CN117799498B - 一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统 - Google Patents
一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及电机车技术领域，尤指一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统。系统包括：智能监测模块、数据处理模块、能量管理与控制模块、电气安全保护模块、应急响应模块和界面交互模块。智能监测模块利用红外热成像技术和传感器网络监测关键参数如电池电压、电流、温度和环境条件。数据处理模块通过深度学习算法分析处理这些参数。能量管理与控制模块优化电能使用。电气安全保护模块根据电池状态动态调整保护参数。应急响应模块在检测到安全风险时启动应急措施。界面交互模块通过图形界面实现数据可视化，支持用户交互。本发明不仅提升了防爆蓄电池电机车的安全性和可靠性，还通过智能化的监测、控制和维护，提高了能效和性能。
Description
技术领域
本发明涉及电机车技术领域，尤指一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统。
背景技术
随着电动车辆技术的快速发展，蓄电池作为其核心动力源的安全性问题日益凸显。尤其是在电动机车领域，由于其使用环境的多样性和复杂性，蓄电池在过充、过放、短路、温度异常等条件下可能发生安全事故，如热失控、火灾甚至爆炸，给人员安全和财产安全带来严重威胁。当前，还存在以下问题：现有防爆蓄电池电机车的保护系统缺乏实时、精确的监测能力，无法有效监测和响应电池电压、电流、温度和环境条件等关键参数的变化，从而无法及时识别和防范安全风险；现有系统缺乏高效的数据处理和智能分析能力，无法对收集到的数据进行深度学习算法分析，导致不能有效预测和管理电池性能，从而影响电机车的能量使用效率和运行性能。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统，包括智能监测模块、数据处理模块、能量管理与控制模块、电气安全保护模块、应急响应模块和界面交互模块；所述智能监测模块、数据处理模块、能量管理与控制模块、电气安全保护模块、应急响应模块和界面交互模块通信连接；
所述智能监测模块用于使用红外热成像技术和传感器网络实时监测电机车的关键参数；所述关键参数包括电池电压、电流、温度和环境条件；
所述数据处理模块用于接收所述智能监测模块收集的关键参数，并使用深度学习算法进行分析和处理；
所述能量管理与控制模块用于对电机车的能量使用和分配进行优化和控制；
所述电气安全保护模块用于通过自适应控制策略，根据电池状态和外部条件动态调整保护参数；
所述应急响应模块用于在电池性能异常或系统检测到潜在安全风险时，启动应急措施；所述应急措施包括自动断电、启动报警系统和激活安全隔离机制；
所述界面交互模块用于通过图形用户界面实现数据可视化，支持触摸屏和物理按键操作，提供用户交互界面，允许操作人员监视系统状态、查看实时数据和历史记录、配置系统设置以及接收警报和通知。
进一步的，所述智能监测模块具体包括红外热成像相机和传感器网络，所述传感器网络包括温度传感器、电压传感器、电流传感器和气体浓度传感器；所述智能监测模块通过无线通信技术将采集到的关键参数传输给所述数据处理模块；所述红外热成像相机用于捕捉电池组及其周边区域的热像图。
进一步的，所述数据处理模块包括数据分析单元和故障诊断单元；
所述数据分析单元用于对从智能监测模块接收的关键参数进行深度学习算法分析，识别电池运行中的模式和趋势；
所述故障诊断单元用于基于数据分析结果，识别并诊断系统潜在的故障或异常状态，并生成故障报告和维护建议。
更进一步的，所述故障诊断单元的运行过程包括以下步骤：
接收所述智能监测模块的实时关键参数数据，并进行数据预处理操作；
对接收的数据提取关键特征；所述关键特征包括电池电压的波动模式、电流的异常变化、温度的快速升高或环境条件的突变；
使用深度学习模型对关键特征进行故障分析，并生成分析报告；
基于分析报告，对检测到的故障进行级别评估；
基于故障的类型和级别评估，制定响应决策。
更进一步的，所述深度学习模型具体利用卷积神经网络算法和循环神经网络算法对收集到的数据进行电池状态的空间特征和时间序列特征的捕捉，识别电池状态的异常模式，并预测潜在的故障或风险。
进一步的，所述能量管理与控制模块包括充放电管理单元、能量优化单元和状态预测单元；
所述充放电管理单元用于管理和控制电池的充放电过程；
所述能量优化单元用于利用优化算法调节能量分配，根据电机车实时工作状态和环境条件，优化能量使用效率，同时集成能量回收技术减少总能量消耗；
所述状态预测单元用于通过机器学习算法预测电池的未来状态和性能。
更进一步的，所述能量优化单元的运行过程包括以下步骤：
接收所述智能监测模块的关键参数，并设定优化目标；
利用收集到的关键参数作为优化算法运行的基础输入；
使用机器学习算法评估电池的当前状态和电机车的工作环境；
基于当前的状态和环境条件，预测短期内电机车的能量需求；
