本發(fā)明涉及電池監(jiān)測技術(shù)，尤其涉及了多通道的電池健康監(jiān)測系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、鋰電池需要滿足日益提高的應(yīng)用需求，如提供更快的充電能力、和出色的低溫性能、更長的使用壽命、和更嚴(yán)苛的安全標(biāo)準(zhǔn)，這必然對進一步提高電池生產(chǎn)過程中的質(zhì)量管控，以及電池使用過程中更有效的健康監(jiān)控提出新的挑戰(zhàn)。

2、同時隨著鋰電池在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，業(yè)界已經(jīng)實現(xiàn)了大規(guī)模量產(chǎn)，而且特別是在交通領(lǐng)域應(yīng)用的日益深入，大量的電芯成組構(gòu)成電池模組以滿足高電壓、高容量的應(yīng)用要求；另一方面，為了控制質(zhì)保成本，盡量避免價格高昂的電池模組的召回，高品質(zhì)的電芯成為確保電池安全可靠、高性價比、以及產(chǎn)業(yè)可持續(xù)的必要條件；這樣一來如何在大規(guī)模生產(chǎn)條件下高速、高效、低成本地保證電芯質(zhì)量的問題成為關(guān)鍵。

3、但是電芯生產(chǎn)在注液封裝之后，就無法再通過目檢方式來判斷是否存在質(zhì)量問題，也很難通過電性能的表征完全甄別各個電芯的質(zhì)量、優(yōu)劣、和健康安全狀態(tài)，于是尋求一種無需打開電芯卻能監(jiān)測電芯內(nèi)部構(gòu)成狀態(tài)的無損技術(shù)手段成為解決難題的主要技術(shù)路線。

4、超聲波是一種非破壞性的檢測方法，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療應(yīng)用中。但在鋰電池生產(chǎn)中還是剛剛開始。目前的超聲波監(jiān)測技術(shù)主要是單通道系統(tǒng)，即每一時刻只能測量電芯一點的聲紋特征。通過對電池芯進行機械平移掃描從而獲得電池芯的整體聲紋圖像。

5、如現(xiàn)有技術(shù)，專利申請?zhí)朿n201910329979.x，其用單通道超聲波系統(tǒng)獲取整個電池芯的聲紋圖像過程，需要較長的時間(大約6分鐘)，這會極大地限制了流水線上生產(chǎn)效率；另外需要將超聲波探頭物理接觸電池芯表面，并施加一定的壓強保證聲波的有效傳播入電芯；因此這個測量過程在實際流水線上的實現(xiàn)有很大的難度和局限。

6、總之如何高效準(zhǔn)確地檢測電池芯的物理結(jié)構(gòu)，從而在流水線上及時地判斷和去除有瑕疵的電芯，這對電池生產(chǎn)的成本和品控都極其重要。此外能否快速通過監(jiān)測電池內(nèi)部狀態(tài)在使用過程中及時跟蹤電池的健康狀況，從而能夠及時給電池管理系統(tǒng)提供信息來做出相應(yīng)的控制調(diào)整、應(yīng)急措施、預(yù)警提示、以及維修維護方案，這將確保鋰電池在滿足日益提高的性能要求的同時，杜絕內(nèi)短路和熱失控現(xiàn)象，使鋰電池成為高效安全的無后患產(chǎn)品；

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)中超聲波監(jiān)測技術(shù)主要是單通道系統(tǒng)，即每一時刻只能測量電池芯對應(yīng)點的聲紋特征，通過對電池芯進行機械平移掃描從而獲得電池芯的整體聲紋圖像，用單通道超聲波系統(tǒng)獲取整個電池芯的聲紋圖像過程，因而需要較長的時間(大約6分鐘)，會極大地限制流水上生產(chǎn)效率這一缺陷，提供了多通道的電池健康監(jiān)測系統(tǒng)及方法。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明通過下述技術(shù)方案得以解決：

3、多通道的電池健康監(jiān)測系統(tǒng)，包括電池芯單元、數(shù)組驅(qū)動單元和數(shù)組信號接收單元；且信號接收單元與驅(qū)動單元一一對應(yīng)，其驅(qū)動單元通過不同的頻率或不同的時間產(chǎn)生超聲波信號驅(qū)動電池芯單元，電池芯單元傳播超聲波信號至與驅(qū)動單元對應(yīng)的信號接收單元，信號接收單元對接收的超聲波信號轉(zhuǎn)化為電信號并進行處理分析，并確定電池芯單元電池的健康狀態(tài)。

4、作為優(yōu)選，電池芯單元包括檢測單元、電池承載單元和轉(zhuǎn)換單元；檢測單元包括超聲波發(fā)射陣列單元和超聲波接收陣列單元；

5、超聲波發(fā)射陣列單元和超聲波接收陣列單元均貼附于電池承載單元上或與電池承載單元表面保持固定距離，且超聲波發(fā)射陣列單元和超聲波接收陣列單元分別位于電池承載單元的兩面，相互對立；

