摘要
本发明公开了一种基于感存算一体的多组分气体预警系统及其预警方法,该系统包括以下模块:传感器阵列模块,被配置为利用能够识别不同气体的传感器阵列,对电池仓内不同气体浓度进行测量;数据存储处理模块,被配置为将传感器采集到的气体数据进行数据处理,并缓存和存储;分析预测模块,被配置为根据深度学习算法,对已经过预处理的气体数据进行气体浓度和种类分析,并对气体浓度变化进行预测;预警模块,被配置为根据预测的气体浓度变化,向电池发送预警信号并采取安全措施。本发明能够通过多组分气体传感器阵列,精准检测电池热失控过程中六种特征气体及其特征比例,并快速响应,误报率低于5%。能够快速识别潜在热失控风险,并及时预警。
技术关键词
预警系统
温度补偿系数
子模块
传感器阵列
深度学习算法
多组分气体传感器
预测模型训练
预警方法
卷积神经网络结构
数据存储
通道
预警模块
热失控风险
注意力
电池热失控
系统为您推荐了相关专利信息
深度强化学习模型
网络
SAC算法
参数
嵌入式芯片技术
轮毂温度监测
警示系统
货车轮毂
子模块
重载货车
布局切换方法
导航系统
行车系统
红绿灯信息
模式
智能监测预警系统
数据挖掘模型
预警平台
指标
预警算法