根据电池当前状态、预测的能量需求以及优化目标，执行优化模型；
根据优化模型的输出，做出能量分配的决策，进行实时优化和控制。
进一步的，所述电气安全保护模块包括热管理单元、短路保护单元、过载保护单元和漏电保护单元；
所述热管理单元用于通过温度传感器实时检测电池组和关键电子组件的温度，并结合散热系统自动调整内部温度；
所述短路保护单元用于检测电路中的短路状况，一旦检测到短路，立即切断受影响区域的电源；
所述过载保护单元用于监测电池和电机车的电流和电压，当电流或电压超出预设限值时，自动切断电源；
所述漏电保护单元用于监测电气系统的漏电状态，当检测到漏电流超过安全阈值时，立即采取措施断开电源。
进一步的，所述应急响应模块包含紧急断电装置和报警单元；
紧急断电装置用于在检测到严重的电池异常或安全风险时，立即切断电机车的电源；
报警单元用于通过声音和光信号通知相关人员。
本发明的有益效果在于：
本发明中通过智能监测模块使用红外热成像技术和传感器网络实时监测电机车的关键参数，如电池电压、电流、温度和环境条件，结合电气安全保护模块的自适应控制策略，能够动态调整保护参数以应对不同的电池状态和外部条件，从而极大地提高了防爆蓄电池电机车的安全性能。数据处理模块通过深度学习算法分析和处理关键参数，实现对电池性能的智能化管理。能量管理与控制模块进一步对电机车的能量使用和分配进行优化和控制，确保电机车在各种工作条件下都能高效、稳定地运行。
本发明中应急响应模块能够在电池性能异常或系统检测到潜在安全风险时，迅速启动应急措施，如自动断电、启动报警系统和激活安全隔离机制，最大限度地减少事故发生的可能性和影响。界面交互模块通过图形用户界面提供数据可视化，支持触摸屏和物理按键操作，提供直观、便捷的用户交互界面。这使得操作人员能够轻松监视系统状态、查看实时数据和历史记录、配置系统设置以及接收警报和通知，进一步增强了操作的便利性和系统的可用性。
本发明通过模块间的通信连接和协同工作，实现了系统性能的整体优化，能够全面提升防爆蓄电池电机车的性能，包括安全性、可靠性、稳定性和用户体验等方面，满足了高标准的工业应用需求。
附图说明
图1 是本发明一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统的模块示意图。
图2 是本发明中故障诊断单元运行过程的流程示意图。
图3 是本发明中能量优化单元运行过程的流程示意图。
具体实施方式
请参阅图1-3所示，本发明关于一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统。
实施例1
一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统，包括智能监测模块、数据处理模块、能量管理与控制模块、电气安全保护模块、应急响应模块和界面交互模块；所述智能监测模块、数据处理模块、能量管理与控制模块、电气安全保护模块、应急响应模块和界面交互模块通信连接；
所述智能监测模块用于使用红外热成像技术和传感器网络实时监测电机车的关键参数；所述关键参数包括电池电压、电流、温度和环境条件；
其中，所述智能监测模块具体包括红外热成像相机和传感器网络，所述传感器网络包括温度传感器、电压传感器、电流传感器和气体浓度传感器；所述智能监测模块通过无线通信技术将采集到的关键参数传输给所述数据处理模块；所述红外热成像相机用于捕捉电池组及其周边区域的热像图。
具体地，红外热成像相机采用高分辨率和高灵敏度的红外探测器，能够捕捉电池组及其周边区域的微小温度变化。这些相机配备有先进的图像处理功能，可以实时生成电池的热像图，并通过颜色差异清晰地显示温度分布。通过分析热像图，可以及时发现电池组过热、不均匀加热或潜在的故障点，这些都是电池性能下降或安全风险的早期指标。
传感器网络由多种类型的传感器组成，包括温度传感器、电压传感器、电流传感器和气体浓度传感器。这些传感器分布在电池组和电机车的关键位置，以全面监测其运行状态。使用高精度的数字温度传感器，能够实时监测电池单元和关键电子元件的温度。通过高精度的电压和电流传感器监测电池组的充放电状态，以确保电池在安全的工作范围内运行。气体浓度传感器用于检测电池组周围环境中的有害气体（如氢气）浓度。在电池充电过程中，某些类型的电池可能会释放氢气，这些传感器能够及时检测到气体泄漏，防止火灾或爆炸事故的发生。
智能监测模块通过无线通信技术（如ZigBee、Wi-Fi或蓝牙）将采集到的数据实时传输给数据处理模块。这种无线通信方式使得监测系统更加灵活和可靠，能够覆盖电机车的各个部分，即使在复杂的环境下也能保持稳定的通信。采用加密技术保护传输数据的安全，防止数据在传输过程中被截获或篡改。
所述数据处理模块用于接收所述智能监测模块收集的关键参数，并使用深度学习算法进行分析和处理；
其中，所述数据处理模块包括数据分析单元和故障诊断单元；
所述数据分析单元用于对从智能监测模块接收的关键参数进行深度学习算法分析，识别电池运行中的模式和趋势；
所述故障诊断单元用于基于数据分析结果，识别并诊断系统潜在的故障或异常状态，并生成故障报告和维护建议。
