述模型輸入矩陣序列的維度為patches*dim。

8.如權(quán)利要求1所述的健康度檢測方法，其特征在于，將分類特征數(shù)據(jù)集dt作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，且使用gini值構(gòu)建cart分類決策樹，包括如下步驟：

9.如權(quán)利要求1所述的健康度檢測方法，其特征在于，所述內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像s、電池外觀圖像p以及熱成像圖像t均為實物電池的圖像，且均是由rgb三原色組成的彩色圖像。

10.一種新能源汽車電池的健康度檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種新能源汽車電池的健康度檢測方法及系統(tǒng)，其包括如下步驟：獲取樣本電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像、電池外觀圖像以及電池工作時的熱成像圖像；獲取樣本電池的實際健康度，且確定該樣本電池的電池健康度等級；根據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像、電池外觀圖像、熱成像圖像、電池健康度等級建立電池狀態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；將電池狀態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入ViT模型中；構(gòu)建分類特征數(shù)據(jù)集；構(gòu)建CART分類決策樹；將待檢測電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像、電池外觀圖像以及熱成像圖像輸入分類模型中，以輸出待檢測電池的健康度等級。本發(fā)明只需要通過電池相關(guān)圖像和分類模型，即可快速、準(zhǔn)確地判斷出電池的健康度，該方法不受電池型號、品牌的影響，使其通用性得到大幅提高。

技術(shù)研發(fā)人員：馬傳香,甘詩異,張?,陳維,李文豪
受保護(hù)的技術(shù)使用者：湖北大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/7/18

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