一种基于深度学习算法的电池故障监测系统
基本信息
| 申请号 | CN201922359788.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN211627771U | 公开（公告）日 | 2020-10-02 |
| 申请公布号 | CN211627771U | 申请公布日 | 2020-10-02 |
| 分类号 | G01R31/3835(2019.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 李晶;李斌;朱城 | 申请（专利权）人 | 深圳市菲尼基科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 518000广东省深圳市龙岗区龙城街道新联社区新屯村市场路8号1栋优客工场BR16 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本实用新型公开了一种基于深度学习算法的电池故障监测系统，具体涉及蓄电池组技术领域，包括蓄电池组，所述蓄电池组内部固定设置有多个分组安装框，所述分组安装框内部放置有蓄电池，所述蓄电池顶端面固定设置有电池面板，所述分组安装框内壁两侧均设置有安装夹板，所述安装夹板与蓄电池表面抵触设置，所述安装夹板与分组安装框内壁之间固定连接设置有弹簧。本实用新型通过分组安装框对蓄电池组内部进行分区，对蓄电池进行分组安装，安装夹板对蓄电池进行固定，温度传感器、压力传感器和电压传感器配合处理器，构成深度学习网络，对故障蓄电池进行准确定位，且判断故障类型，方便蓄电池的组装和故障维。 |