具体地，数据分析单元采用深度学习算法来处理和分析收集到的数据。这些算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，它们能够识别数据中的复杂模式和关联，预测电池的性能和寿命。在进行深度学习分析之前，数据预处理是必不可少的步骤。这包括数据清洗（去除异常值和噪声）、特征工程（选择有助于模型学习的特征）、数据归一化等，以提高模型的准确性和效率。通过分析电池电压、电流、温度和环境条件等关键参数的历史和实时数据，深度学习模型能够识别出电池运行的模式和趋势，如充放电周期、温度变化规律等，这对于优化电池的使用和维护非常重要。
故障诊断单元使用深度学习算法分析数据分析单元提供的分析结果，以识别和诊断系统潜在的故障或异常状态。这包括电池过热、过充、过放、电池老化、电路短路等问题。一旦检测到故障或异常状态，该单元将生成详细的故障报告和维护建议。报告中将包含故障的性质、可能的原因、影响以及建议的维护或修复措施，帮助维护人员快速响应。故障诊断单元具备自我学习的能力，能够根据新的数据和诊断结果不断优化和调整其故障检测模型，提高故障诊断的准确性和效率。
数据处理模块提供实时监控功能，能够及时反馈电池和系统状态，确保即时发现并处理潜在的问题。数据处理模块可以与云平台集成，实现数据的远程存储、处理和分析。这不仅便于数据的集中管理和访问，还能利用云计算的强大计算能力进行大规模数据处理和深度学习模型的训练。提供友好的用户界面，允许用户查看实时数据、分析结果、故障报告和维护建议。界面设计直观易用，支持定制化设置，满足不同用户的需求。
所述能量管理与控制模块用于对电机车的能量使用和分配进行优化和控制；
其中，所述能量管理与控制模块包括充放电管理单元、能量优化单元和状态预测单元；
所述充放电管理单元用于管理和控制电池的充放电过程；
所述能量优化单元用于利用优化算法调节能量分配，根据电机车实时工作状态和环境条件，优化能量使用效率，同时集成能量回收技术减少总能量消耗；
所述状态预测单元用于通过机器学习算法预测电池的未来状态和性能。
具体地，充放电管理单元通过智能算法控制电池的充放电过程，以延长电池寿命和提高能量利用效率。算法根据电池的当前状态（如电量、温度和历史使用模式）自动调整充电速率和深度，防止过充和过放。持续监测电池状态，如电压、电流、温度和循环次数，以评估电池的健康状况。通过对这些参数的实时分析，可以预测电池的寿命并采取适当措施来维护电池健康。实施多重安全措施，如温度控制和电压监控，以确保充放电过程中的安全。在检测到任何可能导致电池损害的条件时，自动调整充放电参数或暂停充放电过程。
能量优化单元使用优化算法，如线性规划或动态规划，根据电机车的实时工作状态和环境条件调节能量分配。该单元确保电能在电机车的各个系统和部件之间高效分配，优化行驶性能和能量消耗。集成能量回收系统，如再生制动技术，将制动过程中的动能转换为电能，存储于电池中。这不仅提高了能量使用效率，还减少了总体能量消耗。定期分析电机车的能量使用效率和性能数据，以识别优化机会。通过数据驱动的决策支持，进一步提升能量管理的效果。
状态预测单元利用机器学习和统计模型预测电池和电机车的未来状态。这包括电池剩余寿命、未来能量需求和可能的性能退化等，为维护计划和能量管理策略提供科学依据。分析长期数据以识别电池和电机车性能的趋势和模式。这有助于预防性维护和及时的系统升级，保持电机车在最佳状态。考虑外部环境因素（如温度、湿度、地形等）对电池性能和能量消耗的影响，自动调整能量管理策略以适应不同的工作条件。
所述电气安全保护模块用于通过自适应控制策略，根据电池状态和外部条件动态调整保护参数；
其中，所述电气安全保护模块包括热管理单元、短路保护单元、过载保护单元和漏电保护单元；
所述热管理单元用于通过温度传感器实时检测电池组和关键电子组件的温度，并结合散热系统自动调整内部温度；
所述短路保护单元用于检测电路中的短路状况，一旦检测到短路，立即切断受影响区域的电源；
所述过载保护单元用于监测电池和电机车的电流和电压，当电流或电压超出预设限值时，自动切断电源；
所述漏电保护单元用于监测电气系统的漏电状态，当检测到漏电流超过安全阈值时，立即采取措施断开电源。
具体地，热管理单元使用高精度温度传感器实时监控电池组和关键电子组件的温度。传感器数据被实时分析，以识别过热或异常温度变化的迹象，这可能指示电池过度充电、内部短路或其他潜在故障。根据监测到的温度数据，热管理单元控制电机车内的散热系统，如风扇、液冷系统或热管，自动调整散热强度和模式，确保电池组和电子组件维持在安全的温度范围内。在检测到过热风险时，热管理单元可以采取预防措施，例如降低电池充放电速率，或在极端情况下暂停电池使用，直到温度回归安全范围。
短路保护单元使用高灵敏度的电流传感器监测电路中的电流变化，快速识别短路事件。通过实时分析电流数据，该单元能够在短路发生的初期阶段即刻检测到异常。在检测到短路时，该单元立即激活保护机制，自动切断受影响区域的电源，防止电气火灾或进一步的设备损坏。除了立即的响应措施，短路保护单元还能隔离故障区域，防止故障蔓延，并向维护人员报告故障位置和性质，便于快速维修。
