[发明专利]一种基于大数据的手机电池状态监测系统有效
| 申请号: | 202110327978.9 | 申请日: | 2021-03-26 |
| 公开(公告)号: | CN113189505B | 公开(公告)日: | 2022-06-28 |
| 发明(设计)人: | 曾风平;杨传奇;刘文;徐思通;欧文灏;赵阳;吴继承 | 申请(专利权)人: | 深圳市磐锋精密技术有限公司 |
| 主分类号: | G01R31/388 | 分类号: | G01R31/388;G01R31/392;G01R31/367;G01R31/396 |
| 代理公司: | 深圳市道勤知酷知识产权代理事务所(普通合伙) 44439 | 代理人: | 何兵;吕诗 |
| 地址: | 518000 广东省深圳市光明区光明街道*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 数据 手机电池 状态 监测 系统 | ||
1.一种基于大数据的手机电池状态监测系统,其特征在于,包括预警单元、模型构建单元、状态监测平台、外观监测单元、使用监测单元以及参数监测单元;
所述外观监测单元用于对用户手机电池的外观进行监测,具体监测过程如下:
步骤S1:获取到用户手机电池的矩形面积,并将用户手机电池外表面等面积划分为若干个矩形监测区域,随后获取到用户手机电池对应矩形监测区域划分的列数和行数,并将其对应标记为i和j,i=1,2,……,n,n为正整数,j=1,2,……,m,m为正整数,将矩形监测区域标记为Aij,其中,A24表示为手机电池上第二列第四行的矩形监测区域;
步骤S2:以用户未使用的手机电池为标准,获取到用户手机电池的外表面的水平度,并将其设置为标准水平度,用户未使用的手机电池表示为用户购买的未拆封的手机电池;
步骤S3:随后以一周为监测周期,对用户手机电池进行水平度监测,获取到各个矩形监测区域的水平度,并将各个矩形监测区域的水平度标记为SAij,其中,SA35表示为手机电池上第三列第五行的矩形监测区域的水平度;
步骤S4:根据各个矩形监测区域的水平度构建监测区域列水平度集合{SA11,SA12,……,SA1j},其中,列数不同对应不同的列水平度集合,即第三列水平度集合{SA31,SA32,……,SA3j},随后将监测区域列水平度集合中所有子集均与标准水平度进行差值计算,并将计算后的水平度差值构建水平度差值集合,随后将水平度差值集合内的所有子集均与零进行比较,若子集>0,则判定对应区域外观监测异常,生成膨胀异常信号并将膨胀异常信号发送至状态监测平台;若子集<0,则判定对应区域外观监测异常,生成凹陷异常信号并将凹陷异常信号发送至状态监测平台;若子集=0,则判定对应区域外观监测正常,并将其标记为外观合格区域,随后获取到外观合格区域的水平度并求其平均值,将水平度平均值标记为外观监测系数SP,并将外观监测系数发送至模型构建单元;
步骤S5:状态监测平台接收到膨胀异常信号或者凹陷异常信号后,生成外观预警信号并将外观预警信号发送至预警单元;
所述使用监测单元用于对用户手机电池的使用进行监测,将用户手机电池标记为o,o=1,2,……,p,p为正整数,具体使用监测过程如下:
步骤SS1:获取用户手机电池的总电量并将用户手机电池总电量的20%标记为过度放电界值,随后获取到手机电池电量在过度放电界值以下时用户的使用手机的时长和频率,并将手机电池电量在过度放电界值以下时用户的使用手机的时长和频率标记为SCo和PLo,通过公式获取到用户手机电池的过度放电使用监测系数Xo放,其中,a1和a2均为比例系数,且a1>a2>0;
步骤SS2:将用户手机电池总电量的100%标记为过度充电界值,随后获取到手机电池电量在过度充电界值时用户的充电时长和频率,并将手机电池电量在过度充电界值时用户的充电时长和频率标记为SCo`和PLo`,通过公式获取到用户手机电池的过度充电使用监测系数Xo充,其中,a3和a4均为比例系数,且a3>a4>0;
步骤SS3:将用户手机电池的过度放电使用监测系数Xo放与过度充电使用监测系数Xo充代入公式获取到手机电池使用监测总系数Xo总,即,其中,β为误差修正因子,取值为2.36251;
步骤SS4:将手机电池使用监测总系数Xo总与监测总系数阈值进行比较:若手机电池使用监测总系数Xo总≥监测总系数阈值,则判定用户手机电池使用监测异常,生成异常使用信号并将异常使用信号发送至状态监测平台,状态监测平台接收到异常使用信号后生成使用预警信号并将使用预警信号发送至预警单元,若手机电池使用监测总系数Xo总<监测总系数阈值,则判定用户手机电池使用监测正常,则将对应的手机电池使用监测总系数发送至模型构建单元;
所述参数监测单元用于对用户使用电池的参数数据进行监测,具体参数监测过程如下:
步骤T1:对用户使用电池的参数数据进行获取,用户使用电池的参数数据包括电压数据和电流数据,电压数据为用户使用电池进行放电时电池内部电压,电流数据为用户使用电池进行放电时电池内部电流;
步骤T2:以每分钟为监测时间单位,将监测时间单元标记为k,k=1,2,……,y,y为正整数,获取到用户使用电池进行放电时电池内部电压和用户使用电池进行放电时电池内部电流,并将其分别与内部电压阈值与内部电流阈值进行差值比较,随后将比较后每分钟的电池内部电压差值与电流差值标记为DYk和DLk;
步骤T3:随后获取到用户使用电池进行放电时电池两极的温度,获取到电池在放电过程中的两极温度差值,并将放电过程中的两极温度差值标记为LCk,其中,温度差值的间隔时长为监测时间单位;
步骤T4:通过公式获取到用户使用电池的参数监测系数Xk,其中,s1、s2以及s3均为比例系数,且s1>s2>s3>0,e为自然常数;
步骤T5:将用户使用电池的参数监测系数Xk与参数监测系数阈值进行比较:
若用户使用电池的参数监测系数Xk≥参数监测系数阈值,则判定用户使用电池参数监测异常,生成放电异常信号并将放电异常信号发送至状态监测平台,状态监测平台接收到放电异常信号后生成放电预警信号并将放电预警信号发送至预警单元;
若用户使用电池的参数监测系数Xk<参数监测系数阈值,则判定用户使用电池参数监测正常,并将对应的参数监测系数发送至模型构建单元;
所述模型构建单元接收到外观监测系数SP、使用监测总系数Xo总以及参数监测系数Xk后,建立使用电池状态评估模型,使用电池状态评估模型公式为,其中,D表示为使用电池状态的评估系数,α为误差修正因子,取值为1.02325,t表示为时间自变量,h表示为环境影响阈值,取值为3.652142,e为自然常数;随后获取使用电池外观监测、使用监测以及参数监测均正常的时刻,并将其标记为时间原点,并以时间为自变量,使用电池状态评估系数为因变量构建函数曲线,并将其标记为评估系数函数曲线,随后以时间原点为监测始点,将函数曲线进行趋势判定,趋势判定为函数曲线与水平线之间的角度判定,若角度≥45°,则判定用户使用电池状态呈下降趋势,若角度<45°,则判定用户使用电池状态呈上升趋势。
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