一种新能源汽车电池的健康度检测方法及系统
本发明涉及新能源汽车，特别涉及一种新能源汽车电池的健康度检测方法及系统。
背景技术：
1、电池作为新能源汽车的核心部件，对其进行健康度检测，采取相应的维护工作尤其重要。现有的新能源汽车电池健康度检测方案主要依靠硬件完成，其通过硬件设备获取电池的电解液、电极活性物质以及充放电时的电流电压等关键数据，然后根据特定的计算方法，如电池健康度的计算公式，来得到电池当前的健康状况。
2、但上述方案需要首先配置各种硬件检测设备，且需要按照多个步骤完成检测，如要求进行多次充放电过程等，使得经济成本、时间成本增加。更重要的是，不同品牌和型号的电池差异较大，因此需要使用不同的健康度计算方法，导致检测方法不统一，无法简单且高效地完成新能源汽车电池健康度的检测。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种新能源汽车电池的健康度检测方法及系统，其只需要通过电池相关图像和分类模型，即可快速、准确地判断出电池的健康度，该方法不受电池型号、品牌的影响，使其通用性得到大幅提高。
2、一方面，本申请提供了一种新能源汽车电池的健康度检测方法，其包括如下步骤：
3、获取样本电池的内部结构图像s、电池外观图像p以及电池工作时的热成像图像t；
4、获取样本电池的实际健康度，且根据实际健康度确定该样本电池的电池健康度等级hr；
5、根据内部结构图像s、电池外观图像p、热成像图像t、电池健康度等级hr建立样本电池状态数据(s,p,t,hr)，且根据n个样本电池状态数据构建电池状态训练数据集d；
6、将电池状态训练数据集d输入vit模型中，以提取图像特征；
7、构建分类特征数据集dt，使得每一个样本电池的分类特征均由图像特征(st,pt,tt)和类别特征(hr)组成；
8、将分类特征数据集dt作为训练数据进行训练，且使用gini值构建cart分类决策树，且将所述cart分类决策树确定为分类模型ai；
9、获取待检测电池的内部结构图像s0、电池外观图像p0以及热成像图像t0，并将其输入分类模型ai中，以输出待检测电池的健康度等级hr0。
10、另一方面，还提供了一种新能源汽车电池的健康度检测系统，其特征在于，包括：
11、样本数据构建单元，其用于根据样本电池的实际健康度确定该样本电池的电池健康度等级hr，以及根据内部结构图像s、电池外观图像p、热成像图像t、电池健康度等级hr建立样本电池状态数据(s,p,t,hr)；
12、训练数据集构建单元，其用于根据n个样本电池状态数据构建电池状态训练数据集d{(s1,p1,t1,hr1),(s2,p2,t2,hr2),...,(sn,pn,tn,hrn)}；
13、特征提取单元，其用于通过vit模型提取出电池状态训练数据集d{(s1,p1,t1,hr1),(s2,p2,t2,hr2),...,(sn,pn,tn,hrn)}输入vit(vision transformer)中的图像特征；
14、分类特征数据集构建单元，其用于构建分类特征数据集dt{(st1,pt1,tt1,hr1),
15、(st2,pt2,tt2,hr2),...,(stn,ptn,ttn,hrn)}；
16、分类模型生成单元，其用于将分类特征数据集dt作为训练数据进行训练，且使用gini值构建cart分类决策树，并将所述cart分类决策树作为分类模型ai；
17、以及电池健康度检测单元，其通过分类模型ai以及待检测电池的内部结构图像s0、电池外观图像p0、热成像图像t0输出待检测电池的健康度等级hr0。
18、本申请至少具有如下技术效果或优点：
19、本发明只需要收集电池相关图像和对应的健康度等级，通过模型学习图片特征即可完成模型训练，进一步通过训练后的模型对待检测电池的图像进行判断，即可快速、准确地判断出电池的健康度，大幅降低硬件的采购和维护成本，提高了检测效率，同时，本发明中的检测方法不受电池型号、品牌的影响，使其通用性得到大幅提高。
技术特征：
1.一种新能源汽车电池的健康度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的健康度检测方法，其特征在于，将电池状态训练数据集d输入vit模型中，以提取图像特征，包括如下步骤：
3.如权利要求1所述的健康度检测方法，其特征在于，根据头数缩小复制后的模型输入矩阵序列的维度。
4.如权利要求1所述的健康度检测方法，其特征在于，所述数据处理包括图像分割，且所述图像分割包括如下步骤：
5.如权利要求1所述的健康度检测方法，其特征在于，所述数据处理包括维度转换，且所述维度转换包括如下步骤：
6.如权利要求5所述的健康度检测方法，其特征在于，所述数据处理包括添加位置编码，且所述添加位置编码包括如下步骤：
7.如权利要求6所述的健康度检测方法，其特征在于，所述模型输入矩阵序列的维度为patches*dim。
8.如权利要求1所述的健康度检测方法，其特征在于，将分类特征数据集dt作为训练数据进行训练，且使用gini值构建cart分类决策树，包括如下步骤：
9.如权利要求1所述的健康度检测方法，其特征在于，所述内部结构图像s、电池外观图像p以及热成像图像t均为实物电池的图像，且均是由rgb三原色组成的彩色图像。
10.一种新能源汽车电池的健康度检测系统，其特征在于，包括：
技术总结
本发明公开了一种新能源汽车电池的健康度检测方法及系统，其包括如下步骤：获取样本电池的内部结构图像、电池外观图像以及电池工作时的热成像图像；获取样本电池的实际健康度，且确定该样本电池的电池健康度等级；根据内部结构图像、电池外观图像、热成像图像、电池健康度等级建立电池状态训练数据集；将电池状态训练数据集输入ViT模型中；构建分类特征数据集；构建CART分类决策树；将待检测电池的内部结构图像、电池外观图像以及热成像图像输入分类模型中，以输出待检测电池的健康度等级。本发明只需要通过电池相关图像和分类模型，即可快速、准确地判断出电池的健康度，该方法不受电池型号、品牌的影响，使其通用性得到大幅提高。
技术研发人员：马传香,甘诗异,张䶮,陈维,李文豪
受保护的技术使用者：湖北大学
技术研发日：
技术公布日：2024/7/18
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