过载包括单元通过持续监测电池和电机车的电流和电压，过载保护单元能够识别过载条件，即电流或电压超出预设的安全限值。一旦检测到过载，该单元立即采取行动，自动切断超出安全限制的电源，保护电池和电子系统免受损害。过载保护参数可以根据电池的规格和电机车的特定需求进行调整，以提供最优的保护和性能平衡。
漏电保护单元使用敏感的漏电流传感器监测电气系统的漏电状态。这对于防止电气故障和保护人员安全至关重要。当检测到漏电流超过安全阈值时，该单元会立即断开电源，避免造成电击风险或进一步的电气损害。漏电保护单元还能帮助定位漏电的源头，并提供维修指导，以确保电气系统的安全和完整性得到恢复。
所述应急响应模块用于在电池性能异常或系统检测到潜在安全风险时，启动应急措施；所述应急措施包括自动断电、启动报警系统和激活安全隔离机制；
其中，所述应急响应模块包含紧急断电装置和报警单元；
紧急断电装置用于在检测到严重的电池异常或安全风险时，立即切断电机车的电源；
报警单元用于通过声音和光信号通知相关人员，提高他们的安全意识；声音警报包括连续的警报声或语音提示，而光信号则通过闪烁的红色或黄色灯光表示不同级别的警告。
所述界面交互模块用于通过图形用户界面实现数据可视化，支持触摸屏和物理按键操作，提供用户交互界面，允许操作人员监视系统状态、查看实时数据和历史记录、配置系统设置以及接收警报和通知。
综上所述，本发明不仅提升了防爆蓄电池电机车的安全性和可靠性，还通过智能化的监测、控制和维护，提高了能效和性能，同时优化了用户操作体验，具有很高的实用价值。
实施例2
根据实施例1所述的一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统，其中，所述故障诊断单元的运行过程包括以下步骤：
接收所述智能监测模块的实时关键参数数据，并进行数据预处理操作；
对接收的数据提取关键特征；所述关键特征包括电池电压的波动模式、电流的异常变化、温度的快速升高或环境条件的突变；
具体地，使用信号处理和数据分析技术提取上述关键特征。例如，通过时频分析提取电压波动模式，利用统计方法识别电流的异常变化，应用温度变化趋势分析来监测快速升高的情况。
使用深度学习模型对关键特征进行故障分析，并生成分析报告；所述深度学习模型具体利用卷积神经网络算法和循环神经网络算法对收集到的数据进行电池状态的空间特征和时间序列特征的捕捉，识别电池状态的异常模式，并预测潜在的故障或风险。
基于分析报告，对检测到的故障进行级别评估；
具体地，对检测到的故障进行严重性评估，将故障分为不同的级别，如轻微、中等、严重。评估依据包括故障对电池性能和安全性的影响程度。
基于故障的类型和级别评估，制定响应决策。
具体地，根据故障的类型和严重性级别，制定相应的响应决策。轻微故障可能只需进行日常维护或调整，而严重故障则需要立即采取紧急措施，如断电、报警等。执行决策指令，采取相应措施，并监测其效果。同时，故障处理结果将反馈给深度学习模型，用于不断优化和调整模型，提高未来故障诊断的准确性和响应速度。
其中，所述能量优化单元的运行过程包括以下步骤：
接收所述智能监测模块的关键参数，并设定优化目标；
具体地，能量优化单元首先通过无线通信接口实时接收智能监测模块采集的关键参数，如电池电压、电流、温度、充放电状态以及电机车的速度、加速度和外部环境条件（温度、湿度等）。根据电机车运行的具体需求和长期维护策略，设定优化目标。所述优化目标包括最大化电池寿命、提高能量使用效率、保持电池健康状态或确保在特定工作环境下的性能稳定性。
利用收集到的关键参数作为优化算法运行的基础输入；
使用机器学习算法评估电池的当前状态和电机车的工作环境；
基于当前的状态和环境条件，预测短期内电机车的能量需求；
根据电池当前状态、预测的能量需求以及优化目标，执行优化模型；
根据优化模型的输出，做出能量分配的决策，进行实时优化和控制。这包括调整充放电策略、管理能量回收系统的运行、调节电机车的运行模式等。
在本实施例中，通过利用信号处理、数据分析技术和深度学习模型，系统能够准确快速地识别电池状态的异常模式和预测潜在的故障或风险。系统不仅能够检测故障，还能根据故障的类型和严重性级别进行评估，从而制定出相应的响应决策。这种个性化的故障处理策略允许系统区分不同级别的故障，并采取相应的措施，从而最大化保障电池和电机车的安全性和性能。能量优化单元通过集成的机器学习算法和优化模型，根据电池的当前状态、预测的能量需求以及设定的优化目标，实时调整能量分配。这种动态的能量管理不仅提高了能量使用的效率，还有助于延长电池的使用寿命和保持电池在最佳工作状态。故障处理结果的反馈机制使得深度学习模型能够不断地从新的数据和经验中学习，提高未来故障诊断和预测的准确性。这种自我优化的能力确保了系统随着时间的推移而变得更加智能和高效。通过综合分析电机车的运行环境和状态，系统能够适应不同的工作条件和需求，优化能量使用策略，确保在各种环境下都能保持最佳性能和效率。准确的故障诊断和及时的响应决策有助于防止小问题发展成大问题，从而减少了维护成本和意外停机时间。同时，通过优化能量管理，系统有助于延长电池和电机车的整体寿命。
