动力电池智能检测关键技术及装备探究

新能源汽车和储能技术不断发展，其中核心技术包括动力电池，有利于推动行业创新。动力电池的安全性发挥重要的作用，因此突出了动力电池检测工作的重要性。传统的电池检测技术无法满足当前动力电池的需求，这就需要利用动力电池智能检测关键技术，使电池生产效率和质量得以提高，在实际应用中实现电池智能监控和健康管理，实现电池产业的智能化发展。

一、动力电池智能检测关键技术

1. 大数据技术

在动力电池运行中会产生较多的数据，可以为性能评估和故障预测奠定基础。综合大数据技术和人工智能技术构建电池监控系统，可以对电池运行中的各项参数进行收集，并且向云端服务器汇总上传数据，实现数据分析。该系统利用机器学习算法综合历史数据和实时数据建模，对电池性能变化的潜在规律进行挖掘。例如针对电池充放电曲线开展大数据分析，可以对电池容量衰退和异常行为进行识别。此外利用大数据分析技术可以结合电池制造商的技术规范，针对不同的动力电池制定不同的健康管理方案。利用大数据监测方法，可以精准评估电池性能，同时可以优化充电策略，延长电厂使用寿命。

2. 传感器技术

检测动力电池的过程中需要利用各种传感器，有利于全面监测电池运行状态。利用温度传感器对电池温度分布进行测量，及时发现电池过热问题。利用电压传感器可以对电池电压变化进行监测，尤其在充放电过程中电压出现异常波动，将会出现电池不均匀放电或者短路问题。利用电流传感器可以对电池充放电电流精准测量，对电池能量转换效率进行评估，有利于均衡控制电池管理系统。隔膜是电池重要的一部分，隔膜性能关系到电池安全性和使用寿命。因为聚烯烃类隔膜材料的机械强度和化学稳定性比较强，在新能源汽车动力电池中广泛利用，利用传感器技术可以对隔膜性能变化进行监测。总之通过协同不同的传感器，可以全面监测动力电池。

3. 人工智能技术

利用人工智能技术可以高效诊断动力电池故障，通过完善故障诊断模型，利用人工智能算法综合分析电池运行中的多维度数据。例如可以利用基于深度学习的故障诊断模型，可以综合利用卷积神经网络和循环神经网络训练电池历史性能数据，可以对电池故障特征模式进行提取，形成相应的诊断结果。在模型训练阶段，输入大量标注的故障数据，提高模型精准性。此外模型验证发挥重要的作用，利用交叉验证方式评估模型性能，避免出现拟合现象。通过对模型参数和结构合理优化，在复杂的环境中，可以利用人工智能故障诊断模型精准地识别和定位故障。

例如某汽车企业通过远程监控车辆电池运行状态，提前预警了潜在问题。具体而言，系统检测电池单体存在不均匀放电，立即采取措施对电池单体充放电状态进行平衡，延长电池使用寿命，避免出现安全问题。针对缺陷电池，利用人工智能技术可以及时发现缺陷问题。例如利用人工智能模型可以快速定位电池性能数据，为维护人员提供针对性的建议，提供修复措施。

二、动力电池智能检测装备

1. 硬件组成

智能检测装备的硬件关系到检测精度和效率，主要涉及传感器和数据采集模块以及控制模块等。传感器属于硬件系统的重要组件，负责对电池温度和电压以及电流等参数进行监测，在设计过程中，利用温度传感器对电池组内部的温度变化进行监测，同时利用电流和电压传感器对电池充放电过程的电信号波动进行捕捉。综合各类传感器，完成信号处理工作，可以转化模拟信号为数字信号，为后续数据分析处理提供便利。利用数据采集模块初步处理和存储，通常是利用 FPGA 芯片处理和传输数据。控制模块负责对不同硬件组件的工作状态进行协调，提高整体检测效率。在现代化智能检测装备中集成各种多端通信服务器，可以交互各种硬件终端设备的设备，进一步优化系统兼容效果。

2. 软件系统

在智能化检测过程中，智能检测设备的软件系统发挥重要的作用，主要涉及数据处理和分析以及控制模块。数据处理系统负责清洗和滤波以及提取原始数据，将噪声干扰消除，同时保留关键信息。例如基于 Netty4.0 框架的 TCPServer 多端通信服务器的设计，利用服务器可以对硬件终端的数据进行接收和存储，再利用 Mybatis-plus 持久层框架在数据库中存储数据，提高后续分析的便利性。数据分析模块还可以利用先进的算法和处理之后的数据完成建模，提高预测精度。例如利用机器学习算法对电池健康状态和剩余使用寿命进行预测。此外软件系统还可以利用 Spring Boot 框架开发后端，综合利用 Redis 缓存框架和 logback 日志打印功能，保证系统运行的稳定性和可靠性。控制模块可以结合数据分析结果制定针对性的控制指令，例如对充放电速率进行调整，或者启动报警机制，有利于实时监控电池状态，实现智能化管理。

结束语：

新能源汽车行业不断发展，持续性发展动力电池智能检测技术，可以优化整体控制效果。在智能检测装备中融合人工智能和大数据技术等，可以保障电池系统的可靠性。不断完善智能传感技术，可以实时监测电池，提高电池健康管理水平。通过深度融合大数据和云计算等，可以实现智能预测和远程诊断功能，高效地预警电池安全问题，向更高的水平推动电池智能制造发展。而且利用智能检测技术还可以回收和梯次利用电池，向绿色低碳方向发展电池行业，实现可持续发展目标。

参考文献：

[1] 鲍迎春 . 新能源汽车动力系统故障诊断与维修技术研究 [J]. 汽车维修技师 ,2025,(04):26-27.

[2] 吴昊龙 , 黄正 , 郝皓 , 等 . 新能源车动力电池回收安全监测研究 [J]. 中国物流与采购 ,2023,(24):49-50.

[3] 洪吉超 , 梁峰伟 , 杨海旭 , 等 . 大数据驱动动力电池智能安全管理与控制方法研究 [J]. 汽车工程 ,2023,45(10):1845-1861+1907.

[4] 陈立旦 , 刘晓璇 . 基于边缘云计算的动力电池故障诊断及调控智能系统[J]. 中国科技信息 ,2022,(06):126-127.