本发明涉及电池检测，特别是一种基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法及系统。
背景技术：
1、随着新能源汽车市场的快速扩展，电池性能的优化和安全监控变得尤为重要，传统的温度监控系统通常采用单一传感器来检测整个电池组或电池模块的平均温度，这种方法简单而成本低，但在快速发展的新能源汽车行业，这种单一传感器系统已经不能满足更高的安全和性能需求，随着新能源汽车对高效能和安全性要求的增加，对电池系统的技术也提出了更高的标准，特别是在电池温度的精准监控和实时反应方面，当前，大多数电池温度监控系统采用的单一传感器技术存在明显的局限性，单个传感器只能提供有限的数据点并且单一数据源的故障或偏差可能导致错误的温度读数，无法精确监控到电池组内部可能存在的温度梯度和热点，增加了热失控的风险，影响整个电池系统的决策和响应，限制了电池系统在效率提升和风险控制方面的能力。
技术实现思路
1、鉴于上述现有的基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法及系统中存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明所要解决的问题在于单个传感器只能提供有限的数据点并且单一数据源的故障或偏差可能导致错误的温度读数，无法精确监控到电池组内部可能存在的温度梯度和热点，增加了热失控的风险，影响整个电池系统的决策和响应，限制了电池系统在效率提升和风险控制方面的能力。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法，其包括，在每组电池上部署传感器并构建传感器网络实时采集数据，将采集的数据传输至边缘计算模块进行初步处理；融合处理后的数据并进行特征提取，构建神经网络预测模型预测电池温度变化；根据预测结果自动执行应急措施，将预警信息进行可视化展示。
4、作为本发明所述基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法的一种优选方案，其中：所述在每组新能源汽车电池上部署传感器并构建传感器网络实时采集数据指在电池的上、中、下三个层面部署温度传感器，全面监控电池组的温度分布，使用星形网络拓扑，将中间节点作为边缘计算模块，连接所有传感器，设定数据采集频率，使用部署的传感器根据设定的频率实时采集电池组温度数据。
5、作为本发明所述基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法的一种优选方案，其中：所述将采集的数据传输至边缘计算模块进行初步处理指将采集的数据附加时间戳并通过无线网络传输至边缘计算模块，对数据进行清洗和格式标准化后使用卡尔曼滤波器对采集的数据进行去噪处理，使用iqr方法识别异常值，对检测到的异常值数据进行删除。
6、作为本发明所述基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法的一种优选方案，其中：所述融合处理后的数据并进行特征提取指从边缘计算模块接收经过初步处理的数据，对来自不同电池组的温度数据的时间戳进行校正：
7、，
8、式中，是校正后的时间戳，是原始时间戳，是时间偏差；
9、在进行校正之后，使用数据融合算法将采集的温度数据进行融合：
10、划分传感器的温度区间，定义传感器的信息熵：
11、，
12、式中，是第i个传感器的信息熵，是第i个传感器在第q个温度区间的概率分布，c是温度区间数量；
13、对温度数据进行融合：
14、，
15、式中，t是融合后的温度数据，是第i个传感器的温度读数，是第i个传感器的信息熵，n是传感器数量；
16、将融合后的数据存储进中央数据库中并提取数据特征：
17、，
18、式中，f表示提取的数据特征，n是传感器数量，是第i个传感器的温度读数，是平均温度。
19、作为本发明所述基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法的一种优选方案，其中：所述构建神经网络预测模型预测电池温度变化包括，
20、构建多层全连接网络作为神经网络预测模型，将提取的特征作为输入；
21、最终输出层使用线性激活函数，预测电池温度；
22、神经网络预测模型表示为：
23、，
24、式中，f(x)是预测的电池温度，x是输入的特征向量，、、……、是各层全连接网络的权重矩阵，、、…、是各层全连接网络的偏置项，表示激活函数；
25、使用训练集进行模型训练，同步对训练集数据进行标注；
26、基于均方根误差衡量神经网络预测模型预测的温度与实际观测温度的偏差；
27、基于评估结果调整神经网络预测模型的参数；
28、将神经网络预测模型部署至中央数据库中对收集的每个电池组的温度数据进行电池温度预测得到预测的温度。
29、作为本发明所述基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法的一种优选方案，其中：所述根据预测结果自动执行应急措施包括，
30、计算温度数据的平均值和标准差：
31、，
32、，
33、式中，是温度数据的平均值，是第l个温度测量值，m是温度测量值的总数，是温度数据的标准差;
