一种基于深度学习算法的电池故障监测系统

授权

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。

基本信息

专利标题：

一种基于深度学习算法的电池故障监测系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

暂无

申请号：

CN201922359788.6

公开（公告）日：

暂无

申请日：

2019-12-25

授权号：

CN211627771U

授权日：

2020-10-02

发明人：

李晶李斌朱城

申请人：

深圳市菲尼基科技有限公司

申请人地址：

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

代理机构：

代理人：

优先权：

CN201922359788.6

主分类号：

G01R31/3835

IPC分类号：

G01R31/3835 G01R31/367 G01D21/02 G06N3/08 G06N3/04