摘要
本发明涉及电动自行车技术领域,公开了数据驱动的电动自行车电池火灾隐患检测及防护方法,包括以下步骤:S1、多模态数据采集与融合,S2、数据预处理与特征提取,S3、数据驱动的智能检测,通过监督学习模型分类正常与异常状态,S4、分级防护策略,S5、云端数据优化与模型持续学习,S6、模型数据更新,S7、智能联动与长期优化,S8、云端风险数据采集,S9中断保护机制:当系统检测到上传的风险数据与历史数据中的异常模式相符时。通过低、中、高三级防护机制。通过动态风险评估,中风险时限制充放电功率、自动断开充电器并提示用户停止操作,高风险时触发主动防护,同时触发声光报警和远程通知,防止事故进一步扩散的效果。
技术关键词
自行车电池
防护方法
多模态数据采集
云端
监督学习模型
无监督学习方法
数字孪生模型
火灾
时间序列模型
机制
高风险
充放电功率
深度学习模型
异常数据
时间序列分析方法
检测系统设计
电压电流传感器
系统为您推荐了相关专利信息
融合决策方法
智能耳机
情绪特征
识别语音信息
文本
电力培训系统
虚拟现实技术
VR头戴显示设备
三维模型库
模块
模糊控制器
信号灯路口
协同自动驾驶系统
调度系统
智能驾驶控制器
设备缺陷检测
运维管理平台
图像识别系统
变压器渗漏油
智能网关