低频信号变频存储方法及电池组低频数据变频存储方法

    公开(公告)号:CN105808164B

    公开(公告)日:2018-10-23

    申请号:CN201610117579.9

    申请日:2016-03-02

    Abstract: 本发明提供一种低频信号变频存储方法,其特征在于,包括以下步骤:设置计数器i、j、k,且赋予初始值i=1,j=1,k=0;读取当前信号S(j);记录信号R(i),令R(i)=S(j);计数器j自加,j=j+1;读取下一信号S(j);比较读取的S(j)和s3记录的R(i);当两者差异值大于或等于设定的阈值θ时计数器k自加,k=k+1,进一步判断k是否为1,当k为1时将信号S(j)记录到缓存B和ID中,记录B=S(j),ID=j同时进入步骤s4;当k不为1时,定义p为判断次数阈值,再进一步判断k是否为p,当k不为p时,进行步骤s4,当k为p时进入下一步;当k为p时,计数器i自加,i=i+1,计数器j赋值为ID,计数器k置0,保存信号R(i)=B,同时运行第四不;保存缓存B和ID中的数据存储到储存介质中。

    低频信号变频存储方法及电池组低频数据变频存储方法

    公开(公告)号:CN105808164A

    公开(公告)日:2016-07-27

    申请号:CN201610117579.9

    申请日:2016-03-02

    CPC classification number: G06F3/0608 G01R31/3606 H02J7/0021

    Abstract: 本发明提供一种低频信号变频存储方法,其特征在于,包括以下步骤:设置计数器i、j、k,且赋予初始值i=1,j=1,k=0;读取当前信号S(j);记录信号R(i),令R(i)=S(j);计数器j自加,j=j+1;读取下一信号S(j);比较读取的S(j)和s3记录的R(i);当两者差异值大于或等于设定的阈值θ时计数器k自加,k=k+1,进一步判断k是否为1,当k为1时将信号S(j)记录到缓存B和ID中,记录B=S(j),ID=j同时进入步骤s4;当k不为1时,定义p为判断次数阈值,再进一步判断k是否为p,当k不为p时,进行步骤s4,当k为p时进入下一步;当k为p时,计数器i自加,i=i+1,计数器j赋值为ID,计数器k置0,保存信号R(i)=B,同时运行第四不;保存缓存B和ID中的数据存储到储存介质中。

    一种烟气热流疏散流道
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117855743A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311830764.9

    申请日:2023-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种烟气热流疏散流道,包括:本体,该本体的中间部位开设有多个斜向导流喷口,多个斜向导流喷口沿本体的长度方向均匀分布,每个斜向导流喷口上可设置有一个电池;本体内开设有水平烟气流道,该水平烟气流道的宽度小于本体的宽度,水平烟气流道的长度与本体的长度相同;斜向导流喷口与水平烟气流道相连通;本体一相对的两个侧面上均匀开设有多个通风孔,每个通风孔与水平烟气流道连通。根据本发明,使得高温烟气有效排出,避免了热量的积聚,且电池与高温烟气间由热阻层隔开,有效隔绝烟气热流,抑制甚至防止热蔓延的发生,提高了电池的安全性。

    一种基于均衡电量的锂离子电池内短路故障定量检测方法

    公开(公告)号:CN117590248A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311318272.1

    申请日:2023-10-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于均衡电量的锂离子电池内短路故障定量检测方法,包括:S1、将电池组内电池单体的初始SOC调节一致;S2、对电池组恒流充电,记录充电过程中充放电机的充电电流、充电时间和每个电池单体的电压;S3、判断电压极差是否超出阈值范围,如果超出阈值则启动均衡系统并记录均衡电流和均衡时间,反之关闭均衡系统;S4、计算实际均衡电量和理论均衡电量;S5、判断理论均衡电量与实际均衡电量差值是否超过阈值,如果没超过则电芯不存在内短路故障,反之电芯内短路;S6、计算漏电电流和内短路阻值。根据本发明,识别恒流充电工况下发生内短路故障的单体并进行定量诊断,进而判断内短路的严重程度,从而能够及时处理故障电芯避免热失控的发生。

    一种锂离子电池电化学交流阻抗谱重构方法

    公开(公告)号:CN117192379A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311160169.9

    申请日:2023-09-11

    Abstract: 本发明提出一种锂离子电池电化学交流阻抗谱重构方法,通过对样本电池进行全频率电化学阻抗谱测量,获得输入数据集Q和输出数据集P;将输入数据集Q作为神经网络模型的输入值、将输出数据集P作为神经网络模型的输出值进行训练,获得重构电池电化学交流阻抗谱的神经网络模型;输入数据集Q为样本电池同频率范围内以等比数列方式取部分的频率采样点,测得的电化学阻抗的数据集;输出数据集P为样本电池每隔一个数量级的频率取定量采样点,测得的电化学阻抗的数据集。提出一种精确度高的重构电池电化学交流阻抗谱的神经网络模型,从而实现锂离子电池电化学交流阻抗谱重构方法的快速提出,为缩短大规模检测电池电化学阻抗谱的实验时间提供帮助。

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