摘要
本发明公开了一种工业车辆动力电池自动预测报警方法,属于电池技术领域。所述工业车辆动力电池自动预测报警方法,包括以下步骤:S01.获取待检测同型号工业车辆一段时间内的运行数据;S02.判断出当前时刻动力电池的总电流大小;S03.获得温升速率、压降速率、压升速率;S04.将动力电池参数值与阈值保护参数进行比较,超出阈值则进行预警;S05.建立BP神经网络预测模型,实现自动预测报警。本发明提出的工业车辆动力电池自动预测报警方法,通过预先收集并分析车辆运行工况及工作强度数据,构建精准模型,实现故障的即时报警与预警,有效减少故障频次、降低维护成本,延长动力电池使用寿命,并显著减轻电池安全隐患。
技术关键词
预测报警方法
工业车辆
动力电池
BP神经网络预测
车辆运行工况
数据
速率
神经网络预测模型
电流
BP神经网络模型
单体
极值
参数
工作环境温度
整车
温升
功率
系统为您推荐了相关专利信息
诊断方法
电池充电阶段
电池管理系统
电池单体
动力电池系统
动力电池
汉明距离
车辆
风险预警方法
历史运行数据
能量管理策略
拓扑图
仿真模型
信息编码器
混合动力汽车
动力电池梯次
供电管理系统
动力电池模块
智能控制模块
数据采集模块