一种基于深度学习的电动车电池状态实时监控系统

本发明涉及电池监控技术领域，尤指一种基于深度学习的电动车电池状态实时监控系统。包括电池数据采集模块、特征提取模块、电池状态预测模块、故障监测模块和安全调控模块。电池数据采集模块实时获取电池参数，特征提取模块用深度学习提取关键特征，电池状态预测模块基于神经网络和微分方程预测电池容量、健康状态与性能衰减。故障监测模块采用集成学习检测异常并输出报警信号，安全调控模块通过强化学习和模糊控制优化充放电策略，保障电池安全稳定运行。本发明通过深度学习技术实现电池状态精准预测与智能监控，提供全面的状态评估与故障预警，有效提高了电池状态监控的精度与稳定性，从而提升电动车的运行安全性和电池寿命。