以上实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。
Claims (5)
1.一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统，其特征在于，包括智能监测模块、数据处理模块、能量管理与控制模块、电气安全保护模块、应急响应模块和界面交互模块；所述智能监测模块、数据处理模块、能量管理与控制模块、电气安全保护模块、应急响应模块和界面交互模块通信连接；
所述智能监测模块用于使用红外热成像技术和传感器网络实时监测电机车的关键参数；所述关键参数包括电池电压、电流、温度和环境条件；
所述数据处理模块用于接收所述智能监测模块收集的关键参数，并使用深度学习算法进行分析和处理；
所述能量管理与控制模块用于对电机车的能量使用和分配进行优化和控制；
所述电气安全保护模块用于通过自适应控制策略，根据电池状态和外部条件动态调整保护参数；
所述应急响应模块用于在电池性能异常或系统检测到潜在安全风险时，启动应急措施；所述应急措施包括自动断电、启动报警系统和激活安全隔离机制；
所述界面交互模块用于通过图形用户界面实现数据可视化，支持触摸屏和物理按键操作，提供用户交互界面，允许操作人员监视系统状态、查看实时数据和历史记录、配置系统设置以及接收警报和通知；
其中，所述数据处理模块包括数据分析单元和故障诊断单元；
所述数据分析单元用于对从智能监测模块接收的关键参数进行深度学习算法分析，识别电池运行中的模式和趋势，包括充放电周期和温度变化规律；
所述故障诊断单元用于基于数据分析结果，识别并诊断系统潜在的故障或异常状态，并生成故障报告和维护建议；
所述故障诊断单元的运行过程包括以下步骤：
接收所述智能监测模块的实时关键参数数据，并进行数据预处理操作；
对接收的数据提取关键特征；所述关键特征包括电池电压的波动模式、电流的异常变化、温度的快速升高或环境条件的突变；
使用深度学习模型对关键特征进行故障分析，并生成分析报告；所述分析报告包括电机车的故障性质、故障原因、影响以及建议的维护或修复措施；
基于分析报告，对检测到的故障进行级别评估；所述故障从低到高依次为轻微故障、中等故障和严重故障；
基于故障的类型和级别评估，制定响应决策；
所述能量管理与控制模块包括充放电管理单元、能量优化单元和状态预测单元；
所述充放电管理单元用于管理和控制电池的充放电过程；
所述能量优化单元用于利用优化算法调节能量分配，根据电机车实时工作状态和环境条件，优化能量使用效率，同时集成能量回收技术减少总能量消耗；
所述状态预测单元用于通过机器学习算法预测电池的未来状态和性能；
所述能量优化单元的运行过程包括以下步骤：
接收所述智能监测模块的关键参数，并设定优化目标；所述优化目标包括最大化电池寿命、提高能量使用效率、保持电池健康状态或确保在特定工作环境下的性能稳定性；
利用收集到的关键参数作为优化算法运行的基础输入；
使用机器学习算法评估电池的当前状态和电机车的工作环境；
基于当前的状态和环境条件，预测短期内电机车的能量需求；
根据电池当前状态、预测的能量需求以及优化目标，执行优化模型；
根据优化模型的输出，做出能量分配的决策，进行实时优化和控制。
2.根据权利要求1所述的一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统，其特征在于，所述智能监测模块具体包括红外热成像相机和传感器网络，所述传感器网络包括温度传感器、电压传感器、电流传感器和气体浓度传感器；所述智能监测模块通过无线通信技术将采集到的关键参数传输给所述数据处理模块；所述红外热成像相机用于捕捉电池组及其周边区域的热像图。
3.根据权利要求1所述的一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统，其特征在于，所述深度学习模型具体利用卷积神经网络算法和循环神经网络算法对收集到的数据进行电池状态的空间特征和时间序列特征的捕捉，识别电池状态的异常模式，并预测潜在的故障或风险。
4.根据权利要求1所述的一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统，其特征在于，所述电气安全保护模块包括热管理单元、短路保护单元、过载保护单元和漏电保护单元；
所述热管理单元用于通过温度传感器实时检测电池组和关键电子组件的温度，并结合散热系统自动调整内部温度；
所述短路保护单元用于检测电路中的短路状况，一旦检测到短路，立即切断受影响区域的电源；
所述过载保护单元用于监测电池和电机车的电流和电压，当电流或电压超出预设限值时，自动切断电源；
所述漏电保护单元用于监测电气系统的漏电状态，当检测到漏电流超过安全阈值时，立即采取措施断开电源。
5.根据权利要求1所述的一种用于防爆蓄电池电机车的综合保护系统，其特征在于，所述应急响应模块包含紧急断电装置和报警单元；
紧急断电装置用于在检测到严重的电池异常或安全风险时，立即切断电机车的电源；
报警单元用于通过声音和光信号通知相关人员。