6、超聲波發(fā)射陣列單元用于向待測電池發(fā)射超聲波信號至超聲波接收陣列單元；超聲波接收陣列單元對接收的超聲波信號傳送至轉(zhuǎn)換單元，轉(zhuǎn)換單元將接收的超聲波信號轉(zhuǎn)換為電信號并傳送至信號接收單元，信號接收單元對接收的電信號進行分析處理，并實時監(jiān)測電池健康狀態(tài)。

7、作為優(yōu)選，檢測單元還包括壓力傳感器陣列單元，壓力傳感器陣列單元用于采集監(jiān)測電池的壓力數(shù)據(jù)，并將監(jiān)測的壓力數(shù)據(jù)傳送至信號接收單元，信號接收單元對接收的壓力數(shù)據(jù)進行分析處理，并確定電池的監(jiān)控狀態(tài)。

8、作為優(yōu)選，還包括溫度傳感器陣列單元，溫度傳感器陣列單元用于采集監(jiān)測電池的溫度信號，并將監(jiān)測的溫度信號傳送至信號接收單元，信號接收單元對接收的溫度信號進行分析處理，并確定電池的監(jiān)控狀態(tài)。

9、作為優(yōu)選，超聲波發(fā)射陣列單元和超聲波接收陣列單元為陶瓷晶片陣列。

10、作為優(yōu)選，信號接收單元包括信號調(diào)節(jié)模塊、數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊、fft頻譜分析和信號分離模塊、多通道幅度和飛行時間估算模塊和聲紋圖生成模塊；

11、信號調(diào)節(jié)模塊，用于對接收的信號進行放大調(diào)節(jié)，并將調(diào)節(jié)后的信號傳送至數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊；

12、數(shù)模轉(zhuǎn)換模塊用于對接收的模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并傳送至fft頻譜分析和信號分離模塊；

13、fft頻譜分析和信號分離模塊用于對接收的信號進行fft頻譜分析和信號分離，并將fft頻譜分析和信號分離后的信號傳送至多通道幅度和飛行時間估算模塊；

14、多通道幅度和飛行時間估算模塊用于估算多通道幅度和飛行時間；

15、聲紋圖生成模塊依據(jù)估算的多通道幅度和飛行時間生成聲紋圖。

16、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明還提供了多通道的電池健康監(jiān)測方法，其通過所述的多通道的電池健康監(jiān)測系統(tǒng)實現(xiàn)的方法，包括：

17、信號的采集與處理，通過檢測單元采集信號，并對獲取的信號進行處理；

18、聲紋圖的生成，對于處理后的信號依據(jù)估算的多通道幅度和飛行時間生成聲紋圖；

19、聲紋圖的編解碼，對于生成的聲紋圖通過基于神經(jīng)的cnn編碼器進行編碼，和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的cnn解碼器進行解碼；

20、聲紋特征圖的提取，對于解碼后的聲紋圖進行聲紋特征圖的提?。?/p>

21、故障點特征子圖的提取，對于提取的聲紋特征圖通過基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障點候選區(qū)域生成器從而獲取故障點位置區(qū)域的故障點特征子圖；

22、故障點特征子圖的模式識別，對于故障點特征子圖進行模式識別，從而確定電池芯故障的類型。

23、作為優(yōu)選，故障點特征子圖的模式識別包括：

24、構(gòu)建電池芯單元故障檢測分類數(shù)據(jù)集；分類數(shù)據(jù)集包括聲紋圖及電池芯故障點位置和類型；

25、數(shù)據(jù)集的分類，對于構(gòu)建的分類數(shù)據(jù)集，分成為訓(xùn)練集，驗證集和測試集；

26、采用監(jiān)督學(xué)習(xí)模式并使用訓(xùn)練集和驗證集，修改神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重達到減小故障點位置的檢測和類別的誤差目標(biāo)，直至收斂；

27、使用測試集數(shù)據(jù)，評估真實監(jiān)測系統(tǒng)輸出的性能；當(dāng)監(jiān)測系統(tǒng)輸出的性能達標(biāo)則訓(xùn)練結(jié)束；否則構(gòu)建新的電池數(shù)據(jù)集，并加入到已有的數(shù)據(jù)集進行重新訓(xùn)練直至訓(xùn)練誤差目標(biāo)。

28、本發(fā)明由于采用了以上技術(shù)方案，具有顯著的技術(shù)效果：

29、本發(fā)明采用多通道超聲波源和多通道超市波傳感器mimo實現(xiàn)電芯的多點測量，形成超聲波傳感器陣列。

30、本發(fā)明無需在電芯表面上機械移動檢測設(shè)備探頭，極大提高了電池芯單元的檢測效率并避免損壞設(shè)備和電芯表面。

31、本發(fā)明多通道超聲波源采用不同頻率或不同時序，使其通道間相互沒有干擾。

32、本發(fā)明基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲紋圖分辨率增強，聲紋圖的特征抽?。蛔詣訖z測故障位置和故障類型。

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