摘要
本发明公开了新能源汽车电池的生命周期管理系统,具体涉及新能源汽车电池技术领域,通过获取液冷系统的机械响应信息、风冷系统的风扇启动延迟信息以及电池管理系统与冷却系统之间的通信信息,并构建切换及时性评估模型,对混合冷却系统中液冷和风冷切换的及时性进行评估,更准确地实现混合冷却系统中液冷和风冷切换的及时性的判断,当混合冷却系统中液冷和风冷切换的及时性存在异常隐患时,构建模糊贝叶斯神经网络模型对液冷和风冷的提前切换时刻进行预测,使混合冷却系统能够在不同工况下及时调整冷却策略,确保电池始终处于适宜的温度范围内,在电池生命周期管理中实现更精准的温度控制和高效的混合冷却系统管理。
技术关键词
混合冷却系统
生命周期管理系统
风扇启动电流
新能源汽车电池
贝叶斯神经网络
电池管理系统
异常信号
风冷系统
表达式
液冷系统
通信延迟时间
指数
异常信息
时间差
数据获取模块
机械
频域特征
系统为您推荐了相关专利信息
数据采集方法
能源系统
时间序列预测模型
数据采集策略
传感器
风险
数据权限管理
阶段
监测方法
贝叶斯神经网络
氯化法钛白粉
建模优化方法
变量
多层感知机
贝叶斯神经网络
贝叶斯神经网络
锂离子电池充放电
退化特征
蒙特卡罗
数据
新能源汽车电池
寿命预测方法
剩余使用寿命
样本
装载平台