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Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118628315A (zh) * | 2024-05-29 | 2024-09-10 | 航科广软(广州)数字科技有限公司 | 基于人工智能的生态环境风险预警方法和装置及存储介质 |
| CN118825447A (zh) * | 2024-06-27 | 2024-10-22 | 晶硕光电科技(山东)有限公司 | 一种电动三轮车锂电池热失控预警方法及系统 |
| CN118842140B (zh) * | 2024-07-04 | 2025-03-18 | 美尼康智能电网装备（北京）有限公司 | 一种智能直流电源充放电保护系统 |
| CN118449282B (zh) * | 2024-07-08 | 2024-11-12 | 湖南西来客储能装置管理系统有限公司 | 基于智联数控的双防储能柜安防调控系统及方法 |
| CN118642471B (zh) * | 2024-08-15 | 2025-01-14 | 上海融和元储能源有限公司 | 基于换电机车的控制方法 |
| CN118810447B (zh) * | 2024-09-02 | 2024-12-27 | 山东宏路重工股份有限公司 | 矿用井下防爆电动车底盘系统及防爆电动车 |
| CN119154591A (zh) * | 2024-09-29 | 2024-12-17 | 浙江盖亚驱动技术有限公司 | 一种永磁电机及节能方法 |
| CN118953439B (zh) * | 2024-10-17 | 2024-12-10 | 湖南晟科赛斯新能源有限公司 | 一种矿用电机车蓄电池安全保护管理系统 |
| CN119239308B (zh) * | 2024-12-05 | 2025-03-07 | 浙江金龙电机股份有限公司 | 一种工程车辆安全控制系统及其控制方法 |
Citations (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009042581A1 (en) * | 2007-09-24 | 2009-04-02 | Edsa Micro Corporation | Real-time stability indexing for intelligent energy monitoring and management of electrical power network system |
| CN108995534A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-12-14 | 太原科技大学 | 一种防爆电动清扫车故障监测报警系统 |
| CN109065974A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-12-21 | 太原理工大学 | 一种电池管理系统 |
| CN112208334A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-01-12 | 南通亚泰工程技术有限公司 | 一种新能源电动电池智能管理系统 |
| CN112793466A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-05-14 | 辽宁工业大学 | 一种新能源汽车电池管理系统的控制方法 |
| CN114028748A (zh) * | 2021-11-18 | 2022-02-11 | 四川天微电子股份有限公司 | 一种具有防火抑爆装置的储能电站健康管理系统 |
| CN114417948A (zh) * | 2021-06-18 | 2022-04-29 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 一种基于神经网络预测电池热失控的方法 |
| CN216599052U (zh) * | 2021-11-08 | 2022-05-24 | 淮南矿业(集团)有限责任公司 | 具有充放电管理功能的矿用防爆电机车铅酸电池电源箱 |
| US11444338B1 (en) * | 2021-11-30 | 2022-09-13 | Knoetik Solutions, Inc. | Smart battery system |
| CN115372830A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-11-22 | 上海机动车检测认证技术研究中心有限公司 | 一种动力电池热失控风险评估方法 |
| KR20230112092A (ko) * | 2023-07-08 | 2023-07-26 | 조진영 | 배터리보호시스템 및 실장방법 |
| CN116722249A (zh) * | 2023-07-20 | 2023-09-08 | 江西德泰智控电源有限公司 | 一种电池热失控预警保护系统及其保护方法 |
