[发明专利]电池健康状态检测模型创建方法、检测方法及其检测设备

说明书

本发明公开了一种电池健康状态检测模型创建方法、检测方法及其检测设备，检测方法包括获取电池升压时发出的放电声音；将电池升压时发出的放电声音输入训练好的电池健康状态检测模型对电池的健康状态进行评估以获得电池的健康状态信息。本发明通过对电池高压放电声音进行检测识别，充分利用锂电池短时间产生的高压放电声音信息对电池健康状态进行诊断，对电池的剩余使用寿命等进行精准评估，解决了现有检测方法速度慢、成本高、难度大、不安全等问题，可用于新电池出厂的合格检测以及废旧电池的梯次分选利用，提高电池分选的检测效率和安全性，提升电池资源综合利用水平，保障梯次利用电池产品的质量，有助于加强我国锂电池产业的创新能力。

技术领域

本发明涉及电池检测技术领域，具体是一种电池健康状态检测模型创建方法、检测方法及其检测设备。

背景技术

现阶段锂电池健康状态检测手段主要为安时积分法，该方法需要对锂电池进行一次完整的充放电周期，测试时间长，不适用大容量电池测试。为进一步提高锂电池状态检测的精度和效率，满足新锂电池出厂的合格检测以及废旧锂电池的梯次分选利用，提高电池分选的检测效率和安全性，现急需一种能够实现对锂电池状态快速检测的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电池健康状态检测模型创建方法、检测方法及其检测设备，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种电池健康状态检测模型的创建方法，所述方法包括：

获取电池升压时发出的放电声音；

根据多次获取的电池升压时发出的放电声音使用神经网络模型进行训练，训练后得到电池健康状态检测模型，训练后的电池健康状态检测模型以电池升压时发出的放电声音作为输入，以电池的健康状态信息作为输出。

进一步的，在获取电池升压时发出的放电声音之前还获取电池的电压参数，并根据多次获取的电压参数和对应的电池升压时发出的放电声音使用神经网络模型进行训练，所述训练后的电池健康状态检测模型以电压参数和电池升压时发出的放电声音作为输入，以电池的健康状态信息作为输出。

进一步的，所述创建方法还包括：

选取多组不同健康状态的电池，通过电池分容测试系统对选取的电池进行健康状态检测，将不同健康状态的电池进行标记分类；

采集电池升压时发出的放电声音，将不同健康状态的电池与采集到的高压放电声音一一对应，形成电池高压放电声音数据库；

根据电池高压放电声音数据库对电池健康状态检测模型进行修正。

进一步的，对电池升压时发出的放电声音进行训练时，将放电声音转换成声谱图，在对放电声音进行时频分析的基础上使用声谱图这一特征提取方式作为识别特征矢量，建立声谱图数据集，喂入神经网络模型进行识别训练。

进一步的，所述将放电声音转换成声谱图时，按照帧长25ms，帧移8.5ms的标尺，将.wav 格式的声波序列逐一转换为声谱图图像，构建声谱图数据集。

一种电池健康状态检测方法，所述方法包括：

获取电池升压时发出的放电声音；

将所述电池升压时发出的放电声音输入训练好的电池健康状态检测模型对所述电池的健康状态进行评估以获得电池的健康状态信息。

进一步的，在获取电池升压时发出的放电声音之前还获取电池的电压参数，并将获取的电压参数和对应的电池升压时发出的放电声音输入训练好的电池健康状态检测模型对所述电池的健康状态进行评估以获得电池的健康状态信息。

一种电池健康状态检测设备，其特征在于，包括：

电池升压装置，用于对待测电池进行升压，直至产生高压放电，发出放电声音；