34、根据计算的温度数据的平均值和标准差计算温度的警报阈值：
35、低级警报阈值为：；
36、中级警报阈值为：；
37、高级警报阈值为：；
38、若，则说明电池温度处于低风险状态，触发低级警报，提高冷却风扇的转速，轻微降低电池充电速率，增强对电池组的监控，记录温度数据；
39、若2，则说明电池温度处于中风险状态，触发中级警报，限制电池的输出功率，增加冷却液流速，并且向驾驶员发送警告，建议降低速度以及停车休息；
40、若3，则说明电池温度处于高风险状态，触发高级警报，自动断开电池的所有连接，停止电池的充电和放电操作，使用化学基冷却剂进行快速降温，自动通知道路救援服务和电池维护团队，提供车辆位置和状态。
41、作为本发明所述基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法的一种优选方案，其中：所述将预警信息进行可视化展示指使用现代的web开发框架vue.js构建可视化界面，使用数据可视化库绘制温度变化曲线和预警指示器，通过websocket 协议建立连接，实时将预警信息和温度变化曲线更新至可视化界面，在界面上集成预警系统，根据不同级别的警报显示不同的颜色和预警信息，使用javascript库sweetalert2进行警报弹窗，并通过电子邮件通知维护人员。
42、本发明的另外一个目的是提供一种基于集成传感器的新能源汽车电池检测系统，其包括，
43、数据采集与传输模块，用于每组电池上部署传感器并构建传感器网络，实时采集数据并将采集的数据通过无线网传输至边缘计算模块；
44、边缘计算模块，用于接收传输的数据并对数据进行清洗和格式标准化，去噪以及删除异常值；
45、特征提取模块，用于将经过初步处理的数据进行融合后并提取数据特征；
46、预测与应急响应模块，用于构建预测模型预测电池温度变化趋势并根据预测结果进行应急响应；
47、可视化展示模块，用于将预警信息通过可视化界面进行展示。
48、一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法的步骤。
49、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法的步骤。
50、本发明有益效果为：本发明通过在每组电池上部署集成传感器，并构建传感器网络实时采集数据，构建神经网络预测模型对新能源汽车电池温度进行预测并生成应急措施，显著提升了数据的覆盖范围和电池温度检测的效率，能精确地识别和响应任何异常温度变化，提高了电池系统的安全性和效能，减少了新能源汽车电池热失控的风险。
1.一种基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法，其特征在于：所述在每组电池上部署传感器并构建传感器网络实时采集数据指在每组新能源汽车电池的上、中、下三个层面部署温度传感器，全面监控电池组的温度分布，使用星形网络拓扑，将中间节点作为边缘计算模块，连接所有传感器，设定数据采集频率，使用部署的传感器根据设定的频率实时采集电池组温度数据。
3.如权利要求2所述的基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法，其特征在于：所述将采集的数据传输至边缘计算模块进行初步处理指将采集的数据附加时间戳并通过无线网络传输至边缘计算模块，对数据进行清洗和格式标准化后使用卡尔曼滤波器对采集的数据进行去噪处理，使用iqr方法识别异常值，对检测到的异常值数据进行删除。
4.如权利要求3所述的基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法，其特征在于：所述融合处理后的数据并进行特征提取指从边缘计算模块接收经过初步处理的数据，对来自不同电池组的温度数据的时间戳进行校正：
5.如权利要求4所述的基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法，其特征在于：所述构建神经网络预测模型预测电池温度变化包括，
6.如权利要求5所述的基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法，其特征在于：所述根据预测结果自动执行应急措施包括，
7.如权利要求6所述的基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法，其特征在于：所述将预警信息进行可视化展示指使用现代的web开发框架vue.js构建可视化界面，使用数据可视化库绘制温度变化曲线和预警指示器，通过websocket 协议建立连接，实时将预警信息和温度变化曲线更新至可视化界面，在界面上集成预警系统，根据不同级别的警报显示不同的颜色和预警信息，使用javascript库sweetalert2进行警报弹窗，并通过电子邮件通知维护人员。
8.一种基于集成传感器的新能源汽车电池检测系统，采用权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于：包括，
9.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于集成传感器的新能源汽车电池检测方法的步骤。