| CN116859707A (zh) * | 2023-07-31 | 2023-10-10 | 河北三佳电子有限公司 | 一种冗余热备份车载动中通主控系统 |
| CN116885310A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-10-13 | 真芯好电(无锡)新能源科技有限公司 | 一种电动自行车锂离子动力电池热失控监控系统 |
| CN117054887A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-11-14 | 摩形新能源汽车咨询集团(澄迈)有限公司 | 一种锂离子电池系统内部故障诊断方法 |
| CN117131687A (zh) * | 2023-08-30 | 2023-11-28 | 重庆清仪微系统研究院 | 一种基于数据分析的电动汽车电池管理方法 |
| CN117199588A (zh) * | 2023-09-13 | 2023-12-08 | 北京航空航天大学 | 一种锂离子电池热失控检测与抑制方法 |
| CN117318204A (zh) * | 2023-05-08 | 2023-12-29 | 周钰喆 | 一种电动自行车电池充放电状态智能在线监测防火保护系统 |
| CN117353458A (zh) * | 2023-10-19 | 2024-01-05 | 山东磐锐电气有限公司 | 一种直流电源升压并联守护系统 |
| CN117375248A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-01-09 | 杭州科工电子科技股份有限公司 | 储能电池阵列集群监控方法及系统 |
| CN117458645A (zh) * | 2023-10-12 | 2024-01-26 | 深圳供电局有限公司 | 一种智能充电系统及智能充电柜 |
| CN117454093A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-26 | 深圳市晟安瑞电子科技有限公司 | 一种智能电源模块管理方法及系统 |
| CN117549795A (zh) * | 2023-11-15 | 2024-02-13 | 深圳市泰科动力系统有限公司 | 一种锂电池过热保护系统及方法 |
| CN117577975A (zh) * | 2023-11-25 | 2024-02-20 | 四川诺乐电动科技有限公司 | 一种锂电池bms远程管理系统 |
| CN117601655A (zh) * | 2023-11-29 | 2024-02-27 | 长安大学 | 一种车载锂电池碰撞热失控预警方法及系统 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105196888B (zh) * | 2015-10-20 | 2017-05-17 | 西安特锐德智能充电科技有限公司 | 一种电动汽车充电机的充电管理系统及方法 |
| CN112319305A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-02-05 | 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 | 车辆的安全监控方法、监控系统和装置 |
| US12194886B2 (en) * | 2021-12-06 | 2025-01-14 | Sustainable Energy Technologies, Inc. | System and method for analyzing temperature changes in supercapacitor battery storage for electric vehicle |
-
2024
- 2024-03-01 CN CN202410232257.3A patent/CN117799498B/zh active Active
Patent Citations (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009042581A1 (en) * | 2007-09-24 | 2009-04-02 | Edsa Micro Corporation | Real-time stability indexing for intelligent energy monitoring and management of electrical power network system |
| CN108995534A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-12-14 | 太原科技大学 | 一种防爆电动清扫车故障监测报警系统 |
| CN109065974A (zh) * | 2018-07-10 | 2018-12-21 | 太原理工大学 | 一种电池管理系统 |
| CN112208334A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-01-12 | 南通亚泰工程技术有限公司 | 一种新能源电动电池智能管理系统 |
| CN112793466A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-05-14 | 辽宁工业大学 | 一种新能源汽车电池管理系统的控制方法 |
| CN114417948A (zh) * | 2021-06-18 | 2022-04-29 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 一种基于神经网络预测电池热失控的方法 |
| CN216599052U (zh) * | 2021-11-08 | 2022-05-24 | 淮南矿业(集团)有限责任公司 | 具有充放电管理功能的矿用防爆电机车铅酸电池电源箱 |
| CN114028748A (zh) * | 2021-11-18 | 2022-02-11 | 四川天微电子股份有限公司 | 一种具有防火抑爆装置的储能电站健康管理系统 |
| US11444338B1 (en) * | 2021-11-30 | 2022-09-13 | Knoetik Solutions, Inc. | Smart battery system |
| CN115372830A (zh) * | 2022-08-29 | 2022-11-22 | 上海机动车检测认证技术研究中心有限公司 | 一种动力电池热失控风险评估方法 |
| CN117318204A (zh) * | 2023-05-08 | 2023-12-29 | 周钰喆 | 一种电动自行车电池充放电状态智能在线监测防火保护系统 |
| KR20230112092A (ko) * | 2023-07-08 | 2023-07-26 | 조진영 | 배터리보호시스템 및 실장방법 |
| CN116722249A (zh) * | 2023-07-20 | 2023-09-08 | 江西德泰智控电源有限公司 | 一种电池热失控预警保护系统及其保护方法 |
| CN116859707A (zh) * | 2023-07-31 | 2023-10-10 | 河北三佳电子有限公司 | 一种冗余热备份车载动中通主控系统 |
| CN117054887A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-11-14 | 摩形新能源汽车咨询集团(澄迈)有限公司 | 一种锂离子电池系统内部故障诊断方法 |
| CN116885310A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-10-13 | 真芯好电(无锡)新能源科技有限公司 | 一种电动自行车锂离子动力电池热失控监控系统 |
| CN117131687A (zh) * | 2023-08-30 | 2023-11-28 | 重庆清仪微系统研究院 | 一种基于数据分析的电动汽车电池管理方法 |
| CN117199588A (zh) * | 2023-09-13 | 2023-12-08 | 北京航空航天大学 | 一种锂离子电池热失控检测与抑制方法 |
| CN117458645A (zh) * | 2023-10-12 | 2024-01-26 | 深圳供电局有限公司 | 一种智能充电系统及智能充电柜 |
| CN117353458A (zh) * | 2023-10-19 | 2024-01-05 | 山东磐锐电气有限公司 | 一种直流电源升压并联守护系统 |
| CN117549795A (zh) * | 2023-11-15 | 2024-02-13 | 深圳市泰科动力系统有限公司 | 一种锂电池过热保护系统及方法 |
| CN117577975A (zh) * | 2023-11-25 | 2024-02-20 | 四川诺乐电动科技有限公司 | 一种锂电池bms远程管理系统 |
| CN117601655A (zh) * | 2023-11-29 | 2024-02-27 | 长安大学 | 一种车载锂电池碰撞热失控预警方法及系统 |
| CN117375248A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-01-09 | 杭州科工电子科技股份有限公司 | 储能电池阵列集群监控方法及系统 |
| CN117454093A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-26 | 深圳市晟安瑞电子科技有限公司 | 一种智能电源模块管理方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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